包括人工智能和機(jī)器人在內(nèi)的數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)正在改變制造業(yè)，但智能工廠的崛起需要將計(jì)算推向邊緣。它是制造業(yè)新時(shí)代的曙光：新興的自動化技術(shù)正在引領(lǐng)第四次工業(yè)革命，智能工廠和倉庫有望通過連接設(shè)備和分布式基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)收集、共享大量的數(shù)據(jù)集。

　　對于依賴“數(shù)據(jù)”快速做決策的制造商來說，它是一個(gè)變革游戲規(guī)則的要素。自動化收集到的數(shù)據(jù)將被分析，用于改善流程、維護(hù)系統(tǒng)，并對工廠現(xiàn)場的實(shí)時(shí)問題作出響應(yīng)。例如，精密的傳感器可以改善質(zhì)量控制和監(jiān)控維護(hù)；工業(yè)機(jī)器人可以自主運(yùn)行并與制造系統(tǒng)聯(lián)通；增強(qiáng)或虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備有助于保障產(chǎn)業(yè)工人的安全，提高培訓(xùn)效果。

　　問題是制造商應(yīng)如何充分利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器人等先進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的潛力，提高生產(chǎn)率、簡化流程并增加靈活性？他們要怎么做才能既加快智能工廠計(jì)劃、在競爭中保持領(lǐng)先地位，同時(shí)又能保障數(shù)據(jù)隱私和安全呢？

　　程序的巨大計(jì)算需求，這些應(yīng)用程序需要低延遲（或數(shù)據(jù)傳輸延遲）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)傳輸和實(shí)時(shí)訪問。為了減少延遲和帶寬的使用，以及控制成本，計(jì)算處理必須更靠近數(shù)據(jù)的物理位置。怎么解決呢？ 這就需要將計(jì)算能力轉(zhuǎn)移到位于網(wǎng)絡(luò)“邊緣”的本地基礎(chǔ)設(shè)施上，而不是不依賴遙遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心。

　　據(jù)全球企業(yè)增長咨詢公司Frost & Sullivan發(fā)布的數(shù)據(jù)：到2022年，將有高達(dá)90%的工業(yè)企業(yè)使用邊緣計(jì)算技術(shù)，而IDC最近一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，40%的企業(yè)將在明年投資邊緣計(jì)算技術(shù)。人工智能技術(shù)供應(yīng)商Kneron公司負(fù)責(zé)工程項(xiàng)目的副總裁Bike Xie表示：“要實(shí)現(xiàn)下一代工業(yè)革命，邊緣計(jì)算是必然的。”他對此解釋說：人工智能和其他自動化技術(shù)的未來，取決于不在中心位置的邊緣，無論是通過將物聯(lián)網(wǎng)和其他設(shè)備連接到分布式網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上，還是通過能自主構(gòu)建算法模型的人工智能芯片。

　　“邊緣計(jì)算是對云計(jì)算的補(bǔ)充。”Xie說道，“像云計(jì)算一樣，邊緣技術(shù)讓制造商能夠獲得及應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的各種知識，它們將為智能工廠及其產(chǎn)品賦能。”

　　制造業(yè)走向邊緣

　　過去20年制造業(yè)巨變的結(jié)果，就是向邊緣計(jì)算轉(zhuǎn)變。無論是生產(chǎn)工業(yè)產(chǎn)品、電子設(shè)備的制造商還是在消費(fèi)品領(lǐng)域，都在緩慢但穩(wěn)步地向著提高自動化以及系統(tǒng)和流程的自我監(jiān)控方向過渡著，以此提高產(chǎn)品產(chǎn)量，提高設(shè)備的維修效率，優(yōu)化供應(yīng)鏈上的每個(gè)環(huán)節(jié)。

　　隨著制造商采用更多基于傳感器、自動化驅(qū)動的設(shè)備，他們也產(chǎn)生了比以往任何時(shí)候都要多的數(shù)據(jù)。但通常情況下，從基于傳感器的設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)匯集到集中式系統(tǒng)后，可能很快就變得難以處理了，自動化速度降低，無法執(zhí)行實(shí)時(shí)應(yīng)用程序。

　　邊緣計(jì)算允許制造商靈活選擇要處理的數(shù)據(jù)，從而消除了延遲，減少了帶寬使用，便于決定哪些數(shù)據(jù)在處理后應(yīng)被立即銷毀。Xie說：“如果將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫藭庥銎款i，制造商可以在邊緣快速處理數(shù)據(jù)；如果延遲和帶寬不成問題，也可以將某些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云端。”這樣處理數(shù)據(jù)不僅節(jié)省帶寬、降低成本，也更安全，因?yàn)閿?shù)據(jù)是被立即處理的。

