随着现代工业的流程不断往自动化、AI 靠拢，更快的运算速度和更大的数据传输量成为了需要考量的关键要素，边缘运算（Edge Computing）概念的诞生，更将制造业的数字转型推向实时收集数据并完成运算的方向推进。
边缘运算的概念基本上就是将原本由中心节点完成大量数据运算的方式，分散为在几个小的节点、甚至是边缘节点进行运算，边缘节点指的基本上就是终端设备的概念，如此一来可以减少信息传输的量和延迟时间，更适合处理大数据，最初比较广为人知的应用场景是在自动驾驶汽车上，但其实在工厂、物联网的数据运算上，也具备非常高应用的潜力。
近边缘（Near-Edge）与远边缘（Far-Edge）
近年来针对边缘运算有趣的进展，正是近边缘和远边缘的差别，远边缘指的是和消费品进行合作，完成一些流程上的自动化，例如：卖给客户的复印机没纸时会自动订纸。
而近边缘指的便是边缘运算在工厂自动化上的应用，将运算单位直接延伸到物联网设备上，通过云计算分散托管在小型设备上，而这些小型设备可以在整个供应链中快速且经济高效地布署。
5G 在其中扮演的角色
为了让边缘运算能实际减少智能工厂在运算和数据传输上的时间，链接品质将成为攸关生死的环节，而现有的技术无法轻易完成远程设备传输，就算可以完成，也难以在兼顾网络安全、延迟品质的状况下完成。
若能够布署良好的私有5G 链接，可以在整个园区或工厂完成足够的链接品质，降低整个生产流程的成本和复杂性，极大化优化供应链的效率、安全性，并借由良好的链接串联更多业务合作伙伴，优化协作的效率。
5G 在工厂的边缘运算上扮演的角色主要是能够做到在供应链上的所有数据实时收集、分析、传输，这主要依赖于5G 带宽的相对提升，更进一步的说，可以通过5G 的普及化，消弭工厂和消费者间的距离，工厂可以借由5G 网络发送来的智能家具数据，更加了解用户的使用状况，并搞清楚消费者在使用哪些环节的时候可能出错，并借此优化产品制程，加强特定的零件和功能，让工厂跳脱出传统只能提供“产品”的价值，更可以拥有自主优化、调整产品的“价值创造”能力。
其他领域的实际案例
据Manufacturing.net 归纳，5G 边缘运算可以实际应用在石化行业的配送站点，并通过5G 最后链接到集中自动化系统。例如，监控渠道以实时检测和传递数据异常可以帮助自动化控制系统更快速的完成反应，虽然目前很多站点都已经有设置网络链接或是卫星等方式监控，但这些站点没有办法像5G一般可以容纳如此庞大的数据。
在食品和饮料行业，监控和优化运输环境是一个非常有潜力的应用，通过5G 网络收集冷藏车上的数据，并进行分析运算，可以实现实时的自动化控制，减少食物损失。