图片来源：霍尼韦尔

作者 | Sunil Pandita

在实现制造企业数字化方面边缘计算发挥着重要作用，它有助于改善运营管理并实现可持续发展。

当今工业企业在应对复杂挑战的同时，也迎来了数字化深化带来的空前机遇。工业4.0引发的变革正通过连接性加速重塑制造业格局。制造与能源行业已积极拥抱这一数字化新时代，通过互联的工业设备提升运营效率与可持续性水平。其中， 边缘计算在推动工业企业数字化转型中发挥着重要作用。

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边缘计算的独特优势

许多人对边缘计算的理解局限于物联网（IoT）传感器设备或智能摄像头。在工业领域，边缘计算还包括处理器、通用客户终端设备、服务器、网关和网络路由器等组件。边缘计算通过在企业应用靠近数据源的位置构建数据处理框架，赋予其计算能力。

云计算则存在显著差异。企业通过互联网从托管云服务商处获取软件资源，进行数据加工与分析。云计算的优势包括卓越的可扩展性和随时随地访问连接设备的能力，同时支持企业级的集中监测、分析与基准测试。然而，将全部数据迁移至云端可能产生高昂成本，因此需要针对制造与过程数据上云的场景进行战略规划。

边缘计算在工业场景中具有独特价值。不同于将计算集中在数据中心，边缘设备可直接处理大量数据，从而实现近实时数据驱动决策。同时，边缘计算可降低延迟并减少带宽需求，因为大部分数据处理发生在本地。

工业物联网设备可以在边缘记录和分析数据。思考这些设备的一个简单方法，是考虑消费物联网设备（如智能手表）的操作方式。智能手表可以在设备上记录甚至分析健身计划、覆盖距离、心率、血氧水平等。然后，它可以将数据发送到云端，以便使用其它在线工具进行更深入的分析。

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工业运营中的边缘计算

当今工业运营面临的三个最紧迫的问题， 包括提升可持续性、提高运营效率和解决技术工人短缺的问题。这些重要挑战持续推动制造商在数字化转型过程中对边缘计算进行投资。

在工业企业中，推动更可持续的运营已成为越来越重要的优先事项。这也延伸到支持可再生能源、脱碳和电气化能源转型的运营。例如，企业可能会在边缘使用传感器，并应用人工智能和机器学习来分析建筑物的能耗。然后，他们可以优化气候控制所需的能源应用，使设施消耗更少的能源。

此外，一些工厂正在使用边缘传感器来测量逸散性和处理温室气体（GHG）排放泄漏，并持续监测现场的排放情况。结合排放管理软件系统，边缘数据可以为实现减排策略提供支持。

为了帮助制造企业提高运营的电气化程度，电池储能系统（BESS）中的边缘设备可以做出更好的能源管理决策，以实现更高效的运营。BESS系统在能源转型中发挥着关键作用，使工厂能够在需求增加时使用存储的电力，而无需燃烧化石燃料。

越来越多的企业开始积极部署边缘计算，以降低制造成本并推动更高效的运营。当工业物联网设备和传感器记录原材料和能源消耗等数据时，可以对这些数据进行分析以产生实时的生产见解。

例如，一些企业正在利用从边缘设备中获得的洞察，通过设备监控、预测性维护和闭环控制和优化来提高资产的可靠性。制造企业还可以还可以使用边缘设备通过跟踪原材料、生产流程、物流和运输来构建更具弹性的供应链。

缺乏熟练的技术工人仍然是制造业持续面临的挑战，尤其在能源行业。随着越来越多的高级技术工人带着多年的经验退休，组织必须转移这些知识，为复杂任务培训年轻的现场工作人员。为此，互联员工解决方案正在通过边缘设备结合增强现实/虚拟现实（AR/VR）系统，开展远程作业指导。

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边缘计算在生产运营中的重要作用

在可预见的未来，边缘计算将在生产运营中发挥重要作用，因为我们生活在一个混合架构的时代，并非所有东西都可以转移到云端。边缘计算和云计算正在更紧密合作以提供强大的分析和新的运营见解。它们使企业软件解决方案不仅能通过洞察力提高性能，还可以帮助组织满足重要的监管报告要求。

网络安全仍然是重要领域。边缘计算提供了更好的数据安全性，因为它在更接近数据源的地方处理敏感信息，从而可以限制某些数据的暴露。未来，深度数据包检测将由边缘设备处理，以实现与云解决方案的更好连接。

在接下来的十年里，硬件、GPU和传感器将不断进步。 边缘计算将继续在处理数据以推动快速决策方面发挥重要作用。这将推动制造业向更可持续的方向发展，降低运营成本，为工作者提供智能化洞察，并增强组织的整体敏捷性。