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      物联网将所有生产线上的机器设备连接起来，用户可以在任何地方查看设备状态和生产进度，为移动用户提供实时的制造数据。不过，随着越来越多的设备连网和大量数据的传输，对网络和云系统产生了很大的压力。为了解决网络拥堵的问题，边缘计算应运而生。

　　边缘计算(suan)可以看(kan)作是一种微型的(de)数(shu)据(ju)(ju)中心，它可以在本地(di)处理(li)或(huo)(huo)存储关键数(shu)据(ju)(ju)，并将所(suo)有接收的(de)数(shu)据(ju)(ju)推送到(dao)中央数(shu)据(ju)(ju)中心或(huo)(huo)云(yun)存储。可以说边缘计算(suan)是将云(yun)的(de)能力扩展到(dao)工业现场(chang)，通过本地(di)的(de)计算(suan)设备将数(shu)据(ju)(ju)进(jin)行采(cai)集、清洗、整理(li)等处理(li)，然后再传输到(dao)云(yun)端。

　　在大(da)多数(shu)(shu)情(qing)况下，大(da)部份的(de)数(shu)(shu)据信息(xi)都将存在于(yu)云中(zhong)(zhong)，而边(bian)缘(yuan)设备作为云计算的(de)补(bu)充，大(da)大(da)提升(sheng)了物联网设备连接到(dao)云的(de)效率。边(bian)缘(yuan)计算在本地(di)对数(shu)(shu)据进行分类，因此其中(zhong)(zhong)一些数(shu)(shu)据在本地(di)处(chu)理(li)，从而减少(shao)了到(dao)中(zhong)(zhong)央(yang)存储的(de)容量。通常IoT设备将数(shu)(shu)据传(chuan)输到(dao)本地(di)计算设备，数(shu)(shu)据先在边(bian)缘(yuan)处(chu)理(li)，然后其部分被发送到(dao)公(gong)司数(shu)(shu)据中(zhong)(zhong)心。

　　以很多场合需要边(bian)缘(yuan)计(ji)(ji)算系统(tong)对数(shu)据进(jin)行处理，然后(hou)再将每日报告发送到(dao)中(zhong)(zhong)央数(shu)据中(zhong)(zhong)心进(jin)行长期存储，边(bian)缘(yuan)计(ji)(ji)算系统(tong)减少了(le)网络的(de)数(shu)据量。目(mu)前(qian)边(bian)缘(yuan)计(ji)(ji)算在工(gong)业中(zhong)(zhong)的(de)应用(yong)体现在几个方面，主要是(shi)针对设备和供应链系统(tong)的(de)监控和优(you)化。

　　设(she)(she)(she)备保护。随着(zhe)IT技术和工业技术的(de)(de)融合发展(zhan)，现场机器设(she)(she)(she)备不断(duan)升级(ji)，并拥有了一(yi)些运算的(de)(de)能力，例(li)如(ru)智能水泵可以利用(yong)(yong)边缘(yuan)计算进(jin)(jin)行基本的(de)(de)分析，设(she)(she)(she)定系统安全的(de)(de)阈值，如(ru)果设(she)(she)(she)备超限就执行泵关闭(bi)的(de)(de)动作。边缘(yuan)计算设(she)(she)(she)备进(jin)(jin)行此类应用(yong)(yong)意味着(zhe)不需连接互联(lian)网和没(mei)有决策延迟，只(zhi)要在设(she)(she)(she)备端(duan)安装了边缘(yuan)计算，即使与(yu)云系统连接中断(duan)，也可以始终如(ru)一(yi)地实施关键任务。

　　供应链优化。要(yao)提升工厂(chang)的效率，通常需要(yao)对整个(ge)生产(chan)过程进(jin)行(xing)(xing)评估和优化，从产(chan)品(pin)设计(ji)、材(cai)料采(cai)购、制(zhi)造、销售(shou)和物(wu)流等环节都要(yao)进(jin)行(xing)(xing)分析。边缘计(ji)算可以在(zai)短(duan)时间内(nei)从多个(ge)来源获取数据，并(bing)进(jin)行(xing)(xing)分析整理，可以适应业务系统中(zhong)的供应链优化计(ji)划。

　　性能监(jian)控(kong)。机器(qi)运行(xing)(xing)的(de)(de)效(xiao)率影响到(dao)工(gong)厂整体的(de)(de)产出，所以(yi)通(tong)常设备厂商会(hui)(hui)对(dui)其机器(qi)进行(xing)(xing)实时(shi)(shi)(shi)(shi)的(de)(de)监(jian)控(kong)，那(nei)么采用(yong)边缘计算可(ke)以(yi)实时(shi)(shi)(shi)(shi)得到(dao)数(shu)据和及时(shi)(shi)(shi)(shi)解决现场的(de)(de)问题。尽管可(ke)以(yi)在(zai)云中执行(xing)(xing)很多数(shu)据的(de)(de)分析，但某些信(xin)息的(de)(de)时(shi)(shi)(shi)(shi)间价(jia)值很高，响应延迟和等待来(lai)(lai)自云的(de)(de)决策可(ke)能会(hui)(hui)造成重(zhong)大损失。因此，使用(yong)边缘计算来(lai)(lai)对(dui)来(lai)(lai)自工(gong)厂中传感器(qi)的(de)(de)多个(ge)数(shu)据点进行(xing)(xing)实时(shi)(shi)(shi)(shi)分析是十(shi)分关键(jian)的(de)(de)。