邊緣計算意味著更快的響應時間、更高的可靠性和安全性。關于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是如何給制造業(yè)帶來革命，人們已經(jīng)說了很多。許多研究已經(jīng)預測到2020年將有超過500億臺設備被連接。預計每天每個工廠將收集超過14.4億個數(shù)據(jù)點。這些數(shù)據(jù)將被聚合、清理、處理，并用于關鍵的業(yè)務決策。

這意味著對連接性、計算能力和服務質量速度的前所未有的需求和期望。在關鍵操作中，例如操作人員的手被困在轉子中、火災情況或氣體泄漏中，我們能承受任何延遲嗎？這是邊緣計算的最大驅動力。更接近數(shù)據(jù)源的能力——物聯(lián)網(wǎng)中的“東西”。

與傳統(tǒng)的中央控制系統(tǒng)不同，這種分布式控制體系結構作為輕量級數(shù)據(jù)中心的替代方案越來越受歡迎，控制功能被放置在離設備更近的地方。

邊緣計算是指數(shù)據(jù)處理能力在網(wǎng)絡邊緣，更接近數(shù)據(jù)源。通過邊緣計算，每臺設備（無論是傳感器、機械臂、暖通空調(diào)機組、連接泵還是任何智能設備）都可以收集數(shù)據(jù)，使用云執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理模型，并將其打包進行處理和分析。

IDC預測，在3年內(nèi)，45%的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)將被存儲、處理、分析和作用于網(wǎng)絡附近或邊緣，超過60億臺設備將被連接到邊緣計算解決方案。邊緣計算基礎設施將云基礎設施的固有挑戰(zhàn)（如網(wǎng)絡延遲、網(wǎng)絡帶寬和數(shù)據(jù)存儲成本、安全性和合規(guī)性問題）降至最低，并且是邊緣技術的關鍵驅動因素。

一般來說，邊緣計算有三種類型：

本地設備，以適應已定義和指定的用途。它們易于部署和維護。

提供大量存儲和處理能力的本地化數(shù)據(jù)中心。這些都是預先設計的，按訂單生產(chǎn)，并在現(xiàn)場組裝。它們很好地節(jié)省了資本支出（資本支出）。

區(qū)域數(shù)據(jù)中心比集中式云數(shù)據(jù)中心更靠近數(shù)據(jù)源。它們將比本地化的數(shù)據(jù)中心具有更高的存儲和處理能力，但成本更高，需要更多的維護。這些邊緣設備可以設計成定制或預制的變體。

隨著邊緣計算被采用并成為主流，許多行業(yè)都有許多潛在的優(yōu)勢。特別是邊緣計算，為智能制造帶來了五個潛在優(yōu)勢：

1. 更快的響應時間：數(shù)據(jù)存儲和計算能力是分布式和本地的。沒有到云端的往返可以減少延遲并提高響應速度。這將有助于防止關鍵的機器操作發(fā)生故障或發(fā)生危險事故。

2. 間歇性連接時可靠的操作：對于大多數(shù)遠程資產(chǎn)，監(jiān)控或不可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接區(qū)域（如油井、農(nóng)用泵、太陽能農(nóng)場或風車）可能很困難。邊緣設備本地存儲和處理數(shù)據(jù)的能力可以確保在互聯(lián)網(wǎng)連接受限的情況下不會丟失數(shù)據(jù)或出現(xiàn)操作故障。

3.安全性和遵從性：由于邊緣計算的技術，很多設備和云之間的數(shù)據(jù)傳輸是可以避免的?？梢栽诒镜剡^濾敏感信息，只將重要的數(shù)據(jù)模型構建信息傳輸?shù)皆贫?。這允許用戶構建一個對企業(yè)安全和審計至關重要的足夠安全和合規(guī)框架。

4. 經(jīng)濟有效的解決方案：圍繞物聯(lián)網(wǎng)的實際問題之一是由于網(wǎng)絡帶寬、數(shù)據(jù)存儲和計算能力而產(chǎn)生的前期成本。邊緣計算可以在本地執(zhí)行大量數(shù)據(jù)計算，這使得企業(yè)可以決定在本地運行哪些服務，以及將哪些服務發(fā)送到云，從而降低整體物聯(lián)網(wǎng)解決方案的最終成本。

5. 傳統(tǒng)和現(xiàn)代設備之間的互操作性：邊緣設備可以充當傳統(tǒng)設備和現(xiàn)代機器之間的通信聯(lián)絡。這允許傳統(tǒng)工業(yè)機器連接到現(xiàn)代機器或物聯(lián)網(wǎng)解決方案，并提供從傳統(tǒng)機器或現(xiàn)代機器獲取見解的直接好處。

由于邊緣計算有如此多的優(yōu)勢，所以邊緣在云上有一個“邊緣”。有人可能會想，邊緣計算是否會取代云計算，然而，這是不可能的。云有自己的優(yōu)勢，比如計算能力、存儲和維護，這是邊緣計算所沒有的。相反，邊緣計算是云計算的補充，可以創(chuàng)建一個全面的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

雖然邊緣計算具有局部計算和更快決策的優(yōu)點，但云帶來了大數(shù)據(jù)集計算、預測和機器學習以及人工智能算法的能力。結合邊緣計算和云計算的力量，構建一個經(jīng)濟高效、功能強大的智能制造物聯(lián)網(wǎng)解決方案。