随着高速互联网的普及和IT的发展，制造业也在向更智能的制造转变，以提高运营效率和预测故障等。能够进行现场实时信息收集的边缘设备变得越来越重要。
这次，我们将解释推动制造行业智能制造的边缘设备的类型和作用、它们与人工智能和物联网的关系以及它们的使用示例。如果您是制造业的制造管理人员，正在考虑使用边缘设备让您的制造变得更智能，请以此作为参考。
制造和生产管理领域的边缘设备是什么？
要了解制造业中的边缘设备，必须首先概述边缘设备，然后了解边缘设备的类型。在这里，我们将概述边缘设备，特别是制造场所使用的边缘设备类型。
什么是边缘设备？
在制造业中，边缘设备是一种单功能设备，它在离设备或设施或具有一定处理能力的设备或设备最近的层面收集数据。
这样做的好处是可以将其放置在设备和设备附近，并实时收集数据。此外，如果设备具有一定水平的处理能力，则可以无延迟地当场处理数据，这可以减少网络和数据中心的负载。
顺便说一句，还有另一个与边缘设备相似的术语：“物联网设备”。IoT 代表 “物联网”，因此前提是它们连接到互联网。另一方面，“边缘” 仅表示结束，并不假设已连接到互联网。假设两者最终都存在，但可以说连接到Internet的边缘设备称为物联网设备。
有关边缘计算的更多信息，请参阅这篇文章：
为什么边缘计算备受关注？云计算和本地计算有什么区别？| Stratus 博客
制造业中边缘设备的主要类型
有许多不同类型的边缘设备。在这里，我们将介绍制造业中使用的主要边缘设备类型。
- 其中包括收集数据的传感器和摄像头
。它们用于检查机器的运行状态、检查产品的质量和外观以及监控制造过程。根据使用目的，会使用多种类型的设备，例如加速度传感器、振动传感器、高分辨率摄像头和多摄像机系统。 - 收集数据和控制机器的设备的典型示例
是 PLC（可编程逻辑控制器）。PLC 是一种自动控制设备和设施的设备。通过设置您希望设备或设施在 PLC 中自动执行的操作，您可以远程控制连接的设备或设施。 - 将收集的数据发送到外部的设备
通常不包含在边缘设备中，但网关中具有传感器功能的设备可能被视为边缘设备。网关充当边缘设备与云之间通信的中介，支持聚合多个边缘设备的数据处理。 - 处理收集的数据的设备
这些设备可以即时处理从现场传感器和摄像机等设备收集的数据。其中包括小型节能的单板计算机和嵌入式系统。其中，能够进行复杂处理的设备被特别称为边缘计算。
此处还对移动设备（智能手机）和平板电脑进行了分类。除了监控生产线、发布工作指令和管理库存外，这些设备还使用应用程序实时监控整条生产线。
制造业中边缘设备使用示例
在制造中如何使用边缘设备的示例包括：
机器监控
我们使用传感器和摄像头监控生产线和机器的运行状态。它使我们能够实时监控机器的运行状态，使我们能够在出现问题时快速做出响应，提高生产率并控制产品质量。
改进生产流程
通过分析机器的运行状态，可以识别生产线中的瓶颈并进行改进。此外，通过测量生产线上每个过程的工作时间，还可以提出改进措施，从而提高生产率。
库存管理
您可以高效地管理您的产品库存。您可以在仓库中安装传感器来监控库存的数量和位置。您还可以使用可以读取 2D 条形码的边缘设备来管理库存的有货和缺货。
边缘设备与 AI 之间的亲和力
根据环球信息有限公司在2022年1月发布的市场研究报告，预计到2026年，制造业物联网市场将从2020年的1753亿美元增加到3,990.8亿美元。
参考： 制造业物联网（IoT）市场—增长，趋势，COVID-19 影响，预测（2022-2027）| 环球信息有限公司
制造行业的物联网继续快速增长，但也带来了巨大的挑战。物联网采集的数据量急剧增加，云端数据处理和分析已达到极限。这就是边缘设备和具有高亲和力的人工智能的结合现在引起广泛关注的原因。原因之一是，通过将其与AI相结合，可以分析人类判断无法跟上的大量数据，并获得见解。
如上所述，边缘设备会处理现场收集的数据，从而减少中央数据中心的负载。将其与AI相结合不仅可以处理数据，还可以在现场快速分析和做出决策。
例如，如果边缘设备检测到机器异常，AI 可以识别异常原因并确定维护需求。最近几年，已经内置了AI的边缘设备也已问世。这将使分析数据和确定最佳生产线速度和影响产品质量的因素变得比以往任何时候都更容易、更快。
此外，在现场使用AI进行实时数据分析需要先进的处理能力，但是如果处理停止，影响将是巨大的。具体而言，由于无法实时检测故障，停机时间可能会增加，设备和工人的安全也会降低。
出于这个原因，您应该考虑一个能够进行复杂处理且具有高可用性的边缘计算平台。另请参阅此页面，了解有关在制造业中使用边缘计算的平台要求的信息，例如安全功能和低运营负担。
解释在制造业中使用边缘计算的优缺点以及必要的要求 | Stratus 博客
利用边缘设备对于使制造场所更智能、更高效很重要
边缘设备是一种单功能设备，它在最接近设备或设施的层面上收集数据，或者是具有一定处理功能的设备或设备。一些设备被归类为边缘计算设备，它们不仅通过网络将收集的数据传输到数据中心进行存储，还可以在现场处理数据。
近年来，物联网在制造业的使用范围不断扩大，但是处理的数据量逐年增加，现在云端的数据处理和分析受到限制。
为了使制造场所变得更智能，人们希望将边缘设备与AI相结合，称为 “边缘AI”，从而在边缘端实现更高效、更快的数据处理。有关边缘 AI 的更多信息，请参阅这篇文章：
边缘 AI-保留有经验工程师判断和经验的关键技术 | Stratus Blog
