邊緣計算意味著更快的響應時間、更高的可靠性和安全性。關于物聯網（IoT）是如何給制造業(yè)帶來革命，人們已經說了很多。許多研究已經預測到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14.4億個數據點。這些數據將被聚合、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。更接近數據源的能力——物聯網中的“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據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。

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

IDC預測，在3年內，45%的物聯網創(chuàng)建的數據將被存儲、處理、分析和作用于網絡附近或邊緣，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)（如網絡延遲、網絡帶寬和數據存儲成本、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據中心。這些都是預先設計的，按訂單生產，并在現場組裝。它們很好地節(jié)省了資本支出（資本支出）。

區(qū)域數據中心比集中式云數據中心更靠近數據源。它們將比本地化的數據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：數據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：對于大多數遠程資產，監(jiān)控或不可靠的互聯網連接區(qū)域（如油井、農用泵、太陽能農場或風車）可能很困難。邊緣設備本地存儲和處理數據的能力可以確保在互聯網連接受限的情況下不會丟失數據或出現操作故障。

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據傳輸是可以避免的。可以在本地過濾敏感信息，只將重要的數據模型構建信息傳輸到云端。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. 經濟有效的解決方案：圍繞物聯網的實際問題之一是由于網絡帶寬、數據存儲和計算能力而產生的前期成本。邊緣計算可以在本地執(zhí)行大量數據計算，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，從而降低整體物聯網解決方案的最終成本。

5. 傳統(tǒng)和現代設備之間的互操作性：邊緣設備可以充當傳統(tǒng)設備和現代機器之間的通信聯絡。這允許傳統(tǒng)工業(yè)機器連接到現代機器或物聯網解決方案，并提供從傳統(tǒng)機器或現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)建一個全面的物聯網解決方案。

雖然邊緣計算具有局部計算和更快決策的優(yōu)點，但云帶來了大數據集計算、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，構建一個經濟高效、功能強大的智能制造物聯網解決方案。