Eines der letzten Puzzlestücke der Digitalisierung ist die Einführung von Edge Computing zur Verarbeitung von Industrie-4.0-Daten vor Ort. Als Edge-Cloud wird eine vor Ort befindliche Container-Compute-Plattform bezeichnet, die eng mit einem leistungsfähigen Netzwerk verbunden ist, um Anwendungen für betriebliche Prozesse zu unterstützen. Spielt die Cloud im IT-Bereich eine wichtige Rolle, so hilft die industrielle Edge-Cloud im Bereich der Betriebstechnik dabei, die niedrigen Latenzzeiten zu erreichen. Sie werden für fortschrittliche Digitalisierungsanwendungen benötigt, z.B. für Roboter, die innerhalb von Millisekunden reagieren müssen. Da die Daten in der Nähe der Produktionsstätte verarbeitet werden können, reduziert sich die Verzögerungen, die bei der Übertragung und Verarbeitung in einer zentralen Cloud entstehen würden. Sich schnell bewegende Roboter müssen unter Umständen sofort gestoppt werden, und diese Art von Anforderungen an niedrige Latenzzeiten können mit einer Cloud, die mehrere hundert Kilometer entfernt ist, nicht erfüllt werden.
Trotz der Bedeutung des Edge-Bereichs in industriellen Anwendungen bilden zentrale Cloud und Edge-Clouds ein Kontinuum mit verschiedenen Anwendungen und Arbeitslasten, die an unterschiedlichen Orten ausgeführt werden. Einige Daten müssen zu Prüfzwecken zentral gespeichert werden. Anwendungen des maschinellen Lernens müssen häufig große Mengen historischer Daten analysieren, was in der zentralen Cloud geschieht, obwohl der daraus resultierende Algorithmus möglicherweise am Edge angewendet wird. So werden beispielsweise die Echtzeit-Navigationsdaten eines autonomen mobilen Roboters (AMR), der Nachschub an die Produktionslinie liefert, lokal verarbeitet, um eine Steuerung im Millisekundenbereich und nahezu in Echtzeit zu ermöglichen, aber die Leistungsdaten können für eine künftige Analyse der geschäftlichen Vorteile des FTS (Fahrerloses Transportsystem) zentral gespeichert werden.