随着工业互联网产业的发展，边缘计算(工业自动化开放平台)与实际应用深度融合。工业互联网的功能已经从综合数据访问管理发展到智能分析和决策、沉淀、集成、创新和产业机制、组件和图形分析；芯片、5g、协同计算在集装箱化和配送等技术的推动下，预测维护、机器人手臂控制和工业增强现实（AR）等新应用已经出现。
预测性维护、机器人手臂控制和工业增强现实（AR）与绝缘技术的支持密不可分。隔离技术可以确保各种智能应用程序在边缘设备上运行时不会相互干扰；另一方面，绝缘技术可以提高边缘资源的利用率和规划效率，使新应用更具成本效益。
边缘计算(工业自动化开放平台)高质量设备的预测性维护可以有效提高工厂的可用性和经济效益
预测性维护和其他设备管理服务是工业互联网场景中最全面的需求之一。现代装配线生产环节中的生产设施通常具有非常复杂的部件结构。一旦一个生产环节出现问题，整个流水线的生产效率就会降低甚至停滞。智能智能技术可以实时检测工厂的运行状态，调用基于工业大数据的人工智能模型，获得可能的工作条件和潜在的工厂故障模式，并实现预测性维护。
物联网（EC IoT）智能计算解决方案现有的预测性维护，如边缘网关，负责设备连接和数据预处理服务，在本地分析实时数据，只将少量与结果相关的高质量数据上传到云；在应用效果方面，EC IoT帮助制造商将停机时间减少70%以上，维护和运营成本减少50%以上。
现有的预测维护主要负责云训练模型和数据集、数据的边缘预处理和边缘云协作模型的上传；然而，Edge可以通过使用数据放置来运行本地增量训练模型来进一步提高性能，还可以通过将分布式存储部署到边缘设备来节省云存储资源和数据传输带宽。
