今天的采矿业正经历一系列独特的挑战以及与一些其他行业类似的挑战，但是即使这些类似的挑战在采矿业也是以不同的方式出现的。在Charlie Emerson先生最近的一次讲演中提到：像许多行业一样，采矿业需要用更少的钱做更多的事，同时确保对环境的影响最小并且最大化的保证工人的安全。与此同时，采矿业还要努力克服由于矿石质量下降、能源成本上升和水资源匮乏等方面带来的挑战。这就需要最大限度地利用固定设备并考虑到停车带来的惊人成本，这对生产效率提出了额外的要求，同时环境风险也特别高。理所当然的，采矿现场的严苛环境也使工人安全是首当其冲要考虑的最复杂的问题。
该行业面临的另一个主要挑战是缺少训练有素的工人。随着老一代采矿专业人员离开该行业，新工人不能完全填补这个空缺，而是选择从事其他行业的工作。采矿业公司能够弥补这种可用人员缺乏的主要方法是靠自动化和技术。然而这又带来了其它的挑战。
与所有行业一样，采矿业正面临着工业4.0、工业物联网（IIoT）和大数据所带来的机遇与威胁。采矿业采集了大量的数据，但是采矿业对大数据的处理并不充分，这是个突出问题。另外，采矿点可能广泛分布在偏远地区，连接既困难，成本又高。因此，以数字方式连接和监测资产对采矿业者来说更具挑战性。
一些行业，为了利用工业物联网（IIoT）和数据分析问题，用云解决方案来处理大数据。然而，事实上，云网络解决方案在采矿运营中可能并不切实际且成本高昂。这就是为什么我们提出通过小数据战略作为现成的解决方案为采矿业服务。
从小数据入手创造价值的一个关键技术是边缘计算技术，即在现场对传感器产生的数据进行分析以产生洞察力。这些信息可以自动向控制网络提供建议以采取行动或者允许人员在靠近源头的地方快速评估问题并采取适当行动。
过去，这种类型的边缘处理技术可能需要增加一个单独的工业计算设备，或一个连接到服务器的边缘网关来处理数据。上述任何一种解决方案，都需要与现有的控制器和制造网络整合。由于在两个不同环境中设置和编程非常复杂，以及同步要求、滞后/延迟问题、网络安全问题和其他因素，这都将是一个麻烦的解决方案。
但是今天，处理器技术的进步使边缘控制器能够在一个低能耗和紧凑的外形尺寸的设备内执行这两种功能。第一个功能是使用IEC 61131-3语言的实时确定性控制，该功能与传统的可编程自动化控制器（PAC）完全一样。第二个功能是在Linux环境中使用高级编程和脚本技术进行边缘处理。由于两种功能都在一个设备中执行，因此减少了集成的工作量、成本和复杂性。
控制器的每个部分实际上都是通过OPC UA连接的，允许两个功能无缝操作，但也可以独立运行，这样实时控制任务和性能就不会受到边缘应用的影响。
在工业自动化领域工作的任何人都熟悉基于PAC的控制，但对许多人来说，在同一设备中包含边缘处理是一个新概念。传统实现边缘处理的方法是由PAC系统简单地收集数据，然后将其转发给主机系统进行处理。这个主机系统通常是基于PC的，它通常位于离边缘有一定距离的地方，甚至可能是在数据中心或云端，这种处理方式引起了许多潜在的问题。
在边缘而不是远程处理数据就可以有效的解决这些潜在问题，因为边缘控制器可以在本地提供如下功能：
- 数据存储、处理和分析
- 数据记录
- 运行诊断
- 闭环优化机会
- 可视化、仪表盘和在连接到一个显示器时提供HMI功能
边缘控制器可用于在所有采矿行业的边缘立即提供这些能力。
你是否在你的应用中采用了一个小数据战略？
了解更多关于边缘计算如何在采矿和金属行业应用中提供新价值的信息，请查阅本白皮书以及艾默生网站上的关于工业边缘计算和控制解决方案部分。