【摘 要】
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边缘计算、物联网、计算机视觉和数据分析的结合日益紧密，制造商们正准备开始变革他们的运营方式。 为提高竞争力，制造商需要从整个生产环境中生成的数据中实时了解其运营情况。这是减少停机时间、提高产品质量、增加工厂产量和实现其他业务驱动目标的关键举措。 为了实现这些目标，明智的制造商正在通过创新的边缘计算解决方案来进行运营转型，这些解决方案能够自动收集数据，而且是在更靠近数据产生的地方对数据进行处理和
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为提高竞争力，制造商需要从整个生产环境中生成的数据中实时了解其运营情况。这是减少停机时间、提高产品质量、增加工厂产量和实现其他业务驱动目标的关键举措。
为了实现这些目标，明智的制造商正在通过创新的边缘计算解决方案来进行运营转型，这些解决方案能够自动收集数据，而且是在更靠近数据产生的地方对数据进行处理和分析。利用这些智能制造解决方案，智慧系统可立即采取行动，优化从机械性能和设备维护直至供应链、物流和工厂安全的各个方面。
我们有充分的理由将数据分析移到边缘，而不是将所有需要处理的内容发送到企业数据中心或者云数据中心。例如，當一台机器出现故障迹象，或者当有缺陷的材料进入生产线，或者当计算机视觉系统检测到违反安全规定的迹象时，都是这种情况。此类事件需要立即响应——这就是在靠近数据产生的地方进行分析，而不是将数据发送到远程数据中心进行分析的关键原因。其他原因还包括发送这么多数据的成本以及在边缘决策时存储这些数据的成本。还有一个原因是可能会失去与遥远的云或者企业数据中心的网络连接。
业界研究发现，大多数制造商已经或者正在使用收集、处理和分析数据的边缘计算和物联网解决方案来变革他们的运营。2019年的一份研究报告发现，87%的制造商已经在采用边缘计算和物联网解决方案。
正如《信息时代》一篇文章的标题所宣称的那样，“边缘计算是通向智能制造的入口。”
边缘计算和物联网解决方案的主要应用情形
微软委托开展的“物联网信号”研究报告突出介绍了制造业环境中边缘计算和物联网解决方案的应用情形。该报告基于一项国际调查，发现制造业物联网的主要应用情形是工业自动化、质量和合规、生产计划和调度、供应链和物流，以及工厂安全和安保。
让我们从更高层面上看一看这些有趣的应用情形，这些应用说明了边缘计算和物联网策略为实现更智能的制造策略铺平了道路。
工业自动化
在当今数字化驱动的制造环境中，有太多的传感器和设备，产生了太多的数据，是不可能依赖于人工进行处理的。制造商希望实现整个工厂系统监控的自动化，对异常情况和问题的响应（比如设备出现过压迹象）也要自动化。通过监控应用程序的即时反馈，智能系统自动、主动地纠正某些问题，然后提醒工厂车间的操作人员注意这些问题。
这方面有一个例子：边缘计算系统注意到一个进料罐料位过低，便告诉生产机器放慢速度，这样就不会耗尽原材料。同时，它向上游工序发出信号，以加快速度，并通知工厂操作人员正在发生的事情。
质量与合规
边缘计算解决方案是通过实时质量控制过程来保持最佳产品质量的关键。例如，制造商现在可以结合使用来自物联网传感器的数据、计算机视觉和机器学习功能，自动对产品和材料进行视觉检查、检测故障，并自动从生产线上剔除有缺陷的产品。有了边缘计算，他们能够比任何人类检查员更快、更准确地完成这类工作。
像这样的功能可以大大节省成本。麦肯锡公司（McKinsey
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