工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)對工業(yè)企業(yè)有很多好處，能為其帶來寶貴的商業(yè)見解，提高效率及生產(chǎn)力等。但隨著企業(yè)開始采用IIoT策略，圍繞這些實(shí)施的成本帶來了新問題，尤其是應(yīng)采用哪里種運(yùn)算的問題。答案是，云端運(yùn)算和邊緣運(yùn)算對成功的IIoT框架不可或缺，但成本和投資回報(bào)率將決定其個(gè)別作用。

據(jù)報(bào)導(dǎo)，一般認(rèn)為云端運(yùn)算為IIoT的支柱。向云端發(fā)送數(shù)據(jù)對大多數(shù)公司來說是流行而正確之舉。內(nèi)建傳感器的設(shè)備會(huì)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，再由云?u>機(jī)器學(xué)習(xí)引擎加以分析，產(chǎn)生可操作的見解。這些見解讓企業(yè)能進(jìn)行簡化生產(chǎn)、提高質(zhì)量，至至于改進(jìn)維護(hù)等優(yōu)化。

但企業(yè)要全面實(shí)施IIoT時(shí)可能會(huì)遇到問題。在云端利用分析和無線連網(wǎng)時(shí)，成本會(huì)迅速升高。云端模型的本質(zhì)是按使用付費(fèi)，這意味著成本會(huì)隨著時(shí)間推移而改變。有些方法可緩解這種情況，包括轉(zhuǎn)向更多的營運(yùn)支出(OPEX)模型。

另一種方法則是使用內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施和閘道器，引進(jìn)邊緣運(yùn)算。隨著企業(yè)持續(xù)推動(dòng)其IIoT策略并開始取得進(jìn)展，他們將意識(shí)到云端基礎(chǔ)架構(gòu)僅為IIoT方程序的一部分。

營運(yùn)商發(fā)現(xiàn)，當(dāng)涉及實(shí)時(shí)運(yùn)算需求時(shí)，某些流程無法推送到云端。由于成本和延遲問題，他們開始將越來越多運(yùn)算推向網(wǎng)絡(luò)邊緣。這也有助于解決自動(dòng)化行業(yè)營運(yùn)技術(shù)人員面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)，亦即網(wǎng)絡(luò)安全的持續(xù)威脅。

向工廠外傳輸數(shù)據(jù)堪稱工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域面臨的最大挑戰(zhàn)之一。邊緣運(yùn)算平臺(tái)可充當(dāng)多個(gè)傳感器的本地儲(chǔ)存點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)更多實(shí)時(shí)反饋的分析，并執(zhí)行預(yù)處理，因此僅需將必要數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。若數(shù)據(jù)是從多個(gè)傳感器點(diǎn)所收集，則這種混合方法還可減少攻擊面的數(shù)量。

邊緣系統(tǒng)支持廣泛的應(yīng)用，包括小規(guī)模、本地化的監(jiān)控及資料擷取(SCADA)、人機(jī)接口、歷史資料庫和瘦客戶端，并以具競爭力的價(jià)格提供。它們收集的數(shù)據(jù)可用于車間的實(shí)時(shí)分析以改善操作，包括先進(jìn)的過程控制、質(zhì)量檢查和預(yù)測性設(shè)備故障。邊緣設(shè)備還可將某些信息上傳到控制系統(tǒng)，并將云端用于資產(chǎn)績效管理、后處理分析或規(guī)畫。

事實(shí)上，在邊緣和云端之間找到適當(dāng)平衡將是IIoT框架的成功關(guān)鍵。透過使用適當(dāng)工具，企業(yè)也將看到寶貴的投資回報(bào)。企業(yè)須了解數(shù)據(jù)是IIoT實(shí)施中的關(guān)鍵資源。數(shù)據(jù)差距可能會(huì)對本地和云端分析產(chǎn)生不利影響。若想確保數(shù)據(jù)能從收集，儲(chǔ)存、維護(hù)和安全角度獲得充分保護(hù)，就得從投資回報(bào)運(yùn)算中的人力和風(fēng)險(xiǎn)角度進(jìn)行評估。

例如，企業(yè)在為IIoT確定最佳工具時(shí)，需考慮到隨著運(yùn)算能力和應(yīng)用靠近工廠車間，將缺乏能解決問題的專業(yè)人員。這意味著系統(tǒng)要易于安裝，而且容易由本地化操作技術(shù)人員維護(hù)，因?yàn)檫@些新型邊緣環(huán)境大多在IT支持領(lǐng)域之外。