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and building technology
今日主題 工業 4.0 智慧工廠\智慧車載交通\智慧經營管理
智慧車載交通與能源環保
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2019年6月5日 星期三
．從雲計算+邊緣計算的角度看工業物聯網
Edge Computing and Industrial PCs in Manufacturing | ARC Advisory Group
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| 台灣區電信工程工業同業公會 |
一般來看，我們將工業物聯網可視化，為具有有限資源的智慧小型設備的組合，與雲計算的巨大計算能力相連接。現在進入市場的軟體解決方案，使企業能夠利用網路閘道器（Gateway）和傳統的工業計算平台，即時響應關鍵事件，保護安全性，並有效利用連接和頻寬。從雲計算和邊緣計算的角度來看工業物聯網，或許將得到新的認識。
IIoT：不僅是雲計算
工業物聯網(IIoT)通常與大數據和雲相關聯，從廣泛分布的感測器中收集大量數據，將「資訊轉化為洞察力」。在一些工業流程中，洞察時間非常關鍵，而將數據發送到雲端，並接收響應的延遲時間可能過長。
在其他情況下，數據安全性可能會受到影響，或者與網路的快速，可靠連接可能無法使用。為了克服這些挑戰，邊緣計算可以補充雲計算的大數據處理能力。
它可以執行需要即時響應的計算密集型任務，並在適當的時候，將數據儲存和過濾到雲中。邊緣計算可以包含簡單的數據過濾、事件處理，甚至機器學習等元素，並且可以托管在任何連接的設備上，從小型嵌入式電腦，或PLC到工業PC或本地微型數據中心。從同一平台上運行的其他進程隔離，並佔用很小的空間是關鍵要求。
在其他情況下，數據安全性可能會受到影響，或者與網路的快速，可靠連接可能無法使用。為了克服這些挑戰，邊緣計算可以補充雲計算的大數據處理能力。
它可以執行需要即時響應的計算密集型任務，並在適當的時候，將數據儲存和過濾到雲中。邊緣計算可以包含簡單的數據過濾、事件處理，甚至機器學習等元素，並且可以托管在任何連接的設備上，從小型嵌入式電腦，或PLC到工業PC或本地微型數據中心。從同一平台上運行的其他進程隔離，並佔用很小的空間是關鍵要求。
最大限度地提高數據的價值
IIoT的許多價值，在於它可以匯集多種來源的資訊，幫助企業看到更大的局面：如何改進流程，優化維護活動，減少浪費和能源消耗，並消除可避免的成本。
以雲為中心的IIoT視圖，可以看到使用重量級軟體應用程式，在遠端數據中心，匯集和分析的各種數據流。
以雲為中心的IIoT視圖，可以看到使用重量級軟體應用程式，在遠端數據中心，匯集和分析的各種數據流。
這種模式的前提，是可靠的網路連接總是可用的，有足夠的頻寬，可用於處理推送到雲端的數據，而這種延遲 - 從數據生成，到收到雲端反饋結果的時間，是可以接受的。
但是，這些重要成分中的任何一種，都可能會丟失。遠端站點可能依賴蜂窩網路，進行網路連接，但覆蓋範圍可能不完整或不可靠。大量的感測器可能會產生大量的數據，這些數據與雲通信的成本很高，特別是在包含高清圖像或影像的情況下。
出於安全原因或保持運行效率，可能需要即時進行複雜決策。另一方面，對於一些公司而言，數據安全性可能會成為問題，因為這些公司可能不希望，將敏感資訊透過網路傳遞到雲端。
但是，這些重要成分中的任何一種，都可能會丟失。遠端站點可能依賴蜂窩網路，進行網路連接，但覆蓋範圍可能不完整或不可靠。大量的感測器可能會產生大量的數據，這些數據與雲通信的成本很高，特別是在包含高清圖像或影像的情況下。
