边缘计算是一种相对于云计算提出的概念，可以理解为更接近理数据源的云计算，可以定义为边缘设备参与数据源与云计算之间的任何位置的计算形式。
在工业领域，一些控制场景对计算效率有严格的要求，数据传输到云计算可能不能满足高效实时的需求，同时考虑到工业现场有大量的异构总线连接，设备之间的通信标准不统一，需要在工业现场附近部署计算资源，即边缘计算技术。
目前，边缘计算将技术与工业互联网相结合，在许多工业场景中得到了一定的研究和应用。
1、故障诊断和缺陷检测：在所有数据分析场景中，故障诊断和缺陷检测往往更重要，边缘计算可以为其提供更方便的计算资源，因此这是目前应用最广泛的工业边缘计算场景之一。一般应用包括基于深度学习的轴承故障诊断、刀具磨损监测、生产线零件识别与缺陷检测、设备实施监测运行维护等。低延迟边缘计算的特点提高了诊断的响应速度和检测效率。
2、工厂园区安全监控：基于边缘计算的视频流处理也是工业领域的重要应用，如结构化视频数据分析，完成人员行为监控、设备状态监控、物料流通监控等任务，实现无人值守。
3、工业数据挖掘：边缘计算提供了大量的分布式计算节点，可以捕捉传感器和设备之间的异常和故障传输，获取故障相关信息，从而进行预测性维护
4、控制决策过程优化：以深度学习为代表的复杂优化方法也广泛应用于工业控制领域。边缘计算可以为这些应用程序提供基本的计算设施。例如，对于随机顺序的混沌生产场景，利用边缘智能构建多个智能系统，通过不同智能系统之间的行为交互提高自主决策能力，进而提高自适应性和鲁棒性。此外，基于5G和边缘计算的智能汽车柔性制造解决方案提高了制造过程中的感知、分析、决策和执行效率。
5、工业数据安全与隐私保护：随着工业互联网与更多技术的融合，大量设备数据需要与云交互，存在用户隐私数据泄露的问题。边缘计算在云和设备端之间提供多层次的计算资源，为工业应用的安全和隐私保护提供了更灵活的方法，如使用边缘节点加密和压缩收集数据，多点聚合，或直接将云计算下放到边缘端，减少不必要的数据上传。
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