边缘计算：使制造业更智能、更快、更安全

虽然制造商已经利用工业自动化几个世纪，但现在，边缘计算和人工智能的引入正在改变工厂经理对效率和快速决策的思考方式。通过物联网（IoT）连接的机械、先进传感器和不断演进的分析工具，制造商可以自动化设备和简化流程，以前所未有的方式。因此，许多制造商已经降低了成本、提高了生产质量和增加了利润。

关键在于这些连接设备产生的大量数据。然而，利用这些信息可能需要一个良好的存储和处理策略。传统上，制造商已经转向集中式数据中心或“云”来支持他们的数据驱动操作。但是，随着技术的不断演进和数据湖的扩大，云计算可能不适合支持制造业最关键的应用程序。

工厂和云之间的断开

云架构长期以来一直是制造商的首选，因为其易用性、可扩展性和成本效益。这些品质对企业来说是有价值的，但随着工厂地板上产生的数据量的增长和工业应用的复杂性增加，其缺点开始暴露出来。

为了在今天的制造业格局中最大化效率，工厂经理需要能够做出实时决策。当机器数据指示潜在的停机时间或自动化流程需要即时调整时，每一毫秒都很重要。但是，如果所有这些数据都需要传输到集中式中心并在那里进行处理，这将引入延迟，增加检测和纠正之间的时间。

延迟会减慢自动化流程，并可能给依赖不断数据流来了解机器健康状况、产品质量等的制造商带来麻烦。接收这些信息的延迟可能导致昂贵的停机时间或产品缺陷，并且还会阻碍现代制造资产以其全部潜力运行。新兴的智能技术，如人工智能应用、机器人和自动导航车辆，依赖于即时的数据传输和处理，当延迟引入到工厂地板时，其功能会降低。

随着智能技术的日益普及，数据量和系统运营成本也在增加。不断地将数据传输到云不仅昂贵且对网络造成负担，而且也会让制造商失去对数据的控制。一旦数据被传输，企业就无法保护其信息免受网络攻击的侵害。面临着经济损失和声誉损害的威胁，新的数据处理方式可以帮助制造商更快、更智能、更安全地工作。

边缘计算旨在将应用程序和数据尽可能地放在需要它们的技术附近。在制造业中，这可能意味着使用设备如传感器和摄像头直接在工厂地板上处理数据，而不是在云中，从而实现实时决策和更快的响应时间，这是采用一些最有效的现代技术的关键步骤。当制造商在边缘处理数据时，传输、分析和存储都发生在该设施内，减少了延迟并保护了企业最关键的数据免受黑客的侵害。

部署边缘设备：更快、更安全、更高效地工作

边缘计算可以让工业自动化进入一个新的时代。现在是时候考虑如何让您的设施从这些设备中受益，以及如何将它们融入现有的复杂连接网络中。通过分析当前结构并了解哪里可以通过无延迟计算来改善工厂流程，制造商可以提高生产能力并无缝地部署边缘设备。

决定哪种技术优先用于实时连接

虽然云计算仍然可以用于非实时数据处理，但许多制造流程，如质量控制、机器监控和流程优化，需要立即分析和授权。此外，现代制造资产如机器人和其他自主操作，利用人工智能和实时数据来确定工厂内的工作流程，依赖于边缘计算。

了解边缘设备如何与现有系统集成

在完整的IoT基础设施中，边缘计算和云计算共同工作，实时处理“高容量、低价值”数据，以满足需要它们的设备，同时将“低容量、高价值”数据卸载到云中，最大限度地提高效率同时保持成本效益。制造商需要考虑如何将边缘计算集成到现有的云架构中，并始终牢记当前的工厂基础设施。投资于所有工厂地板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来分类数据并决定在哪里处理这些信息。

创建边缘设备的连接生态系统以实现最大生产力

互操作性对于构建灵活、可扩展和协作的边缘生态系统至关重要，这将促进工厂地板上的无缝数据传输和降低复杂性。当边缘设备同步时，制造商可以利用前所未有的生产力和效率。

制造业的新地平线

边缘计算和智能应用程序可以在源头附近实时处理和分析数据，从而优化制造业效率，并帮助工人实现以前不可能的目标。通过一些考虑，制造商可以将边缘设备部署到自动化车队，并直接在需要它们的设备上处理数据。此外，高级消息系统，如NATS.io（NATS），可以无缝地处理边缘到云和边缘内部的通信，这是维护高效制造环境的关键方面。

通过边缘计算，制造商可以实时洞察机器数据，并对不断变化的条件做出即时响应，享受最先进的自动化技术带来的好处。