邊緣計算是一種相對於雲計算而提出的概念，可以理解為一種理數據源更近的雲計算，可定義為在數據產生的源頭與雲計算之間的任意位置處，有邊緣設備參與的一種計算形式。
在工業領域，某些控製場景對計算的高效性有嚴格的要求，將數據傳輸至雲端計算可能無法滿足高效實時的需求，同時考慮到在工業現場中存在大量異構的總線連接，設備之間的通信標準不統一，需要將計算資源部署在工業現場附近才能滿足需求，即邊緣計算技術。
當前，邊緣計算將技術與工業互聯網融合，已經得到一定的研究，被應用於很多工業場景。
1、故障診斷與缺陷檢測：在所有數據分析場景中，故障診斷與缺陷檢測類往往較為重要，而邊緣計算能夠為其提供更便捷的計算資源，因此這是目前應用最多的一種工業邊緣計算場景之一。典型的應用有基於深度學習的軸承故障診斷，刀具磨損監控、產線零件識別與缺陷檢測、設備實施監控運維等。邊緣計算低時延的特性提高了診斷的響應速度以及及檢測效率。
2、工廠園區安防監控：基於邊緣計算的視頻流處理也是工業領域中的重要應用，例如對視頻數據進行結構化分析，從而完成人員的行為督導、設備狀態監測、物料流轉監控等任務,實現無人值守。
3、工業數據挖掘：邊緣計算提供了大量的分布式計算節點，可利用其來捕捉異常和故障在傳感器以及設備之間的傳播，獲取故障相關信息，從而進行預測性維護
4、控製決策過程的優化：以深度學習為代表的複雜優化方法在工業控製領域也有著較多應用，邊緣計算可以為這些應用提供基礎的計算設施。例如針對隨機順序的混沌生產場景，利用邊緣智能構建多個智能體係統，通過不同智能體之間的行為交互提高自主決策能力，進而提高自適應性與魯棒性。另有基於5G和邊緣計算的智能汽車柔性製造解決方案，提高了製造中感知、分析、決策和執行過程的效率。
5、工業數據安全與隱私保護：隨著工業互聯網與更多技術的融合，大量設備數據需要與雲端進行交互，存在用戶隱私數據泄露的問題。邊緣計算在雲端與設備端之間提供了多級的計算資源，為工業應用的安全和隱私的保護提供了更靈活的方法，如利用邊緣節點對采集數據進行加密壓縮、多點聚合，或直接將雲端計算下放到邊緣端來執行，減少不必要的數據上傳等。
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