边缘计算对于IIoT来说不可或缺

随着物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理，就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力，“云”难免不堪重负，此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。

“我们采集到的数据，90%都是垃圾”，位于江苏昆山的某工厂老板感叹道，“去年365天的每时每刻，我们几乎都进行了数据采集，采集到的数据却不知道该如何利用。与投入到采集数据的各种费用相比，我认为并不值得。”

一年的数据采集经历让这位老板对工业互联网丧失了最初的热情，甚至产生了这样的疑问：我们当前真的需要大量工业数据吗?

“只要增加几个工人就能解决的问题，我为什么要费力去采集数据，去搞工业互联网?还不一定有效果!”

的确，无论工业物联网、大数据驱动、数字孪生这些概念说的如何天花乱坠，在实际工业生产过程中，如果不能解决企业的核心问题——提高利润、降低成本，都难免是纸上谈兵。虽然数据本身很重要，但能直接解决问题的服务应用对企业才更有价值。当前，除了如何采集数据之外，绝大部分企业面对的关键问题是什么数据值得采?说白了，就是如何运用数据产生价值!

我们知道，工业数据的采集和传输基本都是 “端-管-云”的模式。在应用的现场，“端”负责收集数据、执行指令，“管”打通数据的传输路径，而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。整套流程能否顺利打通，对数据采集、分析、应用能力至关重要。

然而，随着物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理，就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力，“云”难免不堪重负，此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。比如一个公司，在规模小的时候，董事会可以对公司的管理达到事无巨细的程度，但是当公司发展到一定规模时，就需要给予一线员工必要的自主权力。

所以，在工业现场的边缘侧进行数据采集、处理及传输的边缘计算网关承担着打通工业数据传输“任督二脉”的重任，再与云平台进行融会贯通——边云一体化，最后利用大数据分析，赋能生产，才能发挥工业数据的真正价值。

现如今，把数据比作石油毫不过分，石油需要采集、运输、加工、提炼才能使用，工业数据同样如此。边缘计算对采集的数据有更强大的洞察和分析力，边缘计算的应用，边缘计算网关的部署则会使数据产生的收益清晰可见，得以打消工厂老板对工业数据的疑虑，工业互联网才能真正落实到“一线”中去。

边云协同， 对于ICT厂商、OT厂商、OTT厂商以及电信运营商都带来了不可估量的价值，通过对数据的深度挖掘，促使业务创新和商业模式创新，加速数字化转型。

在智能制造时代，生产的各个环节需要打通并能实时交互，比如生产、仓储、物流等环节的生产数据和设备数据需要实时监控、跟踪，然后通过大数据处理来进行智能预测，包括提前备货、安全防范等。映翰通网络的工业物联网布局正是追寻工业4.0的脚步，基于“边缘计算网关+设备云+大数据分析”，采用边云协同，打通数据采集、传输、处理的通道，并进行大数据分析，充分发挥数据的价值，最终全方位赋能工业物联网。