2019年，工业物联网(IIoT)和工业边缘计算均需依赖可预测的电力

  Vincenzo Salmeri

我们正在见证工业实体基础设施和工业资产管理方法的转型。根据IHS Markit的数据，为制造业提供支持的云计算/边缘计算分析应用规模预计在2020年前会翻番，到2030年，物联网 (IoT) 设备的已装机业务规模预计将超过1200亿。

工业边缘计算应用      

2019年，诸如人工智能、增强现实和视频分析等技术的影响力会扩大，而且随着 “工业边缘计算” 应用越来越深入人心，还有助于推动这些转型发生（工业边缘计算可以通过持续可用的现场数据与分析来丰富工业自动化的内涵，驱动运营效率和效力的提升）。

随着这些技术的快速兴起，它们的商业价值也会以多种方式展示出来：

人工智能(AI)      

AI是一组经过定义的规则、情报和信息的集合。例如，当汇集来自不同来源的数据时，人工智能可以标记出与整体趋势不符的信息，判断是否存在风险或节约机会。这些工具可以持续性地分析数据，并根据数据提供决策或行动建议。算法的组织方式决定了AI算法的数据处理量越大，它学到的东西就越多，也就越准确。这些算法有助于对行业资产进行预测性维护，从而在增加生产正常运行时间的同时，显著降低设备支持成本。

增强现实(AR)      

使用AR技术维护实体资产和培训新员工只是AR提高工作和生产效率的两个例子而已。例如，因为可视化软件与实时数据的紧密集成，所以新入行的员工只需要非常少量的培训就可以上岗。这些数字化工具的存在，使得专业领域知识的维护与保存变得容易，通过捕捉有经验的员工解决问题的方法，让继任者即使在前任员工离开之后也能够承袭前任的智慧。

视频分析      

集成视频分析(IVA)的影响力可覆盖包括工厂在内的各种环境中涉及到的工业边缘计算应用。以制造业为例，视频分析应用可以帮助提高产出，降低能耗并且提升总体产品质量。高分辨率视频摄像头在这个过程中是主要促成因素，它的用处在于提供可显著促进实时决策水平的详细信息。支持此类应用的软件会推动相应的硬件需求，而这些需求又参与构成了微型数据中心适用的规范；对微型数据中心来说，IT服务器处理能力和存储设备最好与电力、制冷、不间断电源(UPS)和远程监控绑定，从而为集成视频分析应用提供一个可靠的、可预测且安全的运行环境。

支持工业物联网的配电保护技术      

这些技术之所以能够控制各个工业应用性能，达到业主的投资回报预期，是因为它们有一个共同点，那就是拥有一个能够支持24x7全天候供电的配电保护基础设施。因为所有计算机都是靠电力驱动的，因此负责发电、输电和配电的电力基础设施的稳定性直接影响到业务的连续性。即使是最简单的设备也配备了微处理器，而随着设备智能程度的提升，行业对于清洁能源以及为这种增强的互联性提供支持的电力基础设施的需求也水涨船高。在互联互通的环境中，实时决策将成为一种常态，系统故障不可容忍。

一个能以保证网络安全的方式提供正常运行时间的配电系统，是构成工业物联网和工业边缘计算框架的必需组件。如欲了解更多关于配电系统如何支持和帮助强化新一代IIoT解决方案的资料，请访问我们的施耐德电气工业业务连续性网站。

标签：人工智能、增强现实、关键电源、工业物联网工业边缘计算、工业边缘计算、微型数据中心、预测性维护、视频分析