边缘计算可以通过将数据处理和分析任务从中心服务器移动到设备附近的边缘节点来改善设备和传感器的能耗管理。这样可以减少数据传输到中心服务器的需求，降低了网络传输的能耗。同时，边缘计算可以在设备附近进行数据处理和分析，减少了设备需要进行的计算任务，从而降低了设备本身的能耗。此外，边缘计算还可以实现智能的能源管理，根据设备的使用情况和能源需求来调整能源的分配，进一步提高能源利用效率。
具体来说，边缘计算可以通过以下方式改善设备和传感器的能耗管理：
数据本地处理：设备和传感器可以在边缘节点上进行数据处理，只将必要的数据传输到中心服务器，减少了数据传输的能耗。智能能源管理：边缘节点可以根据设备的使用情况和能源需求来调整能源的分配，实现智能能源管理，提高能源利用效率。优化算法：边缘节点上可以使用优化算法对数据进行处理和分析，降低了设备本身的计算任务，从而降低了能耗。节能传感器设计：边缘计算可以促进开发节能型传感器，通过优化硬件设计和算法，减少传感器的能耗。举个例子，某家工厂的生产线上使用了大量传感器监测设备的运行状况和产品质量，原先这些传感器的数据都需要传输到中心服务器进行处理和分析，造成了大量的能耗。通过引入边缘计算，工厂可以在生产线附近设置边缘节点，让传感器数据在本地进行处理和分析，只将需要的结果传输到中心服务器，从而降低了能耗并提高了生产效率。
综上所述，边缘计算可以通过数据本地处理、智能能源管理、优化算法和节能传感器设计等方式来改善设备和传感器的能耗管理，为企业节约能源成本，提高生产效率。