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                                          回归制造-边缘计算使能全局效率提升

                                          2019年04月15日 13:33:16 来源:说东道西 ?#20301;?#25391;

                                          本文最初为2018HC大会演讲讲稿,后应邀约为边缘计算大会征文所写,发表于《自动化博览》边缘计算专刊上,并作了部?#20013;?#25913;。

                                          边缘计算越来越受到了来自IT和OT领域的企业的关注,本文旨在从制造?#23616;省?#20174;源头分析如何去推进其实现,以期获得产业专家的批评指正。

                                          一、围绕制造的?#23616;?#35299;决问题

                                          对于制造业企业而言,运营水平可以用盈利能力来评估,进而分解为高成本效率的生产出合格产品,即,稳定的产品品质以及成本的不断下降,快速的交付能力,即,质量,成本与交付是制造业的核心话题,而对于智能制造则在于解决“全局协同”过程中的材料、时间、能耗等的优化,进而进一步提升成本效率空间。

                                          就产品的加工品质、速度而言,在成本约束条件下已经发挥到极致,因此,新的优化空间来自于“集成”与“协同?#20445;?#21478;一个维度则在于个性化带来的挑战,为了解决协同的成本优化以及个性化给生产带来的成本效率难题,信息流汇集并进行全局优化是边缘计算的核心问题。

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                                          图1回归制造的?#23616;?#35299;决运营水平问题(优也信息科技)

                                          如图1,来自优也大数据傅源女士,数据包括了基础的生产经营改善、运营中的、机器设备的健康管理、然后到全局寻优,再到最终的自主化,具有学习分析与决策能力,这个过程中会遇到基于数据的各种任务。这些任务就是边缘计算所聚焦的,除了基础的控制外,包括数据的连接、汇集、存储、呈现、学习等各种层级的问题,需要由边缘计算来进行完成,因此,边缘计算并非是一个计算问题,而是围绕任务而一系列的架构与规范接口问题。

                                          二、数据连接,打通IT与OT的关键

                                          不得不说,在推进边缘计算中遇到的第一个?#20064;?#26159;“连接问题?#20445;琁T世界访问OT世界并非想象那么容易,即使在总线技术已经发展的30年后,图2是世界经济论坛2014年对北美、?#20998;蕖?#24635;体关于IoT推进的难点的调研评估,虽然并非是新的结果,但就实而言,却并未过时。

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                                          图2世界经济论坛2014年就IoT发展的难点调研报告

                                          缺乏互操作标准是影响数据“流畅”访问的关键,在单独的机器上,各个现场总线或基于实时以太网的数据都可以流畅访问,但是,在机器与机器之间,需要“协同”的时候,数据却被不同的总线割裂为孤岛,而打破孤?#26680;?#20046;提了很多年,然而,在?#36136;?#30340;工厂中仍然是无法达到的。

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                                          图3现场总线发展的发展

                                          对于IT厂商而言访问OT的设备遇到总线的?#20064;?#22240;为你得为每个总线开发接口转?#25381;?#20214;,并写驱动,即使实时以太网在物理上保持了一致,但依然需要写变量地址表的?#25104;?#19982;读取程序,而这一切使得IT与OT之间的访问变得?#25381;小?#32463;济性”—这是非常关键的一点,技术能否被推动的关键正在于此,若缺乏经济性,那么无论是技术提供商还是用户,都无法从中获益,那么就无法推进。

                                          OPCUA和TSN被赋予了这一历史责任,作为IEC62451标准,OPCUA被RAMI4.0、IIRA等制定为语义互操作层面的规范,它解决了异构网络中的各个主体之间可以通过相同的语义对话。

                                          TSN则解决了在网络中,OT周期性控制任务所需的实时数据传输机制,以及IT大容量非周期性数据的传输问题,通过VLAN交换机,在TSN网络可以传输两种不同的数据,而离开TSN网络则可以通过标准的Internet方式传输数据,这带来最大的?#20040;?#22312;于IT可以对OT的透明访问。

                                          图3?#20174;?#20102;这一过程的发展。

                                          三、边缘计算的垂直层级

                                          图4则是一个现场采集站(基于OPCUATSN)的边缘节点(EdgeNode)到一个控制(EmbeddedEdgeController),它可以实现安全的数据安与汇总到边缘计算服务器(EdgeComputing)然后通过OPCUA/MQTT等到云端的垂直应用过程。

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                                          图4边缘计算的垂直架构与技术应用

                                          除了物理可见的实?#26088;?#26500;,数据如何被应用也是整个问题的关键,对于工厂而言,边缘计算主要在于实现本地的一些应用,这可能包括的应用如下:

                                          (1).数据汇集与协同的应用

                                          对于最为典型的工厂应用如OEE计算,需要将品质、机器运行时间相关?#38382;?#31292;动率等计算并实时显示给工厂管理级,以便全局观测状态。

                                          (2).规划与分析问题

                                          对于很多工厂应用而言,需要考虑在线的规划问题,如玻璃切割,如何在线检测,划分等级,并对其进行按照CRM中的系统订单进行规划,以便把不同等级的玻璃按照需要进行切割处理,并分流到不同的包装线,而对于印刷工厂而言,如何把不同订单实现重组,以获得最小的材料浪费,这些都是边缘侧的应用需要解决的问题。

                                          (3).数据呈现问题

                                          边缘侧同时采用了更为开放的技术来实现传统工厂需要专用的SCADA、HMI等才能实现的数据透明访问,而基于OPCUA架构,新的Web-Based架构可以支?#25351;?#20026;丰富、多元的数据呈现,任意终端均可作为节点访问数据。

                                          四、规范与经济性是边缘计算的关键

                                          ?#29575;?#19978;,很多类似的计算任务、数据处理任务在过去都是存在的,那么边缘计算的意义是什么呢?

