製造接近邊緣計算

2020-10-03 振工鏈

邊緣計算將使智能製造受益的三種方式，儘管邊緣計算在大多數方面與雲計算截然相反，但是當將它們作為混合數據架構的一部分一起使用時，這兩種技術可能會證明是最有價值的。

據估計，到2027年，將有410億個物聯網（IoT）設備，但是製造商如何才能獲得這場革命的全部收益？在這裡，自動化零件供應商 EU Automation的亞太地區主管John Young 指出，邊緣計算將在未來幾年中使智能製造受益的三種主要方式。

簡而言之，邊緣計算是指將數據的計算機處理儘可能地靠近數據源。根據Gartner的研究，大約10％的企業生成的數據是在傳統的集中式數據中心或雲外部創建和處理的。據估計，到2025，這一數字將上升到75％。

儘管邊緣計算在大多數方面與雲計算截然相反，但是當將它們作為混合數據架構的一部分一起使用時，這兩種技術可能會證明是最有價值的。

速度

速度延遲的降低對於邊緣計算的潛在優勢至關重要。延遲（如果您不知道的話）是指從IoT設備發送數據到數據返回到同一設備之間所花費的時間。即使我們談論的是毫秒，在某些應用程式中減少延遲也是至關重要的。

最好的例子是自動駕駛，它需要實時處理智能傳感器產生的數據，以防止事故的發生。但是，製造業中還有許多其他潛在用途。邊緣計算有望減少由機械引起的事故風險，並允許製造商實時監控工廠設備的運行狀況。

安全

從網絡安全的角度來看，邊緣計算還提供了雲計算的優勢。網絡傳播代表著一個漏洞點，越來越多的數據被轉移到雲中，黑客攔截它的機會就越大。通過邊緣計算，可以將更敏感的數據存儲在本地，並且僅將已處理到一定程度的數據發送到雲。

邊緣計算還可以減少由中斷引起的高昂停機風險。與雲提供的集中式解決方案相比，邊緣計算的分布式，開放式數據架構分散了風險。這在網絡連接可靠性較差的遠程站點中尤其有利。

積蓄

如果正確實施，邊緣計算還可以幫助製造商節省成本。正如已經討論過的，它減少了由網絡中斷引起的停機風險。它也是實現更有效的預測維護的關鍵推動力。

通過實時收集，處理數據並對其進行處理，並通過減少邊緣設備提供的延遲，製造商可以確保，如果自動化部件或某項機械設備將要發生故障，則可以比以往更快地採取行動。可以從信譽良好的供應商處訂購備件，然後在通過計劃備件用於停機的設備中。

雲訂閱以及物聯網設備數量不斷增長所需的帶寬量也可能花費大量資金。利用邊緣計算，製造商可以減少對大容量雲存儲的需求，並釋放帶寬。綜上所述，上述優勢表明，以正確的方式實施邊緣計算可以幫助製造商節省成本。此外，邊緣計算的本質意味著它可以零碎地實現，而無需大量的前期投資。

在閱讀本文時，大約有20,087臺設備將連接到Internet。在接下來的幾年中，邊緣計算對於使製造業獲得物聯網的優勢至關重要。以正確的方式實施，邊緣計算有望提高速度，增強數據安全性並節省生產力並減少停機時間，更多信息盡在振工鏈。

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  • ——邊緣計算專欄徵稿
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