也许一项新技术的最大好处是它没有历史包袱，从而使行业专业人士能够以开放的心态和一尘不染的态度对待它。边缘计算目前在制造业中享有这种地位。在多长时间内，这取决于制造商对其装配线和整个工厂的理解程度、接受程度和成功实施程度。

简单地说，边缘计算通过使用网络“边缘”上的设备在本地和离源更近的地方收集和处理数据来分散工厂中的数据处理负载。这项技术的起源可以追溯到大约25年前，当时Akamai Technologies Inc.推出了第一个内容交付网络，以缓解互联网瓶颈。该网络的特点是节点位于地理位置上更接近于存储缓存静态内容(如图像和视频)的终端用户。

边缘计算用边缘设备取代了静态节点的概念，边缘设备也能够执行基本的计算任务。1997年，计算机科学家Brian Noble演示了移动技术如何将边缘计算用于语音识别。两年后，这种方法被用来延长手机的电池寿命。如今，制造商和其他企业越来越认真地研究如何从这项技术中获益。

ARC咨询集团副总裁克雷格·雷斯尼克说:“就制造应用而言，边缘计算的部署只有大约5年左右的时间。“然而，在许多行业的制造商中，它在自动化设备中的使用正在稳步增加。边缘计算的实现是一种进化，而不是革命性的，但你将在几年内开始看到它在大多数工厂的应用。”

因此，根据Resnick的说法，Edge Computing是工业互联网（IIOT）的关键新兴部件。由于IIOT将网络边缘扩展到工业设备，机器，控制器和传感器，数据将比以往更快，更大的卷。

直到几年前，制造商只在其遗留服务器死亡时才考虑使用边缘计算。这样的想法正在慢慢被边缘计算和IIoT齐头并进的意识所取代，当两者适当集成时，可以优化工厂生产。这一事实对研究公司MarketsandMarkets来说是显而易见的，该公司预计到2022年，全球边缘计算市场将达到67.2亿美元。

考虑利益

对于工厂经理来说，边缘计算提供了几个现实世界的好处。第一是减少网络延迟，即传感器开始发送数据和对数据采取操作之间的时间量。

影响这个延迟的因素很多。它们包括通过网络物理介质的传播延迟;通过网络设备(交换机、路由器、服务器等)路由数据所需的时间;以及处理数据所需的时间。

使用Edge Computing，管理器不再需要等待几天云服务接收和分析密钥数据，并发回推荐功能。相反，边缘设备（例如传感器和执行器）生成的数据可用于创建可以在几小时内部署的机器学习功能。

一个相关的好处是消除了与存储、计算和向云传输数据相关的成本。根据网络边缘的速度和数据量，这些影响可能很大。对云的依赖越少，网络抖动也就越小，这可能会延长延迟，使系统无法在所需的时间框架内运行。

同样有益的是边缘计算能力在装配线或整个植物上实现预测性维护。安装的传感器不断监控机器健康并实时识别时间敏感的维护问题的迹象。反过来，这种数据在装配线上分析，使管理者和工人能够在停止工作和停止生产之前长时间对机器进行纠正措施。除了防止昂贵的工厂停机外，预防性维护有助于公司延长机器的使用寿命。

“快速获取和处理数据以及安全数据存储，是在选择应用程序中使用云计算的边缘计算的明确优势，”Notes Resnick。“此外，边缘计算提供了实时智能，当他们在危机时期需要做出重要决策时，让管理人员提供更大的灵活性，例如最近的冠心病爆发。”

北美哈丁公司产品管理和工程副总裁斯科特·麦克莱兰（Scott McClelland）表示，边缘计算可以改善工艺和产品质量。它还提供有效的资产管理和跟踪。

“制造过程通常涉及多台机器，”麦克莱尔兰解释。“从所有机器提供的数据，在聚合中，可以帮助制造商改善在每个步骤中进行过程的改进，而且反过来，最终产品的质量。”

至于资产管理，他说，高价值的零部件、原材料和工具或模具可以配备位置类型的传感器或RFID标签(作为传感器)，因此这些物品在工厂很容易定位。同样的传感器甚至可以放置在零件上，在它们通过生产过程移动时，即时定位状态。

边缘计算系统足够灵活，可以与云环境集成，以创建混合边缘云基础架构。这也被称为IT（信息技术） - （操作技术）收敛。在边缘生成的数据，日志记录和应用程序信息可以，应该链接回云，无论是私人还是公共。同样，即使云因某种原因暂时消失，也应将基于云的资源绑在边缘，以确保生产继续。

当制造商在工厂之间、州之间或国家之间传输数据时，混合边缘云设置还可以提高数据安全性并保护数据免受网络攻击。对于运营多个工厂的公司，虚拟化边缘计算资源可以通过在专用安全网络上的每个设施之间复制和镜像数据来加强数据恢复。

在边缘提供的安全性也在云中工作，反之亦然。这让制造商为完整的企业安全，法规合规性和审计创造了强大的框架。

学习语言

寻求使用Edge Computing的制造商需要首先学习并理解其术语，它与网络架构层相关联。在底部是边缘设备。上面是网关。顶部是实际的边缘计算平台。

IIOT专家对构成边缘设备有不同的看法。有些人认为传感器和执行器是边缘设备，而其他人认为它们只是节点或数据生成点。但是，PLC和可编程自动化控制器是肯定的边缘设备的共识。

“IIOR边缘的生活是创造力没有界的地方，”导师图形的应用工程经理Jeff Miller说。“但是，这种传感器驱动的设计环境非常复杂。每个传感器信号以放大器或低通滤波器的形式发送到模拟信号处理电路。输出连接到模数转换器，以将信号发送到微处理器以处理和分析数据。“

