“我們采集到的數據
，90%都是垃圾”
，位於江蘇昆山的某工廠老板感歎道
，“去年365tiandemeishimeike，womenjihudoujinxingleshujucaiji
，caijidaodeshujuquebuzhidaogairuheliyong。yutourudaocaijishujudegezhongfeiyongxiangbi，worenweibingbuzhide。”

　　一年的數據采集經曆讓這位老板對工業互聯網喪失了最初的熱情，甚至產生了這樣的疑問：我們當前真的需要大量工業數據嗎?

　　隨著物聯網的發展
，工業製造設備所產生的數據量將越來越多。如果這些數據都要放到雲端處理

，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數據處理能力，“雲”難免不堪重負
，此時就需要邊緣計算來分擔雲計算的壓力。

　　“隻要增加幾個工人就能解決的問題，我為什麼要費力去采集數據，去搞工業互聯網?還不一定有效果!”

　　的確，無論工業物聯網、大數據驅動、數字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業生產過程中，如果不能解決企業的核心問題——提高利潤、降jiang低di成cheng本ben，都dou難nan免mian是shi紙zhi上shang談tan兵bing。雖sui然ran數shu據ju本ben身shen很hen重zhong要yao，但dan能neng直zhi接jie解jie決jue問wen題ti的de服fu務wu應ying用yong對dui企qi業ye才cai更geng有you價jia值zhi。當dang前qian，除chu了le如ru何he采cai集ji數shu據ju之zhi外wai，絕jue大da部bu分fen企qi業ye麵mian對dui的de關guan鍵jian問wen題ti是shi什shen麼me數shu據ju值zhi得de采cai?說白了
，就是如何運用數據產生價值!

　　工業數據的采集和傳輸基本都是“端-管-雲”的模式。在應用的現場
，“端”負責收集數據、執行指令
，“管”打通數據的傳輸路徑，而“雲”負責所有的數據分析和控製邏輯功能。整套流程能否順利打通，對數據采集、分析、應用能力至關重要。

　　然而
，隨著物聯網的發展
，工業製造設備所產生的數據量將越來越多。如果這些數據都要放到雲端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源
、傳輸帶寬和數據處理能力，“雲”難(nan)免(mian)不(bu)堪(kan)重(zhong)負(fu)，此(ci)時(shi)就(jiu)需(xu)要(yao)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)來(lai)分(fen)擔(dan)雲(yun)計(ji)算(suan)的(de)壓(ya)力(li)。比(bi)如(ru)一(yi)個(ge)公(gong)司(si)，在(zai)規(gui)模(mo)小(xiao)的(de)時(shi)候(hou)
，董(dong)事(shi)會(hui)可(ke)以(yi)對(dui)公(gong)司(si)的(de)管(guan)理(li)達(da)到(dao)事(shi)無(wu)巨(ju)細(xi)的(de)程(cheng)度(du)，但(dan)是(shi)當(dang)公(gong)司(si)發(fa)展(zhan)到(dao)一(yi)定(ding)規(gui)模(mo)時(shi)，就(jiu)需(xu)要(yao)給(gei)予(yu)一(yi)線(xian)員(yuan)工(gong)必(bi)要(yao)的(de)自(zi)主(zhu)權(quan)力(li)。

　　所以，在工業現場的邊緣側進行數據采集
、處理及傳輸的邊緣計算網關承擔著打通工業數據傳輸“任督二脈”的重任，再與雲平台進行融會貫通——邊雲一體化，最後利用大數據分析，賦能生產，才能發揮工業數據的真正價值。

　　由此產生的兩個關鍵問題是我們不得不麵對的：

　　一、在大量工業數據下沉的情況下
，數據的有效性該如何保證?

　　二
、“邊-雲”一體化能給工業物聯網帶來什麼價值?

　　Gartner《2018年十大戰略技術趨勢:從雲到邊緣》報告認為：到2022年
，隨著數字業務的不斷發展
，75%的企業生成數據將會在傳統的集中式數據中心或雲端之外的位置創建並得到處理。

　　隨sui著zhe工gong業ye物wu聯lian網wang的de發fa展zhan
，必bi然ran會hui出chu現xian更geng多duo的de本ben地di就jiu近jin控kong製zhi和he現xian場chang數shu據ju，麵mian對dui這zhe些xie逐zhu漸jian增zeng多duo的de現xian場chang數shu據ju
，該gai如ru何he處chu理li才cai能neng在zai保bao證zheng其qi有you效xiao性xing的de同tong時shi又you減jian少shao雲yun計ji算suan的de壓ya力li?

　　工業世界任何微小的提升都會帶來很大的優勢;工業世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業現場的很多數據“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落，工業現場的數據處理可以稱之為“走鋼絲”。此時
，“邊緣計算”便發揮了不可替代的作用。

　　如果把大腦比作雲端
，那麼邊緣計算就是神經末梢，對簡單的刺激進行自處理並將處理的特征信息反饋給雲端大腦。

　　盡(jin)管(guan)當(dang)前(qian)工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)追(zhui)求(qiu)的(de)核(he)心(xin)問(wen)題(ti)是(shi)如(ru)何(he)讓(rang)數(shu)據(ju)賦(fu)能(neng)生(sheng)產(chan)
，產(chan)生(sheng)價(jia)值(zhi)。但(dan)是(shi)也(ye)不(bu)能(neng)忽(hu)視(shi)該(gai)進(jin)程(cheng)中(zhong)困(kun)擾(rao)工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)多(duo)年(nian)的(de)普(pu)遍(bian)性(xing)問(wen)題(ti)，數(shu)據(ju)處(chu)理(li)的(de)前(qian)置(zhi)關(guan)鍵(jian)環(huan)節(jie)——如何采集數據?duiyurenhegongyeqiyelaishuo，wajueshujujinkuangdediyibudoushicaijishuju，butanshujucaijidedashujufenxishikongzhonglouge，meiyoushujudegongyeyunpingtaixiangdangyuwubenzhimu。