出於安全原因或保持運行效率，可能需要即時進行複雜決策。另一方面，對於一些公司而言，數據安全性可能會成為問題，因為這些公司可能不希望，將敏感資訊透過網路傳遞到雲端。
在任何這些情況下，將從流程或設備捕獲的原始數據，發送回雲可能是不切實際的。儘管如此，在個別機器或過程控制邏輯層面上，需要一些智慧和決策能力，使企業能夠確定最佳的行動方案。這是邊緣計算的作用。
邊緣計算提供了一個提升
作為IIoT的一部分，邊緣計算越來越重要。在資產或流程附近，實施計算能力的第一線，可以對事件進行智慧或協調的響應，並有助於減輕雲上的數據處理負擔。
在可能具有數十，數百甚至數千個感測器的系統中，來自這些感測器的大部分數據，可能具有最小的價值，僅僅報告「正常」操作條件。
智慧 Gateway可以過濾這些數據，並將其更有效地丟棄或重新打包，傳輸到雲端進行儲存和分析。當感興趣的事件發生時，智慧節點可以快速確定正確的響應，向連接的設備發出適當的指令，並將事件匯總成適合雲消費的報告。
與對來自少量感測器的信號的高度本地化響應不同，邊緣計算與更協調的動作相關聯，評估來自大量感測器的數據，以在更高級別做出決定。例如，如果在鑽井平台中檢測到過度振動，則可以是採礦應用。
從振動感測器接收到的錯誤信號的標準響應，可能是停止鑽井，導致生產損失和不必要的停機時間，來檢查和修理設備。由於計算能力更強，感測器輸入和儲存的歷史數據更多，一個更強大的邊緣計算設備，可以評估對整個系統的影響，並確定幾個可能的響應並計算結果，並採取最佳的行動方案，或通知營運商的最佳選擇。
在可能具有數十，數百甚至數千個感測器的系統中，來自這些感測器的大部分數據，可能具有最小的價值，僅僅報告「正常」操作條件。
智慧 Gateway可以過濾這些數據，並將其更有效地丟棄或重新打包，傳輸到雲端進行儲存和分析。當感興趣的事件發生時，智慧節點可以快速確定正確的響應，向連接的設備發出適當的指令，並將事件匯總成適合雲消費的報告。
與對來自少量感測器的信號的高度本地化響應不同，邊緣計算與更協調的動作相關聯，評估來自大量感測器的數據，以在更高級別做出決定。例如，如果在鑽井平台中檢測到過度振動，則可以是採礦應用。
從振動感測器接收到的錯誤信號的標準響應，可能是停止鑽井，導致生產損失和不必要的停機時間，來檢查和修理設備。由於計算能力更強，感測器輸入和儲存的歷史數據更多，一個更強大的邊緣計算設備，可以評估對整個系統的影響，並確定幾個可能的響應並計算結果，並採取最佳的行動方案，或通知營運商的最佳選擇。
而直接的感測器/報警組合，沒有具有板上數據聚集，和處理的邊緣計算設備的更大圖像視角，邊緣處理引擎可以評估，從所有連接的感測器接收到的數據，並基於預先確定的優先事項。在製造業情況下，在流水線末端進行產品測試或檢查後，故障率突然增加，可能需要停止生產以調查原因。
連接到所有機器的智慧邊緣設備，可以協調線路中，所有設備的這種響應。或者，透過分析來自多台機器的感測數據，並自動應用修復，或指導操作人員糾正問題，使生產能夠快速有效地重新啓動，可以辨識變化的原因。
連接到所有機器的智慧邊緣設備，可以協調線路中，所有設備的這種響應。或者，透過分析來自多台機器的感測數據，並自動應用修復，或指導操作人員糾正問題，使生產能夠快速有效地重新啓動，可以辨識變化的原因。
另外，邊緣計算可以透過比較感測的測量結果，與歷史數據，或預設的閾值，來支持預測性維護來幫助數位化轉換，以計算最佳的替換時間。
它還可以對部署在 Internet訪問不可靠，或覆蓋率較差的地理區域的資產進行智慧管理。如果 Gateway 設備暫時無法連接到雲，則可以將數據儲存在本地內存中，直到可以重新建立連接。然後，設備可以自動與雲同步，確保遠端應用程式始終可以訪問完整和最新的資訊。
