“我們采集到的數據，90%都是垃圾”，位于江蘇昆山的某工廠老板感嘆道，“去年365天的每時每刻，我們幾乎都進行了數據采集，采集到的數據卻不知道該如何利用。與投入到采集數據的各種費用相比，我認為并不值得?！?/p>

一年的數據采集經歷讓這位老板對工業(yè)互聯(lián)網喪失了最初的熱情，甚至產生了這樣的疑問：我們當前真的需要大量工業(yè)數據嗎？

“只要增加幾個工人就能解決的問題，我為什么要費力去采集數據，去搞工業(yè)互聯(lián)網？還不一定有效果！”

的確，無論工業(yè)物聯(lián)網、大數據驅動、數字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業(yè)生產過程中，如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數據本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業(yè)才更有價值。當前，除了如何采集數據之外，絕大部分企業(yè)面對的關鍵問題是什么數據值得采？說白了，就是如何運用數據產生價值！

我們知道，工業(yè)數據的采集和傳輸基本都是“端-管-云”的模式。在應用的現(xiàn)場，“端”負責收集數據、執(zhí)行指令，“管”打通數據的傳輸路徑，而“云”負責所有的數據分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通，對數據采集、分析、應用能力至關重要。

然而，隨著物聯(lián)網的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產生的數據量將越來越多。如果這些數據都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數據處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。比如一個公司，在規(guī)模小的時候，董事會可以對公司的管理達到事無巨細的程度，但是當公司發(fā)展到一定規(guī)模時，就需要給予一線員工必要的自主權力。

所以，在工業(yè)現(xiàn)場的邊緣側進行數據采集、處理及傳輸的邊緣計算網關承擔著打通工業(yè)數據傳輸“任督二脈”的重任，再與云平臺進行融會貫通——邊云一體化，最后利用大數據分析，賦能生產，才能發(fā)揮工業(yè)數據的真正價值。

圖：邊云協(xié)同

由此產生的兩個關鍵問題是我們不得不面對的：

一、在大量工業(yè)數據下沉的情況下，數據的有效性該如何保證？

二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網帶來什么價值？

“外行看熱鬧，內行看門道”，關于這兩個問題的答案，在工業(yè)物聯(lián)網領域已經耕耘17年的映翰通網絡有充分的發(fā)言權。

加碼邊緣計算，解決數據下沉的痛點

Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術趨勢:從云到邊緣》報告認為：到2022年，隨著數字業(yè)務的不斷發(fā)展，75%的企業(yè)生成數據將會在傳統(tǒng)的集中式數據中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。

隨著工業(yè)物聯(lián)網的發(fā)展，必然會出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場數據，面對這些逐漸增多的現(xiàn)場數據，該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力？

工業(yè)世界任何微小的提升都會帶來很大的優(yōu)勢；工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場的很多數據“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落，工業(yè)現(xiàn)場的數據處理可以稱之為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”便發(fā)揮了不可替代的作用。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計算就是神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。所以，包括映翰通網絡在內的工業(yè)物聯(lián)網入局者紛紛重點布局邊緣計算。

映翰通網絡成立于2001年，并于2014年掛牌新三板，是我國較早自主研發(fā)制造物聯(lián)網通信設備產品的企業(yè)。目前，公司的主營業(yè)務從最早的M2M產品拓展到了工業(yè)物聯(lián)網解決方案領域，為工業(yè)自動化、電力、新零售、智慧城市、智慧商業(yè)、能源、車聯(lián)網、安防、交通、農業(yè)、市政等行業(yè)客戶提供M2M設備和IoT解決方案。

從工業(yè)物聯(lián)網的發(fā)展過程來看，映翰通網絡賦能工業(yè)物聯(lián)網的歷程，正好伴隨著工業(yè)物聯(lián)網發(fā)展的幾個關鍵階段：從工業(yè)設備不采集數據到聯(lián)網采集數據；從以云端處理數據為主到邊云一體化。

圖：工業(yè)現(xiàn)場數據采集

盡管當前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數據賦能生產，產生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題，數據處理的前置關鍵環(huán)節(jié)——如何采集數據？對于任何工業(yè)企業(yè)來說，挖掘數據金礦的第一步都是采集數據，不談數據采集的大數據分析是空中樓閣，沒有數據的工業(yè)云平臺相當于無本之木。

在不同的工業(yè)生產過程中，由于自動化產品品牌眾多，工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一，所以看似簡單的數據采集并沒有那么容易。再加上工業(yè)數據下沉的速度越來越快，邊云一體化的需求越來越迫切，這無疑是給以“邊云一體化解決方案”為核心的映翰通網絡帶來了巨大的發(fā)展機遇。所以，這正是映翰通網絡推出IG900系列邊緣計算網關的核心原因。

