一、背景

隨著萬物互聯時代的到來，大數據、人工智能、區塊鏈、5G等信息技術迅猛發展，基于工業互聯網的智能物流、智能制造、智慧交通、智慧旅游、智慧建造等應用不斷涌現，傳感器、攝像頭、工業機器人、智能終端、智能加工設備等各類采集設備大量應用，數據運算處理能力已成為影響工業互聯網平臺應用深度和廣度的重要因素。

隨著工業互聯網數據量的繼續增加以及數據處理多樣化的要求，基于云端的大數據處理面臨諸多挑戰，在諸多場景下要求進行實時地、安全地處理和反饋，且是低延時，而云端處理需要較高的網絡帶寬資源、存儲處理成本，面臨較大的網絡安全風險，并且難以保證低延時及實時性，這推動了靠近設備端的計算，即邊緣計算的不斷發展。

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二、邊緣計算

邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。邊緣計算處于物理實體和工業連接之間，在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應，在業務實時、應用智能、安全與隱私保護等方面提供服務，支持云端計算的調用。作為工業互聯網體系架構的重要組成部分，邊緣計算在網絡通信、平臺應用等方面提供計算服務，極大地拓展了工業互聯網平臺收集和管理數據的范圍和能力。

(1)網絡邊緣計算

在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側部署邊緣計算模塊，構建融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放體系，支持對現有生產端的MES、ERP、CPS、傳感器、攝像頭等數據進行邊緣層采集。通過邊緣計算能夠“就近”提供邊緣智能服務，滿足工業在敏捷聯接、實時業務、安全與隱私保護等方面的需求。

(2)平臺邊緣計算

開展平臺邊緣計算智能的實時操作系統、分布式計算任務調度、邊云協同策略、邊緣計算智能算法和模塊等建設，在靠近數據源的邊緣側進行映射，負責工業生產現場數據的實時處理與業務快速優化，滿足工業在虛擬化和資源抽象、超低時延數據感知、邊云協同、輕量級機器學習應用等方面的需求。

三、邊緣計算的應用

通過工業互聯網平臺，邊緣計算可支持生產作業優化、設備互聯互通、輕量級集成等應用。

(1)生產作業優化

邊緣計算可在短時間內從產品設計、材料采購、生產制造、銷售和物流等多個來源采集數據，通過邊緣層數據計算并進行分析整理，獲取各個場所的生產作業情況，對存在問題的工序或環節進行預警，數據無需傳到云端進行計算分析，為后續環節提供實時性提示，并根據采集到的數據進行再計算和分析，提出后續作業優化方案及改進建議。

(2)設備互聯互通

邊緣計算收集系統間實時通信需求和服務質量要求，運行優化調度算法，轉化為對TSN交換機和5G網絡的配置，支持多種實時數據流傳輸。在保證信息安全基礎上，不僅把支持傳統接口和協議的設備接入邊緣計算平臺，而且通過引入數據抽象層，使得不能直接互聯互通的設備基于邊緣計算進行互聯互通，邊緣計算的低延遲性能可以保證設備間的實時橫向通信。

(3)輕量級升級

在不對自動化裝備進行大規模升級的情況下，通過增加邊緣網關、邊緣計算平臺和必要的邊緣數據采集終端，可以有效提高制造工廠的數字化水平，加強數據在制造系統各個環節間的流動，基于邊緣計算平臺的微服務架構，可以將大量實時規劃、優化排版、設備監控、故障診斷和分析、AGV調度等功能封裝在邊緣應用程序上，實現了軟件與硬件平臺的解耦及智能應用。

四、應用建議

(1)做好規劃設計，著力需求牽引

企業應結合數字化應用場景，從工業互聯網邊緣層、設施層、平臺層、應用層等深入研究，梳理可能的邊緣場景，以需求為牽引，優化工業互聯網方案，做好頂層數字化規劃設計，深化邊緣計算技術在工業互聯網平臺中的應用，提升邊緣數據采集能力、計算能力和協同能力，逐步夯實應用基礎。

(2)加快平臺建設，深化應用基礎

企業應深化邊緣計算在工業互聯網平臺中的應用，將邊緣計算模塊工業互聯網平臺進行結合，構建工業數據互聯互通體系，通過邊緣計算提升工業互聯網平臺的數據采集能力、處理效率和響應及時性，提升敏感數據的安全性，推進工業設備的互聯互通，提升自組織生產、智能排產、自動化作業等能力。

(3)加強運維服務，提升保障能力

企業應加強人才培養及運維團隊建設，加大邊緣計算的研究和應用力度，推進邊緣計算與工業互聯網的結合，安排專人保障平臺建設及運維，提升邊緣計算運維和技術保障力度，加強對邊緣計算模塊日常運行情況、安全隱患情況、數據處理情況、數據傳輸情況等檢查，確保邊緣計算正常運轉。

五、結語

邊緣計算是工業互聯網的重要技術支撐，作為新型的數據計算架構和組織形態，邊緣計算擴展了網絡計算的范疇，將計算從云中心擴展到了網絡的邊緣，為用戶就近提供智能服務。隨著邊緣計算的不斷發展，其在企業數字化轉型中發揮的作用將更加突出。