百木园随着物联网的发展，制造业已经发生了革命性的变化，人们也已经讨论了很多。许多研究预测，到2020年将有超过500亿台设备连接在一起。预计每个工厂每天收集的数据点将超过14.4亿，这意味着对连接性、计算能力、服务速度和质量等方面有着前所未有的需求和期望。边缘计算正是充分利用物联网终端的嵌入式计算能力，并与云计算结合，通过云端的交互协作，实现系统整体的智能化。
提到了边缘计算，小编赛博再来谈谈自己对于边缘计算的理解。
边缘计算就是在最靠近物理设备的使用现场，利用有限的硬件资源，完成设备层数据采集、协议转换、数据上传、数据存储、数据分析等操作的软硬件一体的解决方案。
工业4.0“被看作是以智能制造为主导的“第四次工业革命”，核心是有效利用这些数据来改进和自动做出决策、预测和实时行动以优化工业产出。这就需要巨大的处理能力，因此智能制造不仅会增加对长期分析需求不断增长的云计算的需求，而且会增加边缘计算的更多处理和存储能力。
边缘计算在智能制造技术架构中的位置
边缘层
使用邻近网络从边缘节点收集数据。在边缘层内，边缘网关（Edge Gateway）具有两方面的作用，一方面与物理实体交互以获取数据，另一方面通过接入网络与平台层连接。在一般情况下，边缘网关是承担边缘计算的载体。
平台层
接收、处理和转发从企业层到边缘层的控制命令。 平台层整合流程并分析来自边缘层和其他层的数据流，为设备和资产提供管理功能。 平台层还提供一些通用的服务，如数据查询和分析。
企业层
实现特定领域的应用程序、决策支持系统，并为最终用户提供人机交互界面。 企业层从边缘和平台层接收数据流。 它还向平台层和边缘层发出控制命令。
边缘计算在智能制造中发挥的作用
边缘计算就像神经末梢一样，它赋予了我们在每一个联网的设备上的末端的智能化。它在智能制造中，发挥了以下作用：
- 实时分析
边缘层所进行的分析更多是简单直接的数据处理与分析，例如原始值向工程值的转换、报警规则的设置、对数据进行过滤后只将重要数据上传到云平台或后端数据中心，减少对网络带宽的压力
- 数据存储
边缘网关应有一定的数据存储能力，对来自设备层的实时状态数据，报警、故障等信息做一定时间长度的存储。边缘网关会不断用新的数据覆盖原有的超过一定时间周期的数据。边缘侧存储的数据中，只有必要的数据才会上传到平台层，这样能够节省大量的数据传输成本。同时也用于设备发生故障后的原因分析。
- 连接与协议转换
通过协议转换，实现IT与OT的融合，完成设备层与信息系统之间的数据交互。工业现场的设备种类繁多，所采用的协议也是种类繁多。因此，边缘计算单元的首要任务是作为翻译官，完成设备层众多OT协议的转换，将其转化为IT协议。
- 实时监控
现场工作人员对设备状态的及时查看以及操作。边缘智能节点还能够将实时分析的结果在生产现场做实时展示。
- 反馈控制
边缘网关在采集到生产现场数据后，能够根据预置的规则对设备的运行进行自动反馈控制。由此在边缘层形成一个闭环——从数据采集，到分析，再到控制。在边缘侧进行的这种闭环反馈控制能够充分保证实时性。
到这里，我们似乎可以预见未来，在以AIoT核心技术为动力，万物互联的海量生产数据为原料，边缘计算为终端触角，一定能实现驱动各个产业的数字化转型变革和升级迭代，更快速、更安全、更稳健的实现属于中国独有的工业4.0，迎来引领世界的智能制造时代。