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基于制造业的边缘云发展

发布时间:2022年09月02日 来源:中国自动识别网 作者:赵京鹤 申俊波 商秋平

边缘云位于中心云与设备终端之间,是更加贴近设备层的一种IoT连接层,是云计算能力由中心向边缘的下沉,强调通过云边的一体化、协同管理并能解决在云计算模式下无法满足企业一线生产作业中的业务需求。
 
制造业边缘云定位
边缘云相比中心云更靠近制造业生产一线,靠近设备数据产生和使用的位置,在设备接入、数据采集、边缘侧数据治理方面起到了关键性作用。同时比起全量数据中心云进行分析再返回到生产一线的方式相比,边缘云在网络时延和传输成本方面具有明显优势,可以缓解中心云的计算负载和带宽压力。
受硬件资源所限,边缘云需要进行分层建设,并与中心云配合,在云边协同的过程中主要服务于轻量级的小任务,一方面是实现在集中式云计算模式下无法实现的超低延时的数据交互与自动反馈,另一方面是承担数据预处理工作,包括共性和常用数据的存储和调用等。此外,特定行业对数据安全、隐私保护的要求也使边缘云成为其重要的选项之一。
边缘云属于工业互联网总体架构的边缘智能层,对下提供设备快速接入,只需简单配置可实现设备接入和数据采集;对上提供可视化面板的图形化搭建工具,无需专业编程人员,可快速实现数据预处理和可视化应用;集成工业互联网平台数据接口,可将本地数据上传至平台。提供对一体机系统资源的管理和Docker应用的管理调度,实现容器化应用一键部署;边缘云搭建多种工业应用,用于产线所有设备的全面管理,提供维修、保养、点巡检、备件管理和统计分析报表等功能。
 
制造业边缘云范围
制造业边缘云主要包括一体机和边缘云平台,在进行范围确定时主要从功能角色、支撑业务、处理数据能力方面进行定义。
功能角色  边缘云在制造业中承担更多OT层的角色,通过边缘云一体机的搭建,实现对于生产设备、生产监控设备及生产环境设备等车间内各类设备的统一接入。通过边缘云的搭建可以构建起业务应用与设备之间的中间件平台,支撑生产应用对于向设备发起的反向控制命令。
支撑业务  边缘云在制造业中主要支撑现场作业层面,通过边缘云的搭建,实现对于生产过程管理、设备全生命周期管理、安全生产监督、能耗管理、安全管理等业务的数据支撑,并在边缘云SaaS层面向上述业务系统提供应用环境支撑。
处理数据  边缘云在制造业中主要围绕设备运行类数据和设备运行环境类数据为中心进行处理。通过边缘云一体机的搭建实现对设备本体和各类监控传感设备的数据统一接入和基于机理模型的浅层分析,实现对设备运行状态的实时在线监控。通过边缘云平台全量接入设备数据。通过构建工业数据湖和数据模型库,开展数据的深层治理,实现对业务应用中心云数据需求的支撑。
 
制造业边缘云构建路径
制造业边缘云主要围绕设备和管理两大核心领域进行构建。
设备领域  主要围绕设备协议接入和设备运行状态可视化呈现角度进行构建,其核心建设内容为OT层各类制造设备与传感设备的全量设备协议解析、数据采集、基于实时数据监控场景下设备及传感数据的采集与边缘分析及运行状态可视化服务。
云计算领域  主要围绕工业数据平台、工业应用、工业数据湖角度进行构建,其核心建设内容为IT层数据采集中台、工业操作系统、工业模型中台、工业数据治理中台和工业数据服务平台的构建,围绕生产制造过程、设备全生命周期管理、企业供应链协同等方面应用的构建,形成基于产线级的统一工业互联网DaaS和SaaS层。
 
制造业边缘建设必要性
随着智能化产线的不断发展,针对制造加工型企业的设备数据进行采集、监控与分析,操作简便、易用性强、数据并发量高和响应速度快是对边缘侧设备管理的最新要求。具体包括如下三方面:
工厂边缘侧需要设备快速接入  边缘云能够针对通用设备的接入映射模板,实现设备快速接入,通过边缘计算、设备监控等边缘云智能化的服务,实时进行设备运行状态的监测、诊断、预测。
工厂边缘侧数据治理  工厂内部进行闭环管理,为了保证生产效率,对于设备的实时性要求比较高,边缘云需要实现设备采集到的数据治理,保证设备上传数据的连续性、稳定性和准确性,对于异常值进行处理与分析,及时发送预警信号。由于边缘云存储空间有限,定期、定时进行边缘数据备份,并通过云边协同定时批量上传到云端,提升边缘侧数据处理能力与效率。
工厂边缘侧数据应用  边缘云的数据应用集中体现了企业数字化转型需求,边缘云利用低时延、高带宽工业现场中有限资源支持用户所需的应用与服务,实现设备监测、运行分析、状态预测等核心边缘侧需求。
 
制造业边缘云主要使用场景
目前来说,边缘云为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算的实现方式,解决企业设备数据收集难、处理难、数据资产使用率低等问题。具有以下几种使用场景:
工业设备快速接入及智能运维场景  边缘云实现设备的快速接入,通过采集设备关键数据、建立数据建模、分析设备内在的运行特性,定期进行设备运行状态分析,维护设备稳定性,提前感知设备故障、排除隐患,如图1所示。
图1  基于边缘侧云的设备快速接入
 
工业现场视觉监测应用场景  基于边缘云,通过接入视频数据,对视频进行分析,实现现场感知决策,如现场异常事件实时感知、生产过程视觉检测等,实现事前预判、集中可视指挥调度、回溯取证等全程管控业务,如图2所示。
图2  基于边缘云的工业现场视觉监控
 
工业现场产线及数字化应用场景  边缘云在工业现场侧实现完整应用闭环,其搭载了物联网接入工具、智能巡检系统、可视化看板系统等工业软件,开箱即用,只需简单配置,即可实现产线信息化和自动化的整合,帮助生产企业快速组织生产,提升设备管理效率,如图3所示。
图3  基于边缘云的数字化产线应用
 
算法模型的云边协同场景    工业企业生产环节,边缘云利用云边协同获取的云端算法模型,能够快速进行产线成品的质量分析,及时发现产品质量缺陷提升产品质量;同时将运行数据上传至云端,便于云端算法模型的自优化,促进生产过程质量的提升,如图4所示。
图4  结合算法模型的边缘协同
 
制造业边缘云未来展望
据调研数据显示,中国企业中仅有不足5%使用了边缘云。2020年中国边缘云市场规模为91亿元,其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。由此可见,边缘云作为制造业转型的主要技术,现在仍处于萌芽阶段,而随着近几年企业数字化转型浪潮的不断推动,未来将会出现一波持续性增长,并不断增大市场普及率。
本文为国家重点研发计划项目(项目编号:2020YFB1712200国家重点研发计划项目)
 作者单位: 赵京鹤  申俊波/北京航天智造科技有限公司;
商秋平/中国物品编码中心
《中国自动识别技术》2022年第4期总第97期

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