　　提供邊緣計(jì)算平臺的科技公司Lumen負(fù)責(zé)產(chǎn)品管理和服務(wù)的高級副總裁Paul Savill分享了一個(gè)從云計(jì)算轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算的例子?他們最近在一個(gè)新建的占地百萬平方英尺的工廠安裝了Lumen系統(tǒng)，大約50家不同制造商的機(jī)器人系統(tǒng)都依賴邊緣計(jì)算，“因?yàn)樗麄冃枰?毫秒延遲時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)控制機(jī)器人。”Savill說，“這種部署可實(shí)現(xiàn)從邊緣應(yīng)用程序到機(jī)器人制造商數(shù)據(jù)中心的安全連接，在那里他們可以實(shí)時(shí)收集信息。”

　　不過Savill也提到，所有對于數(shù)據(jù)的長期存儲、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析應(yīng)用依然都在公共的云中。其他更大的工作量是在大數(shù)據(jù)中心中處理的。“它具有巨大的計(jì)算能力，可以快速處理大量數(shù)據(jù)。從公共云到邊緣計(jì)算再到本地計(jì)算這個(gè)鏈條非常重要，便于客戶利用最新的先進(jìn)技術(shù)，為他們節(jié)省資金，提高效率。”

　　邊緣計(jì)算的預(yù)期好處

　　邊緣計(jì)算為信息技術(shù)（IT）、數(shù)據(jù)管理者和操作技術(shù)（OT）以及工廠機(jī)器的管理者帶來了不同的好處，前者管理數(shù)據(jù)，后者管理工廠機(jī)器。IT關(guān)注的是網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和產(chǎn)品質(zhì)量，OT關(guān)注的則是運(yùn)營效率以及更好的決策。

　　Xie表示，這一優(yōu)勢還能提高生產(chǎn)流水線的效率和質(zhì)量。“比如，尿片制造商如果需要加入適量的吸水材料，并確保這些材料是均勻分布的。通過在本地硬件設(shè)備上實(shí)時(shí)處理機(jī)器學(xué)習(xí)算法，邊緣的人工智能就可以檢測異常，監(jiān)控質(zhì)量，從而節(jié)省資金，減少浪費(fèi)性的錯誤。”

　　邊緣計(jì)算驅(qū)動未來工廠發(fā)展

　　IDC預(yù)測，到2023年，超過50%的新企業(yè)會將IT基礎(chǔ)設(shè)施部署在邊緣地帶，而不在企業(yè)數(shù)據(jù)中心了。而2020年這一比例還不到10%。但以分布式、開放的IT架構(gòu)以及去中心化的處理能力為特色的邊緣計(jì)算技術(shù)仍處于早期階段。事實(shí)上，只有27%的制造商表示他們正在應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)。這種情況正在快速轉(zhuǎn)變中：未來兩年內(nèi)，56%的制造商將啟動試點(diǎn)，17%的制造商將從試點(diǎn)階段進(jìn)入全面應(yīng)用。

　　Xie說，這些變化正在快速顯現(xiàn)，因?yàn)橹圃鞓I(yè)需要邊緣計(jì)算提供的低延遲、少帶寬使用和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的能力。“邊緣計(jì)算技術(shù)仍在發(fā)展和改進(jìn)，但制造商需要它的基本能力以做出更好的決策。他們需要解決云計(jì)算存在的問題和限制，比如減少延遲和帶寬需求，從而降低整體成本。”

　　據(jù)IDC研究，數(shù)據(jù)收集和設(shè)備追蹤是最受制造業(yè)歡迎的邊緣計(jì)算應(yīng)用項(xiàng)目，在現(xiàn)場服務(wù)和勞動管理方面的邊緣技術(shù)投資正在迅速擴(kuò)大，在訂單跟蹤和安全系統(tǒng)上的投資也將實(shí)現(xiàn)顯著增長。

　　Xie說：“邊緣計(jì)算有很多不同的應(yīng)用，可以為自動化制造的巨大潛力賦能。制造商需要這種技術(shù)來建造未來工廠，他們已經(jīng)準(zhǔn)備好利用邊緣計(jì)算所能提供的一切優(yōu)勢了。”

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