工业自动化中的云原生技术

21/24工业自动化中的云原生技术第一部分云原生技术在工业自动化中的优势 2第二部分云原生架构在工业自动化中的应用 5第三部分云原生平台在工业自动化中的作用 9第四部分容器和微服务在工业自动化中的应用 11第五部分事件驱动的架构在工业自动化中的应用 13第六部分工业互联网和云原生技术的融合 15第七部分云原生数据分析和工业自动化 18第八部分云原生技术在工业自动化领域的趋势 21

第一部分云原生技术在工业自动化中的优势关键词关键要点增强远程连接和监测

-云平台提供远程访问功能，使操作员能够从任何地方连接到工业设备，进行实时监控和故障排除。

-云原生传感器和数据收集工具可实现远程数据采集和分析，提供设备状态和性能的深入洞察。

-基于云的警报和通知系统可自动识别异常情况并触发响应，确保故障的早期检测和预防性维护。

优化运营效率

-云原生工业物联网(IIoT)平台连接不同设备和系统，实现跨职能的透明度和协作。

-云计算和边缘计算的结合优化了数据处理和决策制定，使操作员能够更快地响应动态变化的生产要求。

-基于机器学习的预测性维护算法利用云端数据进行数据分析，预测故障并制定预防措施，提高设备正常运行时间。

简化系统集成

-云原生平台提供开放的API和标准化接口，简化了与不同工业设备和系统的集成。

-云原生架构支持模块化和可扩展性，使操作员能够灵活地构建和扩展自动化系统。

-云服务商提供预先构建的集成解决方案，进一步简化了实现端到端的工业自动化集成。

提升网络安全

-云平台提供多层安全机制，保护工业数据和系统免受网络威胁。

-云原生安全工具，如身份验证和访问控制，确保只有授权人员才能访问敏感信息。

-云端安全信息和事件管理(SIEM)系统监控和分析安全事件，及时检测和响应威胁。

降低成本

-云原生技术利用按需付费模型，仅根据使用情况付费，降低了资本支出和运营成本。

-云平台提供资源共享和自动扩展功能，优化资源利用并降低维护成本。

-基于云的预测性维护减少了故障和停机时间，从而节省了维修和更换成本。

提高敏捷性和创新

-云原生平台支持快速原型设计和迭代，使操作员能够快速适应新的要求。

-云计算提供了按需访问新技术和功能，使操作员能够探索和部署创新解决方案。

-云原生自动化生态系统提供了一个协作环境，操作员可以共享最佳实践和开发新的自动化解决方案。云原生技术在工业自动化中的优势

云原生技术为工业自动化带来了众多优势，使其能够充分利用云计算提供的可扩展性、敏捷性和成本效益。以下列举了云原生技术的关键优势：

1.可扩展性和弹性

云原生技术基于分布式架构，允许应用程序自动扩展或缩减，以满足不断变化的工作负载需求。这对于工业自动化至关重要，因为它需要处理大量数据并且需要实时响应。云原生应用程序可以轻松处理高峰负载，同时在低负载时期缩减规模，从而优化资源利用率并降低成本。

2.敏捷性和快速部署

云原生技术基于容器、微服务和DevOps实践，使应用程序更容易开发、部署和维护。容器允许应用程序以一致和可移植的方式打包，微服务架构使应用程序更具模块化和可维护性。DevOps实践促进协作和自动化，缩短了从开发到部署的周期。

3.成本效益

云原生技术利用了云计算的按需付费模式，只为所使用的资源付费。这可以显着降低工业自动化系统的资本支出和运营成本。此外，云原生应用程序的弹性和可扩展性可以减少过度配置，从而进一步优化成本。

4.安全和可靠性

云原生技术提供了内置的安全机制，例如容器隔离、身份和访问管理以及数据加密。这可以提高工业自动化系统抵御网络攻击的能力。此外，云原生平台通常具有高可用性架构，确保即使在组件或区域故障的情况下应用程序也能保持运行。

