工業(yè)制造過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)重要的目標(biāo)——預(yù)測(cè)故障、優(yōu)化設(shè)備壽命、優(yōu)化生產(chǎn)流程以便更好地滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。任何工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的第一步是數(shù)據(jù)收集，然后在本地做好實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和長(zhǎng)期離線(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之間的平衡，最后采取有效的措施來(lái)優(yōu)化工業(yè)處理過(guò)程。

信息被收集并發(fā)送到一個(gè)中心位置，如果發(fā)送的時(shí)間相對(duì)較早，短暫的IT中斷通常可以接受。但隨著世界各地的公司越來(lái)越依賴(lài)于他們的信息技術(shù)，他們對(duì)于可接受的維護(hù)儀器設(shè)備的時(shí)間顯著減少，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于現(xiàn)有技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)的反應(yīng)時(shí)間。因此，在先進(jìn)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)中，現(xiàn)代IT系統(tǒng)使用功能強(qiáng)大的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）套件，使其IT基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)傳感器數(shù)據(jù)報(bào)告的變化做出更快反應(yīng)。之前有一則報(bào)道：

半導(dǎo)體制造商英特爾如何使用IIoT邊緣計(jì)算將工廠停機(jī)時(shí)間減少300%

通過(guò)部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）傳感器和邊緣計(jì)算來(lái)監(jiān)控英特爾半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)施中的風(fēng)扇過(guò)濾器單元（FFU）的健康狀況。這項(xiàng)措施旨在提醒技術(shù)人員注意潛在問(wèn)題，從而主動(dòng)制定維護(hù)計(jì)劃，減少計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間。FFU過(guò)濾并清潔工業(yè)機(jī)器內(nèi)的空氣，它們?cè)诠S車(chē)間無(wú)處不在，通常手動(dòng)檢測(cè)FFU的運(yùn)行狀況，這使得預(yù)測(cè)故障很困難。

英特爾在每個(gè)FFU的頂部放置了一個(gè)加速度計(jì)，以測(cè)量風(fēng)扇功能的變化，這為每個(gè)FFU創(chuàng)建了一個(gè)基準(zhǔn)性能，并針對(duì)異常和潛在問(wèn)題生成了警報(bào)。之后將摘要數(shù)據(jù)發(fā)送到云，以便技術(shù)員查看趨勢(shì)，并及時(shí)反饋，通過(guò)提前維護(hù)和更換零件，將FFU的正常運(yùn)行時(shí)間延長(zhǎng)了97%以上。同時(shí)，這項(xiàng)操作還有效地消除了“偏移”，這表明在制造過(guò)程中的變化會(huì)導(dǎo)致材料損壞。

與手動(dòng)檢查相比，英特爾已將FFU故障造成的停機(jī)時(shí)間減少了300%。FFU代表了一個(gè)單一的工藝，其范圍足夠小，但影響足夠大，大到可以證明工廠的投資回報(bào)，在展示邊緣計(jì)算和基于云的IIoT預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案的投資回報(bào)率潛力方面非常出色。

報(bào)道中的兩個(gè)關(guān)鍵詞“IIoT”與“邊緣計(jì)算”，它們是什么？

什么是IIoT？

IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）是將具有感知、監(jiān)控能力的各類(lèi)采集（傳感）、控制器、移動(dòng)通信和智能分析等技術(shù)不斷融入工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)中，從而大幅提高制造效率，改善產(chǎn)品質(zhì)量，降低產(chǎn)品成本和資源消耗，最終實(shí)現(xiàn)將傳統(tǒng)工業(yè)提升到智能化的新階段。

工業(yè)整體的網(wǎng)絡(luò)解決方案大多是云計(jì)算方案。

什么是邊緣計(jì)算？

邊緣計(jì)算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力為一體的開(kāi)放平臺(tái)，可在本地處理和存儲(chǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，然后再將關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)中心或云存儲(chǔ)庫(kù)。邊緣計(jì)算有助于優(yōu)化云計(jì)算系統(tǒng)免受與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的中斷，云服務(wù)器成為智能邊緣設(shè)備的控制節(jié)點(diǎn)，執(zhí)行摘要分析。

基于以上敘述，理解IIoT和邊緣計(jì)算是什么就比較容易了。如果將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)比作一臺(tái)機(jī)器，當(dāng)這臺(tái)機(jī)器的關(guān)鍵部位發(fā)生了偏差或損壞，就會(huì)導(dǎo)致整臺(tái)機(jī)器運(yùn)行故障，如果這個(gè)部位難以覺(jué)察，就需要對(duì)整臺(tái)機(jī)器進(jìn)行排查，這無(wú)疑拖延了生產(chǎn)時(shí)間也增加了勞動(dòng)量，一塊短板限制了機(jī)器的運(yùn)作。但如果有專(zhuān)業(yè)的監(jiān)測(cè)工具并在遇到問(wèn)題時(shí)及時(shí)解決，或者解決不了及時(shí)上報(bào)或者預(yù)警，那相關(guān)人員就能在整個(gè)機(jī)器癱瘓前對(duì)其檢修，這就是現(xiàn)如今邊緣計(jì)算發(fā)展起來(lái)的原因之一，即解決短板問(wèn)題，也是很多人說(shuō)邊緣計(jì)算重新定義工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的原因。

