實現產業融合所需的四個基本要素是：工業物聯網（IIoT）、云計算、數據分析和人工智能（AI）。

　　很顯然隨著許多公司努力創建智能制造設施，提高制造產量和效率，同時降低運營成本，這一趨勢正在廣泛建立。

　　這些智能工廠將通過4G / 5G網絡提供實時通信，以使用基于Web的應用程序接收和確認訂單。它們還提供必要的靈活性，通過利用強大的AI技術進行實時決策，利用從IIoT提供的大量智能制造機器，機器人和智能傳感器收集的基于云的信息，進行實時決策。這聽起來像是一個白日夢，但奧卡多科技集團等公司已將這種工業融合的愿景變為現實。

　　想象一下，一個自動化的倉庫設施，可以在幾分鐘內選擇典型的50項訂單，同時通過AI和機器學習管理庫存組合和補貨，以預測其50,000個項目的客戶需求變化。雖然這是展示行業融合程度的一個很好的例子，但請考慮選擇錯誤物品并將箱子誤送給客戶的影響。這種發生概率雖然很小，但一旦發生就是100%的影響。

　　現在想象一下核電站的錯誤。例如：錯誤判斷反應堆的冷卻水位或打開/關閉油處理設備上的錯誤閥門。這可能導致核心損壞，導致輻射危害或將數百萬加侖的油傾倒入水中?？梢钥隙ǖ卣f，如果由AI算法控制的自動化系統做出錯誤決定，那么這些過程自動化示例中的賭注會更高。當前的挑戰是實現更高水平的性能，即人工智能和決策是在實時和生產線的邊緣完成的，可以監控設備并采取措施改善環境和人身安全。

　　Metamaven的首席技術官Mariya Yao，她撰寫了一篇名為“工業人工智能的4個獨特挑戰”的文章。在文章中，她比較了典型的AI與工業AI需求，概述了技術做出錯誤決策時的潛在后果。如果我們冒險采用One Step Beyond這一概念，那么支持這種級別的實時智能所需的技術需要一類新的靈活產品，這些產品提供實時信息以實現基于邊緣的決策。

　　自2014年以來，Maxim一直致力于為工業自動化領域的設計創新提供支持。Maxim的目標很簡單，即為客戶創建實現工業4.0（數字工廠）的途徑，這是實現工作的核心。產業融合。這一過程的第一步需要縮小工業控制器的尺寸，以將控制裝置移至生產線或加工廠的邊緣。 Maxim在2014年的electronica上以微型可編程邏輯控制器（uPLC）技術演示平臺和啤酒杯工廠的形式提供了該解決方案。這個uPLC平臺展示了75多個IC協同工作，與2014年大約市場上的典型PLC相比，尺寸縮小了10倍，節能50％以上。

　　2016年，Maxim推出了第二代工業自動化芯片組Pocket IO演示平臺和足球工廠。該解決方案通過提供靈活性，展示了實現數字工廠的第二個關鍵要素，即提供靈活的制造能力，允許動態調整生產線。Pocket IO演示平臺（如圖2所示）使用28個IC提供完整的模擬和數字IO功能，運動控制和IO-Link智能傳感器技術，將PLC占地面積再減少2.5倍至不到10立方英寸，同時實現另一個與uPLC平臺相比，節電30％。

　　實現工業融合的第三個關鍵數據分析，是利用IIoT工廠的強大功能。這一關鍵要素圍繞監控工廠的健康狀況和狀態，因此可以根據訪問實時信息動態做出決策，以確保優化吞吐量并最大限度地降低生產率，從而使工廠每年24/7/365天保持運行。 Maxim的第一代和第二代工業自動化芯片組加速了行業向工業融合的演進，我們的第三代工業自動化芯片組也承諾將通過釋放IIoT的全部功能來延續這一傳統。

　　Pocket IO平臺使用AA / AAA電池可運行兩小時，或使用磷酸鋰鐵充電電池運行至少八小時。