边缘计算在钢铁行业应用场景具体包括哪些？

当前，边缘计算将技术与工业互联网融合，已经得到一定的研究，被应用于很多工业场景。

1、故障诊断与缺陷检测：在所有数据分析场景中，故障诊断与缺陷检测类往往较为重要，而边缘计算能够为其提供更便捷的计算资源，因此这是目前应用最多的一种工业边缘计算场景之一。典型的应用有基于深度学习的轴承故障诊断，刀具磨损监控、产线零件识别与缺陷检测、设备实施监控运维等。边缘计算低时延的特性提高了诊断的响应速度以及及检测效率。

2、工厂园区安防监控：基于边缘计算的视频流处理也是工业领域中的重要应用，例如对视频数据进行结构化分析，从而完成人员的行为督导、设备状态监测、物料流转监控等任务,实现无人值守。

3、工业数据挖掘：边缘计算提供了大量的分布式计算节点，可利用其来捕捉异常和故障在传感器以及设备之间的传播，获取故障相关信息，从而进行预测性维护

4、控制决策过程的优化：以深度学习为代表的复杂优化方法在工业控制领域也有着较多应用，边缘计算可以为这些应用提供基础的计算设施。例如针对随机顺序的混沌生产场景，利用边缘智能构建多个智能体系统，通过不同智能体之间的行为交互提高自主决策能力，进而提高自适应性与鲁棒性。另有基于5G和边缘计算的智能汽车柔性制造解决方案，提高了制造中感知、分析、决策和执行过程的效率。

5、工业数据安全与隐私保护：随着工业互联网与更多技术的融合，大量设备数据需要与云端进行交互，存在用户隐私数据泄露的问题。边缘计算在云端与设备端之间提供了多级的计算资源，为工业应用的安全和隐私的保护提供了更灵活的方法，如利用边缘节点对采集数据进行加密压缩、多点聚合，或直接将云端计算下放到边缘端来执行，减少不必要的数据上传等。