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ForgeAware-AG 使每个本地 AI 决策都可观察。
在 ForgeEdge AI Core 上运行的专用工程可观测性应用程序。它将农业遥测、系统健康状况、历史测量和人工智能决策背后的证据带入一个本地只读操作视图中。
看看发生了什么、为什么发生以及接下来发生了什么。
农业自动化产生的不仅仅是传感器值。它产生决策：标记区域、规则或模型解释证据、发出命令并且现场做出响应。 ForgeAware-AG 将这些阶段连接到工程师和农艺师可以检查的单个轨迹中。
该应用程序被设计为可观察层。它通过受控的 API 读取遥测和决策记录，而不会成为进入自动化系统的不受控制的路径。
- 带时间戳的实时和历史传感器测量结果
- 证据、评估、决策和现场结果关联
- 连接性、延迟、服务和存储健康指标
- 每日、每周、每月和年度运营总结
完整农业决策链的本地可见性。
ForgeAware-AG 将运行监控与验证和改进现场自动化所需的工程环境相结合。
实时和历史数据
检查可选时间范围内的传感器值、事件记录和时间戳，并在需要时提供连续实时视图。
决策可追溯
将每个决策与源传感器、处理值、模型或规则上下文、置信度、命令和现场结果相关联。
系统健康状况
一起监控连接、数据延迟、上次成功接收、服务状态、存储使用和组件运行状况。
基于时间的摘要
比较每日、每周、每月和每年的趋势、阈值事件、决策分布和操作时间。
以证据为主导的审查
不仅要回答发生了什么，还要回答哪些数据支持该决策、何时做出以及系统如何响应。
局部连续性
将重要数据、决策记录和应用程序服务保留在现场，因此自动化连续性不需要云连接。
围绕真实的农业经营区建立。
- 温室气候和蒸气压监测
- 根区湿度和灌溉决策审查
- 多区域异常和阈值事件分析
- 不同季节作物环境趋势比较
- 偏远农场或设施栽培系统的健康状况
不依赖云的可观察性。
除了农业自动化工作负载之外，ForgeAware-AG 还运行在 ForgeEdge AI Core 上。核心监控路径是本地的，无需互联网连接即可继续。
标准应用程序公开并使用受控的只读工程数据。任何驱动或控制集成都被视为单独设计和验证的系统功能。
查看坚固耐用的 ForgeEdge 平台 →定义一个ForgeAware-AG 试点项目。
共享作物、作业区域、可用传感器、自动化接口以及必须可追溯的决策。我们将映射 ForgeEdge 配置、本地软件集成和 试点项目 验收证据。
观察决策而不接管控制权
ForgeAware-AG是在ForgeEdge计算平台上运行的本地工程观测应用程序。只读 API 提供遥测、系统健康状况、当前和历史测量以及与人工智能决策相关的证据和结果。
| 能力 | 应用视图 |
|---|---|
| 决策可追溯 | 源传感器、处理值、模型/规则上下文、置信度、命令和现场结果 |
| 实时和历史数据 | 可选择的时间范围、事件时间戳、区域地图和传感器数据质量 |
| 系统健康状况 | 连接状态、数据延迟、上次成功接收、服务和存储 |
| 时间总结 | 每日、每周、每月和每年比较 |
| 局部连续性 | 核心数据、决策记录和服务保留在本地；互联网不是先决条件 |
ForgeAware-AG 数据表
英语 · PDF · 5.1 MB · 直接下载，无需注册
该文档中包含产品选项和特定于修订版本的集成说明。
农业中的人工智能
农业物联网将现场测量与农场运行背景结合起来。湿度、环境温度和设备状态可先在本地评估，再通过受限网络发送事件。针对牲畜观察，应定义要观察的行为或状态，以及能够可靠测量的条件。
农业自动化始于可靠测量
有用的试点应明确传感器布置、供电条件、离线行为以及告警响应责任人。农业 AI 应支持具体决策，例如复核疑似事件或调整被监控流程。所选传感器和控制接口决定系统实际能够观察和影响什么。