更新时间：2021年1月21日
以下是我们将在制造中的云计算中涵盖的内容：
云计算正在加深其在制造业中的存在，因为制造商和OEM越来越依赖数据来指导他们的决定。数据收集本身比工厂地板上的异常变得更加预期。在Io连接的工业机械，操作员接口，供应商数据，需求预测和一系列其他数据流之间，许多企业发现自己淹没了更多的数据，而不是他们知道如何利用。甚至一流企业的数据使用量平均在50%左右对于决策，落后者仅击中30％。
利用收集到的数据的一个主要限制因素是，它可以从如此庞大的数据块中分析并获得意义。许多公司可能已经安装了数据收集设备，他们的分析之旅开始于内部数据科学家在内部机器上，但很快就变得不堪重负。数据存储、数据备份、离线备份、数据安全，在硬件之上有效而快速地使用机器学习技术来获得最深入和准确的见解——这些东西在时间和金钱上都能迅速累积。
这就是云擅长的地方。云提供实际上无限的数据存储，分数是内部存储费用。尽管存在（现在侵蚀）普遍的信念，但具有信誉良好的云提供商留下的数据涉及伤害，而不是在内部服务器上。因为它是整个商业模式的主要因素，而不是在大多数企业中添加或抛开使用内部数据存储，云平台往往具有比将实现的更复杂的存储和更深的保护由大多数企业在现场。云提供商同意维持某种程度的安全性，留意任何已知的安全风险，因为它们的发展，许多人可以防止企业免受数据泄露的可能性。在物理安全方面，云提供商倾向于保持更高的冗余（包括在火灾，洪水或其他自然或人为或人造灾害的其他设施中的场外副本），因此显着降低了数据损失的风险。
至于计算能力，使用云共享硬件资源可以为企业提供比内部机器更高的计算能力。制造商能够通过互联网与他人共享资源来访问极其昂贵的硬件。这样就可以对大量数据进行深度分析，甚至使用复杂的机器学习技术，而不会因为硬件速度慢而影响决策。与购买(和维护)运行时间更长且易于使用的内部设备相比，云计算通常花费很少。
尽管我们将在本文的后面部分更深入地讨论它的所有好处，但仍有一个重要的问题需要回答:什么是云?这个问题仍然萦绕在许多人的脑海中，他们可能有一个模糊的概念，但没有看到它被阐明。让我们准确地定义云的含义，特别是在制造环境中。
云计算是一种按需访问计算机资源的方法，无需主动管理这些资源。访问通常是通过互联网。云计算提供的资源类型包括计算能力和数据存储。就像拥有几乎无限的硬盘,gpu和cpu,,都是维护良好的和最新的价格低,可以从几乎任何地方访问安全和正常运行时间比本地机器,所有没有雇佣额外的It员工,购买任何设备,或改变任何基础设施业务规模。
简而言之，云计算是关于获得对外顶级计算机资源的访问以获得合理的成本。商业模式为云提供商工作，因为他们在高科技产品上增加了ROI，他们可以有效地服务的越多。基本上，每个人都赢了。
云计算沿着边缘计算。云计算可以采取高频数据，收集它的长期商店 - 远远超过现场现实可行的。然后，它能够深入分析这种数据，这对于边缘计算场景来说是过于资产的。技术的组合为数据LED的实时决策以及长期的战略分析和决策。
要了解Edge Computing，它有助于思考IOT解决方案，通常具有三个组件：
通过云计算，您可以将洞察和操作组件从制造工厂内部转移到另一个位置的更强大的硬件上，通常是通过互联网，但有时是通过卫星或其他传输方法。换句话说，您可以将数据发送出去进行存储或分析，以便在以后根据从中得到的见解采取行动。
云计算平台是提供云计算服务的解决方案。最着名的云平台之一是Amazon Web服务（AWS）。
云计算平台处理工作负载，这些工作负载太密集，耗时，或（在某些情况下）使用现场设备进行敏感。在优势计算场景中，可以通过边缘计算设备分析高频机数据，以导出实时洞察力，可以在类似于检测到的安全危险的机器立即关闭机器时采取行动 - 而云计算可以处理完整的流对于边缘系统的负担来说是过大的数据，允许存储和更深入的见解，然后可以将其传递到制造系统中，甚至可以甚至驱动从边缘设备产生的响应。
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许多人知道通过云显示的经济实惠的数据存储解决方案。您可能不知道的是灵活性，真理，定制和先进的分析福利云平台为桌面带来了制造商和OEM。
