目边缘计算行业应用场景丰富，产业价值突出。一方面支撑行业商业模式创新，实现从产品向服务的价值延伸；另一方面支撑实现产品和服务的定制化与智能化。预测性维护、能效管理、智能制造是比较典型的行业应用场景。

1　预测性维护

传统的维护方式主要是事后维护和预防性维护，事后维护会导致业务中断，预防性维护采用人工例行检修，导致维护成本大幅度上升，以梯联网为例，全球有超过1500万部电梯在网运行，电梯维保和售后服务正成为电梯行业的“新蓝海”，越来越多的电梯厂商转向整合产业链、依靠维保服务增加企业收入，但电梯通过事后维护和预防性维护的成本很高，且首次维护成功率低于20%。为实现商业模式创新，电梯厂商必须通过数字化改造提升运维效率、降低运维成本。通过引入边缘计算，可以助力电梯厂商从传统的预防性维护升级到新一代实时预测性维护，从而实现产品向服务的价值延伸：

预测性维护，降低维护成本

以电梯为例，基于电梯内大量的传感器，可以对电梯运行状态实时感知。通过本地的边缘计算融合网关可以提供数据分析能力，第一时间发现设备潜在故障。同时提供本地存活，一旦与云端联接故障，数据可以本地保存，联接恢复后，本地收敛数据自动同步到云端，确保云端可以对每部电梯形成完整视图。

同时采用预测性维护可以减少维护工作量，降低劳动强度；提高设备的可靠性，延长设备的使用寿命；提高设备的利用率，减少维修费用，从而降低维护成本，提高企业的综合竞争力。

安全保障

提供覆盖终端、网关芯片、网关OS、网络、数据的多重安全保护。

产品向服务的延伸

可以帮助电梯厂家研发改善产品质量、售后提升服务满意度；可以开放给楼宇物业等，帮助提供紧急救援等服务；可以为广告厂商等提供媒资传播平台。

典型行业应用场景：电梯、特种车、数控机床、二次供水设备、能源预测性维护等。

2　能效管理

随着世界经济的发展，发展需求与能源制约的矛盾愈加明显，能耗水平反映了一个国家或地区的经济发展水平和生活质量，在能源需求日趋紧张的情况下，如何实现建筑能耗量化管理以及效果评估，降低建筑物（包括空调、路灯照明、办公设备等）运行过程中所消耗的能量，从而降低运行成本，同时提高用户使用满意度，满足各大企业从提供产品向提供服务转型，成为各大企业或组织机构最为关注的问题。以路灯为例，世界80%的路灯厂商都准备向智能路灯转型，通过智能路灯节能减排，相关国家和国际组织也逐步在法律中明确建设绿色节能标准，如全球气候组织呼吁十年完成全球路灯智能化改造、实现能耗减半。

照明、制冷、电器的过度无序使用，造成电能的大量浪费，传统的人工控制的方式无法根据实际环境的需求实时有序地控制照明及制冷系统，造成即使没有人也灯常亮、空调常开的情况，无谓的浪费大量的能源，迫切需要边缘计算根据实际环境和能效控制策略进行实时有序控制，实现精细化管理，并定期与云端同步。

通过引入边缘计算，能够为能效管理带来以下提升：

更低的能源消耗

通过实时能效控制有效降低建筑能耗，节约能源方面的开支，据澳大利亚墨尔本项目客户提供的数据，楼宇能效解决方案部署后有效降低了能耗约60%。

更低的维护成本

实现能源信息采集自动化，节省人工采集费用，降低维护成本，智能路灯解决方案部署后有效降低了80%的维护成本。

更高的可靠性

多级可靠保证，控制计划和策略同步并存储在边缘侧，在云端控制出现异常的时候，保证正常工作和管理，同时边缘侧能够实时监测路灯、开关、空调等采集设备的状态，进行可预测性维护，在设备可能出现故障时实时进行策略调整。

典型行业应用场景：楼宇能效管理、智能路灯等。

3　智能制造

随着消费者对产品需求的日益提高，产品的生命周期越来越短，小批量多批次，具有定制化需求的产品生产模式将一定程度替代大批量生产制造模式，先前制造体系严格的分层架构已经无法满足当前的制造需求（如图1所示），以某消费电子类产品的制造生产线为例，采用PLC+OPC的模式构建，由于订单种类增加，单批次数量减少，导致平均每周的切单转产耗时1~2天；新工艺升级每年至少3次、设备更替每年近百次，导致的控制逻辑/工序操作重置、接口配置耗时约5~12周，严重影响了新产品上线效率。另外制造智能化也是中国、美国、德国等世界主要制造大国未来10年的发展方向。以中国为例，到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生产周期缩短50%，不良品率降低50%，制造智能化首先需求加强制造业ICT系统和OT系统之间的灵活交互，显然先前的制造体系也无法支撑全面智能化。

图1 传统的制造体系分层架构

边缘计算能够推动智能制造的实现。如图2所示边缘计算在工业系统中的具体表现形式是工业CPS系统，该系统在底层通过工业服务适配器，将现场设备封装成web服务；在基础设施层，通过工业无线和工业SDN网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与MES等系统对接。工业CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化，旧的制造设备快速替换与新设备上线。

图2 引入边缘计算后的系统架构

通过引入边缘计算，能够为制造业带来以下提升：

设备灵活替换

通过web互操作接口进行工序重组，实现新设备的即插即用，实现损坏设备的快速替换。减少人力投入50%（取消了OPC配置工作，工作量下降一半），实施效率提升1倍。

生产计划灵活调整

通过生产节拍、物料供给方式的自动变化来适应每天多次的计划调整，消除多个型号的混线切单，物料路径切换导致的I/O配置时间损耗。

新工艺/新型号快速部署

通过web化的工艺模型的自适应调整消除新工艺部署带来的PLC（涉及数百个逻辑块、多达十几层嵌套判断逻辑）重编程、断电启停、数百个OPC变量修改重置的时间，新工艺部署时间缩短80%以上。

具体的行业化场景举例：软件定义的可重构制造系统。

摘自《自动化博览》2017年6月刊