驱动器和传感器一样，都是传感器。但是，传感器感应和发送，驱动器行动和激活。或者，正如米勒所指出的，“它们导致了现实世界中的某些事情发生。”

在边缘计算中，致动器以传感器的反向操作。它需要电气输入并将其转换为物理动作。例如，电动机，液压系统和气动系统是所有不同类型的致动器。

麦克利兰认为:“由于传感器只是生成数据并将其发送出去，因此将其视为一个节点或数据生成点是正确的。”“但是，边缘设备是收集和分析附近机器需要评估的数据的设备。这款设备功能强大，IP等级高。”

边缘设备获取的任何和所有数据都将发送到IIT网关，该IIT网关可以处理它，并且仅通过云发送最相关的数据，从而降低带宽需求。或者，在实时应用需求的情况下，网关可以将数据发送回边缘设备。

简单来说，网关是设备级别和设备所获得的数据完全利用的电平之间的桥梁。它是基于Linux的，并且可以是硬件，软件或两者的组合。

网关的典型功能包括连接聚合，以及安全性的数据加密和解密。通常，它预先处理来自传感器和其他数据点的数据。

ARC Advisory副总裁Chantel Polsonetti指出:“工业网关在非基于ip的自动化网络和企业之间提供了有效的连接，即大公司所需的硬件和软件。”“该网关(也)可能被用于连接特定于自动化的机器网络和以太网‘回程’(从无线蜂窝基站连接到互联网)。”

Polsonetti添加了网关通过协议 - 转换功能轻松地集成传统自动化协议。此外，它们帮助从IT环境中隔离IT资产，从而解决了对设备或机器访问的安全问题。

边缘计算架构的顶层是平台，它可以使用工业物联网(IIoT)工业协议轻松地连接到边缘设备和云服务。其他平台功能包括开发和管理工业物联网边缘计算应用程序，以及可视化地组合流来管理、分析和路由所有数据。

在2019年的装配展上，Kinexon Inc.展示了其开放式计算平台Kinexonriot（实时互联网）。该平台能够处理每秒高达500,000个数据点，延迟小于50毫秒。内部智能实时优化和自动化生产和物流流程。其事件识别功能显示耦合，地理围栏和碰撞事件。后者的应用示例包括内部物流流量中的事故预防，以及用于螺丝刀的过程可靠性。

实施方式

在工厂管理层实施edge计算系统之前，需要确定项目对公司的投资回报率。验证ROI应首先在遗留机器上进行小规模初始实验，以显示成熟的边缘计算系统将为特定工厂或整个组织增加的价值潜力。

此设置应简单，使用特定数据集进行测量，具体地定义成功度量，因此可以确保在具体的时间范围内的正投资回报率。简单是关键，因为初始设置越复杂，完全部署边缘计算越长，它将成功的可能性越低。

只要看到几台改装机器的成功，制造商就可以决定何时扩大安装规模。这使得成本可以在更长的时间内分摊，并进行彻底的规划。同样重要的是，这种方法使公司能够专注于其具体希望从数字化中实现的目标，从而帮助其升级一个或多个设施，并从性能改进中获益。

“公司始终希望在使用Edge Computing时快速合理，”Resnick指出。“如果可行性研究可以计算整体设备效率的增长率1％，那么这通常是一个有价值的投资回报率，即使可能需要两个月或两年的时间来实现。植物管理理解，边缘计算的主要好处是减少浪费的金额，而不是增加生产量。

“仅消除未安排的停机时间，可以是边缘计算的有价值的投资回报率，”Resnick继续。“让我们说，例如，1小时停机时间成本为公司损失100,000美元。消除五个这样的事件意味着节省500,000美元，这是一个相当不错的投资回报率，只要实现成本较少。“

拥有ROI，工厂管理人员下一步必须决定项目合作伙伴。制造商可以尝试单独进行，只要其内部和OT团队就足够了解，以处理实施的所有方面。但是，这种情况不是规范。

通常，根据Resnick，工厂管理人员要么与自动化供应商，系统集成商或机器建设者都密切合作，以安装所有各方同意的边缘计算平台。或者，工厂管理人员与这些其他方面一致，首先在获得和安装平台之前，首先从边缘计算专家那样从边缘计算专家等技术输入。

如果可能的话，最好使用多个技术平台进行试验。目标是确定工厂不同部分中每个平台的兼容性和互操作性水平。

第四种实现方法是让管理层只与边缘计算平台供应商(如Harting)合作。这种方法可能需要几次会议，以及平台的定制，以满足管理层为工厂的具体目标。

“我们专门确定工厂的硬件，软件，传感器和平台需求，我们提供全部，”麦克莱尔兰解释说。“如果要使用旧设备，我们需要了解他们使用的协议以及哪些机器具有或需要网络连接，以便挑选正确的传感器。对于使用许多协议的较新机器的工厂，我们会进行数字改装，将许多协议转换为一个。这节省了时间并在收集信息时减少人为错误。“

2015年，HARTING介绍了其云母（模块化工业计算机架构）边缘计算平台。MICA具有模块化硬件和基于Linux的开源软件，可使用基于Debian的容器快速开发和快速部署。该平台可轻松连接到传感器，机床，RFID读卡器和天线，智能基础架构等。功能包括机器健康监控，基于条件的维护，过程监控和资产跟踪。

“我们为每个应用程序调整的硬件和软件，”麦克莱兰指出如果在实现过程中需要修改机器，我们将根据需要与供应商和集成商合作。至于传感器，有时我们使用已经安装的，但有时我们安装新的。这些型号可能与我们创建的定制型号、Bosch CISS套件中的型号或其他第三方的标准型号或IO Link型号有所不同。”