图片来源：此图由AI生成

作者：Bruce Slusser

　　将原始数据实时转换为有价值、可操作的见解是一项复杂的任务，需要采用先进的技术，而边缘计算可以帮助实现这一过程。

　　工业4.0代表着第三次工业革命的重大转变，其重点是优化整个系统和生产线，而不是仅仅通过获取工业3.0中的数据，并使用工业4.0生成的信息来实现单个机器和流程的自动化。工业4.0的实施带来了更多的连接性和数据共享，从而提高了工业领域的效率、生产力和性能。

　　一个智能工厂每周生成的数据量可能高达5 PB。为了便于理解可以作个比较：这大约是YouTube整个视频数据量的9.5倍，来自世界各地的用户平均每分钟上传35小时的新视频。管理和利用这么多数据是一项重大挑战，需要数据收集、存储和分析系统。此外，将这些原始数据实时转换为有价值、可操作的见解是一项复杂的任务，需要先进的技术和解决方案。

　　01 边缘计算在工业4.0中的作用

　　云服务由于其可扩展性以及在中心位置存储、处理和分析数据的能力，已成为数字化转型的关键组成部分。通过为复杂或分散的工厂底层资产、传感器和历史数据实现结构化和情境化，边缘产品可以作为云服务的补充。与制造执行系统（MES）和企业资源规划（ERP）层的数据不同，车间设备和传感器可以在几分之一秒内收集数据，这就需要边缘设备在可管理的有效载荷中获取、情境化和发布这些数据。

　　边缘应用通常嵌入到工业机器和传感器内，或位于工业机器和传感器附近，并从这些来源收集原始数据。这些数据可以是从温度读数、振动水平到能耗和生产率的任何数据。边缘应用不仅可以将这些原始数据发送到集中式服务器或云端进行处理，还可以在本地分析这些数据。这包括过滤掉不相关的数据，聚合相关数据，并将高级分析和机器学习（ML）算法应用于数据。

　　通过本地处理和分析，边缘计算设备可以将原始数据（值）转换为有意义的信息。例如，可以识别模式和趋势，可以检测异常并进行预测。这些信息对工业过程更有价值，因为它提供了可用于提高效率、质量和可持续性的可操作见解。

　　02 实现数据的结构化和情境化

　　相较于大数据分析方法，在边缘设备上进行去中心化的分析有一个优势，那就是它更快速、更实时。边缘节点部署在信息源附近，并且可以扩展以满足不断增长的需求，从而缓解基础架构中的瓶颈。

　　利用边缘设备不仅可以实现近乎实时的分析，此外还可以获得高速决策的能力，允许半自治模型利用ML模型得出的见解，向运营人员和管理者提供反馈。

　　在创建统一命名空间方面，边缘设备发挥着至关重要的作用。统一命名空间是一种通用的数据模型，代表了工业系统中所有的数据源和目标。通过在源头处理和分析数据，边缘设备可以实现数据的结构化和情境化，从而更容易在不同的设备、平台和协议之间进行集成和通信。这就实现了数据的单点真实性，从而提高数据质量、一致性和可靠性。

　　统一的命名空间还可以减少数据重复和复杂性，使数据更易于管理和使用。因此，边缘设备不仅有助于创建统一的命名空间，还可以增强工业4.0环境中的整体数据完整性。

　　03 开发合适的边缘计算架构

　　边缘计算需要硬件和软件基础设施的稳健组合才能有效运行。边缘计算依赖于分布式计算架构，使数据处理更接近数据源，减少延迟并增强实时决策。边缘计算的硬件基础设施通常涉及边缘节点网络，其中可能包括传感器、物联网设备、网关和边缘服务器等设备。将这些节点战略性地部署在网络边缘，再将相关信息传输到集中式云服务器之前在本地处理和分析数据。硬件应该能够处理各种工作负载，从简单的数据过滤和聚合到更复杂的分析。边缘设备可能还需要节能、坚固耐用，并能够在恶劣环境中运行。

　　在软件方面，边缘计算依赖于强健灵活的软件基础设施。这包括边缘计算框架，使开发人员能够在边缘部署和管理应用。这些框架有助于跨不同边缘节点协调计算任务，确保无缝集成和协调。边缘计算软件还包括用于本地处理数据的边缘分析工具，从而减少向集中式服务器进行大规模数据传输的需要。安全性是一个关键考虑因素，软件解决方案应包括加密、身份验证和其它措施，以保护边缘数据。

　　边缘计算平台还利用容器化和虚拟化技术来增强可扩展性和可管理性，允许在边缘节点上部署各种应用程序。一个集成良好的硬件和软件基础设施对于边缘计算的成功至关重要，它可以解决去中心化数据处理带来的独特挑战。

　　04 用户面临的边缘计算挑战

　　虽然边缘计算在减少延迟和提高效率方面具有优势，但也带来了挑战，如边缘设备上的资源有限、网络连接可变以及由于这些设备的分布式性质而引起的安全问题等等。在边缘管理数据变得很复杂，需要有效的治理和存储解决方案来防止不一致和重复。扩展边缘部署和确保不同设备和平台之间的互操作性带来了额外的挑战。

　　为分布式计算开发应用程序的复杂性，再加上远程设备的生命周期管理困难，使边缘计算应用更复杂。遵守数据隐私法规以及与维护分布式基础设施相关的成本也是需要关注的关键因素。为了应对这些挑战，需要一种综合的方法，将硬件、软件和网络技术的进步，与建立有效的边缘计算部署和管理标准以及最佳实践相结合。尽管存在这些挑战，但它们并非不可逾越。

　　实施优先考虑资源节约型应用程序设计的边缘计算框架（例如容器化和微服务架构）有助于克服边缘设备上资源有限的问题。这允许将应用分解为更小、更方便管理的组件，从而优化资源使用，并有助于在功能受限的设备上进行高效部署。

　　利用能够适应不同网络条件的边缘到云端的通信协议有助于解决连接方面的挑战。边缘缓存等技术将需要频繁访问的数据存储在本地，从而减少了对网络连接的依赖。部署边缘网关，在将数据传输到集中式系统之前对数据进行聚合和预处理，可以最大限度地减少间歇性或低带宽连接的影响。

　　总之，工业4.0标志着从其前身的变革性转变，强调通过增强连接和数据情境化，来优化整个工业系统。“智能工厂”的大量数据输出，凸显了提高效率和生产力的巨大潜力。然而，生成的数据量之惊人也是一个相当大的挑战。

　　从这些丰富的信息中，管理和提取可操作的见解，需要复杂的数据收集、存储和分析系统。随着工业4.0的不断发展，对丰富数据的充分挖掘取决于先进技术的持续开发和集成，以确保在不断发展的工业格局中，充分实现提高效率和性能的承诺。

　　关键概念：

　　■ 了解边缘计算如何帮助工业4.0应用。

　　■ 了解如何为应用开发合适的边缘计算架构。

　　■ 边缘计算补充了云服务，实现了实时数据分析、更快的决策和统一的数据管理，这对工业4.0的成功至关重要。

　　思考一下：

　　如何利用边缘计算的强大功能加速工业4.0的实施？