所謂的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，就是讓物體變成配備傳感器的裝置，并連上網(wǎng)絡(luò)，讓裝置可以互相溝通，而未來的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)，將利用云計算、邊緣計算(edgecomputing)與霧計算(fogcomputing)等不同模式。
據(jù)Raconteur報導，對許多人來說，卡在電梯里可是最可怕的夢魘，不過有了物聯(lián)網(wǎng)或許可以解決這個問題;德國重工業(yè)制造商ThyssenKrupp在全球有超過100萬臺電梯，現(xiàn)在他們用物聯(lián)網(wǎng)算法來預測電梯何時可能故障，并提前進行預防措施。 ThyssenKrupp執(zhí)行官AndreasSchierenbeck表示，企業(yè)必須想辦法跟上21世紀的快速變遷，整合到工業(yè)領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，是一種具備智能與實用的方式，來解決這種挑戰(zhàn)。
要與超過100萬臺電梯連結(jié)，并進行分析，這需要大量的計算能力。ThyssenKrupp利用云端計算方式，也就是按量付費使用云端資源。
?不過除了云端計算之外，還有“邊緣計算”和霧計算;任何的物聯(lián)網(wǎng)計劃，都必須選擇對的方式。
邊緣計算是云端計算的相反，是在數(shù)據(jù)本身進行計算與儲存。這是使用本地的計算能力和儲存，來完成低階、低價值的任務(wù)，例如開啟某些裝置、或因為某些事件而送出警示。 I
DC統(tǒng)計，到2019年，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的信息中，有45%會在接近本地的地方進行計算與儲存。HPE技術(shù)長ColinI’Anson認為，如果要掌握工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的重大機會，光靠大型數(shù)據(jù)中心與云端是不夠的。
霧計算則是介于其中。其在邊緣進行計算，不過也在接近終端使用者的地方整合當?shù)刭Y源。各種裝置變成單一網(wǎng)關(guān)，使用連結(jié)到云端的分布式節(jié)點，必要時可以傳收資料并使用額外的計算資源。
云計算、邊緣計算與霧計算各有其利弊。害蟲防治公司RentokilInitial目前利用霧計算來連結(jié)其捕鼠器，如果裝置必須清空、或需要處理，就會發(fā)送警示給技術(shù)人員。
不管是哪一種計算，資安仍是大家關(guān)注的議題。邊緣計算只會透過網(wǎng)絡(luò)傳送必要的信息，不過如果需要更強計算能力的裝置來處理更多計算，就要耗費更高成本。霧計算是在其中取得平衡，不過如果要部署更多中介的計算，管理起來就變得更麻煩。
這三種計算方式并非互相排斥，而是要依據(jù)不同的情況使用不同的方法。
例如，智能程序的照明計劃需要集中式的系統(tǒng)，而煉油廠可能需要在不同的流程中部屬許多邊緣計算，然后整個煉油廠需要一個集中化的云端數(shù)字化身(DigitalTwin)。每臺火車上可能都需要邊緣計算能力，但是如果要針對鐵路進行預測性的維護，可能就要整合云端統(tǒng)。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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