随着信息技术的不断进步和物联网的广泛应用，智能系统与分布式边缘数据分析已经成为业界研究的热点问题。分布式边缘数据分析，是指利用分布式系统中各节点的计算资源，在数据源或接近数据源的地方进行数据处理和计算，典型如智能传感器、控制器和网关等。与传统的集中式数据分析相比，分布式边缘数据分析可以更快地获取分析结果，更快地洞察问题所在，从而提供更加实时的决策支持。
分布式边缘数据分析的实践表明，它主要应用于改善制造质量、更准确地预测生产、制定卓越运营计划、持续改善制造流程、改善客户关系、软件升级以及资产管理等方面。数据分析的主要视角包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规定/决策性分析，分别对应于发生了什么、为什么会发生、将会发生什么以及应该采取什么行动。尽管数据分析的传统应用还处于开环阶段，但随着技术的积累和需求的推进，预期将发展到闭环阶段。
在工业应用领域，由于实时系统往往因速率、带宽和成本限制而简化为感知、控制和执行三个环节，数据分析部分被放在闭环之外单独进行。然而，近年来数字化转型和智能制造受到空前重视和推动，使得数据分析的需求日益迫切。工业物联网（IIoT）的部署越来越普遍，低成本服务和支持为数据处理提供了新的可能性。
智能系统与分布式边缘数据分析的成功案例，如改善制造质量、预测生产状况、发现关键工厂性能参数、连续改善资产设备性能、多工厂的报警管理等，都依赖于数据的快速处理和分析。数据分析方法的发展，特别是将复杂问题分解为边缘分析、预置分析和云基分析三个层次，将为工业自动化和智能制造带来新的机遇。
在实践中，数据分析在企业中的应用不仅限于传统的描述性和诊断性分析，而是越来越多地覆盖了预测性和规定性分析，这要求分析方法和技术必须具备高度的适应性和灵活性。分布式边缘数据分析通过就近处理数据，不仅提高了数据处理的效率，还增强了系统的实时性，进而推动了工业自动化和智能制造的进程。
在技术和市场的发展过程中，我们也发现，尽管有大量先进的数据分析方法和工具被提出，但如何将这些工具有效地应用于解决具体的工业问题仍然是一个挑战。例如，很多企业对于将分析结果直接反馈给自动控制系统还存在恐惧感，因此，如何增强系统和用户的信心，确保数据分析的可靠性和有效性，将是未来研究和实践的重要方向。
总体而言，智能系统与分布式边缘数据分析的研究和应用，正在推动着工业生产方式的变革，使得从感知、决策到执行的整个过程更加智能化、自动化。随着技术的不断发展和成本的持续下降，预计未来分布式边缘数据分析将在工业制造、能源管理、交通控制和公共安全等多个领域得到更广泛的应用。
