IC693CHS392

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什么是智能制造的最佳路径？这是政府、企业家以及研发人员要特别重视和思考的问题。当下热火朝天的“机器换人”“百万工业企业上云，实施百万工业 APP”等都在进行这方面的探索和实践。最终的答案是什么？现在还不得而知，但有一点是可以肯定的，智能制造必须依赖众多基础的智能技术与工具，如传感器、物联网、智能数控系统、大数据分析工具、智能软件等，在这些领域中实现重大突破、占领制高点是建设智能制造强国的前提。我们要时刻清醒地认识到这一点。
 
随着物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理，就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力，“云”难免不堪重负，此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。
“我们采集到的数据，90%都是垃圾”，位于江苏昆山的某工厂老板感叹道，“去年365天的每时每刻，我们几乎都进行了数据采集，采集到的数据却不知道该如何利用。与投入到采集数据的各种费用相比，我认为并不值得。”
一年的数据采集经历让这位老板对工业互联网丧失了最初的热情，甚至产生了这样的疑问：我们当前真的需要大量工业数据吗?
“只要增加几个工人就能解决的问题，我为什么要费力去采集数据，去搞工业互联网?还不一定有效果!”
的确，无论工业物联网、大数据驱动、数字孪生这些概念说的如何天花乱坠，在实际工业生产过程中，如果不能解决企业的核心问题——提高利润、降低成本，都难免是纸上谈兵。虽然数据本身很重要，但能直接解决问题的服务应用对企业才更有价值。当前，除了如何采集数据之外，绝大部分企业面对的关键问题是什么数据值得采?说白了，就是如何运用数据产生价值!
我们知道，工业数据的采集和传输基本都是 “端-管-云”的模式。在应用的现场，“端”负责收集数据、执行指令，“管”打通数据的传输路径，而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。整套流程能否顺利打通，对数据采集、分析、应用能力至关重要。
然而，随着物联网的发展，工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理，就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力，“云”难免不堪重负，此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。比如一个公司，在规模小的时候，董事会可以对公司的管理达到事无巨细的程度，但是当公司发展到一定规模时，就需要给予一线员工必要的自主权力。
所以，在工业现场的边缘侧进行数据采集、处理及传输的边缘计算网关承担着打通工业数据传输“任督二脉”的重任，再与云平台进行融会贯通——边云一体化，最后利用大数据分析，赋能生产，才能发挥工业数据的真正价值。





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