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      物聯(lián)網(wǎng)將所有生產(chǎn)線上的機(jī)器設(shè)備連接起來，用戶可以在任何地方查看設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)進(jìn)度，為移動用戶提供實時的制造數(shù)據(jù)。不過，隨著越來越多的設(shè)備連網(wǎng)和大量數(shù)據(jù)的傳輸，對網(wǎng)絡(luò)和云系統(tǒng)產(chǎn)生了很大的壓力。為了解決網(wǎng)絡(luò)擁堵的問題，邊緣計算應(yīng)運(yùn)而生。

　　邊緣計算可以看作是一種微型的數(shù)據(jù)中心，它可以在本地處理或存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并將所有接收的數(shù)據(jù)推送到中央數(shù)據(jù)中心或云存儲?？梢哉f邊緣計算是將云的能力擴(kuò)展到工業(yè)現(xiàn)場，通過本地的計算設(shè)備將數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、整理等處理，然后再傳輸?shù)皆贫恕?/p>

　　在大多數(shù)情況下，大部份的數(shù)據(jù)信息都將存在于云中，而邊緣設(shè)備作為云計算的補(bǔ)充，大大提升了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到云的效率。邊緣計算在本地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，因此其中一些數(shù)據(jù)在本地處理，從而減少了到中央存儲的容量。通常IoT設(shè)備將數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖镜赜嬎阍O(shè)備，數(shù)據(jù)先在邊緣處理，然后其部分被發(fā)送到公司數(shù)據(jù)中心。

　　以很多場合需要邊緣計算系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后再將每日報告發(fā)送到中央數(shù)據(jù)中心進(jìn)行長期存儲，邊緣計算系統(tǒng)減少了網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量。目前邊緣計算在工業(yè)中的應(yīng)用體現(xiàn)在幾個方面，主要是針對設(shè)備和供應(yīng)鏈系統(tǒng)的監(jiān)控和優(yōu)化。

　　設(shè)備保護(hù)。隨著IT技術(shù)和工業(yè)技術(shù)的融合發(fā)展，現(xiàn)場機(jī)器設(shè)備不斷升級，并擁有了一些運(yùn)算的能力，例如智能水泵可以利用邊緣計算進(jìn)行基本的分析，設(shè)定系統(tǒng)安全的閾值，如果設(shè)備超限就執(zhí)行泵關(guān)閉的動作。邊緣計算設(shè)備進(jìn)行此類應(yīng)用意味著不需連接互聯(lián)網(wǎng)和沒有決策延遲，只要在設(shè)備端安裝了邊緣計算，即使與云系統(tǒng)連接中斷，也可以始終如一地實施關(guān)鍵任務(wù)。

　　供應(yīng)鏈優(yōu)化。要提升工廠的效率，通常需要對整個生產(chǎn)過程進(jìn)行評估和優(yōu)化，從產(chǎn)品設(shè)計、材料采購、制造、銷售和物流等環(huán)節(jié)都要進(jìn)行分析。邊緣計算可以在短時間內(nèi)從多個來源獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析整理，可以適應(yīng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的供應(yīng)鏈優(yōu)化計劃。

　　性能監(jiān)控。機(jī)器運(yùn)行的效率影響到工廠整體的產(chǎn)出，所以通常設(shè)備廠商會對其機(jī)器進(jìn)行實時的監(jiān)控，那么采用邊緣計算可以實時得到數(shù)據(jù)和及時解決現(xiàn)場的問題。盡管可以在云中執(zhí)行很多數(shù)據(jù)的分析，但某些信息的時間價值很高，響應(yīng)延遲和等待來自云的決策可能會造成重大損失。因此，使用邊緣計算來對來自工廠中傳感器的多個數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行實時分析是十分關(guān)鍵的。