Eine Methode zur Optimierung von Latenzzeiten, Arbeitslasten und Berechnungen. Durch Verlagerung von Berechnungen an die Orte der Datenerfassung und -sammlung müssen die Daten nicht in die Cloud gesendet werden. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Berechnungsprozesse flexibel gesteuert und verlagert werden.

So können beispielsweise autonome Fahrzeuge an Orten mit schlechter Konnektivität Daten selbst verarbeiten, Entscheidungen treffen und diese zu einem späteren Zeitpunkt ins Netzwerk einspielen. Generell machen die durch Edge Computing möglichen geringen Latenzzeiten einen Einsatz in Industrie 4.0 Anwendungen besonders sinnvoll. Weitere Vorteile dieser Technologie sind die Möglichkeiten, große Datenmengen sowie sensible Daten lokal zu verarbeiten, ohne diese beispielsweise in die Cloud übertragen zu müssen.

Edge Computing kann, durch den Fokus auf lokale Datenverarbeitung, die Anfälligkeit für Cyberangriffe, Internetausfälle und andere Bedrohungslagen reduzieren.