在风能产业迅猛发展的同时，如何确保价值动辄数亿元的风电机组能够在长达二十年的设计寿命周期内平稳安全运行日益成为新挑战。
以滚动轴承为例，由于制造缺陷、安装不当以及磨损等原因，滚动轴承问题成为风电机组最常见的故障，一旦发生故障，将加大机组震动，甚至造成抱轴卡死等故障。
“我们的在线振动监测系统可以及时检测到发电机组轴承内圈故障并发出报警。”11月30日，观为监测技术无锡股份有限公司市场部魏立国指着眼前的一台风电机组告诉中国工业报记者，该公司能够为各种类型的风机提供针对性的解决方案，最大程度地帮助用户提高机组的可靠性。
作为风电运维领域的专业厂商，该公司开发出了技术领先的设备健康监测和智能预警与诊断分析系统，建立了工业大数据服务平台，提供全生命周期设备健康预警和诊断分析服务。该公司还在智慧城市等领域有所布局。这都离不开数字化转型大潮下的边缘计算。
转型亟须新技术支撑
边缘计算的发展与全球产业变革密不可分。当前，全球数字化革命正在引领新一轮产业变革，行业数字化转型的浪潮正孕育兴起。这一波浪潮的显著特点是将“物”纳入智能互联，借助OT（OperationTechnology）与ICT（In鄄formationandCommunicationTech鄄nology）技术的深度协作与融合。
“全球制造业的变革呼唤新技术的深化应用。”边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化所所长于海斌11月30日告诉中国工业报记者，中国在“十三五”规划中提出的两化融合、中国制造2025等国家战略，对ICT与OT的融合提出了迫切的需求，作为ICT与OT融合的支撑与使能技术，边缘计算产业也将进入重要机遇期。
在他看来，OT与ICT技术的深度融合将大幅提升行业自动化水平，满足用户个性化的产品与服务需求，推动从产品向服务运营全生命周期转型，触发产品服务及商业模式创新，并对价值链、供应链及生态系统带来长远深刻的影响。“工业自动化技术体系将从分层架构、信息孤岛向物联网、云计算、大数据分析架构演进。而边缘计算将是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。”
从航空业的预测性维护、公共事业领域的电梯智能运营、能源行业的智能抄表和物流行业的全流程跟踪等行业数字化应用中，可以深刻感受到：“物”的智能互联将无所不在，制造、能源、公共事业、交通、健康、农业等行业都将受到影响并发生深刻改变。
“当前以中国制造2025、北美的工业互联网和欧洲的工业4.0为代表的产业规划与实施正是这一趋势的直接体现。”于海斌说。而据咨询公司IDC统计，到2020年全球将有超过500亿的终端与设备联网。未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
边缘计算使能转型
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供智能互联服务，满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算与云计算互相协同，共同使能行业数字化转型。
在边缘计算产业联盟副理事长、华为网络研发部总裁刘少伟看来，云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥特长。边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。
此外，两者还存在紧密的互动协同关系。边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集单元，可以更好地支撑云端应用的大数据分析；反之，云计算通过大数据分析优化输出的业务规则也可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则进行业务执行的优化处理。
伴随行业数字化转型进程的不断深入，在技术与商业的双重驱动下，边缘计算产业将持续走向纵深。在边缘计算产业联盟副理事长、英特尔公司物联网事业部中国区总经理陈伟看来，边缘计算产业可以分为联接、智能、自治三个发展阶段。
联接是主要实现终端及设备的海量、异构与实时的联接，网络自动部署与运维，并保证联接的安全、可靠与互操作性。典型应用如远程自动抄表，电表数量达百万、千万级。
而边缘侧引入数据分析与业务自动处理能力，智能化地执行本地业务逻辑，大幅提升效率，降低成本。典型应用如电梯的预测性维护，通过电梯故障的自诊断和预警，大幅减少人工例行巡检的成本。
在人工智能等新技术使能下，边缘智能将得到进一步发展。边缘计算不但可以自主进行业务逻辑分析与计算，且可以动态实时地自我优化、调整执行策略，如无人工厂等。
中国工业报记者采访获悉，边缘计算已有多个行业应用。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。华为公司推出的电梯物联网、照明物联网和电力物联网方案都是边缘计算在行业的典型应用。
以电力物联网为例，华为电力物联网解决方案使用边缘计算网关对电表数据进行实时采集并上传，实现数据采集和控制的自动化和智能化，有效提高抄表的准确度和工作效率；实时进行远程控制和故障诊断，分析电力线路损失，及时发现因窃电导致的损失；还可以对配电设备，例如变压器以及线路的运行状态有直观清晰地了解，可以及时发现电网存在的隐患。
五大挑战并存
然而，在行业数字化转型的趋势下，智能互联的网络边缘侧面临诸多挑战。11月30日在京发布的《边缘计算产业联盟白皮书》从五方面阐释了这一点。
一是联接的海量与异构。网络是系统互联与数据聚合传输的基石。伴随联接设备数量的剧增，网络运维管理、灵活扩展和可靠性保障面临巨大挑战。同时，工业现场长期以来存在大量异构的总线联接，多种制式的工业以太网并存，如何兼容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现实问题。
二是业务的实时性。工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内。如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，难以满足业务的实时性要求。
三是业务的智能性。业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动业务走向智能，边缘侧智能能够带来显著的效率与成本优势。以预测性维护为代表的智能化应用场景正推动行业向新的服务模式与商业模式转型。
四是业务数据聚合和互操作性。统一数据联接和数据聚合是业务智能的基础，面对当前工业现场存在的多样化与异构的技术和标准，离不开跨厂商、跨领域的数据集成与互操作。
五是安全和隐私保护。安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端防护。网络边缘侧由于更贴近万物互联的设备，访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性，大量生产或人身隐私数据的保护也是安全领域需要重点关注的内容。
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