                                          (1).更为经济的运行:基于开放的技术,乃?#37327;?#28304;的技术所构建的生态系统来降低整个用户的系统经济性,对于数据的连接、汇集、存储、商业智能、智能应用等,必须选择经济的方法,传统的专用系?#24120;?#20035;至MES、ERP都是非常庞大的系?#24120;?#19988;需要高昂的咨询、安?#23433;?#35797;、运营维护的成本,缺乏经济?#32536;?#25216;术是难以持久的,而边缘计算采用开放的互联网技术,通过分布式的计算组件(APP),可?#36234;?#20302;用户在应用端软件的成本,而基础设施则采用通用的服务。

                                          (2).提高企业应对变化的能力:大型的系?#22330;?#19987;业的应用软件对于中小企业非常不经济的同时,而且使得企?#30340;?#20197;响应市场的快速变化,当技术发生了升级,大量的基础设施投资、软件、人员培训都会成为企?#30340;?#20197;快速转型升级的因素,而这些导致了企业对技术的响应慢带来效率的下降。

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                                          图5RAMI4.0管理壳

                                          (3).规范与标准:边缘计算更多的意义在于实现“协同?#20445;?#32780;这个计算架构并非是要对原有的系统的拆除,因为在自动化领域、垂直行业的优化、策?#32536;?#27169;?#22836;?#38754;过去已经累积了大量的知识、应用,这些必须通过“标准”与规范“协同”进而发挥更大的效应,因此,边缘计算在推进时主要是“规范与标准”的推进,使得原有大量的资源?#25381;?#25928;的连接,与新的技术(云计算、人工智能)相融合。

                                          就如同图5所示,边缘计算需要数据的规范,RAMI4.0是工业4.0组织对于计算侧信息的模型的构建标准,基于这个标准,数据才能被结构化,进而有效的应用。

                                          五、边缘计算应用场景分析

                                          很多时候,人们似乎觉得边缘计算是一个很复杂的问题,但,如果我们仅把这些问题理解为接口与规范,IT与OT的衔接就?#25381;心?#20040;复?#21360;?/p>

                                          图6以自动化厂商的控制器为接口点,支持OPCUA即可实现对OT数据的结构性访问,OPCUA扮演的角色在于将数据按?#23637;?#33539;的语义、结构来存放,并支持TCP/UDP、WebService、http(s)的连接与应用服务。数据流被应用于控制、计算、变通过边缘侧与?#24179;?#31435;存储连接、以及云端的大时间周期积累以及分析处理的运算,而另一个方向就是信息回流至现场层的过程,OPCUA的Client/Server架构以及Pub/Sub?#38382;?#37117;可以支?#36136;?#25454;的双向连接。

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                                          图6-OT侧与边缘侧、云端之间的连接关系

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                                          图7-典型的预测性维护架构

                                          预测性维护显然是一个典型的应用场景(如图7),自动化厂商在现场有?#27431;?#23500;的I/O采样能力,这包括对机械系统中连轴器、轴承的振动、温度、电流等与故障相关的信号,而这些信号需要做一些滤波、快速?#36947;?#21494;变换获得包络线,对振幅烈度、频率等?#38382;?#36827;行信号预处理,如果?#25381;?#36825;些预处理,用于本地分析报警,这?#26234;度?#24335;的边缘控制器(EmbeddedEdgeController)?#21069;?#21547;了控制任务的。相对而言,这些数据并非是需要非常高的实时性需求的,那么就可以通过无线网络发送至云端,而对于需要实时处理的OEE计算等则直接到边缘计算软件栈。

                                          边缘计算软件栈与OT的运行架构接近,但是,所采用的是非OT专用架构,由于IT的技术往往采用开放的商业软件、开源代码构架,因此,其开放性连接性更强,边缘运行时类似于PLC中的Runtime对通信、任务进行调度处理,而协议分析器则对不同的数据通信进行适配,并对数据进行分类汇总、计算、呈现等的处理,边缘计算架构也包括针对这类能够的编程开放环?#22330;?/p>

                                          总结而言,边缘计算的实现在于通过对原有技术、应用的创建规范?#36234;?#21475;,连接信心流,打破信息孤岛,在企业工厂侧实现“协同?#20445;?#25972;体服务于生产运营的成本效率,由于采用开放的技术,这使得用户在基础设施投资、软件应用配置方面更为经济,这是边缘计算大势所趋的原动力,即,任何技术必须服务于制造业的?#23616;剩?#25105;们解决一切问题,构建系统必须围?#24179;?#20915;生产运营的实际问题,并且提供经济性才能快速发展。



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