近些年来，智慧园区中的边缘排序技术在业界越来越受到重视。从边缘收集数据和数据收集越来越关键，成为关键数据收集的课堂教学。边缘数据也成为数据收集系统的一小部分：
传感器：将物理参数切换为电信号；
信号调节电路：将传感器信号切换为传感器信号“可切换到数字值”的格式；
模数切换器：将调整后的传感器信号转换为数值；
边缘数据：透过RestAPI或数据存储设备以信息的形式传输数据。数据以信息传输格式建立，并通过云服务或网络应用程序编程USB（API）展开传输。
智能园区的一些应用领域需要立即获得排序能力和访问数据。边缘排序可以简化，源于简化。IIoT设备的数据流进行动态数据分析。先将现场传感器的数据加载到边缘设备中，再加载到边缘基础设施中。来自边缘基础设施的数据以较高的速度导入中央数据中心（通常在云中）。
边缘数据收集的优点是以基本动态的速度将信息从企业的偏远边线传输到数据采集系统的核心。尽可能多的数据可用作决策，有利于企业保持竞争力。
除了边缘技术外，还有更多嵌入式历史数据库的设备投资于应用领域。例如，机械设备资产可以收集数据并发送给主要历史数据库。(例如)OSIsoftPI和罗克韦尔自动化FactoryTalk历史数据管理软件等。)可以从自动化过程的核心仪表和控制系统中收集和存储所选的数据。
正因为如此，在边缘设备等新技术人才众多的时代，及时处理介绍和预览核心仪器和控制源是关键数据收集的最佳课堂教学。根据设施的数据收集要求，智能公园可以使用数据分析工具捕获、生成、非政府和管理对业务有价值的数据。