隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。

“我們采集到的數(shù)據(jù)，90%都是垃圾”，位于江蘇昆山的某工廠老板感嘆道，“去年365天的每時每刻，我們幾乎都進行了數(shù)據(jù)采集，采集到的數(shù)據(jù)卻不知道該如何利用。與投入到采集數(shù)據(jù)的各種費用相比，我認為并不值得?！?/p>

一年的數(shù)據(jù)采集經(jīng)歷讓這位老板對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)喪失了最初的熱情，甚至產(chǎn)生了這樣的疑問：我們當前真的需要大量工業(yè)數(shù)據(jù)嗎？

“只要增加幾個工人就能解決的問題，我為什么要費力去采集數(shù)據(jù)，去搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？還不一定有效果！”

的確，無論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業(yè)生產(chǎn)過程中，如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數(shù)據(jù)本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業(yè)才更有價值。當前，除了如何采集數(shù)據(jù)之外，絕大部分企業(yè)面對的關(guān)鍵問題是什么數(shù)據(jù)值得采？說白了，就是如何運用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值！

我們知道，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和傳輸基本都是 “端-管-云”的模式。在應用的現(xiàn)場，“端”負責收集數(shù)據(jù)、執(zhí)行指令，“管”打通數(shù)據(jù)的傳輸路徑，而“云”負責所有的數(shù)據(jù)分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通，對數(shù)據(jù)采集、分析、應用能力至關(guān)重要。

然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。比如一個公司，在規(guī)模小的時候，董事會可以對公司的管理達到事無巨細的程度，但是當公司發(fā)展到一定規(guī)模時，就需要給予一線員工必要的自主權(quán)力。

所以，在工業(yè)現(xiàn)場的邊緣側(cè)進行數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸?shù)?strong>邊緣計算網(wǎng)關(guān)承擔著打通工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸“任督二脈”的重任，再與云平臺進行融會貫通——邊云一體化，最后利用大數(shù)據(jù)分析，賦能生產(chǎn)，才能發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真正價值。

圖：邊云協(xié)同

由此產(chǎn)生的兩個關(guān)鍵問題是我們不得不面對的：

一、在大量工業(yè)數(shù)據(jù)下沉的情況下，數(shù)據(jù)的有效性該如何保證？

二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來什么價值？

“外行看熱鬧，內(nèi)行看門道”，關(guān)于這兩個問題的答案，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域已經(jīng)耕耘17年的映翰通網(wǎng)絡有充分的發(fā)言權(quán)。

加碼邊緣計算，解決數(shù)據(jù)下沉的痛點

Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢:從云到邊緣》報告認為：到2022年，隨著數(shù)字業(yè)務的不斷發(fā)展，75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必然會出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，面對這些逐漸增多的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力？

工業(yè)世界任何微小的提升都會帶來很大的優(yōu)勢；工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質(zhì)”，數(shù)據(jù)價值呈斷崖式跌落，工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理可以稱之為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”便發(fā)揮了不可替代的作用。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計算就是神經(jīng)末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。所以，包括映翰通網(wǎng)絡在內(nèi)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)入局者紛紛重點布局邊緣計算。

映翰通網(wǎng)絡成立于2001年，并于2014年掛牌新三板，是我國較早自主研發(fā)制造物聯(lián)網(wǎng)通信設備產(chǎn)品的企業(yè)。目前，公司的主營業(yè)務從最早的M2M產(chǎn)品拓展到了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案領域，為工業(yè)自動化、電力、新零售、智慧城市、智慧商業(yè)、能源、車聯(lián)網(wǎng)、安防、交通、農(nóng)業(yè)、市政等行業(yè)客戶提供M2M設備和IoT解決方案。

從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程來看，映翰通網(wǎng)絡賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的歷程，正好伴隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的幾個關(guān)鍵階段：從工業(yè)設備不采集數(shù)據(jù)到聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)；從以云端處理數(shù)據(jù)為主到邊云一體化。

圖：工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集

盡管當前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn)，產(chǎn)生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題，數(shù)據(jù)處理的前置關(guān)鍵環(huán)節(jié)——如何采集數(shù)據(jù)？對于任何工業(yè)企業(yè)來說，挖掘數(shù)據(jù)金礦的第一步都是采集數(shù)據(jù)，不談數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣，沒有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺相當于無本之木。

在不同的工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于自動化產(chǎn)品品牌眾多，工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一，所以看似簡單的數(shù)據(jù)采集并沒有那么容易。再加上工業(yè)數(shù)據(jù)下沉的速度越來越快，邊云一體化的需求越來越迫切，這無疑是給以“邊云一體化解決方案”為核心的映翰通網(wǎng)絡帶來了巨大的發(fā)展機遇。所以，這正是映翰通網(wǎng)絡推出IG900系列邊緣計算網(wǎng)關(guān)的核心原因。

圖：IG900邊緣計算網(wǎng)關(guān)