5.数据分析和洞察

云原生技术使工业自动化系统能够轻松收集和分析运营数据。通过机器学习和数据分析工具，企业可以从数据中获取有价值的洞察，以改进流程、提高效率并预测维护需求。

6.协作和可视化

云原生技术使多个团队可以协作开发和管理工业自动化系统。基于云的仪表板和可视化工具使利益相关者能够远程监控和管理系统，促进透明度和响应能力。

7.创新和持续交付

云原生技术通过频繁更新和持续交付流水线，支持持续创新。这使工业自动化系统能够快速适应变化的需求和技术进步，从而保持竞争力并获得先发优势。

8.可靠性和可维护性

云原生技术基于高度自动化和编排工具，使工业自动化系统更易于维护和故障排除。容器隔离和自愈机制可以防止服务故障影响整个系统，确保可靠性和正常运行时间。

9.互操作性和可移植性

云原生技术遵循开放标准和API，使工业自动化系统可以与各种设备、平台和服务互操作。这种可移植性使企业能够轻松集成和扩展其工业自动化解决方案，以满足不断变化的需求。

10.持续集成和持续部署

云原生技术通过持续集成和持续部署流水线实现了开发和部署过程的自动化。这可以显著缩短上市时间，并使工业自动化系统更快速地响应市场需求和技术进步。

总之，云原生技术为工业自动化带来了显着的优势，使其能够实现可扩展性、敏捷性、成本效益、安全性和可靠性。通过利用云计算的强大功能，企业可以提高其工业自动化系统的效率、可维护性和创新性。第二部分云原生架构在工业自动化中的应用关键词关键要点设备连接和通信

