边缘计算将如何释放工业物联网的潜力

物联网(IoT)已经出现，冰箱订购食品配送，自动驾驶汽车安排自己的服务，这两个例子都是在流程和互联网边缘进行计算决策的例子。制造业在实施工业物联网(IIoT)方面花了更长的时间，但现在它正在弥补失去的时间，包括边缘计算在内的技术取得了重大发展。更好地理解如何应用物联网有助于建立一个重要的市场，到2021年，这个市场的价值估计将达到1230亿美元。

工业公司目前面临的一个主要挑战是如何在生产过程中最好地利用从iiot类型的设备和控制系统收集的数据。对于许多公司来说，释放数据的全部价值受到了限制，原因是缺乏充分利用工业数据并将其转化为可用知识所需的处理能力。

边缘计算可以使计算能力和数据存储更接近需要的地方，从而提供包括更快的处理、提高安全性和优化可用带宽在内的好处。

边缘计算对制造商的好处

边缘计算和工业分析对制造商最大的好处是能够利用大量的工业数据来优化生产流程。公司已经使用边缘计算和工业分析来帮助工厂实现准确和高效的生产，他们现在正在考虑通过低成本传感、数据分析和机器学习(ML)来优化它，以实现额外的效率收益。

将计算能力放在它所服务的设备附近产生了一个主要的明显好处——通过减少延迟来提高速度，数据从源传输到目的地所需的时间。与发送到云端相比，边缘计算可以大大降低延迟。

然而，这些增益取决于用例——如果应用程序试图控制执行器、电机和过程或与之交互，则需要实时控制。如果需要基于趋势深度分析的长期流程优化，云是更好的选择，因为它不是时间关键。

将云与边缘计算相结合的主要好处之一是能够使用云来使用来自IIoT设备的数据来训练模型。然后，这些模型可以在边缘执行，允许设备更适当地响应变化。

云连接可能代表着安全风险，这意味着在选择边缘计算机时，网络安全需要成为首要考虑因素。自动化供应商可以提供基于多年经验和积累的应用专业知识而结合端到端安全性的系统。

随着业务的增长和生产工厂的扩大，边缘计算还允许更多的可伸缩性。使用可扩展的计算设备，可以轻松地扩展安装，以处理更大容量的数据和其他应用程序。

选择一个边缘计算用例

许多潜在的边缘计算客户正在探索什么是可能的，并寻找正确的用例，这将有助于改变他们的运营。

许多工业用户已经通过使用重要的自动化系统使自己变得高效——如果用户想进一步调整工厂并从中获得额外的百分比效率，就需要一些新的东西，而不会影响已经完成的工作。这种差异可以在工业物联网和边缘计算中找到。

从边缘计算数据到知识

将边缘技术用于计算并作为云的网关提供了支持各种不同复杂性和程度的用例的潜力，从自包含的流程到涉及多个站点的设置。例如，一家大型矿业公司希望比较其矿山的卓越运营、安全事故和维护统计数据，将它们视为“车队”，像管理其他资产一样进行管理。如果公司运营多个站点，并希望以不同的方式优化运营，或者希望优化不同工厂之间的价值链或工厂和站点之间的货物转移，那么他们需要关注云。

在边缘计算中使用AI和ML

当涉及到工业物联网数据的人工智能(AI)处理时，一些供应商正在从云端驱动AI和ML技术，而另一些则从边缘构建。还有一种介于两者之间的东西——联邦学习——它是小型应用程序和通过向大量机器学习来学习和优化的能力之间的结合。正确的选择取决于公司的目标——边缘和云同样重要，这取决于用例。

将这些整合在一起的公司正在走向一个集成系统，这个系统将受益于数字技术的丰富数据、边缘计算的快速处理以及云的深度分析和学习能力。

五种方法使边缘工业物联网部署更有效

在未来，最成功的企业将是那些部署了有效的站点、边缘和云策略的企业，这些策略可以通过将收集到的数据快速、高效、低成本地转化为有用的信息，并在需要的时间和地点在企业范围内共享，从而创造价值。

