从边缘计算到工业物联网

边缘计算：工业互联网的核心

边缘计算:工业互联网技术的关键

无论工业互联网技术、大数据驱动、数字孪生的定义有多大，边缘计算都能在具体的工业加工过程中充分发挥工业数据的真正价值。

工业4.0智能机相互通信时，会产生大量的数据。问题是:从哪里分析这些数据来防止安全，拖延时间等问题？现阶段正确答案是边缘计算。

边缘计算近年来取得了显著的进步。现在是强技术，有物联网设备的企业要考虑提高安全系数和逻辑思维能力。边缘计算(Edgecomputing)是微数据物联网技术管理中心的网络结构，可以在重要数据传输到中间数据管理中心或云储存库之前，先在本地进行求解和存储。

边缘计算可以充分发挥工业数据的特定价值

无论工业物联网技术、大数据驱动、数字孪生等定义如何高端，在具体的工业加工过程中，如果不能处理好公司的关键问题——提高效率、控制成本，放弃成本就在所难免。

虽然数据本身很关键，但能马上解决困难的服务项目的运营对公司更有价值。在这个阶段，除了如何收集数据，哪些数据值得收集是大多数公司遇到的至关重要的问题？坦白说，就是如何利用数据创造价值！

边缘计算网关ip在工业场所边缘收集、解决和传输数据，承担开发工业数据传输的日常任务。然后与云服务平台融合，最终利用大数据分析和颠覆性创新制造，从而充分发挥工业数据的真正价值。

考虑物联网技术的数据需求

制造业和物流业的边缘计算，就是将数据和动能信息推送到必要的区域。这一优势对于加工和物流行业至关重要，因为这是快速管理决策和促进该领域实际 *** 作所必需的。

加工制造业是一个以客户为导向的领域。大家一定要时刻注意保证供需平衡。信息和交付的意外情况很可能造成所有企业的库存或货运物流的终结，最终导致公司的声誉和经济发展受到双向损害。

工业边缘整合了不同层次的制造业(例如物联网设备、设备协议以及从定义到交付的所有生产线)。这种公司必须快速灵活地响应客户的要求。他们必须收集和表达订单信息，并与分销商合作。因此，他们必须浏览边缘来完成实时管理方法和监督，否则他们可能会过时。

仓库边缘的计算

根据Gartner的《2018年十大战略技术趋势:从云到边缘》报告强调，到2023年，伴随着数据业务流程的不断发展趋势，75%的公司数据转换将在传统的集中式数据管理中心或云外地址建立和解决。

随着工业物联网技术的发展趋势，会出现大量的本地 *** 控和现场数据。如何在减少云计算技术工作压力的同时，处理这种不断增加的现场数据并保证其有效性？

工业世界中所有微妙的发展都会产生巨大的优势；世界范围内所有微小的工业故障也有可能造成巨大的破坏——现场很多工业数据的“保质期”都很短，一旦拖延时间解决，就会迅速“发霉”，数据价值呈断崖式下降。临场数据解法堪称“高空走钢丝”。这时候，“边缘计算”就发挥了不可替代的作用。

如果把人脑比作一朵云，那么边缘计算就是外周神经，它解决简单的刺激，把解决的特征反馈机制给云脑。

虽然现阶段工业公司追求完美的关键问题是如何让数据颠覆性的创新生产，创造价值。但我们不能忽视困扰工业企业多年的共同问题:如何收集数据？对于所有工业公司来说，挖掘数据金矿的第一步就是收集数据。没有数据采集的大数据分析是空中的阁楼，没有数据的工业云服务平台就像没有根的树。

在不同的工业过程中，由于自动化设备的知名品牌众多，工业网点多样化，工业协议不一致，简单的数据收集似乎并不那么容易。

边缘云协作为ICT生产者、OT生产者、OTT生产者及其通信运营商产生了不可估量的价值。根据数据的深度挖掘，推动业务流程和运营模式的自主创新，加速企业的战略转型。