*促进了设备之间和与云平台之间的无缝连接，简化了数据采集和控制过程。

*利用MQTT、OPCUA等标准协议，实现了不同设备之间的互操作性，增强了系统的灵活性。

*通过边缘计算，设备可以处理部分数据，从而降低网络流量并提高响应时间。

数据收集和分析

*云平台提供了一个集中存储和分析数据的中心，便于对工业流程进行实时监控和优化。

*基于机器学习和人工智能算法，系统可以识别模式、预测故障并优化操作。

*数据分析洞察可帮助企业提高生产力、降低能耗并增强质量控制。

远程监控和维护

*云平台连接设备，使工程师能够远程监控和诊断问题，减少现场维护需求。

*增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术可提供沉浸式体验，促进故障排除和维护。

*远程更新和补丁管理简化了软件更新，并提高了系统安全性和可用性。

协作和可扩展性

*云平台促进了团队之间的协作，使工程师、维护人员和运营商能够共享数据和见解。

*系统可以轻松扩展以满足不断变化的需求，无需大规模的基础设施投资。

*云原生架构提供弹性，可根据需求动态分配资源，降低成本并提高运营效率。

安全性和合规性

*云平台采用多层安全措施，包括身份验证、授权和加密，以保护敏感数据。

*云原生架构遵循行业标准和监管要求，确保符合安全和合规性规范。

*安全更新和补丁自动应用，提高了系统的整体安全态势。

趋势和前景

*5G连接性将进一步增强设备连接性和数据传输速度，推动工业自动化创新。

*边缘计算将继续发挥重要作用，实现分布式处理和实时决策。

*云和边缘计算的融合将创造新的机会，以优化工业流程并提高效率。云原生架构在工业自动化中的应用

简介

云原生技术，基于云计算理念演进而来，强调可移植性、可扩展性、敏捷性和松耦合特性。在工业自动化领域，云原生架构的应用正在推动行业转型。

云原生架构的优势

*弹性：按需扩展和缩减资源，满足工业自动化系统动态变化的需求。

*可移植性：在不同云平台或本地部署之间轻松迁移应用程序和服务。

*模块化：基于微服务架构，将复杂系统分解为松耦合且可独立部署的组件。

*自动化：使用容器化和编排工具实现高度自动化，简化部署、管理和维护过程。

*实时数据分析：利用云端的强大计算和存储能力，实现实时数据分析和预测性维护。

具体应用场景

1.远程监控和诊断：云原生平台提供可扩展且可靠的数据收集和分析功能，实现远程资产监控、故障诊断和预测性维护。

2.设备互联和管理：云平台连接和管理分布式自动化设备，实现设备远程管理、数据采集和控制。

3.数字孪生和仿真：利用云端计算资源创建虚拟副本（数字孪生），模拟自动化系统行为，进行测试和优化。

4.数据收集和分析：云原生架构支持从工业设备和传感器收集海量数据，并将其存储在可扩展的数据湖中，以便进行大数据分析和机器学习。

5.人机界面（HMI）和可视化：云原生平台提供基于Web的HMI和可视化工具，实现远程访问和控制自动化系统。

6.边缘计算：云原生架构支持边缘计算，将计算和数据处理能力推送到接近自动化设备的位置，实现低延迟、高可靠性的实时决策。

应用案例

*西门子：采用云原生架构，建立了工业物联网平台MindSphere，实现远程资产监控、设备管理和预测性维护。

*通用电气：开发了Predix云平台，提供云原生应用程序和服务，用于工业自动化设备的监控、分析和预测性维护。

*ABB：推出了Ability云平台，基于云原生技术，提供远程监控和诊断、设备管理和数据分析等功能。

技术挑战

*安全：云原生架构需要确保工业系统免受网络攻击，包括数据传输、认证和授权方面的安全措施。

*连接性：工业自动化系统经常位于偏远地区，连接性可能有限，需要可靠且低延迟的连接解决方案。

*标准化：工业自动化领域缺乏统一的云原生技术标准，这可能阻碍互操作性和迁移。

*技能差距：需要具备云原生技术专业知识的合格工程师来设计、部署和维护工业自动化系统。

结论

云原生架构为工业自动化行业带来了革命性的变革，通过提供弹性、可移植性和自动化，提高了效率、降低了成本，并推动了创新。随着技术的不断成熟和挑战的不断克服，云原生架构将在工业自动化领域发挥越来越重要的作用。第三部分云原生平台在工业自动化中的作用关键词关键要点主题名称：数据采集和实时分析

1.云原生平台提供低延迟、高吞吐量的连接，可实时采集工业传感器数据。

2.集成的流处理引擎和分析工具，使企业能够快速处理和分析数据，实现实时洞察。

3.提高运营效率和预测维护能力，通过持续监控性能指标和检测异常。

主题名称：机器学习和边缘计算

云原生技术在工业自动化中的云原生平台作用

1.系统敏捷性和可扩展性

云原生平台提供了一个可扩展的基础设施，允许工业自动化系统根据需求进行弹性扩展。这使企业能够快速适应不断变化的业务需求，避免基础设施瓶颈。

2.降低成本和复杂性

云原生平台采用容器化和微服务等技术，简化了应用程序开发和部署。通过利用云服务，企业可以减少维护本地基础设施的成本和复杂性。

3.提高安全性

云原生平台集成了安全功能，例如身份和访问管理、加密和威胁检测。这为工业自动化系统提供了一个强大的安全基础，降低了网络攻击的风险。

4.加速创新

云原生平台提供了丰富的工具和服务，允许开发人员快速构建和部署新应用程序。这促进了工业自动化领域的创新，使企业能够快速适应技术进步。

5.促进协作

云原生平台支持通过DevOps实践进行协作。团队成员可以轻松地访问和共享代码、配置和数据，从而提高开发效率。

6.支持混合部署

云原生平台支持混合部署，允许企业根据需要在本地或云端运行工业自动化应用程序。这种灵活性使企业能够逐步迁移到云环境，同时保持对现有系统的控制。

7.实时数据分析

云原生平台集成了流数据处理和分析工具。这使企业能够从工业自动化系统实时收集和分析数据，从而改善决策制定和运营优化。

8.远程访问和管理

云原生平台允许通过任何设备远程访问和管理工业自动化系统。这提高了运营效率，并允许企业远程执行维护和故障排除。

9.连接设备和系统

云原生平台提供了一种连接不同设备和系统的方法。通过使用物联网（IoT）服务，企业可以将工业自动化系统与其他系统，如企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM）集成。

10.支持可持续性

云原生平台通过减少硬件和能耗来支持可持续性。通过利用云服务，企业可以优化资源利用，并降低工业自动化系统的环境影响。第四部分容器和微服务在工业自动化中的应用关键词关键要点主题名称：容器化在工业自动化中的优势