它還可以對部署在 Internet訪問不可靠，或覆蓋率較差的地理區域的資產進行智慧管理。如果 Gateway 設備暫時無法連接到雲，則可以將數據儲存在本地內存中，直到可以重新建立連接。然後，設備可以自動與雲同步，確保遠端應用程式始終可以訪問完整和最新的資訊。
效率管理是另一個方面，透過利用感測數據來調整和優化設置，根據高層次的能源管理政策，可以透過邊緣設備的額外智慧來增強。
實施：硬體和軟體
邊緣處理背後的原理，是盡可能將分析智慧與相關資產，置於同一地點。由於邊緣計算及其與雲的關係，仍然是一個正在進行的工作，因此定義和架構仍然非常流暢。
由於物理空間或資源，可能無法實現專用的邊緣伺服器，智慧可能需要嵌入到現有的基礎設施中，例如 Gateway 、PLC、工業PC，或存在於連接的工廠側的各種其他設備雲(圖1)。
由於物理空間或資源，可能無法實現專用的邊緣伺服器，智慧可能需要嵌入到現有的基礎設施中，例如 Gateway 、PLC、工業PC，或存在於連接的工廠側的各種其他設備雲(圖1)。
圖1：在IIoT中，邊緣計算在工廠資產和雲之間，插入數據捕獲和儲存，以及即時決策
從本質上講，邊緣計算存在於單個機器控制系統的層面之上，在本地操作並補充雲中托管的重量級應用程式的工作。 邊緣應用程序可以執行一項任務，就像從多個管道獲取，和儲存數據一樣簡單，並在轉發到雲之前過濾數據。
更複雜的可視化，將分析甚至機器學習，帶入邊緣計算的領域，以即時生成智慧響應。 實現這一複雜願景所需的基本組件，包括數據攝取，事件處理引擎，連接設備管理，用戶應用程式，以及安全數據傳輸到雲端(圖2)。
更複雜的可視化，將分析甚至機器學習，帶入邊緣計算的領域，以即時生成智慧響應。 實現這一複雜願景所需的基本組件，包括數據攝取，事件處理引擎，連接設備管理，用戶應用程式，以及安全數據傳輸到雲端(圖2)。
圖2：FogHorn Lighting平台提供了邊緣軟體堆棧中包含的功能
從第一原則出發，建立一個完整的智慧邊緣處理平台，是一個巨大的挑戰。
另一種方法是採用與硬體無關的軟體框架，該框架提供諸如事件處理引擎，設備管理，和使用諸如 MQTT 輕量級消息協議，或安全 HTTPS 之類的協議的安全流的基本構建模組。
許多這樣的框架正在到達 IIoT 現場，例如 GE 的 Predix，思科的IOx，以及 Fog Horn Systems 的閃電平台。除了功能組件之外，這些軟體包還提供各種軟體開發工具包(SDK)，以允許用戶運行自己的自定義應用程式，以及有助於配置系統，和定義分析功能的開發環境。這些框架還提供了管理邊緣設備的工具，包括監視、控制和診斷。
另一種方法是採用與硬體無關的軟體框架，該框架提供諸如事件處理引擎，設備管理，和使用諸如 MQTT 輕量級消息協議，或安全 HTTPS 之類的協議的安全流的基本構建模組。
許多這樣的框架正在到達 IIoT 現場，例如 GE 的 Predix，思科的IOx，以及 Fog Horn Systems 的閃電平台。除了功能組件之外，這些軟體包還提供各種軟體開發工具包(SDK)，以允許用戶運行自己的自定義應用程式，以及有助於配置系統，和定義分析功能的開發環境。這些框架還提供了管理邊緣設備的工具，包括監視、控制和診斷。
像 Raspberry Pi Foundation 的 Raspberry Pi 3這樣的輕便，資源友好的單板電腦，可以為這種設備提供基礎。事實上，通用電氣已經展示了在這樣的平台上，運行的邊緣設備的 Predix 機器軟體。
另一方面，能夠訪問 Gateway 設備，或自動化系統中，功能更強大的工業PC的工程師，可以利用額外資源，並計算性能來執行更複雜的應用程式。
桌面級別的性能，現在可以在經過驗證的外形中使用，例如PC/104，在 Versa Logic Liger 開發板等板上，該板採用可選的Intel i3，i5或i7(Kaby Lake)雙核處理器，運行頻率高達 2.8 GHz。