考虑以下五条建议，它们有助于实现这些目标，并确保实现对投资回报的预期。

1.从边缘计算的用例开始

在开始边缘部署时，要考虑工业数据来自哪里(例如智能设备和/或控制系统)、连接能力以及需要在边缘完成多少处理，而通过云可以完成多少处理。这确保了使用实时控制数据的应用程序托管在数据源附近，以便快速处理数据。这减少了延迟，并提供了最佳的响应时间，而其他分析是在云中完成的，并易于在站点之间共享。

2.在查看边缘计算时保持简单

边缘计算的伟大之处在于它的可扩展性，如有必要，可以在以后添加新的边缘节点或设备等元素。为了实现这一目标，应尽可能轻松地选择解决方案，使设备和系统之间易于连接，并无缝连接信息技术(IT)和运营技术(OT)功能，从而更好地了解数据。快速部署新的增值应用程序也应该很容易。

当涉及到为边缘工业物联网项目选择适当的技术时，选择已经预先验证并被证明可以协同工作的解决方案是值得的。采用这种方法将有助于确保边缘工业物联网解决方案可以快速部署和/或扩展，并将未经测试或不兼容技术导致的潜在错误风险降至最低。

3.想想边缘和云之间的区别

虽然有些人认为边缘计算将取代云计算，但现实是两者都服务于不同的目的，没有一方比另一方更占主导地位。同样，考虑用例的特征，以及如何使用数据本身，将有助于指导选择。

两者之间的关键区别包括带宽、延迟和网络可用性。选择边缘计算而不是云计算的主要原因与性能有关。边缘计算是需要快速响应的实时应用程序的理想选择，而云为要求集中收集和分析复杂数据的应用程序提供了理想的解决方案，而时间不那么重要。

4.考虑安全性和完整性

数据是一家公司的专有技术、想法和运营的集合，是最有价值的资产，需要得到保护。在设计尖端工业物联网解决方案并选择合适的合作伙伴来帮助交付时，网络安全和数据隐私必须是重中之重。这种安全应扩展到所有级别，提供强大的保护，防止网络渗透和未经授权的访问，并通过固有的安全特性确保工厂的完整性和机密性。网络安全提供商还应能够帮助维护数据的机密性，为数据的使用和存储方式提供完全透明的信息，并确保未经事先同意，任何信息都不会泄露给第三方。

另一个重要的考虑因素是确保边缘计算提供商能够通过不断发展软件和硬件来确保其产品与最新的网络安全标准保持同步，从而确保对潜在安全问题的持续保护。

5.选择合适的边缘计算供应商或合作伙伴

找到合适的边缘计算供应商或合作伙伴是确定边缘工业物联网部署成功的关键。需要注意的事项包括已建立和经过验证的解决方案组合，包括可以集成在一起工作的产品和应用程序。供应商或合作伙伴还应该能够在与您自己的相同或类似的行业和应用程序中部署和支持解决方案方面展示良好的跟踪历史。

寻找边缘计算机会

通过提供分析的边缘和云应用程序扩展自动化解决方案，为从生产到车队管理和维护的所有制造操作领域提高性能提供了新的机会。通过利用这些技术的综合力量，在其生产过程中释放来自工业物联网类型设备和控制系统的数据，工业公司可以提高效率，实现工业4.0的效益。

基督教约翰逊，全球产品经理- ABB过程控制平台的数字化。由副主编克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

更多的见解

关键词:边缘计算，工业物联网，工业物联网

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在选择边缘计算还是云计算时，最大的考虑因素是什么?

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引用:

[1]https://www.i-scoop.eu/internet-of-things-guide/industrial-internet-things-iiot-saving-costs-innovation/

ABB (ABBN: SIX Swiss Ex)是一家推动行业数字化转型的技术提供商。ABB拥有130多年的历史，拥有四大业务:由ABB Ability数字平台支持的电气化、工业自动化、运动、机器人和离散自动化。ABB电网业务将于2020年剥离给日立。ABB在全球100多个国家拥有约14.4万名员工。 www.abb.com

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