無論工業互聯網、大數據驅動和數字孿生的概念有多大，但在實際的工業生產過程中，邊緣計算才能發揮工業數據的真實價值。

當工業4.0智能機器互相通信時，會產生大量的數據。問題是：在哪里分析這些數據以避免安全、延遲和其他問題？目前最佳答案是邊緣計算。

邊緣計算在近幾年取得了顯著的進展。它現在是一項強大的技術，擁有物聯網設備的公司應該考慮加強其設備安全性和分析能力。邊緣計算是微數據物聯網中心的網狀網絡，它可以在將關鍵數據傳輸到中央數據中心或云存儲庫之前，對關鍵數據進行本地處理和存儲。

邊緣計算可以發揮工業數據的實際價值

無論工業物聯網、大數據驅動和數字孿生等的概念描述的如何高大上，在實際的工業生產過程中，如果企業的核心問題無法解決——增加利潤和降低成本，則不可避免的都是紙上談兵。

盡管數據本身非常重要，但能夠直接解決問題的服務應用程序對企業來說更有價值。目前，除了如何收集數據外，哪些數據值得采集是大多數企業面臨的關鍵問題？坦率地說，就是如何利用數據產生價值！

邊緣計算網關在工業場地邊緣采集、處理和傳輸數據，承擔著開辟工業數據傳輸的任務，然后與云平臺進行融會貫通，最后利用大數據分析，賦能生產，從而發揮工業數據的真實價值。

滿足物聯網的數據需求

制造業和物流企業的邊緣計算就是將數據和能量推送到需要的地方。這一優勢對于制造業和物流企業來說是非常重要的，因為該行業需要快速決策和靈活操作。

制造業是一個以客戶為導向的行業，我們必須時刻注意保證供需平衡。訂單和發貨的意外情況可能導致整個公司的庫存或物流中斷，最終導致企業聲譽和經濟遭受雙重損失。

工業邊緣集成了不同級別的制造領域（例如，物聯網設備、機器協議和從概念到交付的整個生產線）。這些企業需要快速靈活地響應客戶的需求，他們需要收集、解釋訂單和與供應商合作，因此他們需要訪問邊緣來實現實時管理和監控，否則等待他們的將會是落后。

加碼邊緣計算

根據Gartner 《2018年十大戰略技術趨勢：從云到邊緣》報告中指出：到2022年，隨著數字業務的不斷發展，75%的企業生成數據將在傳統的集中式數據中心或云外地點創建和處理。

隨著工業物聯網的發展，必然會有更多的本地控制和現場數據，面對這些與日俱增的現場數據，如何在降低云計算壓力的同時保證其有效性？

工業世界的任何微小進步都會帶來巨大的優勢；工業世界的任何微小失敗也可能帶來巨大的損失——工業現場的許多數據“保存期”都非常短，一旦處理延遲，就會迅速“變質”，數據價值會以懸崖式下降。工業現場的數據處理可稱為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”發揮著不可替代的作用。

如果把大腦比作云，那么邊緣計算就是神經末梢，它處理簡單的刺激，并將處理后的特征信息反饋給云大腦。

盡管目前工業企業所追求的核心問題是如何使數據賦能生產和產生價值。但我們不能忽視多年來困擾工業企業的共性問題：如何收集數據？對于任何一個工業企業來說，開采數據金礦的第一步就是收集數據，沒有數據收集的大數據分析是空中樓閣，沒有數據的工業云平臺就像一棵沒有根的樹。

在不同的工業生產過程中，由于自動化產品品牌眾多，工業接口多樣化，工業協議不一致，似乎簡單的數據采集并不那么容易。

邊云協同， 對于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運營商都帶來了不可估量的價值，通過對數據的深度挖掘，促使業務創新和商業模式創新，加速數字化轉型。