由于工控物联网的快速发展，工业生产制造设备所产生的数据量将愈来愈多。但采集到的数据信息却不知该怎样利用，因此对制造业企业做好智能制造系统升级，打造数字化智慧工厂是没什么帮助的，因此还要边缘计算来充分发挥信息的实际价值。

    在实际工业生产生产过程中，若不能彻底解决企业的核心难题——提高利润、节省成本，都难免是纸上谈兵。尽管数据信息本身很重要，但可以直接解决问题的服务应用对公司企业才更具意义。现阶段，除去如何采集数据以外，绝大多数公司面临的关键问题是什么数据信息值得采？说白了，就是如何利用数据信息产生使用价值！

    工控物联网系统服务商：边缘计算对工控物联网的重要性

    我们知道，工业生产统计数据的收集和传输基本都是“端-管-云”的模式。在应用的现场，“端”负责收集数据、执行指令，“管”打通数据信息的传输路径，而“云”负责所有的数据统计分析和操纵逻辑功能。一整套程序流程是否能顺利打通，对数据采集、分析、应用能力极为重要。

    由于工控物联网的快速发展，必然会有更多的本地就近操控和现场数据信息，应对这些渐渐增多的现场数据资料，该怎样处理才能在保证其有效性的同时又减少云计算的压力?此时就必须边缘计算来分摊云计算的压力。

    所以，在工业生产现场的边缘侧开展数据采集、处理及传输的边缘计算网关承担着打通工业生产数据传输“任督二脉”的重任，再与云平台开展融会贯通——边云一体化，最后利用大数据分析，赋能生产，才能充分发挥工业生产统计数据的真正使用价值。

    工控物联网系统服务商：边缘计算对工控物联网的重要性

    工业世界任何微小的提高都会带来很大的竞争优势；工业生产世界任何微小的故障也有可能带来很大的亏损——工业生产现场的很多数据信息“保鲜期”很短，一旦处理延误，就会迅速“变质”，数据价值呈断崖式跌落，工业生产现场的数据处理可以称之为“走钢丝”。此时，“边缘计算”便发挥了不可替代的作用。

    在不同的工业生产生产过程中，由于自动化设备品牌诸多，工业生产接口多元化、工业生产协议不一致，所以看似简单的数据采集并没那么容易。除开数据采集，在数据处理运用方面，由于工业生产现场的数据信息面临着“保鲜期”很短，以及大量“垃圾”数据信息并不需要传送到云端的现象。

    工控物联网系统服务商：边缘计算对工控物联网的重要性

    如果把人的大脑比成云端，那样边缘计算就是神经末梢，对简单的刺激开展自处理并把处理的特征及时反馈给云端头脑。既然边云协同对工业生产数据信息如此重要，那样怎么理解边云协同呢?边云协同处理数据的重点在于数据信息的整合。

    在工业场景中，一方面根据边缘计算可以直接运行实时分析算法，与此同时则运用边缘与云的协同，达到模型不断成长和优化，进而让边缘分析技术提升了平台实时分析专业能力。当然，边云协同的水平与内涵落地到各应用环境时其具体水平与侧重点又会各不相同，由于每一种边缘计算业务形态对于与云计算协同的业务需求有所不同。

    比如，在柔性制造系统的过程中，现代工业机器人的应用变得越来越广泛。生产流水线的智能机器人、机械手臂的稳定性可靠性对企业生产的经济效益确保意义重大。工业机器人的大规模部署安排，工业机器人构造复杂、维护成本高对生产企业技术人员的维护水平提出了极高要求。关键反映在，要在智能机器人发生故障之前检测到机器人机构部件、控制装置等方面的异常，并提示客户在停机发生前进行有针对的维护维修，进而使停机时间减少为零，完成持续生产。