圖：IG900邊緣計算網關

該系列網關主要從邊緣計算角度解決工業(yè)現(xiàn)場采集數據的三大痛點：一是具備豐富的工業(yè)接口和兼容多種主流工業(yè)總線協(xié)議，包括ModbusTCP/RTU、Profinet、Profibus、EtherNet/IP、EtherCAT、OPCUA、CC-LINK、PPI等協(xié)議，讓復雜的工業(yè)現(xiàn)場得以快速接入；二是基于邊緣計算架構，為工業(yè)現(xiàn)場提供開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)邊緣應用；三是與各種主流工業(yè)云結合，作為微軟、亞馬遜、阿里等巨頭的合作伙伴，映翰通網絡推出的IG900系列邊緣計算網關支持微軟Azure、亞馬遜AWS、阿里云、施耐德EcoStruxure、西門子MindSpere等云平臺，為物聯(lián)網行業(yè)提供全面的生態(tài)解決方案。

圖：IG900邊緣計算網關支持的部分云

除了數據采集，在數據處理運用方面，由于工業(yè)現(xiàn)場的數據面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數據并不需要傳遞到云端的問題。映翰通網絡的IG900系列邊緣計算網關不僅能快速實現(xiàn)數據采集，解決數據“保鮮期”問題，還能對采集到的數據進行過濾、預處理等，從而緩解云計算的壓力。

那么，基于此邊緣計算網關，映翰通網絡的邊云協(xié)同是如何賦能工業(yè)物聯(lián)網的呢？

邊云協(xié)同的物聯(lián)網一體化解決方案

雖然從產業(yè)角度來看，邊緣計算發(fā)展如火如荼，但從應用角度來看，它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數據的價值。

實際上，產業(yè)界已經認識到邊云協(xié)同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發(fā)布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務概念；西門子2018年發(fā)布了IndustrialEdge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdgeManagement實現(xiàn)邊緣計算與云計算的協(xié)同，映翰通網絡在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上，以邊緣計算網關為基礎，展示了“映翰通設備工業(yè)云（InHandDeviceNetworksCloud）+邊緣計算網關（EdgeComputingGateway）”，實現(xiàn)邊云協(xié)同。

圖：映翰通網絡在漢諾威工博會的“邊云協(xié)同”展示

既然邊云協(xié)同對工業(yè)數據如此重要，那么怎么理解邊云協(xié)同呢？邊云協(xié)同處理數據的關鍵在于數據的融合。

在工業(yè)場景中，一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法，另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同，實現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化，從而讓邊緣分析技術增強了平臺實時分析能力。當然，邊云協(xié)同的能力與內涵落地到各應用場景時其具體能力與關注點又會有所不同，因為每種邊緣計算業(yè)務形態(tài)對于與云計算協(xié)同的業(yè)務需求不盡相同。

比如，在柔性制造的過程中，現(xiàn)代工業(yè)機器人的應用越來越廣泛。生產線上的機器人、機械臂的穩(wěn)定可靠性對企業(yè)生產的經濟效益保證意義重大。工業(yè)機器人的大規(guī)模部署，工業(yè)機器人結構復雜、維護成本高對生產企業(yè)技術人員的維護能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在，要在機器人發(fā)生故障之前檢測到機器人機構部件、控制裝置等方面的異常，并提醒用戶在停機發(fā)生前進行有針對的維護維修，從而使停機時間減少為零，實現(xiàn)連續(xù)生產。

圖：工業(yè)機器人

這里的核心點在于通過邊云協(xié)同進行預防性維護，實現(xiàn)持續(xù)有效的生產。映翰通網絡通過“云”+“邊”的工業(yè)機器人遠程管理生態(tài)系統(tǒng)解決方案，在工業(yè)生產現(xiàn)場，讓工業(yè)機器人等智能設備通過各種工業(yè)總線或高速以太網連接IG900系列邊緣計算網關進行即時的數據采集、篩選、處理等……

在云端，InHand設備云可以匯集工業(yè)現(xiàn)場實時生產數據進行集中存儲、分析、處理、預測，從網絡管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應，可以大大提高運營和維護效率。

圖：“云”＋“邊”工業(yè)機器人遠程管理生態(tài)系統(tǒng)解決方案

結語：現(xiàn)如今，把數據比作石油毫不過分，石油需要采集、運輸、加工、提煉才能使用，工業(yè)數據同樣如此。邊緣計算對采集的數據有更強大的洞察和分析力，邊緣計算的應用，邊緣計算網關的部署則會使數據產生的收益清晰可見，得以打消工廠老板對工業(yè)數據的疑慮，工業(yè)互聯(lián)網才能真正落實到“一線”中去。

邊云協(xié)同，對于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運營商都帶來了不可估量的價值，通過對數據的深度挖掘，促使業(yè)務創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，加速數字化轉型。

在智能制造時代，生產的各個環(huán)節(jié)需要打通并能實時交互，比如生產、倉儲、物流等環(huán)節(jié)的生產數據和設備數據需要實時監(jiān)控、跟蹤，然后通過大數據處理來進行智能預測，包括提前備貨、安全防范等。映翰通網絡的工業(yè)物聯(lián)網布局正是追尋工業(yè)4.0的腳步，基于“邊緣計算網關+InHand設備云+大數據分析”，采用邊云協(xié)同，打通數據采集、傳輸、處理的通道，并進行大數據分析，充分發(fā)揮數據的價值，最終全方位賦能工業(yè)物聯(lián)網。