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無論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)字孿生的概念有多大，但在實際的工業(yè)生產(chǎn)過程中，邊緣計算才能發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真實價值。

當(dāng)工業(yè)4.0智能機器互相通信時，會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。問題是：在哪里分析這些數(shù)據(jù)以避免安全、延遲和其他問題？目前最佳答案是邊緣計算。

邊緣計算在近幾年取得了顯著的進(jìn)展。它現(xiàn)在是一項強大的技術(shù)，擁有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的公司應(yīng)該考慮加強其設(shè)備安全性和分析能力。邊緣計算是微數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)中心的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，它可以在將關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)中心或云存儲庫之前，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行本地處理和存儲。

邊緣計算可以發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的實際價值

無論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)字孿生等的概念描述的如何高大上，在實際的工業(yè)生產(chǎn)過程中，如果企業(yè)的核心問題無法解決——增加利潤和降低成本，則不可避免的都是紙上談兵。

盡管數(shù)據(jù)本身非常重要，但能夠直接解決問題的服務(wù)應(yīng)用程序?qū)ζ髽I(yè)來說更有價值。目前，除了如何收集數(shù)據(jù)外，哪些數(shù)據(jù)值得采集是大多數(shù)企業(yè)面臨的關(guān)鍵問題？坦率地說，就是如何利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值！

邊緣計算網(wǎng)關(guān)在工業(yè)場地邊緣采集、處理和傳輸數(shù)據(jù)，承擔(dān)著開辟工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜蝿?wù)，然后與云平臺進(jìn)行融會貫通，最后利用大數(shù)據(jù)分析，賦能生產(chǎn)，從而發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真實價值。

滿足物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)需求

制造業(yè)和物流企業(yè)的邊緣計算就是將數(shù)據(jù)和能量推送到需要的地方。這一優(yōu)勢對于制造業(yè)和物流企業(yè)來說是非常重要的，因為該行業(yè)需要快速決策和靈活操作。

制造業(yè)是一個以客戶為導(dǎo)向的行業(yè)，我們必須時刻注意保證供需平衡。訂單和發(fā)貨的意外情況可能導(dǎo)致整個公司的庫存或物流中斷，最終導(dǎo)致企業(yè)聲譽和經(jīng)濟(jì)遭受雙重?fù)p失。

工業(yè)邊緣集成了不同級別的制造領(lǐng)域（例如，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、機器協(xié)議和從概念到交付的整個生產(chǎn)線）。這些企業(yè)需要快速靈活地響應(yīng)客戶的需求，他們需要收集、解釋訂單和與供應(yīng)商合作，因此他們需要訪問邊緣來實現(xiàn)實時管理和監(jiān)控，否則等待他們的將會是落后。

加碼邊緣計算

根據(jù)Gartner 《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢：從云到邊緣》報告中指出：到2022年，隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云外地點創(chuàng)建和處理。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必然會有更多的本地控制和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，面對這些與日俱增的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，如何在降低云計算壓力的同時保證其有效性？

工業(yè)世界的任何微小進(jìn)步都會帶來巨大的優(yōu)勢；工業(yè)世界的任何微小失敗也可能帶來巨大的損失——工業(yè)現(xiàn)場的許多數(shù)據(jù)“保存期”都非常短，一旦處理延遲，就會迅速“變質(zhì)”，數(shù)據(jù)價值會以懸崖式下降。工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理可稱為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”發(fā)揮著不可替代的作用。

如果把大腦比作云，那么邊緣計算就是神經(jīng)末梢，它處理簡單的刺激，并將處理后的特征信息反饋給云大腦。

盡管目前工業(yè)企業(yè)所追求的核心問題是如何使數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn)和產(chǎn)生價值。但我們不能忽視多年來困擾工業(yè)企業(yè)的共性問題：如何收集數(shù)據(jù)？對于任何一個工業(yè)企業(yè)來說，開采數(shù)據(jù)金礦的第一步就是收集數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)收集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣，沒有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺就像一棵沒有根的樹。

在不同的工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于自動化產(chǎn)品品牌眾多，工業(yè)接口多樣化，工業(yè)協(xié)議不一致，似乎簡單的數(shù)據(jù)采集并不那么容易。

邊云協(xié)同， 對于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運營商都帶來了不可估量的價值，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘，促使業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。