边缘计算：工业互联网的核心

边缘计算：工业互联网的核心

无论工业互联网、大数据驱动和数字孪生的概念有多大，但在实际的工业生产过程中，边缘计算才能发挥工业数据的真实价值。

当工业4.0智能机器互相通信时，会产生大量的数据。问题是：在哪里分析这些数据以避免安全、延迟和其他问题？目前最佳答案是边缘计算。

边缘计算在近几年取得了显著的进展。它现在是一项强大的技术，拥有物联网设备的公司应该考虑加强其设备安全性和分析能力。边缘计算是微数据物联网中心的网状网络，它可以在将关键数据传输到中央数据中心或云存储库之前，对关键数据进行本地处理和存储。

边缘计算可以发挥工业数据的实际价值

无论工业物联网、大数据驱动和数字孪生等的概念描述的如何高大上，在实际的工业生产过程中，如果企业的核心问题无法解决——增加利润和降低成本，则不可避免的都是纸上谈兵。

尽管数据本身非常重要，但能够直接解决问题的服务应用程序对企业来说更有价值。目前，除了如何收集数据外，哪些数据值得采集是大多数企业面临的关键问题？坦率地说，就是如何利用数据产生价值！

边缘计算网关在工业场地边缘采集、处理和传输数据，承担着开辟工业数据传输的任务，然后与云平台进行融会贯通，最后利用大数据分析，赋能生产，从而发挥工业数据的真实价值。

满足物联网的数据需求

制造业和物流企业的边缘计算就是将数据和能量推送到需要的地方。这一优势对于制造业和物流企业来说是非常重要的，因为该行业需要快速决策和灵活操作。

制造业是一个以客户为导向的行业，我们必须时刻注意保证供需平衡。订单和发货的意外情况可能导致整个公司的库存或物流中断，最终导致企业声誉和经济遭受双重损失。

工业边缘集成了不同级别的制造领域（例如，物联网设备、机器协议和从概念到交付的整个生产线）。这些企业需要快速灵活地响应客户的需求，他们需要收集、解释订单和与供应商合作，因此他们需要访问边缘来实现实时管理和监控，否则等待他们的将会是落后。

加码边缘计算

根据Gartner 《2018年十大战略技术趋势：从云到边缘》报告中指出：到2022年，随着数字业务的不断发展，75%的企业生成数据将在传统的集中式数据中心或云外地点创建和处理。

随着工业物联网的发展，必然会有更多的本地控制和现场数据，面对这些与日俱增的现场数据，如何在降低云计算压力的同时保证其有效性？

工业世界的任何微小进步都会带来巨大的优势；工业世界的任何微小失败也可能带来巨大的损失——工业现场的许多数据“保存期”都非常短，一旦处理延迟，就会迅速“变质”，数据价值会以悬崖式下降。工业现场的数据处理可称为“走钢丝”。此时，“边缘计算”发挥着不可替代的作用。

如果把大脑比作云，那么边缘计算就是神经末梢，它处理简单的刺激，并将处理后的特征信息反馈给云大脑。

尽管目前工业企业所追求的核心问题是如何使数据赋能生产和产生价值。但我们不能忽视多年来困扰工业企业的共性问题：如何收集数据？对于任何一个工业企业来说，开采数据金矿的第一步就是收集数据，没有数据收集的大数据分析是空中楼阁，没有数据的工业云平台就像一棵没有根的树。

在不同的工业生产过程中，由于自动化产品品牌众多，工业接口多样化，工业协议不一致，似乎简单的数据采集并不那么容易。

边云协同， 对于ICT厂商、OT厂商、OTT厂商以及电信运营商都带来了不可估量的价值，通过对数据的深度挖掘，促使业务创新和商业模式创新，加速数字化转型。

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