随着制造技术继续以越来越快的速度发展，自动化、通信和基础设施方面的新工具和实践正在显现。雾计算就是这样一种策略，它建立在云计算和边缘计算等现有概念的基础上，帮助设施更有效地使用和管理数据，同时在广泛的指标截面上产生效益。在这篇文章中，我们将探讨什么是雾计算，以及物联网中的雾计算如何帮助推动制造效率的提高。
什么是雾计算?
雾计算与云计算相似，因为它利用了连接设备的分布式网络的处理能力和通信优势，以及分析架构来理解由传感器收集的大量数据工业物联网(IIoT)．
“雾计算”这个名字源于这样一个想法:雾只是一种存在于更接近地面的云。在这种情况下，工业雾计算增强了云的功能和好处——庞大的、相互连接的服务器和存储介质网络构成了我们使用的许多日常技术的主干——使一些流程更接近“地面”，换句话说，传感器、执行器和其他设备组成了数据来源，用于提高从维护到实现等工业流程的效率、有效性和准确性。
对于那些熟悉边缘计算的人来说，这个概念可能听起来很熟悉。这样想是正确的，因为这两种实践都使处理、分析和决策更接近数据来源，而不是在第三方云中。然而，两者之间的区别确实存在，在本文的后面，我们将探讨它们。
雾计算在工业物联网和制造业中的作用
雾计算将为迫切希望实现工业物联网和连接设备的全部潜力的制造商发挥关键作用，帮助处理和分析从这些设备收集的大量数据，为维护和生产决策提供更多可操作的信息。通过雾节点层的数据流，工厂之间的联系可以更加紧密。这些雾节点可以存在于工业物联网层次结构的较低或较高的部分，每个节点为其关联的位置和过程提供自己独特的应用程序。
雾节点和雾计算物联网分析的一些用例示例包括:
- 基于关键工艺参数对设备停机进行实时自动化决策，消除了将数据发送到成熟云平台的延迟
- 生产线可视化
- 设备状态监控与接近零延迟
- 基于实时数据的实时生产微调和调整
通过许多这些用例的共同主线是，雾计算几乎消除了与从云传输数据有关的任何延迟，而不是使用本地雾节点进行处理和分析，以尽可能接近实时的方式生成可操作的数据。
雾计算的好处
雾计算符合“SCALE”概念的所有标准，以及制造商希望从工业物联网投资中看到的一些主要指标和好处。SCALE涵盖了安全、认知、敏捷、延迟和效率，在这里，我们将详细研究雾计算是如何实现和促进这些目标的。
- 安全:通过将许多进程移动到更多的本地雾节点(而不是云中)，雾计算降低了安全威胁的可能性，这种安全威胁可能在计划外停机的情况下导致访问或连接的丢失。雾节点还可以作为防御机制，在有针对性的攻击时阻止传入的流量，保护数据源。
- 认知:雾节点大大提高了速度，减少了延迟，实现了近乎实时的分析和决策。此外，雾节点的处理能力可以在更本地的水平上实现自动化决策，以及有效的数字孪生支持，使工程师能够更准确地监控、预测和排除生产状况。
- 敏捷性:有了雾节点，工厂可以通过将溢出分配到闲置或未充分使用的设备，更有效地管理生产和数据收集波动。雾节点还将最终实现更高效的设施建设和舾装。
- 延迟:通过减少数据必须传输的数字“距离”，雾计算显著减少了延迟，并帮助设备实现实时分析和决策的承诺。从自动化到维护决策等等，雾计算实现了制造商所期望的效率4.0行业技术。
- 效率:雾计算实现了不同类型设备之间的通信，而不考虑制造商或流程，从而提高了基础设施、带宽和容量使用的效率。通过促进以前可能难以或不可能实现的互操作性，雾计算降低了成本，并允许更有效地使用技术。
雾计算与边缘计算
如前所述，雾计算和边缘计算在概念和实现方面有许多表面上的相似之处，即它们使分析过程更接近数据收集点。雾计算提供了额外的好处，它不仅仅是将分析在分层过程中“向下”(或“向南”)移动，而是使雾节点在过程中类似级别的设备和数据点之间实现“东/西”通信，促进跨资源的通信和效率，并充当边缘和云之间的中介。
雾计算和预测性维护
雾计算可以在帮助中发挥关键作用预见性维护充分发挥其潜力，并利用上述SCALE效益。具体来说，雾计算通过以下方法促进预测性维护:
- 利用真正的实时数据
- 支持自动警报和决策制定
- 使处理和分析更接近IIoT传感器
- 提供最大限度的通知，即使是计划外的设备关闭
- 帮助确保最有效地分配人员和更换部件
随着工业物联网的不断扩展和发展，随着越来越多的数据被收集，像雾计算这样的概念将变得至关重要打造智慧工厂．减少延迟和提高决策自动化是提高制造设施效率的最有效方法之一，雾计算已经准备好在这些领域产生影响。