1.轻量级和可移植性：容器化技术将应用程序及其依赖项打包成轻量级的可执行包，可以在各种平台上快速部署和移植，从而提高工业自动化系统的敏捷性和可扩展性。

2.隔离和容错：容器为每个应用程序提供一个隔离的环境，防止它们相互干扰或影响主机操作系统。这种隔离提高了工业自动化系统的稳定性和容错能力，减少了停机时间。

3.资源利用率优化：容器化技术允许在单个服务器上运行多个应用程序，优化资源利用率。这对于资源受限的工业自动化环境至关重要，可以降低成本并提高效率。

主题名称：微服务在工业自动化中的作用

容器和微服务在工业自动化中的应用

容器和微服务是云原生架构的关键技术，在工业自动化领域具有广泛的应用场景，为工业自动化系统带来了诸多优势。

容器的应用

容器是一种轻量级的虚拟化技术，它将应用程序及其依赖项打包在一个可移植的单元中。在工业自动化中，容器可用于以下用途：

*隔离和打包工业应用程序：容器提供了一个隔离环境，使不同的工业应用程序可以相互隔离地运行，避免相互干扰。此外，容器将应用程序及其依赖项打包在一起，便于部署和管理。

*边缘计算：在工业自动化中，边缘计算设备可以部署在工厂车间等靠近数据源和设备的位置。容器可以将工业应用程序打包到边缘计算设备上，实现实时响应和低延迟的数据处理。

*可扩展性和弹性：容器可以轻松地进行扩展和缩减，以满足工业自动化系统的动态负载需求。当系统负载增加时，可以快速部署新容器，而当负载减少时，可以删除不再需要的容器。

微服务的应用

微服务是一种将应用程序分解为小型、独立的组件的架构风格。在工业自动化中，微服务可用于以下用途：

*模块化和可重用性：微服务将大型、单一的工业应用程序分解为较小的、可重用的组件。这提高了系统的模块化，使开发人员可以轻松地修改或替换单个组件，而不影响整个应用程序。

*灵活性：微服务架构允许不同的微服务使用不同语言和技术编写。这为工业自动化系统提供了灵活性，使开发人员可以选择最适合特定功能的工具。

*敏捷开发和部署：微服务架构支持敏捷开发和部署，使开发人员能够快速构建、测试和部署新功能。这有助于加快工业自动化系统的创新和更新速度。

容器和微服务的协同效应

容器和微服务可以协同使用，为工业自动化系统带来更多优势：

*可移植性和一致性：容器和微服务一起提供了应用程序的可移植性和一致性。应用程序可以在不同的容器编排器或平台上部署，并以相同的方式运行。

*DevOps和CI/CD：容器和微服务促进了DevOps和持续集成/持续交付(CI/CD)实践，使开发人员可以快速构建、测试和部署工业自动化系统更新。

*物联网集成：容器和微服务可以无缝地与物联网(IoT)设备集成，从工业设备收集数据并将其传输到工业自动化系统进行处理和分析。

应用示例

以下是容器和微服务在工业自动化中的应用示例：

*边缘计算网关：使用容器将工业IoT应用程序部署到边缘计算网关，实现实时数据处理和设备控制。

*工业流程控制系统：将复杂的工业流程控制系统分解为微服务，实现可扩展性、模块化和灵活的控制。

*预测性维护：使用容器部署预测性维护应用程序，从工业设备收集数据并分析以预测潜在故障。

结论

容器和微服务是云原生技术，在工业自动化领域具有重要的应用价值。它们提供了应用程序隔离、可扩展性、模块化、灵活性、敏捷开发和IoT集成的优势。通过协同使用容器和微服务，工业自动化系统可以变得更加灵活、可靠和高效。第五部分事件驱动的架构在工业自动化中的应用关键词关键要点【事件驱动的架构在工业自动化中的应用】：