然而，真正的邊緣計(jì)算并不止步于此，隨著需求的日益增加，工業(yè)4.0已不再是爭(zhēng)論的中心，研究工業(yè)將以什么樣的形式加速制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才是人們真正關(guān)心的問(wèn)題。當(dāng)促進(jìn)生產(chǎn)優(yōu)化并降低維護(hù)成本成為可能，才是真正推動(dòng)資本對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)際投資的主要原因，因?yàn)檫@些設(shè)施能立竿見(jiàn)影地帶來(lái)可衡量的收益。

在傳統(tǒng)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)模型中，傳感器或硬件的工作是收集數(shù)據(jù)并通過(guò)內(nèi)置的網(wǎng)絡(luò)連接，將數(shù)據(jù)發(fā)送到上層的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器或平臺(tái)，然后基于這些數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。最后，管理層用分析的結(jié)果來(lái)制定方案，可能是機(jī)器維護(hù)、生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化或其他。

但大部分?jǐn)?shù)據(jù)是實(shí)時(shí)值，并沒(méi)有必要或者等不及傳輸?shù)缴蠈臃?wù)器，正如麥肯錫所說(shuō)，將數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的需求，和不斷增加的處理能力要求，創(chuàng)造了一種不同類(lèi)型的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)——這種網(wǎng)絡(luò)可能沒(méi)有嚴(yán)格的層次結(jié)構(gòu)，在眾多形式的邊緣設(shè)備中，將體現(xiàn)多種多樣的連接方式和處理方式。

手被燙時(shí)，先感覺(jué)疼還是先縮手？

當(dāng)我們碰到燙手的物體時(shí)，手先縮回來(lái)，這是本能反應(yīng)，經(jīng)脊髓傳遞給神經(jīng)中樞控制，速度更快，之后大腦才能感受到痛感。試想一下，如果大腦感受到痛感后手再移開(kāi)……也許你需要看看手熟沒(méi)熟？

云計(jì)算類(lèi)似于大腦，邊緣計(jì)算類(lèi)似于控制手、腳這樣的神經(jīng)中樞，當(dāng)手遇到障礙（被燙、扎等）需要立馬躲避時(shí)，大腦的反應(yīng)時(shí)間是跟不上的。這就需要更靠近手腳這樣的“邊緣設(shè)備”有自己的計(jì)算體系，即計(jì)算能力從云端走向邊緣，這就開(kāi)辟了一個(gè)新的領(lǐng)域，邊緣計(jì)算的概念由此產(chǎn)生。

那什么是邊緣設(shè)備呢？前面關(guān)于監(jiān)測(cè)英特爾FFU的設(shè)備是邊緣設(shè)備，再比如可以精確測(cè)量和記錄局部溫度的傳感器和AI攝像頭等，都屬于邊緣設(shè)備，在邊緣設(shè)備的計(jì)算，稱(chēng)為邊緣計(jì)算。在未來(lái)，邊緣層將變得越來(lái)越模糊，邊緣設(shè)備將變得越來(lái)越智能化以及多樣化。

“大腦”準(zhǔn)備好了，“神經(jīng)中樞”必不可少！

云計(jì)算已經(jīng)越來(lái)越多地被應(yīng)用于工業(yè)中，有邊緣計(jì)算的配合它才能更方便地處理問(wèn)題。那么在什么時(shí)候邊緣計(jì)算必不可少呢？

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接性差

應(yīng)用程序依賴(lài)于機(jī)器學(xué)習(xí)，需要大量數(shù)據(jù)才能快速反饋

為了安全和隱私，需要在工廠內(nèi)保存數(shù)據(jù)

邊緣處的原始數(shù)據(jù)需要預(yù)處理以減少計(jì)算等

雖然邊緣層的智能化、模糊化帶來(lái)了極大的效率提升，但也帶來(lái)了極大的安全隱患，比如缺少標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，安全質(zhì)量難以保證；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)封閉但邊緣層設(shè)備暴露在互聯(lián)網(wǎng)上；邊緣設(shè)備打破了集中安全管理的約束，必然存在容易被利用的安全漏洞。但計(jì)算被嵌入邊緣設(shè)備中是有意義的，它可以解決延遲問(wèn)題帶來(lái)的時(shí)間和資金成本，縱然原先是融合集中化管理的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，但未來(lái)仍是分化發(fā)展的趨勢(shì)，邊緣計(jì)算也為設(shè)備商提供了一個(gè)大量銷(xiāo)售全新軟硬件及解決方案的機(jī)會(huì)，目前大量軟件商和芯片商也在積極布局。

發(fā)展趨勢(shì)相同的產(chǎn)品才可能是最后贏家，軟硬件分化、降低耦合，從云計(jì)算到邊緣計(jì)算，從融合到分化，這也是事物發(fā)展的必然規(guī)律。迄今為止，最好的融合產(chǎn)品可能只有手機(jī)，原因是因?yàn)楸憷渌挛镌谧畛醯娜诤虾笾鸩阶呦蚍只蛞灿斜憷袝r(shí)更多的是降低成本。