這些電路板非常堅固耐用，具有 MIL-STD 衝擊和振動阻力，可用於惡劣環境中的設備。透過多達八個本地數位 I/O 通道，一個用於進一步擴展的 Mini PCIe 端口，以及一個高速 SATA儲存接口，這些主板可以承擔複雜的自動化任務，並處理邊緣處理工作負載。
千兆乙太網接口便於透過企業 Gateway ，連接到互聯網和雲。此外，該主板還包含一個可信平台模組(TPM)，該模組允許硬體密碼加速，並提供安全的密鑰儲存，使其成為需要高度抵抗駭客攻擊的自治設備的理想選擇。
另一方面，能夠訪問 Gateway 設備，或自動化系統中，功能更強大的工業PC的工程師，可以利用額外資源，並計算性能來執行更複雜的應用程式。
桌面級別的性能，現在可以在經過驗證的外形中使用，例如PC/104，在 Versa Logic Liger 開發板等板上，該板採用可選的Intel i3，i5或i7(Kaby Lake)雙核處理器，運行頻率高達 2.8 GHz。
這些電路板非常堅固耐用，具有 MIL-STD 衝擊和振動阻力，可用於惡劣環境中的設備。透過多達八個本地數位 I/O 通道，一個用於進一步擴展的 Mini PCIe 端口，以及一個高速 SATA儲存接口，這些主板可以承擔複雜的自動化任務，並處理邊緣處理工作負載。
千兆乙太網接口便於透過企業 Gateway ，連接到互聯網和雲。此外，該主板還包含一個可信平台模組(TPM)，該模組允許硬體密碼加速，並提供安全的密鑰儲存，使其成為需要高度抵抗駭客攻擊的自治設備的理想選擇。
軟體容器(containers)
要在與自動化控制器或 PLC 相同的硬體上，運行邊緣計算引擎和應用程式，需要與其他軟體分開運行。 使用容器(containers) 已經成為一種流行的方法，它提供了類似於虛擬機的隔離，但更適合資源受限的設備。
容器鏡像，包含軟體運行所需的一切。 但是，與虛擬機不同的是，容器虛擬化了操作系統而不是硬體，從而形成了一個更輕便的便攜式解決方案。 也可以在容器中使用虛擬機，來獲得部署和管理應用程式的額外的靈活性。
容器鏡像，包含軟體運行所需的一切。 但是，與虛擬機不同的是，容器虛擬化了操作系統而不是硬體，從而形成了一個更輕便的便攜式解決方案。 也可以在容器中使用虛擬機，來獲得部署和管理應用程式的額外的靈活性。
圖3：容器提供了一種資源友好的方法來隔離網關，PLC或工業PC等設備上托管的邊緣計算進程。
Docker框架被IoT解決方案開發人員，廣泛用於實現容器(圖3)，並向支持容器生態系統開發的 Open Container Initiative (OCI) 捐獻了代碼。要創建邊緣計算解決方案，可以使用C/C++ 或 Java 開發基於Docker的Linux應用程式，以捕獲所需的數據，並透過所選軟體平台中，提供的SDK與分析引擎等邊緣處理資源整合。
透過提供便捷的儀表板，來管理連接的邊緣設備，一個合適的軟體平台，允許開發人員專注於客製化他們的應用程式，來捕獲他們需要的數據，並對檢測到的事件作出適當的響應。邊緣計算是軟體開發平台，以及交鑰匙邊緣計算設備，進入市場的重要新產品開發的主題。
邊緣計算是IIoT的一個額外方面，已準備好與雲計算合作，為營運商和業務經理提供靈活性，以便在適當的時間，獲得他們所需的洞察力。
通常將 IIoT 可視化為具有，有限資源的智慧小型設備的組合，與雲計算的巨大計算能力相連接。隨著越來越多的企業，在更廣泛的情況下依賴 IIoT，一個更複雜的架構，正在不斷發展，其特點是在邊緣具有智慧，以補充雲的力量。
現在進入市場的軟體解決方案，使企業能夠利用 Gateway 和傳統的工業計算平台，即時響應關鍵事件，保護安全性，並有效利用連接和頻寬。
按此回今日3S Market新聞首頁
