边缘计算在 IIoT 中的采用

快速阅读: 《Automation.com》消息，边缘计算助力工业物联网，提供实时洞察与预测性维护，优化质量控制与仓库自动化，提升人工智能应用效率，降低安全风险，推动工业转型，带来新机遇与挑战。

边缘计算为工业物联网（IIoT）带来了许多优势，比如在数据源头附近实现更快的数据处理与分析，从而获得实时洞察，加快决策速度，并解决工业自动化中的关键安全风险。边缘计算将计算能力更靠近数据源，这有助于减少网络拥堵，提高可扩展性，从而克服以云为中心架构的局限性。它推动了预测性维护，实现了自主操作，并降低了数据传输和存储的成本。它还为资源间的应用数据移动提供了灵活性，增强了数据分析能力，并为本地部署的人工智能驱动的预测性维护解决方案打开了大门。

**预测性维护**：通过在工业设备上部署传感器并利用边缘计算，企业可以迅速收集数据并预测何时需要维护，从而避免代价高昂的停机时间。

**质量控制**：配备计算机视觉、传感器及其他工具的自动化系统能够检测异常或其他问题，并快速响应数据，尽量贴近流程解决问题。

**仓库自动化**：大多数零售制造商在生产线旁运行仓储业务。边缘应用可以通过更好地确定仓库内应本地执行的任务，优化供应链并减少损耗。

**人工智能**：人工智能如今被称为“黄金”应用场景。边缘计算赋能人工智能和机器学习程序实时处理机器生成的数据，提升了制造业的运营效率。

**降低安全风险**：随着更多设备连接至外部网络，安全风险的可能性增大。边缘计算通过解决与物联网设备相关的潜在安全漏洞提高了数据安全性。一些攻击方式包括……

这种技术的应用正在改变传统工业模式，为企业带来前所未有的机遇与挑战。

(以上内容均由Ai生成)