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工业物联网的本质在于实现生产设备、传感设备、网络基础设施以及云计算、大数据等新技术的深度融合与互联互通，其目标是要构建一个信息高速且实时的数字化工厂。而边缘计算作为一种将数据采集、处理、存储和分析从中心云端向网络边界移动的新型架构，能够确保数据处理的实时性，减少网络带宽占用，实现关键任务的负载均衡，这对于工业物联网而言意义重大。
边缘计算的概念最早可以追溯到2009年，当时IBM提出了“边缘计算”这一概念，指的是将计算和数据处理从云端转移到离数据源更近的边缘设备上。随着物联网技术的不断发展，边缘计算逐渐成为了实现工业物联网的重要手段之一。
边缘计算的发展可以分为三个阶段。
第一阶段——概念提出和初步实践。
2010到2015年间，随着云计算与移动互联网的发展，数据中心与网络边缘之间的"最后一跳"带宽瓶颈日益严重，边缘计算技术应运而生，实现了部分数据与服务的边缘侧部署，一定程度上缓解了网络拥堵。同时, CDN、NFV等技术也开始广泛应用，移动边缘计算兴起，为内容分发与网络功能虚拟化提供了重要手段。
第二阶段——技术探索和应用实践。
经历了初步的发展与迭代，边缘计算技术与云计算和物联网逐渐产生深度融合，催生了工业互联网、智慧城市、智能运输等边缘计算生态的形成。边缘计算让海量数据在边缘端进行实时处理成为可能，为自动驾驶、智能制造等应用场景提供了基础支撑。同时，MEC等标准的推出加速了其商用进程的发展。
第三阶段——深度融合和广泛应用。
这一阶段正在逐渐到来。5G、人工智能、区块链等技术的发展为边缘计算带来新的机遇与挑战，它们与边缘计算的深度融合将产生更强大的协同效应，重塑数字经济与产业格局。未来，边缘计算将全面影响人类生产生活方式，释放计算资源与数据价值，成为产业数字化变革的重要动力与引擎。
1、工业生产过程监控
边缘计算可以实现对工业生产过程的实时监控和控制。通过在生产线上部署边缘设备，可以实现对生产过程中的各个环节进行数据采集、传输、处理和分析。这样可以及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施，提高生产效率和产品质量。
2、智能物流管理
边缘计算可以实现对物流过程的实时监控和管理。通过在物流节点上部署边缘设备，可以实现对物流过程中的各个环节进行数据采集、传输、处理和分析。这样可以及时发现物流过程中的问题，提高物流效率和服务质量。
事实上，在物流领域已经有不少企业开始采用边缘计算技术来实现物流过程的智能化。如菜鸟网络自2016年起在其自有物流设施和仓库内广泛使用边缘计算设备，实现了包裹的实时定位和状态监测，一旦发现异常可以立即警报和处理，大大减少了物流过程中的麻烦和错误率。可见，边缘计算技术为实现物流的智能化和数字化转型提供了重要支撑，帮助物流企业构建覆盖全流程的智慧物流系统，大幅提升运营效率与客户体验。
3、设备预测性维护
通过在关键设备上部署智能传感器进行设备运行数据的采集，应用端云协同的智能算法分析可以实现设备运行状况的实时监测、故障预测及预警。这有利于提高设备运行效率，减少非计划性停机，实现更加精细化、数字化的设备管理。
在这里，端云协同指的就是在系统内采用云端计算的同时，在设备侧应用边缘计算技术实现本地的数据分析与处理，一方面节省了传感器频繁上传数据至云端造成的电量快速消耗，一方面也让数据的响应变得更加迅捷。
综上所述，边缘计算技术与工业物联网之间存在着密不可分的内在联系。边缘计算技术的兴起与发展为工业物联网提供了重要的技术支持与实现手段。它的低时延、低网络带宽占用以及高可伸缩性等优点符合工业物联网建设的要求与目标。同时，工业物联网大规模的数据与运算也为边缘计算技术的应用提供了广阔天地，二者相互促进、相得益彰。未来，随着工业互联网产业生态的进一步成熟，与云计算、区块链、人工智能等技术的深度融合必将共同推动新一代自动化生产系统与智能工厂的建设，为工业领域的发展注入新的动力。
