近年来,随着政府部门陆续出台相关政策支持以及生态建设的不断完善，中国工业互联网产业正在迅猛发展。据IDC预测，到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理，而工业互联网作为物联网在工业制造领域的延伸，也继承了物联网数据海量异构的特点。在工业互联网场景中，边缘设备只能处理局部数据，无法形成全局认知，在实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合，因此，云边协同正逐渐成为支撑工业互联网发展的重要支柱。
工业互联网的边缘计算与云计算协同工作，在边缘计算环境中安装和连接的智能设备能够处理关键任务数据并实时响应,而不是通过网络将所有数据发送到云端并等待云端响应。设备本身就像一个迷你数据中心，由于基本分析正在设备上进行，因此延迟几乎为零。利用这种新增功能，数据处理变得分散，网络流量大大减少。云端可以在以后收集这些数据进行第二轮评估，处理和深入分析。
同时，在工业制造领域，单点故障在工业级应用场景中是绝对不能被接受的，因此除了云端的统一控制外，工业现场的边缘计算节点必须具备一定的计算能力，能够自主判断并解决问题，及时检测异常情况，更好的实现预测性监控，提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。将处理后的数据上传到云端进行存储、管理、态势感知，同时，云端也负责对数据传输监控和边缘设备使用进行管理。
工业互联网利用边缘云实现云边协同示意图
典型案例
四川爱联科技有限公司，通过在工厂的网络边缘层部署边缘计算设备及配套设备，边缘计算设备通过数据采集模块从所有PLC 设备采集实时数据，存储于实时数据库内，供MES、ERP 等其他功能模块、系统调用处理，建立起工单、物料、设备、人员、工具、质量、产品之间的关联关系，保证信息的继承性与可追溯性，在边缘层快速建立一体化和实时化的信息体系,满足工业现场对实时性要求，实现工业现场的传感器、自动化设备、机器人的数据接入，提供数据采集、数据分析、人工智能(推理阶段)等服务。由边缘计算设备接入云端，实现大量、异地分布的数据接入，既可以向生产管理人员提供车间作业和设备的实际状况，也可以向业务部门提供客户订单的生产情况，还能根据实际生产情况计算出直接物料的成本、产量、设备故障、消耗等，构建云端-边缘协同化的生产管理体系。
