隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。

圖片來自“東方IC”

“我們采集到的數(shù)據(jù)，90%都是垃圾”，位于江蘇昆山的某工廠老板感嘆道，“去年365天的每時每刻，我們幾乎都進行了數(shù)據(jù)采集，采集到的數(shù)據(jù)卻不知道該如何利用。與投入到采集數(shù)據(jù)的各種費用相比，我認為并不值得?！?/span>

一年的數(shù)據(jù)采集經(jīng)歷讓這位老板對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)喪失了最初的熱情，甚至產(chǎn)生了這樣的疑問：我們當前真的需要大量工業(yè)數(shù)據(jù)嗎?

“只要增加幾個工人就能解決的問題，我為什么要費力去采集數(shù)據(jù)，去搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?還不一定有效果!”

的確，無論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅動、數(shù)字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業(yè)生產(chǎn)過程中，如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數(shù)據(jù)本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業(yè)才更有價值。當前，除了如何采集數(shù)據(jù)之外，絕大部分企業(yè)面對的關鍵問題是什么數(shù)據(jù)值得采?說白了，就是如何運用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值!

我們知道，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和傳輸基本都是 “端-管-云”的模式。在應用的現(xiàn)場，“端”負責收集數(shù)據(jù)、執(zhí)行指令，“管”打通數(shù)據(jù)的傳輸路徑，而“云”負責所有的數(shù)據(jù)分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通，對數(shù)據(jù)采集、分析、應用能力至關重要。

然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。比如一個公司，在規(guī)模小的時候，董事會可以對公司的管理達到事無巨細的程度，但是當公司發(fā)展到一定規(guī)模時，就需要給予一線員工必要的自主權力。

所以，在工業(yè)現(xiàn)場的邊緣側進行數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸?shù)倪吘売嬎憔W(wǎng)關承擔著打通工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸“任督二脈”的重任，再與云平臺進行融會貫通——邊云一體化，最后利用大數(shù)據(jù)分析，賦能生產(chǎn)，才能發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真正價值。

由此產(chǎn)生的兩個關鍵問題是我們不得不面對的：

一、在大量工業(yè)數(shù)據(jù)下沉的情況下，數(shù)據(jù)的有效性該如何保證?

二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來什么價值?

“外行看熱鬧，內行看門道”，關于這兩個問題的答案，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域已經(jīng)耕耘17年的映翰通網(wǎng)絡有充分的發(fā)言權。

加碼邊緣計算，解決數(shù)據(jù)下沉的痛點

Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術趨勢:從云到邊緣》報告認為：到2022年，隨著數(shù)字業(yè)務的不斷發(fā)展，75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必然會出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，面對這些逐漸增多的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力?

工業(yè)世界任何微小的提升都會帶來很大的優(yōu)勢;工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數(shù)據(jù)價值呈斷崖式跌落，工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理可以稱之為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”便發(fā)揮了不可替代的作用。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計算就是神經(jīng)末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

盡管當前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn)，產(chǎn)生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題，數(shù)據(jù)處理的前置關鍵環(huán)節(jié)——如何采集數(shù)據(jù)?對于任何工業(yè)企業(yè)來說，挖掘數(shù)據(jù)金礦的第一步都是采集數(shù)據(jù)，不談數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣，沒有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺相當于無本之木。

在不同的工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于自動化產(chǎn)品品牌眾多，工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一，所以看似簡單的數(shù)據(jù)采集并沒有那么容易。

除了數(shù)據(jù)采集，在數(shù)據(jù)處理運用方面，由于工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數(shù)據(jù)并不需要傳遞到云端的問題。

雖然從產(chǎn)業(yè)角度來看，邊緣計算發(fā)展如火如荼，但從應用角度來看，它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價值。

實際上，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認識到邊云協(xié)同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發(fā)布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務概念;西門子2018年發(fā)布了Industrial Edge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdge Management實現(xiàn)邊緣計算與云計算的協(xié)同，映翰通網(wǎng)絡在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上，以邊緣計算網(wǎng)關為基礎，展示了“映翰通設備工業(yè)云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計算網(wǎng)關(Edge Computing Gateway)”，實現(xiàn)邊云協(xié)同。

既然邊云協(xié)同對工業(yè)數(shù)據(jù)如此重要，那么怎么理解邊云協(xié)同呢?邊云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的關鍵在于數(shù)據(jù)的融合。

在工業(yè)場景中，一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法，另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同，實現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化，從而讓邊緣分析技術增強了平臺實時分析能力。當然，邊云協(xié)同的能力與內涵落地到各應用場景時其具體能力與關注點又會有所不同，因為每種邊緣計算業(yè)務形態(tài)對于與云計算協(xié)同的業(yè)務需求不盡相同。

比如，在柔性制造的過程中，現(xiàn)代工業(yè)機器人的應用越來越廣泛。生產(chǎn)線上的機器人、機械臂的穩(wěn)定可靠性對企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效益保證意義重大。工業(yè)機器人的大規(guī)模部署，工業(yè)機器人結構復雜、維護成本高對生產(chǎn)企業(yè)技術人員的維護能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在，要在機器人發(fā)生故障之前檢測到機器人機構部件、控制裝置等方面的異常，并提醒用戶在停機發(fā)生前進行有針對的維護維修，從而使停機時間減少為零，實現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。

這里的核心點在于通過邊云協(xié)同進行預防性維護，實現(xiàn)持續(xù)有效的生產(chǎn)。

在云端，設備云可以匯集工業(yè)現(xiàn)場實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行集中存儲、分析、處理、預測，從網(wǎng)絡管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應，可以大大提高運營和維護效率。

結語：現(xiàn)如今，把數(shù)據(jù)比作石油毫不過分，石油需要采集、運輸、加工、提煉才能使用，工業(yè)數(shù)據(jù)同樣如此。邊緣計算對采集的數(shù)據(jù)有更強大的洞察和分析力，邊緣計算的應用，邊緣計算網(wǎng)關的部署則會使數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益清晰可見，得以打消工廠老板對工業(yè)數(shù)據(jù)的疑慮，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)才能真正落實到“一線”中去。

邊云協(xié)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(shù)據(jù)的深度挖掘，促使業(yè)務創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，加速數(shù)字化轉型。

在智能制造時代，生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)需要打通并能實時交互，比如生產(chǎn)、倉儲、物流等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設備數(shù)據(jù)需要實時監(jiān)控、跟蹤，然后通過大數(shù)據(jù)處理來進行智能預測，包括提前備貨、安全防范等。映翰通網(wǎng)絡的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局正是追尋工業(yè)4.0的腳步，基于“邊緣計算網(wǎng)關+設備云+大數(shù)據(jù)分析”，采用邊云協(xié)同，打通數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理的通道，并進行大數(shù)據(jù)分析，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，最終全方位賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。