邊緣計算是一種相對于云計算而提出的概念，可以理解為一種理數(shù)據(jù)源更近的云計算，可定義為在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭與云計算之間的任意位置處，有邊緣設備參與的一種計算形式。

 

在工業(yè)領域，某些控制場景對計算的高效性有嚴格的要求，將數(shù)據(jù)傳輸至云端計算可能無法滿足高效實時的需求，同時考慮到在工業(yè)現(xiàn)場中存在大量異構(gòu)的總線連接，設備之間的通信標準不統(tǒng)一，需要將計算資源部署在工業(yè)現(xiàn)場附近才能滿足需求，即邊緣計算技術(shù)。

 

當前，邊緣計算將技術(shù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合，已經(jīng)得到一定的研究，被應用于很多工業(yè)場景。

 

1、故障診斷與缺陷檢測：在所有數(shù)據(jù)分析場景中，故障診斷與缺陷檢測類往往較為重要，而邊緣計算能夠為其提供更便捷的計算資源，因此這是目前應用最多的一種工業(yè)邊緣計算場景之一。典型的應用有基于深度學習的軸承故障診斷，刀具磨損監(jiān)控、產(chǎn)線零件識別與缺陷檢測、設備實施監(jiān)控運維等。邊緣計算低時延的特性提高了診斷的響應速度以及及檢測效率。

 

2、工廠園區(qū)安防監(jiān)控：基于邊緣計算的視頻流處理也是工業(yè)領域中的重要應用，例如對視頻數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化分析，從而完成人員的行為督導、設備狀態(tài)監(jiān)測、物料流轉(zhuǎn)監(jiān)控等任務,實現(xiàn)無人值守。

 

3、工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘：邊緣計算提供了大量的分布式計算節(jié)點，可利用其來捕捉異常和故障在傳感器以及設備之間的傳播，獲取故障相關信息，從而進行預測性維護

 

4、控制決策過程的優(yōu)化：以深度學習為代表的復雜優(yōu)化方法在工業(yè)控制領域也有著較多應用，邊緣計算可以為這些應用提供基礎的計算設施。例如針對隨機順序的混沌生產(chǎn)場景，利用邊緣智能構(gòu)建多個智能體系統(tǒng)，通過不同智能體之間的行為交互提高自主決策能力，進而提高自適應性與魯棒性。另有基于5G和邊緣計算的智能汽車柔性制造解決方案，提高了制造中感知、分析、決策和執(zhí)行過程的效率。

 

5、工業(yè)數(shù)據(jù)安全與隱私保護：隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與更多技術(shù)的融合，大量設備數(shù)據(jù)需要與云端進行交互，存在用戶隱私數(shù)據(jù)泄露的問題。邊緣計算在云端與設備端之間提供了多級的計算資源，為工業(yè)應用的安全和隱私的保護提供了更靈活的方法，如利用邊緣節(jié)點對采集數(shù)據(jù)進行加密壓縮、多點聚合，或直接將云端計算下放到邊緣端來執(zhí)行，減少不必要的數(shù)據(jù)上傳等。