边缘计算为制造业带来的机遇收藏

    将设备布置在靠近机器的网络边缘附近，可以采集更多数据相较于在集中位置进行分析，在边缘对数据进行分析速度更快在数据源附近收集数据并对其进行分析，可以让用户更好地了解他们的生产系统    许多工业设施都有大量老旧设备和无法满足需求的轮询协议。

边缘计算可以实现这些设备的现代化并对其进行简化，同时可以获得更多延迟较低的数据它还使公司内部更多部门成为数据消费者此外，它可以使边缘数据成为事实真相的一个来源，从而提高数据的可靠性边缘计算也是增强工业物联网（IIoT）的理想选择。

01从老旧设备传输数据    几乎每家公司都有老旧设备从老旧设备处获取数据，并将其传输到监控和数据采集（SCADA）系统以及其它系统，可能是劳动密集型的任务，尤其在每个设备都必须连接时更是如此公司必须轮询该信息、创建映射，并确切地知道每个设备的信息。

这会涉及到很多工作    通过在边缘进行映射，边缘计算可以简化基础架构，并使用发布/ 订阅协议消息队列遥测传输（MQTT），可以更有效的提供数据MQTT 设备可以报告异常状态    如果仅在数据变更时发送数据，意味着网络上传输的数据流量就会比较少。

这意味着用户可以更快地获得更多数据例如，如果应用程序需要50 毫秒的运行速率，那么来自中央系统的轮询策略可能无法满足该需求当设备布置在控制器旁边并发布该数据时，可以实现更快的速率并获取更多信息

02边缘计算的优势    即插即用设备可以简化边缘计算，而且需要的维护较少数据一旦发布，SCADA 就可以访问，其它系统亦可访问，例如企业资源规划（ERP）、IT 或商业智能通过MQTT 和激励的有效负载规范，许多系统可以自动发现新数据或信息，而无需知道终端设备的信息。

根据架构和应用的不同，边缘计算机可以发送原始数据、数据子集、经预处理的信息，以及已经据此执行的信息或某种组合    随着数据收集越来越容易，控制也越来越顺利虽然用户仍然需要将数据回传到可编程逻辑控制器（PLC），但效率更高。

边缘计算还可以实现高级过程控制（APC）软件平台只能实现APC，但通常很昂贵且具有很强的专业性    边缘计算使这个世界变得更容易理解因为有更多算法可以利用，构建模型也就更容易，实时调节过程也变得更简单。

这是边缘计算令人兴奋的所在离控制器越近，整个过程就越快    在谈到物联网（IoT）时，这些设备不是让单个设备点对点地连接到云端或彼此之间相互连接，而是首先连接到边缘设备，然后边缘设备再连接到云端边缘设备可以实现缓冲，减少必须传输的数据总量，这有助于提高效率和服务质量。

    在工业制造中，许多控制系统都建立在本地以太网网络上这些网络可能包括本地商业网络、工业计算机、可编程逻辑控制器（PLC）和通常被称为人机界面（HMI）的工业触摸屏将本地网络连接到更大的公共网络或服务器计算机，可以带来诸多好处。

    边缘设备和云端的交互方式类似于机场中央机场的航空枢纽连接到其它地方将云端视为枢纽，将边缘设备视为较小的本地机场    边缘是这些本地网络和云端之间的边界边缘设备提供云端和本地网络之间的接口边缘设备和云端之间的交互方式有点类似于机场网络。

中央机场是枢纽，通常位于较大的城市，航班飞往这些城市飞机进出枢纽机场的航线是辐条较小的城市有到枢纽机场的转机航班可以将云端视为枢纽，将边缘设备视为较小的本地机场    很多现有网络并未直接连接到云端网络架构，包括域、域名系统（DNS）、动态主机配置协议（DHCP）、防火墙等IT 标准并没有就位。

重新开始设计本地网络，通常耗费大量时间，并且成本非常高    但是，通过添加边缘设备，使得现有网络可以连接到云端，而无需对网络进行大的升级换代边缘设备整合IT 实践，例如防火墙、传输层安全性（TLS）/ 安全套接字层（SSL）安全协议和网络地址转换（NAT）。

这使得现有设备（包括PLC 和HMI）通过边缘设备与云端交换数据，而边缘设备在云端和现有网络之间提供隔离和安全性03计算资源    边缘计算的另一个优点是一些计算资源可以由边缘设备提供，而不是在云端或由本地控制系统处理。

例如，以需要数据收集和分析的工业控制应用为例现有的控制系统可能未配置能够收集和分析大量数据的设备即使配置了这样的设备，其主要功能也不是数据收集和分析，而是保持制造流程的运行    基于云端的系统有很多工作要做，包括提供数据、提供报告以及处理数十个其它控制系统和最终用户的请求。

通过让边缘设备处理一些数据收集、缓冲和分析，可以减轻基于云的系统的负担，并且可以让控制系统着力于执行其关键任务    多个边缘设备使用户可以将现有控制系统连接到云端其中一些使用户可以将现有控制系统连接到基于云端的系统，而几乎不需要修改现有设备和网络。

通过选择包含网络地址转换、虚拟专用网络（VPN）、防火墙、第2 层交换和第3 层路由等技术的边缘设备，可以实现这些功能04减少成本和停机时间    在现实世界中，有很多例子可以证明边缘计算是如何产生重大影响的。

以半导体工厂为例，该工厂的工具可以将硅片布置在光盘上这些工具经过精细的调整，误差很小在运行时，利用这些复杂模型的边缘计算，可以确定项目是否偏离轨道在真正出现问题之前，边缘计算机有助于进行调整（或根据体系结构的不同，直接进行调整）。

由于废品导致的材料浪费，可能意味着成千上万美元的损失在很多应用中，与传统计算相比，边缘计算由于响应时间更短，可以节省更多成本    另一个例子是设备故障的预测设备可能非常昂贵，价值数十万甚至数百万美元不等。

对企业来讲，将资金用于购买未使用的资产作为备件存放在仓库中非常不经济如果设备损坏，需要一两天才能更换完毕，可能会损失数百万美元的收入用户是否愿意承担这种风险？如果公司配置了边缘设备，可以收集数据并将其与这些模型进行比较，则可以检测到人类无法发现的模式。

设备故障的发现时间对公司帮助很大由于它们专注于该设备，因此在边缘工作的效果更佳    机器学习和分析提供了更多选择和新技术市场上已有多种多样的边缘计算平台可供客户选择，以寻求目前最适合企业的实用解决方案。

了解有哪些边缘计算产品和平台，哪些是开放的、具有互操作性的，对客户来说十分重要由于具有许多边缘计算选项，客户可以选择更高性能、更具有互操作性的硬件和软件，而无需锁定一个供应商

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