从原始设备制造商开始，从数据收集开始，构建能够承受工厂车间恶劣环境的优化设备或工业物联网硬件。在本例中，数据收集过程主要关注机器在特定环境中的执行情况。工业云提供了一个平台，可以从企业出售的任何和所有支持物联网的设备中收集机器数据，而不会耗尽空间。
云作为聚合这些大数据集的平台，并开发高级算法以分析它们。作为OEM，您可以选择使用Insight开发远程维修计划，或数据AS-Service软件包，以帮助最终用户优化其设备的使用。再次，成本蔓延到图片中。
与永不耗尽空间的云解决方案相关的成本大大低于操作单个本地存储设施的成本。购买高性能的本地存储系统可能需要10万美元，这还不包括维护系统的经常性费用。另一方面，云订阅计划的成本要低很多倍，而且没有升级和进一步增强带来的开销。
为制造业而建造的云平台带来了每个OEM的两个世界。这些包括无限存储空间和用于聚合数据，远程机器监控的高性能平台，并且您的企业可能需要您的企业。
从制造商的角度来看，该云提供无限的数据存储，用于跟踪生产历史，远程获取可见性，以及建立先进的算法以在发生之前检测机器故障。
除以上优点外，厂家还会体会到以下优点:
制造业活动根据客户需求波动。这些波动意味着灵活的存储和计算系统是必需的，以确保最佳数据收集，分析和操作。云平台在为商店地板添加更多的生产能力时为您提供此资源灵活性。它还为您打算数字化的多个设施提供集中存储位置。
数字化带来了网络安全威胁，可能导致停机和数据盗窃。一个构建良好的云平台集成了企业级安全管理系统的使用，以保护您的数据并减少安全威胁。
数据收集和管理系统几乎是绝对可靠的，但不是完全可靠的。因此，当发生导致数据丢失的错误或事件时，重要的是要有备份和恢复解决方案。有了正确的云平台，您的机器数据就会保持安全，不会完全丢失数据。
云计算的一个特征是升级和新功能作为包的一部分。这包括以每种技术升级的新应用程序，安全证书和通信协议，无需额外费用。
许多云服务提供商未能提及的是使用新技术的学习曲线。要快速开始并获得工业云的好处，可能需要客户支持。寻找不仅拥有所需技术的供应商，而且可以帮助您成功实现云计算策略。
我们有一个完整的文章制造业云计算与边缘计算的差异，所以我们将保持这么短。
云和边缘是两个不同的技术，但由于它们的偏移优势，它们通常被串联使用。在关系的核心，边缘计算过程并采取对时间敏感的数据的动作，而云计算在不需要及时行动的集中位置聚集数据。
在一个完整的工业物联网基础设施中，制造商既可以使用边缘技术进行实时数据收集、预测分析和自主决策，也可以使用云技术进行汇总数据分析、基准测试和趋势分析。
这些福利和缺点继续：
我们知道工业IOT的重点是将先进的分析应用于大量的机器数据，所有目的是减少计划生计划的停机时间，降低机器维护的总成本，并利用机器学习能力来推动持续改进举措。云已经有助于这种大规模的数据采集，转移和分析。
虽然边缘计算和分析通过减少机器与数据处理之间的物理距离来实现数据LED决策，以新的速度和实时精度，但云计算仍然保持长期存储的稳定位置深度分析。对于从许多来源获取数据的公司，云有助于：
所有这些现实，当通过云计算处理时，允许制造商降低成本并提高效率。云计算使得甚至具有相同价值的小型运行制造，大规模生产将会体验。使用云计算，所有这些都可以提供无需内部维护或管理设备管理。
当需要深入了解时，云计算是制造商应该考虑的解决方案。利用人工智能和机器学习算法来可视化、诊断和预测问题是一个更容易实现的目标，有了可负担的、可扩展的计算资源可用。预测性洞察力使团队能够创建长期战略，这些战略可以随着数据的变化而变化，当数据开始指向不同的解决方案时，也可以快速转向。大型历史数据库的长期存储意味着，当出现不可预见的分析机会时，您的团队永远不必担心丢失关键的数据源。
由于云计算的潜力，特别是当与边缘计算结合在一起时，工业制造业正处于一场革命的边缘。结合新一代智能物联网边缘设备，云计算应用将在未来几十年彻底改变制造业，以推动更高的效率和生产率，同时控制成本。
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