边缘智能是您物联网成功的关键吗？

从简单到极其复杂，边缘智能都是您物联网项目成功的盟友。

数字化转型正在席卷各个行业，促使组织在其运营中安装音频、视频和振动传感器。然而，鉴于 30% 的物联网项目在概念验证阶段失败，因此在投资大规模物联网部署时保持谨慎是完全合理的。

物联网失败的主要原因之一是组织很少为所有这些设备生成的数据海啸做好准备。数据量给延迟和中央计算基础设施或云带来了压力，更不用说劳动力了。将小麦从谷壳中分离出来的工作——从即将发生的机器故障等可操作的洞察中获取日常维护数据——对于大多数组织来说都是令人生畏的。

另见： 边缘现在是行动的中心

进入边缘计算。边缘计算有望成为现状，涉及在本地处理数据到数据创建点。 Gartner 预测，到 2025 年，75% 的企业生成数据将在云之外创建和处理；今天，大约是 10%。组织开始实施边缘计算，以弥补与将大量数据从集中式数据中心传输到云端相关的延迟和带宽成本。

尽管边缘计算解决方案种类繁多。许多解决方案缺乏理解收集数据的方法。 OT 人员收到这些数据后，通常不知道如何处理或如何分析数据以提高运营效率。通常需要进一步处理，通常来自云端。然而，智能边缘计算平台增加了应对这些挑战的基础性进步，无需云连接即可实现强大的分析。

边缘 智能 ：为了更智能、更敏捷的物联网

边缘智能建立在边缘计算平台中常见的典型数据摄取功能之上，具有机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等高级功能层。ML 通过立即提供分析和可操作的洞察力，将工作负载从云和数据中心中解脱出来。边缘。智能解决方案从流数据中获得可操作的洞察力，并通过向运营商和其他企业系统发出实时警报来响应它。还支持云和边缘之间的闭环控制功能，以立即自动对资产或流程采取纠正措施。

具有智能边缘功能的 ML 通过实际学习来减少计算负载。它持续处理高频数据流和信息包，在您最需要的边缘形成完整的解决方案。以下是边缘数据处理的三点方法：

• 摄取和充实： 边缘处理的第一阶段是数据摄取和丰富。该层清理数据并准备通过解码、过滤、插值等进行处理。它结合并调整了流视频、数字传感器和资产数据的大量、种类和速度。它是确保所有额外处理和计算的数据质量的基石。
• 复杂事件处理 (CEP)： 通过 CEP 为已清理的流式数据提供模式检测和实时分析，从而提供情报。在这里，可以通过基于规则的算法得出可行的见解，并且可以采取行动。
• 机器学习引擎： 在边缘执行机器学习模型可能是一个挑战，因为边缘设备的计算能力和内存较低。适当的 CEP 提供模型所需的数据预处理和后处理，因此在为边缘做好准备后，执行所需的模型大小、层和内存通常减少 10 倍或更多。

在边缘智能方面，机器学习可以解决非常复杂的问题，甚至可以预测运行状况和运行性能。在某些环境中，可以毫不夸张地说，站点级别的高级分析和 ML 可以挽救生命。

边缘智能离线

在很多情况下，组织可能不想信任将设备数据发送到云或互联网，而边缘智能可以保持处理能力和 ML，同时无需连接到云。您的组织可以从先进的深度数据处理中获益，而无需承担带宽、处理和存储方面的安全风险和成本。

在过渡到边缘智能后，您的组织可以期望看到哪些好处？

• 大量减少数据。 当分析转移到边缘时，通过网络推送的数据量会大幅减少。这降低了数据存储和数据处理成本，同时还让 IT 和 OT 人员腾出时间来处理更复杂的问题。
• 更好的实时洞察力。 通过将计算保持在数据源附近，先进的机器学习可以检测新出现的模式并在故障成为全面危机之前立即做出响应。
• 面向所有人的预测性维护。 由于基于边缘的系统可以处理所有传入的机器数据，因此它可以预测运行中所有设备的维护需求，不仅大大缩短了计划维护活动所需的时间，而且还可以防止因维护延迟而导致的事故。
• 提高产量。 用户可以通过快速检测和解决次优性能来提高生产力并减少停机时间，通过 360 度操作视图提供更好的性能。

通过改变物联网市场，边缘智能使实时分析变得更容易，从而提高运营效率，同时降低处理和存储数据的成本。

智能边缘解决方案可以执行许多功能，从而减轻运营商和数据消费者的手动负担。理想情况下，您需要的解决方案不仅能够智能地聚合和排序数据，而且能够检测资产或流程何时出现故障。

如您所见，除了机器学习功能之外，智能边缘计算还提供了重要的、可操作的实时洞察，帮助组织克服一些基本挑战并打开高级分析的大门。从根本上说，它们确保您的所有设备都在您选择的 IoT 网络协议（ModBus、OPCUA 等）中进行通信，同时还在边缘处理高级数据，而不会出现延迟问题。而且，它们可以改善您的决策，因为您将始终拥有最新的数据。

从简单到极其复杂，边缘智能都是您物联网项目成功的盟友。