几个世纪以来，制造商一直在利用工业自动化，而如今，边缘计算和人工智能的引入比以往任何时候都更加深刻地改变了工厂管理者对效率以及如何快速做出盈利决策的思考方式。借助物联网 (IoT) 连接的机器、先进的传感器和不断发展的分析工具，制造商能够以前所未有的方式实现设备自动化并简化流程。因此，许多制造商降低了成本，提高了生产质量并增加了利润。
这种前所未有的效率的关键在于来自这些互联设备的海量数据。然而，如果没有精心规划的存储和处理策略，这些信息可能难以利用。传统上，制造商会转向集中式数据中心（或“云”）来支持其数据驱动的运营。但随着技术的不断发展和数据湖的扩张，云计算可能不再适合支持制造业最关键的任务应用程序。
工厂与云之间的脱节
长期以来，云架构因其易于访问、可扩展性和成本效益而成为制造商的首选。这些特性对企业来说弥足珍贵，但随着工厂车间数据量的不断增长以及工业应用的日益复杂，云架构的缺点也开始显现。
为了在当今的制造业环境中最大限度地提高效率，工厂管理人员需要能够做出实时决策。当机器数据显示即将出现潜在停机，或自动化流程需要进行即时调整时，每一毫秒都至关重要。但是，如果所有数据都需要传输到远离工厂的集中式枢纽进行处理，就会带来延迟，从而增加检测和纠正之间的时间。
延迟会减慢自动化流程的速度，并可能给依赖持续数据流来了解机器健康状况、产品质量等信息的制造商带来麻烦。接收此类信息的延迟可能会导致代价高昂的停机或产品缺陷，甚至阻碍现代制造资产充分发挥其潜力。人工智能应用、机器人技术和自动导引车等新兴智能技术依赖于即时数据传输和处理，当延迟引入工厂车间时，其功能将变得举步维艰。
随着智能技术日益普及，数据量和系统运营成本也随之增长。持续向云端传输数据不仅成本高昂且对网络造成巨大负担，而且过度依赖云计算还会使制造商失去控制权。一旦数据传输完毕，企业就无法再保护其信息免受网络攻击。面对财务损失和声誉受损的威胁，一种新的数据计算方式可以帮助制造商更快、更智能、更安全地开展工作。
边缘计算旨在将应用程序和数据尽可能地靠近需要它们的技术。在制造业中，这意味着使用传感器和摄像头等设备（而非云端）直接在工厂车间处理数据，从而实现实时决策和更快的响应时间，这是采用一些最高效的现代技术的关键一步。当制造商在边缘处理数据时，传输、分析和存储都在该设施内进行，从而减少延迟并保护企业最关键的数据免遭黑客窃取。
部署边缘设备：更快、更安全、更高效地工作
边缘计算可以开启工业自动化的新纪元。现在是时候思考如何让您的设施从这些设备中获益，以及如何将它们融入您本已复杂的连接网络。通过分析当前的结构并了解工厂流程如何从无延迟计算中受益，制造商可以提升生产能力，并顺畅地部署支持边缘的设备。
决定优先采用哪种技术实现实时连接
虽然云计算仍然可以用于非时间敏感型数据处理，但质量控制、机器监控和流程优化等众多制造流程都需要即时分析和授权。此外，机器人和其他自主操作等现代制造资产利用人工智能和实时数据来确定工厂内的工作流程，并通过边缘计算蓬勃发展。
了解边缘设备如何与现有系统集成
在完整的物联网基础设施中，边缘计算和云计算协同工作，为需要数据的设备即时处理“大容量、低价值”数据，同时将“小容量、高价值”数据迁移到云端，从而最大限度地提高效率并保持成本效益。制造商需要考虑如何将边缘计算集成到现有的云架构中，并将当前的工厂基础设施放在首位。投资于工厂车间所有设备之间的工作关系是最大化生产力的核心，例如使用边缘原生技术栈对数据进行分类并决定在何处处理这些信息。
创建边缘设备的互联生态系统，实现生产力最大化
互操作性对于构建灵活、可扩展且协作的边缘生态系统至关重要，这将促进无缝数据传输并降低工厂车间的复杂性。当边缘设备同步时，制造商可以挖掘出前所未有的生产力和效率。
制造业的新视野
边缘计算和智能应用使实时数据处理和分析更接近源头，从而优化制造效率，并帮助工人实现此前云计算延迟问题难以解决的难题。只需几项考虑，制造商就可以将边缘设备部署到其自动化设备群中，并直接在最需要数据的设备上处理数据。此外，诸如 NATS.io 之类的先进消息传递系统可以无缝处理边缘到云端以及边缘内部的通信，这是维护高效制造环境的关键因素。
通过边缘计算即时洞察机械数据，制造商可以立即响应不断变化的情况并获得尖端自动化技术带来的好处。
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