現在進入市場的軟體解決方案，使企業能夠利用 Gateway 和傳統的工業計算平台，即時響應關鍵事件，保護安全性，並有效利用連接和頻寬。
按此回今日3S Market新聞首頁
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．外骨骼機器人應用寬廣
10 ADVANCED EXOSKELETONS AND THEIR USES
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| 台灣區電信工程工業同業公會 |
繼AGV機器人、無人車、無人機等輔助物流機器人之後，蘇寧又推出了一款新科技—外骨骼機器人，為物流員工提供更多輔助，提升效率緩解疲勞。
近日，2019全球智慧物流峰會上，蘇寧物流「外骨骼機器人」首亮相。據悉，這套腰部助力外骨骼機器人整重僅2.8kg，最大助力效率可達60%，使用方便靈活。
穿戴者穿上後可以提高核心部位（如腰背部）和核心肌群（如腰部竪脊肌）的高強度負重能力，有效減緩工作肌群的疲勞速度，保護快遞員腰部肌群。降低人體運動過程中的能量消耗，提高工作效率。
蘇寧「腰部助力外骨骼」現場試穿
外骨骼機器人其實並不是什麼新鮮事物，在日本，由於老齡化嚴重，這種可以幫助人體勞動省力的輔助性穿戴製品早就進入了市場，外骨骼機器人也被稱為「可穿戴的機器人」；全世界研發企業，都對外骨骼機器人情有獨鍾，各大機器人展會，和行業活動現場，經常能看到這種機器人的身影；在今年開年的日本機器人展上，多家日本本土機器人企業和德國展商，都將外骨骼機器人作為工業機器人之外的展出重點，現場吸引了很多消費者和企業的試穿和問詢；
在5月初的中國機器人峰會上，我們也見到了多款醫療用的外骨骼康復機器人，主要是用於在輔助行走不便的患者，在患者穿戴行走時，可收集患者的步態數據，結合臨床步態數據與健康步態數據，於雲端大數據分析和人工智慧算法及模型，再作出康復訓練計劃。
在5月初的中國機器人峰會上，我們也見到了多款醫療用的外骨骼康復機器人，主要是用於在輔助行走不便的患者，在患者穿戴行走時，可收集患者的步態數據，結合臨床步態數據與健康步態數據，於雲端大數據分析和人工智慧算法及模型，再作出康復訓練計劃。
日本機器人展（RoboDex）上的增強型外骨骼機器人
中國機器人峰會現場的外骨骼康復機器人
外骨骼機器人現狀
外骨骼機器人一般分為增強型和康復型，主要是為解決醫療保健和工業難題而設計，過去外骨骼機器人市場受到高成本的困擾，遲遲難以進入消費市場，近些年，隨著研究和開發逐步成熟，外骨骼機器人由原型階段，進入了量產階段。
因此成本正在緩慢下降，我們得以在越來越多的環境下，看到它們的使用，比如用於輔助的製造業、倉儲、物流等工作場景，或者是用於康復的醫療保健市場，特別是在社會老齡化，以及技能型人才短缺的情況下，外骨骼機器人將成為提高生產力，避免和減輕傷害的重要手段之一。
因此成本正在緩慢下降，我們得以在越來越多的環境下，看到它們的使用，比如用於輔助的製造業、倉儲、物流等工作場景，或者是用於康復的醫療保健市場，特別是在社會老齡化，以及技能型人才短缺的情況下，外骨骼機器人將成為提高生產力，避免和減輕傷害的重要手段之一。
外骨骼機器人是融合感測、控制、融合、移動計算，人機交互等技術的複雜綜合系統。
在外骨骼機器人的研究上，美國和日本起步較早，研究成果和專利也更豐富。尤其在動力系統方面，不僅出現了液壓驅動、電力驅動，甚至是氣動等多種方案。可適用於不同的產品，也各有優勢，電力驅動的機器人的動力更強勁，但人體負重較大，而液壓驅動和氣動的機器人則較為輕便。
而對岸中國的外骨骼機器人，目前仍以學術研究為主，中科院、電子科技大學、北航等，都在開展外骨骼機器人的研究。除了學術研究外，部分院校還開始探索「產學研」的模式，如依託於北航的大艾機器人、東南大學與科遠股份的合作研究等。