1.引入事件驱动的架构（EDA）使工业自动化系统能够更灵活、更敏捷地应对快速变化的生产要求。

2.EDA基于对事件的异步处理，而不是传统的请求/响应模式，从而提高了系统的整体性能和吞吐量。

3.EDA促进了组件的松耦合，使系统更易于扩展、更新和维护，从而缩短了上市时间。

【基于事件的微服务架构】：

工业自动化中的最新技术

简介

工业自动化在制造和生产行业中发挥着至关重要的作用。为了提高效率、生产力和安全性，该领域不断涌现新的技术。本文将探讨工业自动化中的一些最新技术，包括其架构和应用。

工业自动化架构

现代工业自动化系统通常遵循客户端/服务器架构：

*客户端：负责收集传感器数据、控制机器和提供用户界面。

*服务器：负责处理数据、执行控制算法和管理网络通信。

这一架构允许灵活性和可扩展性，可以集成各种设备和系统。

关键技术

以下是一些在工业自动化中备受关注的重要技术：

*工业物联网(IIoT)：将传感器、设备和控制器连接到网络，从而实现远程监控和控制。

*人工智能(AI)：用于分析数据、识别模式和执行决策。

*云计算：提供计算能力、存储和应用程序，简化自动化系统。

*数字孪生：创建一个物理资产的虚拟模型，以模拟和优化操作。

*协作机器人(Cobots)：与人类工人一起工作的半自动机器人，提供安全性和效率。

工业自动化中的应用

最新技术正在推动工业自动化在以下领域的广泛应用：

*机器控制：自动化机器和过程，例如机器人、传送带和装配线。

*监控和诊断：实时监控系统性能，检测故障并预测维护需求。

*质量控制：使用传感器和AI来检查产品缺陷并确保质量。

*供应链管理：优化库存管理、运输和配送。

*能源管理：监控和控制能源消耗，提高效率并降低成本。

影响和挑战

随着工业自动化技术的不断发展，出现了以下影响和挑战：

*提高生产力：自动化系统可以执行重复性任务和危险任务，释放劳动力专注于更高价值的工作。

*增强安全性：协作机器人和安全措施可以减少工人的受伤风险。

*数据安全：工业物联网系统需要强大的网络安全措施来保护敏感数据。

*技能差距：技术进步要求操作员拥有新的技能和知识，需要持续培训。

结论

工业自动化中的最新技术正在革新制造和生产。通过利用客户端/服务器架构和关键技术，企业可以提高效率、生产力和安全性。随着这些技术的持续发展，我们预计在未来几年内将看到工业自动化的进一步创新和应用。第六部分工业互联网和云原生技术的融合关键词关键要点【工业互联网与云原生技术的融合】

主题名称：数据采集与处理

1.传感器、现场总线和边缘网关实现实时数据采集。

2.通过云原生的数据处理平台进行数据清洗、预处理和分析。

3.数据湖和数据仓库为历史数据和实时数据提供存储和管理。

主题名称：设备监控与管理

工业互联网和云原生技术的融合

工业互联网（IIoT）和云原生技术正在工业自动化领域实现深度融合，推动着工业4.0的转型。

工业互联网（IIoT）

IIoT将物联网（IoT）技术应用于工业环境，连接机器、设备和系统，实现数据采集、远程监控和控制。IIoT平台提供数据处理、分析和可视化功能，帮助企业优化运营、提高效率和降低成本。

云原生技术

云原生技术是在云计算环境中构建和运行应用程序的理念和实践。云原生应用程序利用云计算的弹性、可扩展性和灵活性，以更加敏捷和高效的方式构建和部署。

云原生技术在IIoT中的应用

将云原生技术与IIoT相结合，可以充分发挥两者的优势，为工业自动化带来以下好处：

*提高敏捷性：云原生应用程序易于构建、部署和扩展，缩短了产品上市时间，提高了企业的响应能力。

*提高效率：自动化的云服务可以减少运维任务，释放IT资源专注于核心业务。

*降低成本：云原生技术基于按需付费的模式，仅支付实际使用的资源，节约资本支出。

*增强安全性：云服务提供商提供全面的安全措施，保护企业数据和系统免受网络威胁。

*促进创新：云原生技术提供了强大的平台，支持企业开发新的IIoT应用和服务。

成功案例

众多工业企业已经成功实施了IIoT和云原生技术的融合，取得了显著成效。

*通用电气（GE）：GE将工业设备连接到云端，通过云原生应用程序进行远程监控和诊断，提高了设备可靠性，减少了维护成本。

*西门子：西门子使用云原生技术构建了MindSphereIIoT平台，为企业提供设备连接、数据分析和远程控制功能，优化了运营，提高了生产效率。

*施耐德电气：施耐德电气将云原生技术应用于其EcoStruxureIIoT平台，提供能源管理、自动化和分析解决方案，帮助企业实现可持续发展和数字化转型。

未来展望

随着IIoT和云原生技术的不断发展，它们在工业自动化领域的融合将更加紧密，带来更为先进和智能的解决方案。未来，工业企业可以通过以下方式充分利用这一融合：

*边缘计算：将云计算和云原生技术部署到边缘设备，实现实时数据处理和响应，优化IIoT应用的性能。

*人工智能（AI）和机器学习（ML）：利用云原生平台提供的AI/ML功能，分析IIoT数据，实现高级预测分析和异常检测。

*数字化孪生：构建虚拟的设备和系统表示，利用云原生技术进行远程监控、仿真和优化，提高运营效率。

结论

IIoT和云原生技术的融合正为工业自动化带来革命性的变革。通过释放云计算的敏捷性、效率和可扩展性，工业企业可以实现更加优化、智能和互联的运营。随着技术的不断进步，这一融合将继续推动工业4.0的转型，为企业创造新的价值和竞争优势。第七部分云原生数据分析和工业自动化关键词关键要点【云原生数据分析和工业自动化】

