答案是，云計算和邊緣計算對于成功的IIoT框架都是必要的 - 但成本和投資回報率將決定每個角色扮演的角色。對于大多數(shù)人來說，云被看作是IIoT的支柱，最近，向云發(fā)送數(shù)據(jù)對大多數(shù)公司來說是流行和正確的舉措。新設(shè)備帶有嵌入式傳感器，而舊設(shè)備將進(jìn)行改裝以將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕Ｈ缓蠡谠频臋C(jī)器學(xué)習(xí)引擎將根據(jù)這些數(shù)據(jù)提供可操作的見解。這些見解使公司能夠進(jìn)行各種優(yōu)化 - 從簡化生產(chǎn)和提高質(zhì)量到改進(jìn)維護(hù)。

　　盡管繞過現(xiàn)有的自動化系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施似乎是一個簡單的舉措，但企業(yè)可能會遇到問題，以便全面推出IIoT。當(dāng)您在云中利用分析和無線連接時，成本會迅速升高。云模型的本質(zhì)是按使用付費，這意味著成本隨著時間的推移而變化。有一些方法可以緩解這種情況，包括轉(zhuǎn)向更多的運營支出(OPEX)模型。另一種方法是使用內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)關(guān)，但這是邊緣計算開始引入混合的地方。隨著企業(yè)利用其IIoT戰(zhàn)略前進(jìn)并開始取得進(jìn)展，他們意識到云基礎(chǔ)架構(gòu)只是其IIoT等式的一部分。

　　這是一個混合云世界

　　運營商發(fā)現(xiàn)，當(dāng)涉及到實時計算需求時，某些流程無法推送到云端。由于成本和延遲問題，他們開始將越來越多的計算推向網(wǎng)絡(luò)邊緣。這也有助于解決自動化行業(yè)運營技術(shù)人員面臨的另一個挑戰(zhàn)：網(wǎng)絡(luò)安全的持續(xù)威脅。向工業(yè)自動化領(lǐng)域提出挑戰(zhàn)的數(shù)字化最大的一個方面是向工廠外傳輸數(shù)據(jù)。邊緣計算平臺可以充當(dāng)多個傳感器的本地存儲點，實現(xiàn)更多實時反饋的分析，并執(zhí)行預(yù)處理，以便只將必要的數(shù)據(jù)發(fā)送到云。如果從多個傳感器點收集數(shù)據(jù)，這種混合方法還可以減少攻擊面的數(shù)量，

　　國內(nèi)最大的物聯(lián)卡交易平臺（http://m.362672.com）表示，Edge系統(tǒng)支持廣泛的應(yīng)用，包括小規(guī)模，本地化的SCADA，人機(jī)界面，歷史數(shù)據(jù)庫和瘦客戶機(jī)，并且可以以具有競爭力的價格提供。他們收集的數(shù)據(jù)可用于車間的實時分析以改善操作，包括先進(jìn)的過程控制，質(zhì)量檢查和預(yù)測性設(shè)備故障。邊緣設(shè)備還可以將某些信息上傳到控制系統(tǒng)，并將云用于資產(chǎn)績效管理，后處理分析或計劃。

　　保持操作簡單

　　在邊緣和云之間找到適當(dāng)?shù)钠胶鈱⑹浅晒Φ腎IoT框架的關(guān)鍵。通過使用適當(dāng)?shù)墓ぞ撸髽I(yè)也將看到寶貴的投資回報。了解數(shù)據(jù)是IIoT實施中的關(guān)鍵資源，這一點很重要。數(shù)據(jù)差距可能會對本地和基于云的分析產(chǎn)生不利影響。確保數(shù)據(jù)能夠從收集，存儲，維護(hù)和安全角度得到充分保護(hù)需要從投資回報計算中的人力和風(fēng)險角度進(jìn)行評估。例如，在為您的IIoT實施確定最佳工具時，您需要考慮到隨著計算能力和應(yīng)用程序靠近工廠車間，他們偏離那些具備技能支持和解決可能出現(xiàn)的問題的人。

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