雖然目前各家的產品已初具形態，但在技術和用戶體驗上尚有很大的提升空間。目前，對岸國內的外骨骼市場，沒有發展起來的原因，最大的絆腳石依然是技術本身。除了人體兩足行走的複雜性，步態數據的收集和分析師一大難題，其次是安全風險，穿戴在人身體上的器械要求較高，需要相關認證才能上市銷售。
外骨骼機器人市場有待挖掘
以汽車製造業為例，雖然目前汽車流水線前端的製造工位，基本已實現自動化操作，但是末端汽車總裝線工位，依舊無法被自動化設備完全取代。這些工位作業對工人的肩部和腰部骨骼關節，帶來了極大損傷。
以頭頂操作為例，工人需要舉起約5-6公斤重的零件與工具，每天約重復3000-4000次，常年單一動作加上重力壓迫，很容易引發肩部與腰部的勞損，也會影響工廠流水線的效率。
以頭頂操作為例，工人需要舉起約5-6公斤重的零件與工具，每天約重復3000-4000次，常年單一動作加上重力壓迫，很容易引發肩部與腰部的勞損，也會影響工廠流水線的效率。
在美國，超過20%的勞動損傷，都是發生在肩部和腰背部，企業用於支付肩部和腰背部損失的勞動損傷保險，總額超過160億美元；歐盟30%的人工搬運，63%的重複運動和46%糟糕的身體姿勢，都將促使和工作相關的肌肉骨骼疾病（WMSDs）危害工人的健康、影響企業的發展，以及對社會經濟造成負擔；中國工人勞動強度大，勞動損傷人群年齡已下探到25歲，每年因工傷保險支出，甚至超過610億人民幣。
無論是巨額的工傷成本，還是老齡化社會的進行時，這種可助力的動力外骨骼系統，無疑在未來會有著巨大的潛在應用市場，預計到2026年，全球外骨骼機器人產業，將達到66.5億美元。
作為機器人領域的一個分支，外骨骼機器人的研究從上世紀70年代開始從未斷過，全世界各大高科技企業和機構，比如三星、哈佛、松下、Festo等也早已入局外骨骼機器人研發。
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．終極軍用物聯網
Iot in Military IT
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| 台灣區電信工程工業同業公會 |
萬物互聯網(IoE)是人、流程、數據和物聯網(IoT)的網路連接，之前未被連接的人、流程和數據的互連，有機會讓軍隊減少成本、變得更高效，並且提高作戰效能，增強軍隊的作戰和保障能力。
軍隊作戰和保障職能，一般來說有4類：情報、監視和偵察(ISR，「情監偵」)，作戰，後勤保障，基地和艦船甲板。以海軍為例，艦船的IP網路可以作為實現IoE，所必需的基本組織，連接海軍的船艦，以及相關係統如飛行器、無人系統和武器等。
IoE加上強大的基於IP的使命任務組織，可以使軍隊利用相關技術，提高自動化水準，提升多任務能力，減少工作負荷，並極大增強ISR系統、作戰、後勤保障，以及基礎設施職能的效能。IoE將實現系統性能預測、態勢感知增強、資訊管理優化，以及敏捷決策，軍隊可在現有基礎設施上，逐步建構相連的關鍵系統、設備、數據、流程、應用程序和人員。
IoE給了軍隊跨作戰和保障職能、更加全面地實現網路中心作戰的機會，將提升作戰人員效能，確保軍隊可以划算地維持，未來對敵軍的作戰優勢。
1相連的情監偵概念
以海軍為例，強健的ISR能力，允許海軍在遠洋或遙遠的濱海有效作戰。共享的狀態感知能力，以及一個對友軍和敵軍精確位置的共同圖像，對於海軍控制空、面、水下和資訊來說，是關鍵能力。IoE帶來擴展船塢IP網路的能力，透過IP網路安全地連接，有人飛行器和艦船或者無人平台(空、面和水下)，並且極大增強任務分配、收集、處理和利用能力，以有效採集、檢查和共享ISR資訊。
隨著海軍提升有人系統的ISR能力，並擴大無人系統的使用，海量ISR數據將被創建，而軍方將面臨頻寬的約束，邊緣計算能夠解決這一問題。
