利用边缘计算实现制造环境现代化

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智能制造涵盖了传感器和整个系统的使用，这些传感器和整个系统的智能化程度不断提高，可用数据量巨大。工业物联网 (IIoT)、工业 4.0 和数字化转型是描述制造环境中设备无处不在以及与这些数据源连接的增强的一些主要趋势。

出厂设置下的装配线上的车身。
自动化和智能制造在提高制造工厂和设施的整体生产力方面做了很多工作。协调人员、工作程序、物料搬运和自动化设备的管理可能很复杂，这就是为什么加强数字化和使用数据来提高可见性和洞察力至关重要。

智能制造涵盖了传感器和整个系统的使用，这些传感器和整个系统的智能化程度不断提高，可用数据量巨大。工业物联网 (IIoT)、工业 4.0 和数字化转型是描述制造环境中设备无处不在以及与这些数据源连接的增强的一些主要趋势。再加上高级分析，制造商可以捕获关键见解，为用户提供有关如何提高运营效率和可靠性的信息。

首先，制造商必须可靠地捕获关键运营数据，并在本地无延迟地对其进行处理，尤其是在面临带宽限制时。这推动了将计算能力——边缘计算——部署到靠近关键设备和流程的环境中，例如工厂车间或嵌入在机器上或生产线的一部分。

对于制造公司而言，无论目标是增强单台机器的智能、优化生产线、简化整个工厂，还是提升企业运营，构建弹性强且面向未来的边缘计算基础设施都至关重要。

边缘计算是解决智能制造挑战的基础
制造业很复杂，有许多活动部件需要跟踪，从多个部门和人员到大   沙特阿拉伯 WhatsApp 号码数据  量的关键数据、技术和设备，不一而足。利用简单、受保护和自主的边缘计算平台使制造商能够满足智能制造的数字化转型需求。

边缘计算平台可帮助组织：

消除计划外停机时间并最大限度地提高可用性
无缝部署和集成现代制造堆栈
简化、标准化和扩展部署
实现 KPI 并降低总拥有成本 (TCO)
遵守 IT 安全标准
边缘计算还弥合了 OT 和 IT 之间的差距
最终用户、OEM 和 SI 已投入大量精力来定制、集成和支持 OT/IT 解决方案。近年来，边缘计算已成为一种必不可少的中间技术，它有效地桥接和重叠了 OT 和 IT 环境。