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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、工業協議不統一，所以看似簡單的數據采集并沒有那么容易。除了數據采集，在數據處理運用方面，由于工業現場的數據面臨著保鮮期很短，以及大量垃圾數據并不需要傳遞到云端的問題。雖然從產業角度來看，邊緣計算發展如火如荼，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工業數據的價值。實際上，產業界已經認識到邊云協同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協同的一體化服務概念;西門子2018年發布了IndustrialEdge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdgeManagement實現邊緣計算與云計算的協同，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云(InHandDeviceNetworksCloud)+邊緣計算網關(EdgeComputingGateway)，實現邊云協同。既然邊云協同對工業數據如此重要，那么怎么理解邊云協同呢?邊云協同處理數據的關鍵在于數據的融合。在工業場景中，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同，實現模型不斷成長和優化，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務形態對于與云計算協同的業務需求不盡相同。比如，在柔性制造的過程中，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，工業機器人結構復雜、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、控制裝置等方面的異常，并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。這里的核心點在于通過邊云協同進行預防性維護，實現持續有效的生產。在云端，設備云可以匯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。打開APP閱讀更多精彩內容

關鍵字標籤：小型嵌入式工業電腦