实现产业融合所需的四个基本要素是：工业物联网（IIoT）、云计算、数据分析和人工智能（AI）。

　　很显然随着许多公司努力创建智能制造设施，提高制造产量和效率，同时降低运营成本，这一趋势正在广泛建立。

　　这些智能工厂将通过4G / 5G网络提供实时通信，以使用基于Web的应用程序接收和确认订单。它们还提供必要的灵活性，通过利用强大的AI技术进行实时决策，利用从IIoT提供的大量智能制造机器，机器人和智能传感器收集的基于云的信息，进行实时决策。这听起来像是一个白日梦，但奥卡多科技集团等公司已将这种工业融合的愿景变为现实。

　　想象一下，一个自动化的仓库设施，可以在几分钟内选择典型的50项订单，同时通过AI和机器学习管理库存组合和补货，以预测其50,000个项目的客户需求变化。虽然这是展示行业融合程度的一个很好的例子，但请考虑选择错误物品并将箱子误送给客户的影响。这种发生概率虽然很小，但一旦发生就是100%的影响。

　　现在想象一下核电站的错误。例如：错误判断反应堆的冷却水位或打开/关闭油处理设备上的错误阀门。这可能导致核心损坏，导致辐射危害或将数百万加仑的油倾倒入水中。可以肯定地说，如果由AI算法控制的自动化系统做出错误决定，那么这些过程自动化示例中的赌注会更高。当前的挑战是实现更高水平的性能，即人工智能和决策是在实时和生产线的边缘完成的，可以监控设备并采取措施改善环境和人身安全。

　　Metamaven的首席技术官Mariya Yao，她撰写了一篇名为“工业人工智能的4个独特挑战”的文章。在文章中，她比较了典型的AI与工业AI需求，概述了技术做出错误决策时的潜在后果。如果我们冒险采用One Step Beyond这一概念，那么支持这种级别的实时智能所需的技术需要一类新的灵活产品，这些产品提供实时信息以实现基于边缘的决策。

　　自2014年以来，Maxim一直致力于为工业自动化领域的设计创新提供支持。Maxim的目标很简单，即为客户创建实现工业4.0（数字工厂）的途径，这是实现工作的核心。产业融合。这一过程的第一步需要缩小工业控制器的尺寸，以将控制装置移至生产线或加工厂的边缘。 Maxim在2014年的electronica上以微型可编程逻辑控制器（uPLC）技术演示平台和啤酒杯工厂的形式提供了该解决方案。这个uPLC平台展示了75多个IC协同工作，与2014年大约市场上的典型PLC相比，尺寸缩小了10倍，节能50％以上。

　　2016年，Maxim推出了第二代工业自动化芯片组Pocket IO演示平台和足球工厂。该解决方案通过提供灵活性，展示了实现数字工厂的第二个关键要素，即提供灵活的制造能力，允许动态调整生产线。Pocket IO演示平台（如图2所示）使用28个IC提供完整的模拟和数字IO功能，运动控制和IO-Link智能传感器技术，将PLC占地面积再减少2.5倍至不到10立方英寸，同时实现另一个与uPLC平台相比，节电30％。

　　实现工业融合的第三个关键数据分析，是利用IIoT工厂的强大功能。这一关键要素围绕监控工厂的健康状况和状态，因此可以根据访问实时信息动态做出决策，以确保优化吞吐量并最大限度地降低生产率，从而使工厂每年24/7/365天保持运行。 Maxim的第一代和第二代工业自动化芯片组加速了行业向工业融合的演进，我们的第三代工业自动化芯片组也承诺将通过释放IIoT的全部功能来延续这一传统。

　　Pocket IO平台使用AA / AAA电池可运行两小时，或使用磷酸锂铁充电电池运行至少八小时。