用边缘智能解锁物联网成功

从简单到极复杂，边缘智能是您物联网项目成功的盟友。

数字化转型席卷各行业，推动组织在运营中部署音频、视频、振动传感器。但鉴于30%物联网项目在概念验证阶段失败，大规模物联网部署投资理应审慎。

物联网失败主因之一：组织很少为海量设备数据海啸做好准备。数据量给延迟和中央计算基础设施或云带来压力，更别提员工。将常规维护数据与迫在眉睫的机器故障等可执行洞察分离的劳动令多数组织望而却步。

延伸阅读： 边缘成行动中心

边缘计算登场。边缘计算将成常态，涉及在数据产生点本地处理数据。Gartner预测2025年75%企业生成数据将在云外创建处理；如今约10%。组织实施边缘计算以缓解从中心数据中心传大量数据到云的延迟和带宽成本。

边缘计算解决方案五花八门。许多方案缺乏理解收集数据的方式。OT人员收到数据常不知如何处理或分析以提升运营效率。常需进一步处理，通常来自云。但智能边缘计算平台增加根本性进步应对这些挑战，使无云连接也能获得稳健分析。

边缘智能：打造更智能、敏捷的物联网

边缘智能在边缘计算平台典型数据摄入能力基础上，增加机器学习(ML)和人工智能(AI)等高级功能层。ML将工作负载从云和数据中心卸载，在边缘直接提供分析和可执行洞察。智能方案从流式数据衍生可执行洞察，通过实时警报响应操作员和其他企业系统。云与边缘间闭环控制能力也受支持，可立即自动化资产或流程纠正动作。

具智能边缘能力的ML通过实战学习减轻计算负载。持续处理高频数据流和信息包，在最需要的边缘形成完整解决方案。这是边缘数据处理三步法：

• 摄入与丰富： 边缘处理第一阶段是数据摄入和丰富。此层清洗数据并通过解码、过滤、插值等准备处理。结合对齐高容量、多样性、高速度的流式视频、数字传感器、资产数据。是确保所有后续处理计算数据质量的基石。
• 复杂事件处理(CEP)： 智能通过CEP向清洗后流式数据提供模式检测和实时分析。此处通过基于规则算法衍生可执行洞察，并可采取行动。
• 机器学习引擎： 在边缘执行ML模型有挑战，因边缘设备算力和内存较低。合适CEP提供模型所需数据预后处理，模型大小、层数、执行所需内存经边缘准备常减少10倍以上。

边缘智能中，机器学习能解极复杂问题、甚至提供运营健康性能预测。某些环境下，现场级高级分析和ML救命不夸张。

离线边缘智能

许多情况组织不愿信任发送设备数据到云或互联网，边缘智能使保留处理能力和ML、失去云连接需求成为可能。组织可收获先进深度数据处理红利，无安全风险和带宽、处理、存储成本。

转向边缘智能组织可期待何收益？

• 数据大幅减少。 分析移至边缘，网络推送数据量大幅下降。降低数据存储和处理成本，释放IT和OT人员处理更复杂问题。
• 更好实时洞察。 计算贴近数据源，边缘化ML能检测新兴模式、在故障成全面危机前即时响应。
• 全员预测性维护。 边缘系统能处理所有机器数据，预测全运营设备维护需求，不只大幅削减维护规划时间，还防因延迟保养造成事故。
• 提升良率。 用户通过快速检测解决亚优性能、用运营360度视角提高生产力减少停机。

边缘智能通过让实时分析更容易、提升运营效率降低数据处理存储成本，变革物联网市场。

智能边缘解决方案能执行许多功能，卸载操作员和数据消费者人工负担。理想方案不仅智能聚合排序数据，还能检测资产或流程故障。

如您所见，智能边缘计算除ML能力外，提供实时关键可执行洞察，助组织攻克根本挑战、打开高级分析大门。基础层面，确保所有设备按您选择的物联网网络协议通信(ModBus、OPCUA等)，同时边缘处理高级数据无延迟卡顿。并能改善决策，因您总拥有最新数据。

从简单到极复杂，边缘智能是您物联网项目成功的盟友。