在工业场景中，一方面通过边缘计算直接运行实时分析算法，另一方面则利用边缘与云的协同，实现模型不断成长和优化，从而让边缘分析技术增强了平台实时分析能力。当然，边云协同的能力与内涵落地到各应用场景时其具体能力与关注点又会有所不同，因为每种边缘计算业务形态对于与云计算协同的业务需求不尽相同。

比如，在柔性制造的过程中，现代工业机器人的应用越来越广泛。生产线上的机器人、机械臂的稳定可靠性对企业生产的经济效益保证意义重大。工业机器人的大规模部署，工业机器人结构复杂、维护成本高对生产企业技术人员的维护能力提出了极高要求。主要体现在，要在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，并提醒用户在停机发生前进行有针对的维护维修，从而使停机时间减少为零，实现连续生产。

这里的核心点在于通过边云协同进行预防性维护，实现持续有效的生产。

在云端，设备云可以汇集工业现场实时生产数据进行集中存储、分析、处理、预测，从网络管理、现场探接再到感知与响应，可以大大提高运营和维护效率。

结语：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。








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