随着物联网(IoT)时代来临，工厂导入工业物联网(IIoT)有助提升产线作业效率及提早侦测出设备可能出现的问题，为此可提供实时、稳定自动化的连网厂房需求大幅涌现，传统云端系统建置恐已不敷需求，也让比云端更进一阶的雾计算(Fog Computing)导入产线，可望引领IIoT时代的雾计算需求时代来到。
开放雾联盟雾计算参考架构八大基础要素
据Industrial-iot网站报导，会导致云端运算不敷IIoT导入所需主因，在于现今内建工业机器人、工业控制系统的厂房产线所产生的大量数据，如今都是以千兆字节(PB)为单位进行计算，导致传统云端网络不敷所需，因此基于厂房内部对实时性通讯流的需要，对雾计算需求便应运而生。
所谓雾计算属于水平化基础架构，将运算、通讯、控制及储存分布在更接近于数据源处，以能够显着加速处理时间及降低网络成本，但雾计算并非完全取代云端运算，而是对云端运算投资的强化，以提供工业物联网导入制造业领域可创造更有效率、具成本效益及建设性的应用表现。
雾计算扩展了传统以云端为基础的运算模式，能够动态响应网络负载变化，部分人士将雾计算与“边际运算”(Edge Computing)混为一谈，不过两者实际上仍有关键差异。如雾计算总是使用边际运算，但边际运算却不总是需要雾计算的功能;雾计算包含云端运算，不过边际运算的定义却不属于云端运算一环。
雾计算具备SCALE五大优势
任何装置若具备连网、运算以及储存功能，就能够成为一个雾计算的节点，因此如工业控制器、交换器、嵌入式服务器、路由器以及监视器等产品，均可被视为是雾计算节点之一。
2015年底由全球物联网领导业者齐聚成立的“开放雾联盟”(OpenFog Consortium)，也揭示名为“SCALE”的雾计算五大优势，即安全(Security)、认知(Cognition)、灵活(Agility)、延迟(Latency)及效率(Efficiency)。
安全方面，多数以云端为基础的安全服务在今日连网厂房中已不敷需求，雾计算透过分布式架构可处理这些IIoT的安全挑战，厂房可保护雾计算节点采用相同的企业IT政策、控制及程序，透过雾计算节点可快速找出不寻常的活动，并可在无需中断服务下减轻这些不寻常活动对系统形成的威胁及攻击。
认知方面，雾计算架构能就透过哪个节点进行运算、储存及控制功能做出最佳的决定，决策可透过装置或邻近的雾计算节点进行，而非只能透过传输数据至云端的方式供决策制定，因此如智慧传感器便可自主做出决定，以及就制程进行评估，其他多款连网装置也可取得决策信息以有助提高效能。
面对基础架构与连网功能必须具灵活性的需要，以满足厂房内建传感器及系统的数据生成型态所需，鉴于雾计算透过有线与光学通讯及无线网络运作，且同样隶属于这些厂房网络环境中，这将让雾计算相当适合基于有线SCADA系统、OPC-UA接口及Modbus等的工业元素运用，这些元素都能够与雾计算节点相连结。
延迟则是雾计算最被广为提及的一大优势。许多工业控制系统需要在几千分之一秒内的端对端延迟，但主流云端服务却无法提供此一水平的延迟服务，这就让雾计算应用具备导入优势。
提升效率上，雾计算架构采沉浸式分散途径，若某个网络出现故障，将可立即转换至其他整个网络都可近用的雾计算资源，这有助创造管理的弹性及易于与现有物联网环境做整合。
雾计算仰赖于装置与系统间快速、受信任且安全的传输环境，在此情况下意谓雾计算需要基于开放标准的相互可操作性，开发此开放参考基础架构则是开放雾联盟的工作，包含新创企业、大学与工业巨擘等联盟成员正合作欲确保一开放、相互可操作的基础架构成形，以有助制造业为其智能工厂导入物运算解决方案。
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