智能制造边缘计算的关键驱动因素和优势

关于物联网（IoT）如何彻底改变制造业已经谈了很多。许多研究预测到2020年将有超过500亿个设备被连接。预计每个工厂每天将收集超过14.4亿的数据点。这些数据将被汇总、过滤和处理并用于关键业务决策。

这意味着对连接性，计算能力和服务质量提出了前所未有的要求和期望。避免这些关键操作的任何延迟成为边缘计算的最大驱动力。很多力量是朝着数据源即物联网中的“物”的。

边缘计算和驱动因素

与传统的中央控制系统不同，这种分布式控制架构作为数据中心的轻型版本以及控制功能靠近设备的形式日益受到欢迎。

边缘计算意味着更接近数据源的网络边缘的数据处理能力。通过边缘计算，每个设备（无论是传感器，机器人臂，HVAC设备，连接汽车还是任何智能设备）都会收集数据，利用云端执行的数据处理模型，并将其打包以进行处理和分析。

IDC研究预测，3年内，物联网产生的数据中45％将被存储、处理和分析，并在网络附近或边缘进行操作，超过60亿台设备将应用边缘计算解决方案。 边缘计算基础架构将云基础架构的固有挑战（如网络延迟，网络带宽和数据存储成本，安全性和合规性问题）降至最低，并且是边缘技术的关键驱动因素。

一般来说，有三种类型的边缘计算：

本地设备，以适应定义和指定的目的。这些易于部署和维护。

本地化的数据中心，提供重要的存储和处理能力。这些都是预先设计的，现场订购和组装。它们节省了资本支出（CAPEX）。

区域数据中心，比集中式云数据中心更靠近数据源。他们将拥有比本地化数据中心更高的存储和处理能力，但成本更高，需要更多维护。这些边缘设备可以按照定制或预制体进行设计。

边缘计算的五个优势

随着边缘计算被采用并成为主流，它在各行各业都有很多潜在的优势。边缘计算尤其为智能制造带来了五个潜在的优势。

1. 更快的响应时间：

数据存储和计算是分布式和本地的。无需往返于云环境，可缩短延迟时间并提高响应速度。这将有助于防止重要的机器操作发生故障或发生危险事件。

2. 具有间歇性连接的可靠运营：

对于大多数远程资产，监控不稳定的互联网连接区域，如油井、农用泵、太阳能农场或风车可能很困难。边缘设备在本地存储和处理数据可确保在互联网连接受限的情况下无数据丢失或操作失败。

3. 安全性和合规性：

由于边缘计算，设备和云之间的大量数据传输可以避免。可以在本地过滤敏感信息，并仅将重要数据模型构建信息传输到云。这使用户能够构建适合企业安全和审计且合规的框架。

4. 经济高效的解决方案：

采用物联网一个实际问题是网络带宽，数据存储和计算能力造成的前期成本。边缘计算可以在本地执行大量的数据计算，这使得企业可以决定在本地运行哪些服务以及哪些服务发送到云，从而降低整个物联网解决方案的最终成本。

5. 传统设备与现代设备之间的互操作性：

边缘设备可以充当传统设备与现代设备之间的通信联络。这使得传统的工业机器能够连接到现代化的机器或应用物联网解决方案，并可以从传统或现代机器获取直接洞察。

由于边缘计算有如此多的优势，边缘在云端有一个“边缘”。有人可能会认为边缘计算会取代云计算，但这不太可能。 云计算有其自身的优势，如计算能力，存储和维护，这是边缘计算所不具备的。相反，边缘计算补充了云以创建整体物联网解决方案。

虽然边缘计算具有局部计算和更快决策的优势，但云计算带来了大数据计算，预测和机器学习以及人工智能算法的强大功能。 结合边缘计算和云计算的强大功能，可以为智能制造构建经济高效，物超所值的IoT解决方案。

本文由智慧工厂研究院整理翻译。

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