边缘计算助力智慧工厂OICT融合

作者:席梦男 责任编辑:甄清岚 2018.04.27 16:02 来源:通信世界全媒体

1.边缘计算边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

边缘计算并非是一个新鲜词。对于智能制造而言而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制、分析将通过本地设备实现,而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近末端设备,还可为末端设备提供更快的响应,将需求在边缘端解决。

2.OICT融合在中国,边缘计算正在努力推动工业智能制造三种技术的融合,也就是OICT的融合(运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology)。融合主要涉及解决以下几个问题:

第一个是设备域的问题, 出现的纯粹的IoT设备,跟自动化的I/O采集相比较而言,有不同但也有重叠部分。那些可以直接用于在顶层优化,而并不参与控制本身的数据,是可以直接放在边缘侧完成处理。

第二个是网络域问题。在传输层面,直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据,其传输方式、机制、协议都会有不同,因此,这里要解决传输的数据标准问题。当然,在OPC UA架构下可以直接的访问底层自动化数据。

第三是数据域问题,数据传输后的数据存储、格式、清洗等这些数据域需要解决的问题。

3. 基于OICT融合架构的边缘计算结合OICT融合所涉及的几个问题,我们的边缘计算物理上采用网关+边缘云+管理平台的三层结构,逻辑上采用docker镜像微服务的方式进行系统化的列装。实现多租户、低延时、本地化的OICT技术融合。

1、  智能网关(FlexEGW):

智能网关部署在生产线,用于和设备传感器进行数据采集和控制交互。在工业制造上,工业控制系统是多样性的。为解决工业控制环节中各个数据源的灵活通讯,例如MSE/SCADA/HMI与PLC/DCS之间的数据交互,智能网关需部署标准化的OPC UA中间件。对于不满足OPC UA技术规范的设备,可以通过智能网关部署定制服务,以RS485/RS232等接口协议方式接入设备,服务同时将其转换为满足OPC UA标准的数据源,以OPC CLIENT方式接入OPC UA中间件SERVER(在某些不具备搭建边缘云的工厂环境,网关的采集数据可直接推送至设备控制监控层)。

综上,智能网关解决了各种设备灵活的协议适配,相对较低延时,标准化OPC带来的数据源灵活通等方面。而这些方面均是传统工业平台不具备的能力。此外,智能网关在无法部署边缘云的情况下,提供边缘侧的数据清洗,数据导出,存储等小规模边缘数据中心功能。

2、  边缘云(FlexEStack):

关于边缘云一种是自建私有云,一种利用运营商边边缘DC实现边缘云。但不论是哪种云,其都需要承担网络域的核心传输任务,以及数据域的计算存储任务。在具备部署边缘云条件的工厂,由于边缘云与网关在网络上基本没有距离,根据网关性能选型,可以考虑将OPC-UA SERVER部署至边缘云,利用边缘云同时托管接入多个网关。因为在庞大的流水线上,生产线上的网关必然是小型化轻量化的。

综上,边缘云的建立,主要解决了边缘数据中心的缺失。我们在边缘云中进行边缘存储,边缘轻量级大数据,数据清洗,平台导出历史数据等任务。边缘侧的数据无需再完全依赖云端,从而有效降低了平台数据中心的规模和性能瓶颈,提升了边缘侧的IT和CT能力。

3、管理平台及编排平台(FlexECO):

管理层面是多租户隔离的,且分为普通用户和开发者用户。普通用户通常为平台决策者。平台决策者通过边缘管理平台查看决策分析相关数据。开发者用户主要利用管理平台进行设备管理、网关管理、策略任务管理、业务编排、边缘侧微服务的快速注册部署等工作。

随着边缘计算在工业领域的深入普及,边缘侧的网关、大量的设备、网关中的服务、服务的执行计划与业务的编排,都需要管理平台提供通用完善的管理能力。从而协同OT和IT的融合。

4.案例-烧器远程运维

具体目标增强客户对燃烧器运其行的把控,帮助提高工作效率,同时也通过远程诊断改善售后服务效率,具体目标包括:

实时查看设备状态,了解整体运行状况

监控关键数据,报警提示采取措施预防故障

售后团队远程诊断,帮助客户快速解决故障

查看历史数据,提高分析能力

解决方案该项目解决方案由以下三部分组成

基于Modbus数据采集的无线上网模块

基于边缘侧的数据清洗。

基于企业和互联网的远程管理平台

其中无线上网模块(网关)作为燃烧器设备的辅助模块和燃烧器PLC控制器对接(对接协议modbus RTU),网关通过TCP将采集数据发布MQTT主题,边缘云数据清洗模块订阅MQTT当前主题,将订阅数据通过ETL方式清洗,保存边缘云缓存库。边缘云根据平台侧的历史数据请求,通过导出服务导出至运维云平台。

运维平台需要得到各地的设备的总数、每台设备的在线状态,告警。同时对维保记录进行远程管理。达到远程运维的目的。


在本案中满足以下功能:

1、  设备接入核心要求:

A) 要求适配多种工业自动化PLC控制器,实现工业级无线数据终端进行实时数据采集。

B) 支持RS485接口、支持以太网及2/3/4/5G网络。

C) 方便小巧,便于部署,成本低廉。

2、轻量大数据分析服务要求:

A) 可定制的设备统计。基于设备字段(类型、状态)进行分类统计分析。设备关联数据(所属区域,故障记录等)统计。基于设备字段累加统计。基于地理信息的分布运行(边缘侧提供当前地理信息、网络位置范围的运行分析数据)。

B) 历史数据助力故障分析(当前边缘侧的历史数据)。支持提供历云端历史数据下载,快速调取制动时间历史数据,分析历史数据。同时,在边缘侧尽可能的以压缩、办结构化、内存库方式存储一年内的历史数据(视硬件和业务需求定)。

3、安全要求:

A) 多租户的严格隔离。

B) 业务数据安全可靠。

4、故障诊断和预防性维护。

即利用边缘侧柔性扩展的运算能力,将边缘侧的设备关联数据、下载历史数据进行关联碰撞和自主模型学习。根据实时数据构建卷积网络。根据样本点作为输入,输出多属性标签。

例如,样本点为加速度传感器采集数据(采集轴承),经过卷积网络输出诊断故障发生部件、故障大小(包括微弱故障)进行危险预警。(例如机器轴承的内外圈、滚动体的故障,齿轮箱等不同故障类型)。


资深技术工程师

柔性边缘计算研发部

2018年4月20日


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