現(xiàn)代電氣自動化系統(tǒng)正基于工業(yè)物聯(lián)網重構。采用OPC UA over TSN架構構建實時數(shù)據骨干網，將PLC、機器視覺、機器人控制器時間同步至微秒級。在邊緣層部署具備容器管理功能的控制器（如倍福CX2043），允許在實時系統(tǒng)旁側運行Docker容器，實現(xiàn)數(shù)據預處理：例如將高頻振動信號在邊緣節(jié)點進行FFT變換，僅將特征頻率上傳至云端。某風電案例中，此架構使單個偏航控制器同時處理192路傳感器數(shù)據，并通過MQTT協(xié)議將異常模式推送至SCADA系統(tǒng)。
預測性維護成為邊緣智能的典型應用。在電機控制柜中安裝多通道采集模塊，同步采集電流諧波、繞組溫度與振動頻譜。邊緣AI芯片（如英特爾Movidius）運行輕量化LSTM網絡，實時分析特征趨勢，當檢測到絕緣退化早期征兆時，提前兩周觸發(fā)維護工單。更先進的方案采用聯(lián)邦學習框架：各邊緣節(jié)點本地訓練故障診斷模型，僅將模型參數(shù)加密上傳至云端聚合，在保護數(shù)據隱私的同時提升模型泛化能力。未來系統(tǒng)呈現(xiàn)信息物理深度融合特征�；跀�(shù)字孿生構建設備鏡像模型，通過APL（高級物理層）以太網技術，將現(xiàn)場層儀表的自診斷信息（如雷達物位計的透鏡污染指數(shù)）直接映射至孿生體。工程師可通過AR眼鏡查看疊加在真實設備上的預測壽命曲線。這要求自動化工程師掌握OT/IT融合技能棧：除傳統(tǒng)PLC編程外，還需熟悉時間敏感網絡配置、邊緣容器編排（K3s）、以及工業(yè)數(shù)據分析管道構建，這是實現(xiàn)自治化工廠的神經基礎。
