通過工業物聯網邊緣計算來發揮數據的價值

隨著工業物聯網的發展，工業制造設備所產生的數據量將越來越多。但采集到的數據卻不知道該如何利用，那么對制造型企業進行智能制造升級，打造數字化智能工廠是毫無幫助的，因此需要邊緣計算來發揮數據的價值。

在實際工業生產過程中，如果不能解決企業的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數據本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業才更有價值。當前，除了如何采集數據之外，絕大部分企業面對的關鍵問題是什么數據值得采？說白了，就是如何運用數據產生價值！

我們知道，工業數據的采集和傳輸基本都是“端-管-云”的模式。在應用的現場，“端”負責收集數據、執行指令，“管”打通數據的傳輸路徑，而“云”負責所有的數據分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通，對數據采集、分析、應用能力至關重要。

隨著工業物聯網的發展，必然會出現更多的本地就近控制和現場數據，面對這些逐漸增多的現場數據，該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力?此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。

所以，在工業現場的邊緣側進行數據采集、處理及傳輸的邊緣計算網關承擔著打通工業數據傳輸“任督二脈”的重任，再與云平臺進行融會貫通——邊云一體化，最后利用大數據分析，賦能生產，才能發揮工業數據的真正價值。

工業世界任何微小的提升都會帶來很大的優勢；工業世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業現場的很多數據“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落，工業現場的數據處理可以稱之為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”便發揮了不可替代的作用。

在不同的工業生產過程中，由于自動化產品品牌眾多，工業接口多樣化、工業協議不統一，所以看似簡單的數據采集并沒有那么容易。除了數據采集，在數據處理運用方面，由于工業現場的數據面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數據并不需要傳遞到云端的問題。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計算就是神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。既然邊云協同對工業數據如此重要，那么怎么理解邊云協同呢?邊云協同處理數據的關鍵在于數據的融合。

在工業場景中，一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法，另一方面則利用邊緣與云的協同，實現模型不斷成長和優化，從而讓邊緣分析技術增強了平臺實時分析能力。當然，邊云協同的能力與內涵落地到各應用場景時其具體能力與關注點又會有所不同，因為每種邊緣計算業務形態對于與云計算協同的業務需求不盡相同。

比如，在柔性制造的過程中，現代工業機器人的應用越來越廣泛。生產線上的機器人、機械臂的穩定可靠性對企業生產的經濟效益保證意義重大。工業機器人的大規模部署，工業機器人結構復雜、維護成本高對生產企業技術人員的維護能力提出了極高要求。主要體現在，要在機器人發生故障之前檢測到機器人機構部件、控制裝置等方面的異常，并提醒用戶在停機發生前進行有針對的維護維修，從而使停機時間減少為零，實現連續生產。

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