边缘计算在各行各业的应用
1、制造
智能制造是从现代工厂常用的传感器中获取见解。
边缘计算可以减少等待时间，因此它可以实时应用通过数据分析获得的见解和实时行为，并更快地做出反应和改变制造过程，这可能与在过热之前关闭机器有关。
在工厂中，两个安装有传感器并连接到边缘设备的机器人可以执行相同的任务。边缘设备可以运行机器学习模型来预测其中一个机器人是否会失败。
当边缘设备检测到机器人可能发生故障时，它将触发阻止或延迟机器人操作的动作，以便工厂能够实时评估潜在的故障。
如果机器人能够自己处理数据，那么它们也可以更加自给自足和反应灵敏。
边缘计算需要更快地支持大数据中的更多见解，并支持将更多机器学习技术应用于业务流程。
最终目标是实时获取大量数据的巨大价值，避免潜在的安全隐患，减少车间停工时间。
2、农业和智能农场
边缘计算非常适合农业，因为农场通常位于偏远地区，环境恶劣，这可能会导致带宽和网络连接问题。
现在，想要改善网络连接的智能农场必须投资昂贵的光纤和微波连接，或者拥有全天候卫星。边缘计算是一种合适且经济的选择。
智能农场使用边缘计算来监控设备的温度和性能，并自动减少或关闭各种设备，例如过热的泵。
电源和电网控制
边缘计算在整个能源行业尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。
例如，必须密切监测压力和湿度传感器，以防止连接错误，特别是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果不及时发现油管过热等异常情况，可能会发生灾难性爆炸。
边缘计算的另一个优点是它可以实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力涡轮机的所有系统产生的能量，并做出适当的决策以降低成本和提高能源效率。
边缘计算在各行各业的应用，其他行业的应用
其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融和零售业。这两个行业都使用大客户和后端数据集来提供各种信息，这有助于减少从库存选择信息到商店服装布局对云计算的依赖。
零售业可以使用边缘计算应用程序来改善客户体验。今天，许多零售商正在努力改善店内体验，优化数据收集和分析的方式，这非常有意义。特别是考虑到许多零售商已经尝试使用连接到互联网的智能显示器。
此外，许多人将商店中平板电脑上创建的销售点数据传输到云或数据中心。边缘计算允许您在本地分析数据，以降低关键数据泄漏的风险。
