关于物联网是如何使制造业发生革命性变化的, 人们已经讨论了很多。许多研究预测，到2020年将有超过500亿台设备连接在一起。预计每个工厂每天收集的数据点将超过14.4亿。
这意味着对连接性、计算能力、服务速度和质量等方面的前所未有的需求和期望。在关键操作中可以承受任何延迟吗？这是边缘计算的最大驱动力。更多的计算能力布置在接近数据源的地方，也就是物联网（IoT）中的“物”。
边缘计算和驱动力
边缘计算是指在网络边缘进行数据处理的能力, 它更接近数据源。通过边缘计算, 每个边缘设备都可以收集数据, 使用由云来执行的数据处理模型, 并将其打包以进行处理和分析。根据IDC的研究，未来3年内, 预计大约有45%由IoT产生的数据，会在接近或就在网络的边缘被存储、处理、分析和操作,并且会有超过60亿个设备被连接到边缘计算解决方案。边缘计算基础架构最大限度地减少了云基础架构的固有挑战, 这是边缘技术的关键驱动因素。
边缘计算的5大优势
边缘计算不断被接受，并逐步成为主流,为各个行业带来许多潜在的优势。边缘计算为智能制造带来了如下5大潜在优势:
1. 更快的响应时间: 数据存储和计算能力被分散布置在本地。数据无需往返于本地和云端，因此可以减少延迟并加快响应速度。这将有助于阻止关键的机器操作崩溃或危险事件的发生。
2. 更可靠的操作: 对于大多数远程资产来说, 监控不稳定的网络连通区域 (如油井、农用水泵、太阳能农场或风车)可能很难。
边缘设备具备的在本地存储和处理数据的能力，可以确保在因特网连接受限的情况下，不会出现数据丢失或操作失败。
3. 安全性和合规性:边缘计算技术避免了在设备和云之间进行大量的数据传输，只需要将重要的模型构建数据传输到云中，就可以在本地过滤敏感信息,。这使用户能够构建一个足够安全以及遵从法规的框架,对于企业安全和审计也非常有帮助。
4. 成本效益: 随着对IoT的逐渐接受，一个受到关注的比较实际的问题是，由于网络带宽、数据存储和计算能力所带来的前期费用的增加。边缘计算可以在本地执行大量的数据计算, 这使得企业能够决定在本地运行哪些服务以及哪些数据需要传送到云端, 从而降低了IoT整体解决方案的最终成本。
5.新旧设备之间的互操作性: 边缘设备可以充当老旧机器和现代机器之间的通信联络。这使得老旧工业机器能够连接到先进的物联网解决方案, 并实现从老旧或现代机器中获取有用信息等立竿见影的收益。
也许有人可能会想, 边缘计算可能会取代云, 但这是不可能的。尽管边缘计算具有许多优点, 但云带来了大数据集计算、预测和机器学习以及人工智能算法等强大的功能。结合二者的力量, 边缘计算和云计算将为智能制造构建一个经济高效、功能强大的解决方案。（作者：Abhijit Mhetre）