解析：边缘计算网关工业控制应用

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　　边缘计算网关工业控制应用，具备边缘侧数据采集能力，能够跨越边缘侧和云端提供智能化的运算能力，提供可操作的决策反馈，具备连接至决策执行系统的开放性。

　　 　　边缘计算网关智能工业应用 　　1.设备智能监控 　　边缘计算网关支持更多的数据传输和处理，并保证传输的实时性和可靠性。可及时对车间设备进行远程控制、日常使用和运维，能够提升设备故障的预测能力，边缘计算网关实现预测性运维，最大限度延长设备寿命和提高设备利用率，5G远程遥控设备等实现准确快速施工，达到提升工作效率、节约费用、降低危险系数等功效。 　　2.AI质检 　　AI质检系统采用先进的边缘计算技术，将AI应用下沉到生产车间，在靠近设备的地方进行机器视觉分析，降低视频传输对网络带宽的需求，进行数据的获取、标注、训练、测试和部署，然后根据产品检验要求对产品类别信息、缺陷位置、缺陷类别等检测结果进行反馈，实现了工业产品外观缺陷的高精度识别分析，缩短了应用响应时间，提高了业务实时性。 　　3.工厂安防 　　在工厂安防领域，需要借助边缘计算对人员进行精确定位以及将定位信息与实时视频、图像以及数据传输进行联动，保证毫秒级的响应及提示，为预警的有效性提供保障，以防止安全事故的发生。同时，为了数据的长期存储以便事故的追溯，需要借助边缘计算的大带宽、实时性以及云端海量存储来实现这些需求。 　　4.智能巡检 　　传统人为巡检工作量大，而且容易出现漏检。依托5G、AI和边缘计算，智能巡检机器人可以代替人力巡检。在机器人巡检场景中，必须要利用云端强大的大数据处理能力，对设备风险特征点进行有效的提取和分析，从而形成设备巡检报警模型。将机器人管理和DIAG系统(诊断系统)部署在边缘侧，通过5G网络回传实时高清巡检画面、设备信息、环境信息、系统交互等，判断现场产品是否与DIAG系统的产品信息一致，防止遗漏。 　　5.物流装备智能化控制 　　在智能工厂内部，多AGV之间的作业协同，调度算法极其复杂，而且复杂环境和大量的跨区域作业，对通讯的稳定性和带宽提出了更高的要求。随着企业内AGV数量的增加，云AGV可以更好的解决运算问题，边缘计算恰好能给云AGV提供高可靠、低时延的通讯条件支持。