1.云原生数据分析平台能够快速、高效地处理海量工业数据，从而及时洞察生产过程中的异常情况，提高故障处理效率。

2.云原生数据分析工具提供了丰富的可视化界面和分析算法，使工程师能够轻松理解和分析数据，做出更明智的决策。

3.云原生数据分析服务与其他工业自动化系统集成，实现数据共享和实时分析，为优化生产流程和提高效率提供了有力支撑。

【云原生边缘计算和工业自动化】

云原生数据分析和工业自动化

云原生数据分析在工业自动化中发挥着至关重要的作用，通过实时处理和分析生产数据，帮助企业提高运营效率，优化决策制定。

实时数据流处理

云原生平台提供实时数据流处理功能，使工厂能够实时分析从传感器、设备和生产线收集的大量数据。通过使用流处理技术，企业可以：

*识别异常情况：立即检测生产中的异常情况，例如机器故障、质量缺陷或过程偏离。

*预测性维护：分析设备数据，预测潜在故障并采取预防措施，减少停机时间。

*优化流程：根据实时数据调整生产流程，以实现最大效率和生产力。

机器学习和人工智能

云原生平台支持机器学习和人工智能（AI）模型的开发和部署，使企业能够从数据中提取更深入的见解。通过将AI与数据分析相结合，工厂可以：

*预测需求：分析客户数据和市场趋势，预测未来的产品需求。

*优化库存管理：根据销售数据和供应链模式优化库存水平，减少浪费和缺货。

*提高质量控制：使用计算机视觉和自然语言处理技术自动化质量检查，提高产品质量。

边缘计算

边缘计算将计算和存储能力置于数据源附近，消除了将数据传输到云端的时间延迟。在工业自动化中，边缘计算：

*支持实时决策：使设备能够在没有互联网连接的情况下做出实时决策，加快响应时间。

*提高数据安全：减少将敏感数据传输到云端的需要，从而提高数据安全。

*降低延迟：通过在边缘处理数据，最小化网络延迟，从而确保关键流程的流畅运行。

数据可视化和仪表板

云原生平台提供强大的数据可视化工具，使企业能够轻松地监测和分析生产数据。仪表板和可视化工具允许：

*实时监控：跟踪生产关键绩效指标（KPI），例如产量、利用率和质量。

*趋势分析：发现生产过程中的长期趋势和模式，帮助识别改进领域。

*协作和沟通：创建易于理解的报告和可视化，用于与团队成员和利益相关者沟通见解。

云原生数据分析的好处

在工业自动化中采用云原生数据分析带来了以下好处：

*提高生产效率：通过实时数据处理和优化决策制定。

*降低运营成本：通过预测性维护减少停机时间和浪费。

*提高产品质量：通过自动化质量控制和预测缺陷。

*增强客户满意度：通过预测需求和优化库存管理，满足客户期望。

*加速创新：通过机器学习和AI获得新的见解，推动创新和竞争优势。

结论

云原生数据分析是工业自动化转型的关键推动因素。通过实时数据处理、机器学习、边缘计算和数据可视化，企业能够提高运营效率，优化决策制定，并最终提高盈利能力和竞争力。随着云原生技术的不断发展，工业自动化行业将继续受益于数据分析的强大功能，从而创造更智能、更高效、更具弹性的制造环境。第八部分云原生技术在工业自动化领域的趋势关键词关键要点【边缘计算在工业自动化中的应用】

1.将计算和存储功能从云端移至边缘设备，减少延迟和提高实时性。

2.增强设备的自治能力，无需与云端频繁交互，提高可靠性。

3.支持本地分析和决策，减少数据传输量和隐私风险。

【数据分析和机器学习】

云原生技术在工业自动化领域的发展趋