作为 AI 语言模型，我没有个人经验或意见，但这里有一些可能的方式，工业架构师可以在他们的设计中解决人工智能在预测质量方面的需求： 1. 结合传感器：工业架构师可以将传感器集成到他们的设计
中旨在收集有关生产过程各个方面的数据的设计。然后，这些传感器可用于为数据模型提供对 AI 预测质量问题的能力至关重要的信息。
2. 设计适应性强的空间：建筑师可以设计布局符合 AI 生产独特要求的设施。这涉及创建灵活的空间，可以快速修改这些空间以满足不断变化的生产需求，包括人工智能支持的预测质量标准。
3. 强调模块化：建筑师可以模块化方式设计建筑物和生产单元，允许轻松重新配置以适应新机器以及支持预测质量目标的 AI 软件。
4. 可扩展性设计：架构师可以以支持和适应其中 AI 增长的方式设计工厂或工作流。可扩展性的一个重要方面是能够集成对预测质量至关重要的新数据源、算法和模型。
5. 包括 AI 专家：工业建筑师可以与 AI 专家合作设计他们的设施，以确保建筑物和设备满足 AI 支持的预测质量流程的特定要求。
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