無人系統和其它系統，會以海量數據快速佔滿通信網路，發送到其它平台或地面站去處理，艦載/機載和嵌入式計算能力，讓處於戰術邊緣的艦載/機載平台的設備，處理數據成為可能。
在戰術邊緣集中數據、處理和應用的概念，稱作霧計算，它將允許海軍使用來自戰術邊緣的海量數據，並減少通信網路中的頻寬負擔。
位於戰術邊緣的圖像、信號和通信分析，將實現對關鍵、可執行資訊的更快分發，從專用計算平台，到組件(如路由器)板卡中嵌入的計算能力，邊緣計算或霧計算可以由多種方式提供。
嵌入式和虛擬解決方案，允許ISR和其它系統加入IP網路，不會影響艦上/機上，高度受約束平台的空間、重量、功率和成本(SWaP-C)。小型形態因數嵌入式網路解決方案，可以在提供連通性和計算能力的同時，使SWaP-C最小化。
虛擬解決方案，可以使用艦載/機載計算能力，並以軟體的方式交付能力，虛擬解決方案消除了軟體和硬體的相互影響，極大增強了，無需新硬體而升級能力的能力，將助力跨平台壽命週期，總擁有成本的最小化。
2相連的作戰概念
已部署系統產生海量數據，比如任務環境中的ISR系統，無人機、無人艦船和無人潛艇，都在戰術邊緣捕獲海量數據。海軍設想這些數據，透過一個戰術雲來共享，並且正在開發其雲能力，以在戰術邊緣使用。
初始的戰術雲工作聚焦在遠徵任務、反潛戰和綜合空中/導彈防禦的規劃與執行上，但是很快將擴展至其它任務領域。綜合海上網路，與複雜組織體服務(CANES)計劃，將為大部分艦船和潛艇提供主幹網，用作海軍戰術雲的關鍵硬體組件。
海軍研究辦公室，開發了海軍戰術雲參考實施模型，支撐海軍戰術大數據工作，聚焦數據科學、分析學和雲安全。IoE將極大擴展在海事環境中，連接的人、流程和物，每個連接都將成為數據源，用以增強戰爭優勢。
IoE和大數據解決方案，可幫助海軍確保更好地跨使命任務訪問數據，將計算和分析從數據中心帶到邊緣，以實現更快的洞察、更好的狀態感知，和更有效的執行，以創造戰術、作戰行動和戰略上的戰爭優勢。
隨著海軍雲能力的成熟，軟體定義網路(SDN)，和應用中心基礎設施(ACI)解決方案，將確保網路傳輸策略，將數據包區分優先級，以最好地支持最緊急的功能。
SDN和ACI解決方案，可以允許應用策略在工作負荷變化時，自動地重新部署計算和儲存功能，從而優化網路和應用效率，保有成長容量，並使總擁有成本最小化。
SDN提供用戶和數據隔離，即使數據在運用中，也可跨網路保留數據訪問限制。
賽博安全對使命任務成功非常重要，特別是在沒有後備方案，或任何重置能力的海事環境中。一個擴展的安全防護架構，將在IoE遍布海軍作戰環境時，解決這些挑戰。
戰鬥人員將依賴賽博防護能力，持續分析和回顧安防能力，安防方案，將帶來更高的自動化，以降低操作人員的工作負荷，並提速威脅響應。
隨著海軍戰術雲工作的成熟，混合雲能力和思科公司「InterCloud Fabric」解決方案，將支撐工作負荷的可移植性，而不會影響可用性、安全性和性能，這將極大增強跨系列場景的、基於雲的作戰能力，以及使命任務敏捷性。
組成海軍攻擊群的大量艦船、飛行器、潛艇，和海上單元的作戰，傳統上嚴重依賴衛星連通性，以實現全球到達和持久作戰。海軍攻擊團體使用的衛星通信鏈路，可以透過空中平台提供的 IP 網路能力得到增強，特別是長航時無人機。
「聯合空中層網路——海事」(JALN-M)是海軍不依賴衛星，提供任務持續連通性的一個計劃，使其能在包括「反介入/區域拒止」(A2AD)的多種場景中作戰。
此外，海軍將繼續開發備選的「視線」和「視線外」網路系統，如戰鬥力戰術網路(BFTN)，以支撐相連的作戰。當前商業網路解決方案，在機載系統中的使用，表明正在發展的如JALN-M和BFTN的系統，也可能依賴商業產品，來實現聯網能力。
3相連的後勤概念
