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。

工业互联网打通消费与生产、供应与制造、产品与服务，需要云计算的整体运筹，也需要边缘计算的在工业现场实时计算决策，工业现场决策是工业互联网中的基础环节，是提升生产效率的重点和难点环节。

边缘计算及支撑技术主要解决工业现场解决如下问题：制造系统的连接性问题。制造领域行业众多，行业碎片化导致设备连接协议众多，造成设备互联困难。边缘计算具有完善的连接配置和管理能力，收集系统间实时通信需求和服务质量要求，运行优化调度算法，转化为对时间敏感网络交换机和5G网络的配置，支持多种实时数据流传输。

边缘计算具有丰富的抽象和粘合能力，针对老工厂升级和新工厂建设的不同需求，能够提供具有一致性的设计解决方案。目前大量老工厂都面临数字化转型问题，边缘计算由于具有丰富的连接性和灵活的部署能力，可以提供多种轻量级的解决方案，在不对自动化装备进行大规模升级的情况下，通过增加边缘网关和必要的边缘数据采集终端等，可以有效提高制造工厂的数字化水平，加强数据在制造系统各个环节间的流动，实现各种基于数据的智能应用。

边缘计算可以实现制造系统实时工业软件开发的软硬件解耦。智能工厂的运行依赖于智能装备和智能流程，需要大量的实时软件支持。目前很多装备实时应用软件过度依赖于具体的控制系统硬件，难以迁移到不同的系统。基于边缘计算的微服务架构，可以将大量实时规划、优化排版、设备监控、故障诊断和分析、自动导引运输车调度等功能封装在边缘应用程序上，实现了软件与硬件平台的解耦，降低了开发难度，提高了软件质量，通过边缘计算可进行边缘应用程序的灵活部署，实现了领域知识的分享。

边缘计算提供了现场侧丰富的计算和存储能力，可以利用边缘计算数据处理组件和边缘APP，把各种工艺算法进行灵活部署，实现边缘和云的协同。