　　在不同的工業生產過程中
，由於自動化產品品牌眾多，工業接口多樣化
、工業協議不統一，所以看似簡單的數據采集並沒有那麼容易。

　　除了數據采集，在數據處理運用方麵，由於工業現場的數據麵臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數據並不需要傳遞到雲端的問題。

　　雖sui然ran從cong產chan業ye角jiao度du來lai看kan，邊bian緣yuan計ji算suan發fa展zhan如ru火huo如ru荼tu，但dan從cong應ying用yong角jiao度du來lai看kan，它ta還hai處chu於yu落luo地di的de前qian期qi。邊bian緣yuan計ji算suan與yu雲yun計ji算suan的de融rong合he才cai能neng真zhen正zheng體ti現xian工gong業ye數shu據ju的de價jia值zhi。

　　實際上，產業界已經認識到邊雲協同的重要性，並開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發布的智能邊緣平台IEF明確提出了邊緣與雲協同的一體化服務概念;西門子2018年發布了Industrial Edge的概念
，大致理念是通過雲端部署IndustrialEdge Management實現邊緣計算與雲計算的協同，映翰通網絡在今年的漢諾威工業博覽會上
，以邊緣計算網關為基礎，展示了“映翰通設備工業雲(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計算網關(Edge Computing Gateway)”
，實現邊雲協同。

　　既然邊雲協同對工業數據如此重要，那麼怎麼理解邊雲協同呢?邊雲協同處理數據的關鍵在於數據的融合。

　　在zai工gong業ye場chang景jing中zhong
，一yi方fang麵mian通tong過guo邊bian緣yuan計ji算suan直zhi接jie運yun行xing實shi時shi分fen析xi算suan法fa，另ling一yi方fang麵mian則ze利li用yong邊bian緣yuan與yu雲yun的de協xie同tong
，實shi現xian模mo型xing不bu斷duan成cheng長chang和he優you化hua，從cong而er讓rang邊bian緣yuan分fen析xi技ji術shu增zeng強qiang了le平ping台tai實shi時shi分fen析xi能neng力li。當dang然ran，邊bian雲yun協xie同tong的de能neng力li與yu內nei涵han落luo地di到dao各ge應ying用yong場chang景jing時shi其qi具ju體ti能neng力li與yu關guan注zhu點dian又you會hui有you所suo不bu同tong，因yin為wei每mei種zhong邊bian緣yuan計ji算suan業ye務wu形xing態tai對dui於yu與yu雲yun計ji算suan協xie同tong的de業ye務wu需xu求qiu不bu盡jin相xiang同tong。

　　比如，在柔性製造的過程中
，現代工業機器人的應用越來越廣泛。生產線上的機器人

、機械臂的穩定可靠性對企業生產的經濟效益保證意義重大。工業機器人的大規模部署，工業機器人結構複雜

、維護成本高對生產企業技術人員的維護能力提出了極高要求。主要體現在，要在機器人發生故障之前檢測到機器人機構部件
、控製裝置等方麵的異常，並提醒用戶在停機發生前進行有針對的維護維修，從而使停機時間減少為零，實現連續生產。

　　這裏的核心點在於通過邊雲協同進行預防性維護，實現持續有效的生產。

　　在雲端
，設備雲可以彙集工業現場實時生產數據進行集中存儲
、分析、處理、預測，從網絡管理、現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：現如今
，把數據比作石油毫不過分，石油需要采集、運輸
、加工、提(ti)煉(lian)才(cai)能(neng)使(shi)用(yong)，工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)同(tong)樣(yang)如(ru)此(ci)。邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)對(dui)采(cai)集(ji)的(de)數(shu)據(ju)有(you)更(geng)強(qiang)大(da)的(de)洞(dong)察(cha)和(he)分(fen)析(xi)力(li)，邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)的(de)應(ying)用(yong)
，邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)網(wang)關(guan)的(de)部(bu)署(shu)則(ze)會(hui)使(shi)數(shu)據(ju)產(chan)生(sheng)的(de)收(shou)益(yi)清(qing)晰(xi)可(ke)見(jian)，得(de)以(yi)打(da)消(xiao)工(gong)廠(chang)老(lao)板(ban)對(dui)工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)的(de)疑(yi)慮(lv)，工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)才(cai)能(neng)真(zhen)正(zheng)落(luo)實(shi)到(dao)“一線”中去。

　　邊雲協同， 對於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。

　　在智能製造時代
，生產的各個環節需要打通並能實時交互，比如生產
、倉儲
、物流等環節的生產數據和設備數據需要實時監控、跟蹤，然後通過大數據處理來進行智能預測，包括提前備貨、安全防範等。映翰通網絡的工業物聯網布局正是追尋工業4.0的腳步，基於“邊緣計算網關+設備雲+大數據分析”，采用邊雲協同，打通數據采集、傳輸、處理的通道，並進行大數據分析，充分發揮數據的價值，最終全方位賦能工業物聯網。