該系列網(wǎng)關(guān)主要從邊緣計算角度解決工業(yè)現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)的三大痛點：一是具備豐富的工業(yè)接口和兼容多種主流工業(yè)總線協(xié)議，包括Modbus TCP/RTU、Profinet、Profibus、EtherNet/IP、EtherCAT、OPC UA、CC-LINK、PPI等協(xié)議，讓復雜的工業(yè)現(xiàn)場得以快速接入；二是基于邊緣計算架構(gòu)，為工業(yè)現(xiàn)場提供開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)邊緣應用；三是與各種主流工業(yè)云結(jié)合，作為微軟、亞馬遜、阿里等巨頭的合作伙伴，映翰通網(wǎng)絡推出的IG900系列邊緣計算網(wǎng)關(guān)支持微軟Azure、亞馬遜AWS、阿里云、施耐德EcoStruxure、西門子MindSpere等云平臺，為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供全面的生態(tài)解決方案。

圖：IG900邊緣計算網(wǎng)關(guān)支持的部分云

除了數(shù)據(jù)采集，在數(shù)據(jù)處理運用方面，由于工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數(shù)據(jù)并不需要傳遞到云端的問題。映翰通網(wǎng)絡的IG900系列邊緣計算網(wǎng)關(guān)不僅能快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，解決數(shù)據(jù)“保鮮期”問題，還能對采集到的數(shù)據(jù)進行過濾、預處理等，從而緩解云計算的壓力。

那么，基于此邊緣計算網(wǎng)關(guān)，映翰通網(wǎng)絡的邊云協(xié)同是如何賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的呢？

邊云協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)一體化解決方案

雖然從產(chǎn)業(yè)角度來看，邊緣計算發(fā)展如火如荼，但從應用角度來看，它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價值。

實際上，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認識到邊云協(xié)同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發(fā)布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務概念；西門子2018年發(fā)布了Industrial Edge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdge Management實現(xiàn)邊緣計算與云計算的協(xié)同，映翰通網(wǎng)絡在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上，以邊緣計算網(wǎng)關(guān)為基礎，展示了“映翰通設備工業(yè)云（InHand DeviceNetworks Cloud）+邊緣計算網(wǎng)關(guān)（Edge Computing Gateway）”，實現(xiàn)邊云協(xié)同。

圖：映翰通網(wǎng)絡在漢諾威工博會的“邊云協(xié)同”展示

既然邊云協(xié)同對工業(yè)數(shù)據(jù)如此重要，那么怎么理解邊云協(xié)同呢？邊云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的融合。

在工業(yè)場景中，一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法，另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同，實現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化，從而讓邊緣分析技術(shù)增強了平臺實時分析能力。當然，邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵落地到各應用場景時其具體能力與關(guān)注點又會有所不同，因為每種邊緣計算業(yè)務形態(tài)對于與云計算協(xié)同的業(yè)務需求不盡相同。

比如，在柔性制造的過程中，現(xiàn)代工業(yè)機器人的應用越來越廣泛。生產(chǎn)線上的機器人、機械臂的穩(wěn)定可靠性對企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效益保證意義重大。工業(yè)機器人的大規(guī)模部署，工業(yè)機器人結(jié)構(gòu)復雜、維護成本高對生產(chǎn)企業(yè)技術(shù)人員的維護能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在，要在機器人發(fā)生故障之前檢測到機器人機構(gòu)部件、控制裝置等方面的異常，并提醒用戶在停機發(fā)生前進行有針對的維護維修，從而使停機時間減少為零，實現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。

圖：工業(yè)機器人

這里的核心點在于通過邊云協(xié)同進行預防性維護，實現(xiàn)持續(xù)有效的生產(chǎn)。映翰通網(wǎng)絡通過“云”+“邊”的工業(yè)機器人遠程管理生態(tài)系統(tǒng)解決方案，在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場，讓工業(yè)機器人等智能設備通過各種工業(yè)總線或高速以太網(wǎng)連接IG900系列邊緣計算網(wǎng)關(guān)進行即時的數(shù)據(jù)采集、篩選、處理等……

在云端，InHand設備云可以匯集工業(yè)現(xiàn)場實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行集中存儲、分析、處理、預測，從網(wǎng)絡管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應，可以大大提高運營和維護效率。

圖：“云”＋“邊”工業(yè)機器人遠程管理生態(tài)系統(tǒng)解決方案

結(jié)語：現(xiàn)如今，把數(shù)據(jù)比作石油毫不過分，石油需要采集、運輸、加工、提煉才能使用，工業(yè)數(shù)據(jù)同樣如此。邊緣計算對采集的數(shù)據(jù)有更強大的洞察和分析力，邊緣計算的應用，邊緣計算網(wǎng)關(guān)的部署則會使數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益清晰可見，得以打消工廠老板對工業(yè)數(shù)據(jù)的疑慮，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)才能真正落實到“一線”中去。

邊云協(xié)同， 對于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運營商都帶來了不可估量的價值，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘，促使業(yè)務創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在智能制造時代，生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)需要打通并能實時交互，比如生產(chǎn)、倉儲、物流等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設備數(shù)據(jù)需要實時監(jiān)控、跟蹤，然后通過大數(shù)據(jù)處理來進行智能預測，包括提前備貨、安全防范等。映翰通網(wǎng)絡的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局正是追尋工業(yè)4.0的腳步，基于“邊緣計算網(wǎng)關(guān)+InHand設備云+大數(shù)據(jù)分析”，采用邊云協(xié)同，打通數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理的通道，并進行大數(shù)據(jù)分析，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，最終全方位賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。