伺服驱动 IC694MDL310 传感器 调试方便IC200MDL743IC200TBX023IC693ALG220IC200CBL120IC200MDL750IC200ALG327IC693ALG221IC200UAL004IC200CBL655IC200MDD841IC693ALG222IC200UAA003IC200CHS001IC200ALG240IC693ALG223IC200MDL636IC200CBL602IC200MDD843IC693ALG390IC200MDL331IC200CHS015IC200MDD840IC693ALG391IC200CBL002IC200CBL635IC200TBX114IC693ALG392IC200TBX520IC200CBL615IC200ALG261IC693ALG442IC200CBL105IC200UAL006IC200TBX040IC693APU300IC200BEM103IC200MDL742IC200TBX010IC693APU305IC200CBL110IC200UDD040IC200ACC415IC693BEM331IC200CBL001IC200MDL740IC200ACC414IC693CHS393IC200TBX440IC200CHS002IC200UEX009IC693CHS399IC200UAR014IC200CBL555IC200CPUE05IC693CMM301IC200MDL632IC200CBL605IC200MDD844IC693CMM302IC200MDL329IC200UDD110IC200ACC405IC693CMM311IC200MDL244IC200MDL730IC200SET001IC693CMM321IC200BEM003IC200CBL600IC200ALG262IC693CPU313IC200MDL635IC200CBL510IC200ALG230IC693CPU323IC200MDL243IC200CBL545IC200UER508IC693CPU331IC200MDL330IC200CBL550IC200UEO116IC693CPU340IC200ALG432IC200UAR028IC200TBX014IC693CPU341IC200TBX364IC200CBL525IC200UEX010IC693CPU350IC200MDL241IC200MDL741IC200KIT001IC693CPU351IC200TBX464IC200UAL005IC200ALG265IC693CPU352IC200TBX223IC200CBL520IC200GBI001IC693CPU360IC200BEM002IC200MDL650IC200ACC404IC693CPU363IC200ALG630IC200UAA007IC200ACC403IC693CPU364IC200TBX264IC200MDL643IC200ACC312IC693CPU374IC200UDR020IC200CBL601IC200ETM001IC693MDL340IC200BEM104IC200CBL500IC200UER008IC693MDL654IC200TBX240IC200CHS012IC200TBX020IC693MDL655IC200MDL240IC200CBL230IC200MDD842IC693MDL734IC200TBX540IC200CBL501IC200PWR202IC693MDL742IC200TBX214伺服驱动 IC694MDL310 传感器 调试方便本文图片来源：艾默生为了帮助企业快速可靠地构建边缘解决方案，工业自动化的设计人员可以利用经过验证的软、硬件平台来改进操作。
长期以来，与为消费品领域开发的技术相比，制造业领域一直被认为是落后的，这已经不是什么秘密了。
在很大程度上，这种模式是有意为之，因为工业应用所需要的、经过验证的关键任务自动化和控制性能，要比典型消费者所优先考虑的便利性和功能更重要。
边缘计算和其它在边缘应用的先进自动化功能，正为制造企业的数字化转型添砖加瓦。
近年来，用户越来越意识到可用的自动化软、硬件种类越来越多。
虽然不断发展的技术和更灵活的架构通常使设计师更容易将数字化转型应用于现有和新的运营技术（OT）控制和监控系统，但选择太多有时并不是好事，会导致一次性、不可重复的实施。
终用户、原始设备制造商（OEM）及其系统集成商支持团队正在探索生产制造现场和设备的边缘应用机会，并提出以下问题：■ 边缘技术和工业物联网（IIoT）对实际收益意味着什么？■ 如何开始更新老旧系统并推出新项目，同时确保为未来的投资和工作做好准备？■ 考虑到信息技术（IT）必要的连接量，解决网络安全问题的佳方式是什么？了解边缘自动化可以实现什么功能，并开发出合理的数字化转型方法，是回答这些问题的步。
01 工业边缘计算的优势工业边缘应用变得越来越普遍，不是因为它们时髦，而是因为它们是访问数据所必需的。
用户认识到自动化系统数据的数量和价值，这些数据之前可能因物理隔离、缺乏集成和非数字化而成为数据孤岛。
边缘技术提供了解放这些数据的途径：访问数据，在本地提供见解，或在站点内或云中传输这些数据，以进行更广泛的分析，从而获得更多可操作的见解。
仅仅获取数据是不够的，分析对于深入了解如何提高效率、安全性和正常运行时间至关重要（图1）。
▲图1:艾默生为用户提供了灵活的方式来连接所有类型的边缘数据源，在内部实现IIoT和分析，并提供本地或远程可视化，同时还为未来预留边缘和云之间的连接。
02 日益丰富的工业边缘设备类型诸多不同的产品构成了工业边缘设备（如图2所示），包括：■ 智能传感器和更智能的现场网络设备；■ 网关和其它小型计算设备，可以安装在传统和现有系统之上；■ 可编程逻辑控制器（PLC），用于具有现代连接的确定性控制；■ 边缘控制器，结合边缘分析实现确定性控制；■ 工业PC，可以在边缘附近执行更广泛的通信和分析计算；■ 现场和远程/移动人机界面（HMI）；■ 软件平台，用于连接制造厂内的边缘设备和云以及两者之间的一切设备。
▲图2：丰富的自动化和边缘产品组合可以帮助开发人员专注于应用而不是集成，因此他们可以快速可靠地创建所有类型的解决方案。
对于自动化设计师来说，有时选择太多反而导致选择满足当前和未来需求的技术成为一项挑战。
03 为未来做好准备的工业自动化工业自动化设计人员的首要目标是提供安全有效的设备。
然而，访问设备中包含的丰富信息并根据这些信息采取行动变得同样重要，这意味着设计人员必须考虑超越传统的自动化元素。
有些用户可能还没有准备好完全投入到边缘设备的实施。
然而，从一开始就添加或内置可扩展的边缘技术是重要而实用的，这样系统可以在用户准备好后立即从IIoT受益优势。
当开发人员考察各种选择时，会发现在诸多供应商中，有些供应商只提供商业级、而不是工业级边缘技术。
不幸的是，将来自多个厂商的软、硬件组装成一个有凝聚力的系统往往需要大量的研究和测试工作，这会带来额外的风险。
创建自定义的边缘方案，面临的一些首要问题包括性能局限、缺乏可扩展性和未来支持的问题以及缺乏网络安全。
另一方面，考虑到自动化和边缘实施的可能用例数不胜数，如今没有人会不切实际地期望购买一个完全为特定需求量身定制的一体化软件包，只需点击几下就可以实现开箱即用。
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