在制造行业，AI和IoT等尖端IT技术的引入正在提高生产效率和产品质量——向智能技术迅速发展。随着数据量的增加，实时分析往往变得困难。通过网络传输的数据量也有所增加，从而带来了新的挑战，例如运营延迟。因此，正在利用边缘计算来解决智能工厂中出现的问题。在这篇博客中，我们将讨论边缘计算如何解决智能工厂的问题、提高生产效率和提高产品质量。
什么是边缘计算？
边缘计算中的 “边缘” 是指操作的边缘或边界，边缘计算是指除智能手机和个人计算机外，在计算机网络边缘执行关键实时数据处理的技术。边缘计算是一种分布式架构机制，其中数据处理和分析由物联网终端（例如监控摄像头和传感器）或服务器执行。
为什么边缘计算在制造业很热
边缘计算在制造业中备受关注的原因有很多，其中最大的原因是智能工厂。这些工厂引入人工智能和物联网作为提高运营效率和解决劳动力短缺的措施反过来又增加了正在处理的数据量。
传统上，大量数据是通过使用云计算处理的。但是，在许多情况下，通过互联网发送数据，处理和分析数据，然后返回数据时会出现很大的时间延迟，最终导致操作延迟。边缘计算是作为消除这种时间延迟的解决方案而引入的。
使用边缘计算，不是将所有数据发送到云端，而是由位于操作边缘的设备进行处理并仅将必要的数据发送到云端。因此，它减少了云和网络的负载并抑制了延迟，实现了高效运营。边缘计算还消除了通过互联网交换所有数据的需要，从而降低了安全风险。它还能抵御网络故障，提高可用性。
有关边缘计算的更多信息，请阅读：
为什么边缘计算备受关注——与云计算和本地计算相比有什么区别？
边缘计算在制造场所的优势
在制造业中使用边缘计算的主要优势如下：
支持实时数据处理
由于可以在生成数据的地点毫不拖延地进行处理，因此当需要立即采取行动时，可以立即完成工作。
分布式处理减少了网络和数据中心的负载和成本
通过利用边缘计算，组织从数据中心典型的集中式数据处理形式转向分布式处理系统。
通过划分实时数据的处理，例如缺陷检测预测（在边缘处理）和不需要实时处理的数据（例如发送到云端的生产控制报告和每日报告）的处理，可以显著减少网络和数据中心的负载。通过仅将必要的数据发送到云端，它可以降低通信成本和数据中心使用成本。
加强信息安全并促进 BCP 措施
通过利用边缘计算，组织可以在边缘处理不应发送到工厂外的数据。由于无需将所有数据发送到云端，信息安全得到了加强。还可以在多个物联网设备和边缘设备中分发和存储数据，这是一项有效的BCP（业务连续性计划）措施。
使用边缘计算的另一个优点是它不易受到网络故障的影响，因此可以轻松获得高可用性。
在制造场所使用边缘计算的缺点
在制造业中利用边缘计算有很多好处，但也有一些缺点。其中一些主要是：
管理和维护边缘设备的工作量有所增加
随着边缘设备（例如个人电脑、智能手机、平板电脑和物联网设备）数量的增加，它们的管理和维护变得非常耗时。另一个缺点是引入这些设备的成本增加。
此外，边缘计算在工厂中收集和处理各种数据。因此，您冒着跨设备复制数据的风险。在实施边缘计算平台时必须牢记这一点，这样数据管理就不会变得复杂。
需要在工厂采取安全措施
当包含各种数据的设备存放在工厂时，有必要采取安全措施来防止数据泄露和丢失，例如完善的设备操作规则和定期维护。
在制造业中使用边缘计算的平台要求
在制造业中利用边缘计算时存在平台要求——以下是一些内容：
可以在工厂环境中运行的服务器
尽管这取决于所生产的产品，但许多工厂都面临着诸如大量灰尘或难以调节温度和湿度等挑战。一般服务器容易受到灰尘和湿气的影响，在某些情况下无法正常工作。因此，选择一台能够在这类环境中稳定运行的服务器非常重要。
一台性能卓越、可以处理高级分析的服务器
必须考虑服务器性能。如果服务器不具备处理诸如AI和机器学习之类的高级分析的能力，则不能指望边缘计算的引入会非常有效。
具有丰富安全功能且易于操作的服务器
在许多工厂现场，通常无法使用高级安全措施来设置服务器机房。在许多情况下，现场没有专职的IT人员，然后将运营负荷交给了制造部门的负责人。Edge Computing 处理从生产线等收集的机密数据，因此选择一台具有增强安全功能和低运行负载的简单服务器非常重要。
引入边缘计算的重点是服务器选择
边缘计算是一种在计算机网络边缘处理数据的技术。除了智能手机和个人电脑外，它还是一种分布式架构机制，可使用物联网终端或服务器处理和分析数据。
在制造业，为了提高运营效率和解决劳动力短缺问题，工厂变得越来越智能。
要在工厂内处理数据，管理各种设备并选择易于集成的服务器对于改善结果至关重要。
在工厂环境中稳定运行、具有支持 AI 分析的性能以及全方位的安全功能至关重要。部署边缘计算时，请谨慎选择服务器，以便获得回报。
