随着世界各地的公司不断改进其战略以提高能源效率并减少对环境的影响，技术正在为可持续发展提供强大助力。企业通常希望通过云迁移、智能数据实践以及越来越多的人工智能功能来实现其可持续发展目标。但企业还应将另一个机会作为其环境战略的一部分来考虑：利用边缘计算作为可持续发展资产。
边缘计算的发展使众多行业能够实时处理数据并快速做出决策。通过边缘计算的进步，包括在边缘部署人工智能工具和机器学习的能力，医疗保健提供商可以访问实时患者数据，零售商可以加强损失预防，制造商可以推动 IT 与运营技术 (OT) 的融合，实现工业环境中的无缝通信。
受到严格监管的行业的领导者依靠边缘计算来增强安全性和数据保护，并且他们受益于在更靠近数据生成位置的地方处理数据所带来的更低的延迟和更低的成本。在推动更广泛的业务目标的同时，这些企业还可以应用边缘计算（由人工智能和机器学习、5G 连接和物联网设备创新支持）来优化能源使用和浪费，找到更可持续的做法，并最大限度地利用宝贵的资源。
例如，边缘计算可以实现制造工厂中物联网设备的数据分析。通过使用仪表板可视化，公司可以更好地了解其能源使用情况，甚至可以实时调整其设施的耗电量。边缘计算还通过智能电网应用支持工业可持续发展，这些应用可以优化效率并快速响应不断变化的能源需求。
企业应采取深思熟虑的边缘计算方法，平衡技术采用与相关能源使用，并利用边缘技术整合可再生能源。但随着企业越来越认识到应用边缘技术的商业价值——2024 年 3 月 IDC 的预测表明，到今年年底，全球边缘计算投资将达到 2320 亿美元，到 2027 年将达到近 3500 亿美元——他们也应该认识到，可持续目标可以成为这一价值的一部分。
以下是边缘计算帮助企业推进环保计划、应对不断变化的监管环境以及通过可持续发展投资创造新价值的三种方式：
通过预测性维护增强可持续实践
采用预测性维护来节约能源和资源是边缘计算最强大的用途之一，它可以让企业从非结构化数据中获得可操作的见解。预测性维护可以帮助公司避免设备故障、保持业务连续性并减少与服务行程相关的排放和成本。
预测性维护在偏远地区尤其有用，因为这些地区很难提供服务。在一个例子中，边缘计算支持的智能预测性维护被证明可以提高难以进入的风电场的安全性和性能。
依靠可再生能源对于限制全球气温上升和气候影响恶化至关重要。但风力涡轮机容易着火，这可能导致昂贵的维修，并增加野火和其他生态破坏的风险。边缘计算可以通过一种结合边缘技术、热像仪和机器学习算法来分析图像和识别异常的解决方案来帮助解决这一风险。有了该解决方案，风力涡轮机可以得到实时监控，并且可以自动关闭运行而无需人工干预。
如果没有边缘计算，可靠地处理如此大量的数据以进行即时决策将是一项重大挑战。相反，运营商可以使用这项技术主动管理资产并帮助实现更可持续的未来。
减少垃圾填埋场废料
边缘计算也可以成为一种有价值的工具，实现实时处理，从而优化资源消耗、减少缺陷并改善物流。
在制造环境中，企业可以通过采用预测性维护来战略性地维修和更换部件，从而减少工业浪费并最大限度地延长资产和设备的使用寿命。边缘计算还可以支持人工智能计算机视觉应用，以发现生产线中代价高昂的缺陷。这可以遏制最终进入垃圾填埋场和燃烧设施的缺陷部件的制造，从而产生温室气体排放。
边缘计算还可以在优化零售业的资源方面发挥关键作用。零售商面临的挑战包括库存和供应链管理，他们需要能够监控和分析库存，并迅速适应供应链中断和不断变化的消费者需求。
通过边缘计算的应用，零售商可以实时评估库存并将即将过期的商品上架销售，从而减少被丢弃的未售出产品的数量。零售商还可以应用边缘计算和机器学习来预测需求趋势，从而实现更准确、更少浪费、更低成本的订购。
利用数字孪生推动决策制定
数字孪生（由边缘计算支持）使用数据创建对象或流程的模拟版本，使企业能够测试情况并相应地调整其实际决策。基于边缘计算的数字孪生技术正在应用于多个行业，用途广泛——从为更具可持续性的产品设计提供信息到改善能源供应商的服务交付。
水处理厂就是一个涉及数字孪生的有影响力的例子。这些设施必须监控其物理系统和能源使用情况，而实时了解其运营绩效可以提高工厂的效率。通过构建数字孪生，工厂操作员可以模拟水质参数、水和空气流量以及与曝气过程相关的条件。然后，他们可以优化和减少与空气流量相关的能耗，并获得预测性维护见解以改善运营。
应用和受益于数字孪生技术以及更广泛的边缘计算需要跨多种技术的行业专业知识和深厚的技术技能。企业还必须考虑边缘计算在其可持续发展目标中的作用以及如何最大限度地发挥其潜力。技术专家可以帮助企业解决这些问题并管理繁重的工作，以便企业能够充分利用其边缘投资。
无论企业选择如何推进其战略，并在考虑如何为应对气候变化所需的全球努力做出贡献时，有一点是肯定的：将可持续性放在边缘计算对话的最前沿是值得的。