提升海軍的協同工具，將提供更好的知識管理，以支撐自助能力，讓海軍攻擊群更加自給自足。
協同工具可以讓海員，透過網路訪問維修和修理影像庫，尋找有用的影像或其它資訊，以利用船塢設備修正問題。
當自助失敗或面對一個更難解決的問題，或任務需求要求更緊急的響應時，增強的協同，以及遠端輔助方案，將允許海員高效找尋在另一艘艦艇上，或岸上的合適的專家，快速解決這些問題。
IoE能力將允許在這些案例中，遠端解決問題和提供技術輔助，解決方案可用來創建一個虛擬專家池，使他們能夠最好地支撐，多個已部署的行動，並保持在複雜技術領域中的精通度。
IoE感測器和連接，將實現增強的診斷和健康管理，允許評價在實際運行條件下的系統。允許在原位進行健康評價的IoE感測器數據及模型，將持續實施健康監測，並自動警告操作人員與預期參數的偏差，或者預計性能的衰退，甚至可以預測未來系統狀態，讓作戰指揮官基於實際設備性能和狀態，根據當前的與預期的使命任務環境，和作戰必要性，做出有充分依據的決策。
面向資產管理和倉庫/供應管理的IoE能力，將針對關鍵資產的位置提供完整的可視度，甚至使用先進標籤設備獲知資產狀態。IoE能力和諸如身份服務引擎(ISE)的設備，為海員提供基於背景環境的能力，允許他們使用網路精確定位，和管理資產、人員與庫存，並且執行策略。
這將透過無縫的操作、降低的成本、提升的安全，和資產的利用，增加維修、供應等方面的生產能力，並減少其週期，實現更高的運行效率。RFID能力也可以用於監測人員位置，以提升安全性。
4相連的基地概念
針對典型機艙和其它船塢環境中的海員，IoE將透過遠端監測，以極大減少或消除，海員暴露在有害條件下的風險。嵌入式感測器或遠端影像監測，將允許海員從牢固和安全的位置，監測有害或勞動密集的任務(如警戒職能、容量監測和物理完整性檢查)。
物理安全防護也可以透過IoE顯著增強，以顯著提升海軍的反恐部隊保護(ATFP)能力。影像監視能力將允許在使命任務，和作戰狀態要求時，透過電腦或行動設備上，對關鍵區域進行即時監測。
物理訪問控制，可以增強為自動化管理成百上千個訪問點，提升安控並減少工作負荷，諸如臉部和門卡辨識這樣的能力，可以進行整合，以使某些安控功能自動化並提速。
物理訪問控制，可以增強為自動化管理成百上千個訪問點，提升安控並減少工作負荷，諸如臉部和門卡辨識這樣的能力，可以進行整合，以使某些安控功能自動化並提速。
照明可以透過網路管理，並且連接或整合到其它物理安控能力中，智慧照明設備也可以扮演環境感測器，監測運動、特殊物質、濕度、大氣組成、聲音、影像等等。
智慧照明可以用來提供異常探測和即時警報，並且可改變照明條件，以更好地支撐當前實際的物理安控條件、狀態感知和響應。物理安控條件可以透過自動執行快速變化，如基於即時數據或預測分析鎖閉，或限制各種訪問點。
運行能量對海軍來說，也是關鍵問題，減少燃油消耗和增強部隊機動性、航程和到達能力的解決方案非常重要。IoE提供即時監測能量消耗的能力，在任務允許或要求時，給海員調節設備最佳能耗所必需的資訊和控制功能，自動化策略確保得到始終如一的、有效的能耗結果。
能量管理解決方案，還提供對異常監測有用的數據，基於通常的能耗確定需要，進一步調查和分析的活動，並幫助發出警報。異常探測將對能耗驅動因素，提供更深層次的洞察，還可警告操作人員，關注可能損害任務目標的使用者行為。
海軍還在探索優化基地發電和耗電的方式，以及創造一個耐久、安全和可靠的能量網路，海軍智慧電網和先進計量工作，擁有相連的技術，監測、預測、控制建築，和公用事業管理系統並做出響應。
海軍在能量方面的工作，將繼續使用IoE能力實施先進計量，鏈接生產能力以及控制運行，以減少岸上和海上的能耗和花費。
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