通过工业物联网边缘计算来发挥数据的价值

随着工业物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。但采集到的数据却不知道该如何利用，那么对制造型企业进行智能制造升级，打造数字化智能工厂是毫无帮助的，因此需要边缘计算来发挥数据的价值。

在实际工业生产过程中，如果不能解决企业的核心问题——提高利润、降低成本，都难免是纸上谈兵。虽然数据本身很重要，但能直接解决问题的服务应用对企业才更有价值。当前，除了如何采集数据之外，绝大部分企业面对的关键问题是什么数据值得采？说白了，就是如何运用数据产生价值！

我们知道，工业数据的采集和传输基本都是“端-管-云”的模式。在应用的现场，“端”负责收集数据、执行指令，“管”打通数据的传输路径，而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。整套流程能否顺利打通，对数据采集、分析、应用能力至关重要。

随着工业物联网的发展，必然会出现更多的本地就近控制和现场数据，面对这些逐渐增多的现场数据，该如何处理才能在保证其有效性的同时又减少云计算的压力?此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。

所以，在工业现场的边缘侧进行数据采集、处理及传输的边缘计算网关承担着打通工业数据传输“任督二脉”的重任，再与云平台进行融会贯通——边云一体化，最后利用大数据分析，赋能生产，才能发挥工业数据的真正价值。

工业世界任何微小的提升都会带来很大的优势；工业世界任何微小的故障也可能带来很大的损失——工业现场的很多数据“保鲜期”很短，一旦处理延误，就会迅速“变质”，数据价值呈断崖式跌落，工业现场的数据处理可以称之为“走钢丝”。此时，“边缘计算”便发挥了不可替代的作用。

在不同的工业生产过程中，由于自动化产品品牌众多，工业接口多样化、工业协议不统一，所以看似简单的数据采集并没有那么容易。除了数据采集，在数据处理运用方面，由于工业现场的数据面临着“保鲜期”很短，以及大量“垃圾”数据并不需要传递到云端的问题。

如果把大脑比作云端，那么边缘计算就是神经末梢，对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑。既然边云协同对工业数据如此重要，那么怎么理解边云协同呢?边云协同处理数据的关键在于数据的融合。

在工业场景中，一方面通过边缘计算直接运行实时分析算法，另一方面则利用边缘与云的协同，实现模型不断成长和优化，从而让边缘分析技术增强了平台实时分析能力。当然，边云协同的能力与内涵落地到各应用场景时其具体能力与关注点又会有所不同，因为每种边缘计算业务形态对于与云计算协同的业务需求不尽相同。

比如，在柔性制造的过程中，现代工业机器人的应用越来越广泛。生产线上的机器人、机械臂的稳定可靠性对企业生产的经济效益保证意义重大。工业机器人的大规模部署，工业机器人结构复杂、维护成本高对生产企业技术人员的维护能力提出了极高要求。主要体现在，要在机器人发生故障之前检测到机器人机构部件、控制装置等方面的异常，并提醒用户在停机发生前进行有针对的维护维修，从而使停机时间减少为零，实现连续生产。

以上就是今天和大家分享的工业物联网内容，我们专注于为制造型企业提供智能工厂规划服务，如果觉得此文让你小有收获，可以搜索“德诚智能”与我们进行互动学习。