随着离散制造业的发展，对高质量发展的需求不断增加，对业务时延、隐私和安全等指标的要求也进一步升级，整体作业呈现精细化，柔性化和智能化的发展趋势，这就不仅需要云计算的整体运筹，也需要边缘计算的本地实时决策职能。

#边缘计算#

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系，形成新的生态模式，就近提供边缘智能服务，满足离散制造业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求，从OT 与IT跨界协作、推动信息流动和集成、实现知识的模型化以及开展端到端的产业各环节协作推动离散制造业的发展。

具体到电子制造领域实际案例中：

一、面临问题和挑战

电子产品技术更新快，制造过程复杂，制造工艺和检验标准不完全一样的产品会在同一个工厂并行生产。电子制造行业注重生产设备的运转效率，对生产过程质量要求高，以满足客户对质量、交货期的严苛要求。同时，由于传统的电子行业的工厂在生产现场数据采集和数据分析利用方面存在着欠缺，在生产营运方面存在着许多不足，问题分析及成因主要表现在如下几个方面：

1、生产线自动化程度不高，存在大量的人工插件、手工焊接、离线自动光学检测等，成为了产线效率提升和生产质量改进的瓶颈；

2、由于生产前端实时数据采集机制的欠缺，生产管理信息的传递大量依赖纸质文件、电子表格等传统方式，业务信息传递不畅通，无法做到信息流跟踪，生产实绩等数据实时透明共享；

3、 数字化编码不完善，包括设备编码、原材料批次和包装编码、工装夹具等生产资源编码、产品部件编码等都不能完全满足数字化管理的要求，存在编码分类不完整、编码缺失等典型问题；

4、设备管理和维护流程不健全，未有效建立维护等级评价机制，缺乏完整的设备台账和设备状态监控机制，大部分设备没有联网和互通，设备运行状态、设备参数、设备异常报警信息没有自动化采集和集中存储，设备生产效率指标无法准确统计和计算；

5、由于缺少生产动态数据采集并与计划数据整合分析，使得生产计划协同方面存在的欠缺，同时，边缘层数字化基础薄弱，生产过程管控能力不能满足未来数字化生产要求；