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智能制造

邊緣計算推動智能制造的實現
作者:   來源:IT168   日期:2020-07-31

   邊緣計算正是充分利用物端的嵌入式計算能力,以分布式信息處理的方式實現物端的智能和自治,并與云計算結合,通過云端的交互協作,實現系統整體的智能化。

   邊緣計算利用嵌入式計算能力助推智能制造發展

   工業4.0”被看作是以智能制造為主導的“第四次工業革命”。它的理念源自信息技術與工業技術的融合,通過信息物理系統(CPS)實現產品全生命周期中各制造單元間相互獨立地自動交換信息、觸發動作和實現控制,將制造業向智能化轉型。目標是建立一個高度靈活的個性化和數字化的產品與服務的生產模式,實現人、產品與機器之間的互動。“工業4.0”時代將改變整個生產技術的使用,整個系統將更加智能,聯網更加緊密,不同組件之間可以相互溝通,工作更快、做出反應也更加迅速。

   數字化時代需要智能數據

   隨著信息物理融合系統以及物聯網的發展,數據已經成為制造業發展的重要因素。世界各地間的連接正變得日益緊密,數以十億計的智能設備和機器產生大量的數據,在虛擬世界和現實世界之間搭起了橋梁。全球的制造業企業都在努力轉變為數字化企業,使產品更加智能,使生產產品的機器更加智能。


邊緣計算推動智能制造的實現


   不久的未來,生產過程中的每一步都將在虛擬世界被設計、仿真以及優化,為真實的物理世界包括物料、產品、工廠等建立起一個高度仿真的數字化“雙胞胎”。其中,我們不僅需要“大數據”,更需要“智能數據”。

   然而,正如和利時集團技術總監朱毅明所言,工業制造企業數字化轉型面臨的挑戰在于數字化技術引起的傳統生產模式和生產管理體系的變革,不能簡單地以物理存在的工廠為藍本構建數字化雙胞胎。

   盡管目前中國工業制造企業的轉型升級迫在眉睫,但大部分企業,尤其是中小型企業的技術力量有限,資金普遍緊張,在數字化轉型過程中困難重重。機械工業自動化研究所副總工程師謝兵兵表示,采用標準的、安全可靠的、低成本的ICT技術和產品,構建CPS,特別是CPSS(信息物理生產系統),提高生產制造的質量、效益和柔性,提高企業的市場競爭力,是企業共同的期盼。

   邊緣計算——CPS的核心

   據IDC(互聯網數據中心)數據統計,到2020年將有超過500億的終端與設備聯網。未來超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存。面對行業數字化轉型的趨勢,我們需要全面物聯海量的傳感數據;將OT(OperationTechnology)與ICT(Information and Communication Technology)融合,形成數據驅動的分布式智能控制;應用具有高實時性;與物理系統的交互具備高安全性。而邊緣計算正是充分利用物端的嵌入式計算能力,以分布式信息處理的方式實現物端的智能和自治,并與云計算結合,通過云端的交互協作,實現系統整體的智能化。在智能互聯的網絡邊緣側,面向分布式的感知、決策與控制的通信與計算將迎來革命性的發展機遇。

   邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。換言之,邊緣計算接近于工業上的分布式自律的概念,在基于互聯網的異構分布式計算環境下,集中與分散相結合,既有效利用互聯網的資源,又保證了用戶系統的自律性、安全性和健壯性。

   眾所周知,“工業4.0”的核心是CPS,融合了網絡、計算、存儲、應用核心能力的邊緣計算,顯然又是CPS的核心。因此,邊緣計算被看作“工業4.0”核心之核心、關鍵之關鍵一點也不為過。通過邊緣計算的資源和能力,可實實在在地將虛擬空間(C)和物理實體(P)緊密融合在一起。在工業制造領域,要實現數字化制造、網絡化協同、智能化轉型,離不開物聯網、大數據和云計算,更離不開邊緣計算。

   邊緣計算與工業控制系統有密切的關系,具備工業互聯網接口的工業控制系統本質上就是一種邊緣計算設備,解決工業控制高實時性要求與互聯網服務質量的不確定性的矛盾。過去,我們已經對云計算非常熟悉,而邊緣計算更像是云計算的補充和發展,兩者相互之間無法替代。

   邊緣計算與云計算互相協同,共同使能行業數字化轉型。云計算聚焦非實時、長周期數據的大數據分析,能夠在周期性維護、業務決策支撐等領域發揮特長。邊緣計算聚焦實時、短周期數據的分析,能更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行。此外,兩者還存在緊密的互動協同關系。邊緣計算既靠近執行單元,更是云端所需高價值數據的采集單元,可以更好地支撐云端應用的大數據分析;反之,云計算通過大數據分析優化輸出的業務規則也可以下發到邊緣側,邊緣計算基于新的業務規則進行業務執行的優化處理。

   未來,在大部分的應用場景,邊緣計算和云計算將同時出現,相互補充、相互促進,相得益彰,聯手解決大數據時代的計算問題。

   推動智能制造的實現

   邊緣計算行業應用場景豐富,產業價值突出。一方面支撐行業商業模式創新,實現從產品向服務的價值延伸;另一方面支撐實現產品和服務的定制化與智能化。預測性維護、能效管理、智能制造是比較典型的行業應用場景。

   也許有人會認為邊緣計算是一個全新的概念,但事實上,對于從事工業自動化工作的人而言并不陌生。比如,在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控機和工業網絡的控制系統中,位于底層、嵌于設備中的計算資源,或多或少都是邊緣計算的資源。只是目前這些資源比較紛雜、獨立、低效,未能充分實現互聯、互通、互操作,未能充分標準化和平臺化。當然,這也就難以滿足現代應用場景在實時、安全、大容量、高速度、自適應計算和通訊等方面對它的要求。

   中國鋼研冶金自動化研究設計院混合流程工業自動化控制系統與裝備國家重點實驗室主任張云貴舉例談到,目前規模以上冶金企業,其信息化已經做得頗具成效,但缺少的恰恰是末端的智能。冶金方面的數據經常出現完整性和一致性的問題,俗稱“臟”數據。解決不好這方面的問題,會給能源管理和智能管理環節造成困難。再者,冶金的物流跟蹤是典型的CPS,其間,物理與化學形態經常發生改變,控制過程有一定難度。邊緣計算在其中發揮著重要作用,幫助實物聯網,成為工業物聯網技術的有效補充。

   作為邊緣計算的具體表現形式,工業CPS在底層通過工業服務適配器,將現場設備封裝成web服務;在基礎設施層,通過工業無線和工業SDN網絡將現場設備以扁平互聯的方式聯接到工業數據平臺中;在數據平臺中,根據產線的工藝和工序模型,通過服務組合對現場設備進行動態管理和組合,并與MES等系統對接。工業CPS系統能夠支撐生產計劃靈活適應產線資源的變化,舊的制造設備快速替換與新設備上線。

   顯而易見,通過引入邊緣計算,能夠為制造業提供:設備靈活替換;生產計劃靈活調整;新工藝/新型號快速部署。進一步推動智能制造的實現。


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