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精明的企业和企业家们总是在汲汲于寻找制造业和工业自动化领域的下一个重大“事物”，是否能够抢风头之先往往意味着将来是大获成功还是一败涂地。在诸多令人眼花缭乱的重大“事物”中，边缘计算越来越多地攫取了人们的注意力。
你应该开始投资这项技术吗？更重要的是，边缘计算将如何改变我们对工业自动化的看法？现在，是时候从对边缘计算的神话中超脱出来，立足事实，揭开边缘计算背后的真相了。
什么是边缘计算？
计算力的进步和发展一直都跟“连接”息息相关。随着技术的演进，随着时代的发展，计算机和软件开始越来越多地通过“云”相互连接在一起。
你可能每天都在使用 Good Drive、Office 365、Dropbox 这些服务，但是这些软件并没有安装在你本地计算机的硬盘上，它们托管在云服务器上。提供这种服务的云服务器数量众多，但是基本上都是掌握在谷歌、亚马逊、微软和 IBM 等少数巨头公司的手中。
边缘计算正在改变这种局面。它不再依赖于远程云服务器，而是在源头提供和云端相同的计算能力。
该技术有一系列令人兴奋的优点：
低延迟 - 现代服务解决方案要求数据进行远距离传输，并在路径中经过多个 API 或多个服务器。由于更加接近设备，边缘计算可以实现更低的延迟；
改进隐私性 - 将加密和安全实践直接部署在本地设备上，从而为整个网络安全的改进提供了巨大的提升空间。物联网时代的人们对物联网设备安全性的持续关注，使得边缘计算可能成为改变游戏规则的重要技术。
更多带宽 - 云设备使用过程中的一个主要问题是当您在更大规模上使用它们时所需的带宽相当巨大。由于更加接近设备，就像边缘计算可以提供低延迟特性一样，它还可以为您的数据存储和带宽使用提供更大的灵活性。
边缘计算的一个很好的应用案例就是自主驾驶汽车和无人机。在 Peter Levine 的“云端计算的终结”演讲中，他把无人驾驶汽车和无人机比喻为带有轮子或者翅膀的数据中心。
现在，我们已经建立了边缘计算的概念，下面让我们来谈谈它将如何应用于工业自动化。
边缘计算在工业自动化中的应用
工业自动化部门一直在不断寻找可以进一步提高生产力的新方法，这是边缘计算可以发挥作用的地方。很容易就能想象出来上面列出的那些好处对生产力的促进作用。
使用边缘数据中心，使得你可以把接近用户的处理就近执行，同时边缘数据中心可以充当数据源头和大型数据中心之间的交换器。
更进一步地，边缘计算使得工业物联网设备可以做出自主决策。这是通过根据传感器输入进行相应操作并调整有关参数来完成的。预测分析还有助于在问题出现之前就发现隐患。所有这些都可以通过边缘计算在本地实现，从而可以比之前更快地获得更好的结果。
所以这一切使得我们更加接近“智慧工厂”的崇高理想，随着时间的推移和技术的进步，这种理念将更加现实和普及。从本质上来讲，边缘计算在这里的作用是弥补工厂中的传感器数据和设备的决策性操作之间的延迟。
现代工业自动化领域的问题是，我们需要把太多真实的数据传输到云端上。现在制造标准需要对自动化过程进行实时监测和控制，由于到云端传输的延迟和网络带宽问题，基本上不可能非常简单地做到这一点。
在工业自动化用例中，边缘计算解决方案将提供类似于本地操作系统、工业应用四核处理器和固态驱动器之类的硬件。这些硬件能够处理数据，并找到合适的路径传输到云端，从而结合云端创建混合解决方案，在一定程度上解决带宽和延迟问题。
利用基于边缘计算的解决方案，你可以收集工厂数据，而不再受云端能力的限制。同时，你还可以把这些数据应用到 ERP 系统中。
边缘计算的未来
虽然已经有 77%的制造工厂已经部署了物联网解决方案，但是，边缘计算才是“智慧工厂”的下一步。它消除了物联网的限制，并释放你现有解决方案的潜力，从而实现比以往任何时候都要好的效果。
通过使计算能力和处理能力更加接近数据边缘，工业自动化最终可以实现互联制造解决方案的实时响应、稳定可靠和成本效益。
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