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      物聯網將所有生產線上的機器設備連接起來，用戶可以在任何地方查看設備狀態和生產進度，為移動用戶提供實時的制造數據。不過，隨著越來越多的設備連網和大量數據的傳輸，對網絡和云系統產生了很大的壓力。為了解決網絡擁堵的問題，邊緣計算應運而生。

　　邊緣計算可以看作是一種微型的數據中心，它可以在本地處理或存儲關鍵數據，并將所有接收的數據推送到中央數據中心或云存儲。可以說邊緣計算是將云的能力擴展到工業現場，通過本地的計算設備將數據進行采集、清洗、整理等處理，然后再傳輸到云端。

　　在大多數情況下，大部份的數據信息都將存在于云中，而邊緣設備作為云計算的補充，大大提升了物聯網設備連接到云的效率。邊緣計算在本地對數據進行分類，因此其中一些數據在本地處理，從而減少了到中央存儲的容量。通常IoT設備將數據傳輸到本地計算設備，數據先在邊緣處理，然后其部分被發送到公司數據中心。

　　以很多場合需要邊緣計算系統對數據進行處理，然后再將每日報告發送到中央數據中心進行長期存儲，邊緣計算系統減少了網絡的數據量。目前邊緣計算在工業中的應用體現在幾個方面，主要是針對設備和供應鏈系統的監控和優化。

　　設備保護。隨著IT技術和工業技術的融合發展，現場機器設備不斷升級，并擁有了一些運算的能力，例如智能水泵可以利用邊緣計算進行基本的分析，設定系統安全的閾值，如果設備超限就執行泵關閉的動作。邊緣計算設備進行此類應用意味著不需連接互聯網和沒有決策延遲，只要在設備端安裝了邊緣計算，即使與云系統連接中斷，也可以始終如一地實施關鍵任務。

　　供應鏈優化。要提升工廠的效率，通常需要對整個生產過程進行評估和優化，從產品設計、材料采購、制造、銷售和物流等環節都要進行分析。邊緣計算可以在短時間內從多個來源獲取數據，并進行分析整理，可以適應業務系統中的供應鏈優化計劃。

　　性能監控。機器運行的效率影響到工廠整體的產出，所以通常設備廠商會對其機器進行實時的監控，那么采用邊緣計算可以實時得到數據和及時解決現場的問題。盡管可以在云中執行很多數據的分析，但某些信息的時間價值很高，響應延遲和等待來自云的決策可能會造成重大損失。因此，使用邊緣計算來對來自工廠中傳感器的多個數據點進行實時分析是十分關鍵的。