边缘计算，作为近年来工业互联网领域引进的新技术，通过将计算、存储、网络、通信等资源下沉到网络边缘，近距离地为应用提供边缘智能服务，满足工业互联网环境下智能接入、实时通信等关键需求，成为驱动工业数字化转型的关键技术。
边缘计算的重要性
边缘计算的重要性不容低估。当前，发展边缘计算技术允许支持传感器的设备在本地收集和处理数据，以便在工厂现场提供见解，而无需与云通信。
边缘计算使设备或计算机能够实时处理数据，并以最少的延迟做出AI主导的决策。这种便利性带来了需要快速、实时洞察的新用例，如扫描装配线上的产品缺陷、识别工作场所危险、标记需要维护的机器等。
边缘计算的优势
边缘计算为制造商提供了许多优势，包括：
1、超低延迟处理：在制造场景中，吞吐量至关重要。检查流程可能是整个流程中的关键瓶颈。边缘处理数据，因为不需要发送到云端或是从云端发送出去，可以节省更多宝贵的时间。
2、增强安全性：制造商的数据是关键IP。与通过云发送数据相比，将数据保存在设备内意味着不易受到攻击或数据泄露，保持安全。
3、节省带宽：仅向云发送人工智能处理的智能数据，并在设备上本地处理剩余的高速和大容量数据，可降低数据传输速率并释放带宽，从而降低成本。
4、利用 OT 领域知识：授权OT领域专家通过利用他们的隐性知识来控制数据处理 AI 参数，使他们能够创建一个高度适应性和注重结果的敏捷解决方案。
5、多应用的扩展：通过更加开放的框架，便于针对工业现场定制多样的应用来匹配实际生产过程的需要，增强控制层的能力。
6、强健的基础设施：通过边缘设备在现场处理数据，使公司能够在不中断的情况下保持其生产过程，即使发生网络中断。
边缘计算让更多数据连接和智能应用成为可能，边缘计算的落地应用已然进入关键窗口期！
边缘计算在工业领域的应用
数智时代，制造商们已开始广泛在边缘端使用人工智能来改造其制造流程，以此实现快速连接、实时业务、数据优化、应用赋能、安全保障等多方面的价值提升。下面，我们来进一步探讨边缘计算如何促进制造业的效率和生产率的提高。
1、预测性维护
传感器数据可用于早期检测异常，并预测机器何时会出现故障。如果机器需要维修，设备上的传感器会扫描缺陷并向管理层发出警报，以便尽早解决问题，避免停机。
2、质量控制
缺陷检测是制造过程的重要组成部分。当运行一条生产数百万产品的装配线时，需要实时捕获缺陷。使用边缘计算的设备可以在微秒内做出决定，立即发现缺陷，并提醒员工，更好地减少浪费并提高生产效率。
3、装备效能
当与传感器数据相结合时，边缘计算可用于评估设备的整体效能。例如，在汽车焊接过程中，制造商需满足许多要求，以确保其焊接具有最高质量。利用传感器数据和边缘计算，公司可以实时监控产品质量，并在产品出厂前发现缺陷或安全风险。
4、产量优化
在生产工厂中，了解生产过程中所用成分的准确数量和质量至关重要。通过使用传感器数据、人工智能和边缘计算，机器可以在任何参数需要更改时立即重新校准，以生产出质量更好的产品。不需要手动监督，也不需要将数据发送到中心位置进行审查。现场传感器能够实时做出决策，以提高产量。
5、车间优化
制造商必须了解如何利用工厂空间来改进流程。譬如，在汽车制造厂，如果工人必须步行到不同的地点来完成任务，则效率低下。如果数据不可用，主管可能不知道这个瓶颈。传感器有助于分析工厂空间如何使用、谁在使用以及为什么使用。数据和关键边缘 AI 处理信息被发送到中心位置，供主管审查。然后，主管可以对工厂流程进行知情的优化。
6、供应链分析
越来越多的公司需要持续了解采购、生产和库存管理。通过人工智能和边缘计算自动化这些过程，公司可以更好地预测和管理其供应链。例如，具有自动化流程的制造公司可以立即通知全国其他生产设施生产更多所需原材料，从而不影响生产。
7、人员安全
工业场景中，工人经常在制造现场操作重型机械和处理危险品。使用配备 AI 视频分析功能的摄像头和传感器网络，制造商可识别处于不安全条件下的工人，并快速干预以防止事故发生。边缘计算对工人安全至关重要，因为需要实时做出救生决策。
在可见的未来里，边缘计算将通过提升人工智能驱动的运营效率和生产率，持续改变制造业。
