全球制造业正在经历一场数字化转型的变革，物联网将所有生产线上的机器设备连接起来，用户可以在任何地方查看设备状态和生产进度，许多大型IT公司也针对推出了相关的服务，为移动用户提供实时的制造数据。
工业物联网主要是将生产设备、人和产品的数据采集到云端计算平台，再利用软件系统和机器学习技术进行分析和预测，以便于洞察更多隐藏的商业机会。不过，随着越来越多的设备连网和大量数据的传输，对网络和云系统产生了很大的压力。
为了解决网络拥堵的问题，一些IT公司开始推出边缘计算产品，并得到了工业用户的广泛使用。边缘计算允许物联网设备生成的数据在更接近创建的位置处理，而不是通过长路径发送到数据中心或云，从而减轻了网络带宽的负荷，同时也提升了现场数据处理的及时性。
究竟什么是边缘计算？
边缘计算可以看作是一种微型的数据中心，它可以在本地处理或存储关键数据，并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储。可以说边缘计算是将云的能力扩展到工业现场，通过本地的计算设备将数据进行采集、清洗、整理等处理，然后再传输到云端。
在大多数情况下，大部份的数据信息都将存在于云中，而边缘设备作为云计算的补充，大大提升了物联网设备连接到云的效率。边缘计算在本地对数据进行分类，因此其中一些数据在本地处理，从而减少了到中央存储的容量。通常IoT设备将数据传输到本地计算设备，数据先在边缘处理，然后其部分被发送到公司数据中心。
边缘计算可减少网络的延迟性，因为数据无需通过网络传输到数据中心或云进行处理。这对于一些时间要求比较高的行业特别重要，例如制造业中，毫秒级延迟都可能无法维持机器的正常运行，工业自动化生产线需要实时数据采集和即刻的反馈处理。
