引言

制造设施、供应链和“最后一英里”物流之间的互联互通日益加深，对实时数据处理和自主控制的需求也随之增加。尽管传统的云端系统为数字化革命奠定了基础，但它们往往面临延迟和带宽限制。因此，边缘计算正成为一种流行的替代方案，通过将数据处理拉近源头，弥补数据处理方面的不足。传感器级的即时分析能力将工业自动化能力从预测性维护转变为自主机器人技术。

1. 什么是工业环境下的边缘计算？

工业环境下的边缘计算是指在本地或附近的边缘数据中心分析通过PLC、传感器、执行器、机器人和其他设备生成的数据，以简化流程的过程。将数据处理拉近源头，可以更快地分析来自各种设备的数据，减少云计算的延迟，从而实现高速响应，提高效率和可靠性。这使得工业边缘计算非常适合时间敏感的控制和监控应用。例如，在高速装配线上，边缘计算可以实现毫秒级决策，无需等待云端处理。此外，虽然边缘计算减少了对集中式云基础设施的依赖，但最终应与云端资源结合使用，以确保获得最佳效果：边缘计算可立即采取行动，而云端则用于长期数据存储、大数据分析和机器学习。

2. 边缘计算在工业自动化中的应用优势

边缘计算凭借其众多优势为工业环境增添价值，并促进了其应用。它通过在本地处理数据，确保对现场时间敏感的自动化任务进行即时数据分析和响应，从而降低了延迟。同样，它提高了可靠性，因为无需云端处理，消除了因连接中断而可能出现的停机时间。通过确保仅将必要的数据发送到云端进行存储和大数据分析，可以降低网络压力，从而优化带宽。此外，由于敏感的运营数据保留在现场，数据安全性也得到了提升。此外，边缘计算支持跨站点的模块化分布式架构，从而提高了可扩展性。用于质量控制或产品处理任务的工业机器人利用这项技术来确保最佳性能并最大限度地减少错误。

3. 边缘技术组件

工业环境中支持边缘计算的核心硬件和软件包括边缘设备和边缘计算基础设施。边缘设备是收集、处理和传输数据的物理实体。例如，物联网传感器、智能摄像头、路由器、网关、PLC、工业PC和服务器。传感器在源头收集数据，而网关则像微型交通控制器一样，引导设备和服务器之间的数据流。服务器在本地执行大量计算，然后再将数据传递出去。

边缘计算基础设施包括分布式计算框架、边缘分析平台和管理系统，例如 Azure IoT Edge、AWS IoT Greengrass 和 Siemens Industrial Edge。这些系统实现了无缝通信和资源分配。

此外，5G 和 Wi-Fi 等网络确保数据的顺畅传输，而端到端加密和零信任模型等安全协议则确保数据流的安全。此外，与 SCADA、MES 和 ERP 系统的互操作性对于整体自动化至关重要。

4. 工业自动化中的关键应用

不同的工业领域以不同的方式利用边缘计算来优化整体性能。这包括：

预测性维护：嵌入设备的无线物联网传感器持续监测设备性能并提供实时数据以供分析。边缘系统持续处理这些数据，以便在问题出现之前识别并提醒操作员安排维护。这可以避免代价高昂的故障，最大限度地减少停机时间并延长机器的使用寿命。此外，这种基于状态的监测和维护可以减少不必要的设备维护，并标记定期检查之间出现的问题。

质量控制：边缘计算对于高速制造环境中的质量控制至关重要。传感器、仪器和计算机视觉摄像头确保沿生产线实时收集数据，以发现形状、尺寸或颜色方面的缺陷或异常情况。识别后，缺陷产品将被移除，从而减少浪费、进一步的损坏和返工。例如，各种水果和蔬菜加工厂都使用计算机视觉摄像头从生产线上剔除变色或腐烂的产品。

供应链优化：通过高效处理来自仓库和生产现场等不同互联组件的数据，边缘计算增强了供应链管理。这使企业能够跟踪库存并根据需求调整生产。其集成确保微小的供应链问题不会对整个运营产生连锁反应。

能源管理：边缘计算还用于优化工业设施的能源消耗。通过实时收集和分析来自智能电表、环境传感器和生产设备的数据，可以识别能源密集型和低效流程。这可以促进调整，从而创造更可持续的运营环境。

结论

总而言之，边缘计算在工业自动化转型中拥有巨大的潜力，它能够在维护、质量控制、供应链优化和能源管理方面实现实时决策。随着工业4.0重塑工业格局，边缘计算将有助于提升运营绩效、韧性和创新能力。