工业互联网边缘计算在离散制造业应用展望.docx

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1、工业互蛔边缘计算在离散制造业应用展望目录摘要21 .引言22 .离散制造业数字化转型面临的挑战31. 1.离散制造业发展现状及需求32. 2.工业互联网边缘计算推动离散制造业转型升级43 .边缘计算在制造企业有哪些应用？61. 1.边缘计算的诞生与发展63. 2.边缘计算参考架构63. 2. 1.云层73. 2. 2.边缘层73. 2. 3. 现场设备层73. 3.边缘计算设备与平台73. 4.边缘计算应用场景83.4.1.设备智能监控83. 4. 2.机器人作业94. 4. 3. AI 质检95. 4. 4.产线优化96. 4. 5.工厂安防107. 4. 6.机器人巡检108. 4. 7.

2、物流装备智能化控制104 .离散制造业边缘计算解决方案实践104.1. 离散制造业边缘计算实施架构104.2. 离散制造业边缘计算解决方案实践125 .边缘计算在电子制造行业应用案例135. 1.边缘计算146. 2.面临问题和挑战157. 3.边缘计算解决方案实践178. 4.实践效果206 .边缘计算离散制造业转型发展207 .总结与展望21参考文献：21摘要当前，全球范围内产业变革和工业数字化转型蓬勃兴起，工业互联网边缘计算作为信息技术与制造业深度融合的产物，已经成为新工业革命的关键技术支撑。在企业构建工业互联网技术体系过程中，如何在工业现场应用边缘计算是业界关注的重要问题。针对上述挑战

3、，本文以离散制造业为例，深入分析了离散制造业发展需求，详细介绍了针对离散制造业特点的边缘计算实施架构，同时系统阐述了离散制造业典型场景的边缘计算已有应用解决方案，为引导和促进离散制造业边缘计算应用发展提供了参考。关键词：工业互联网；边缘计算；离散制造业；实施架构1 .引言数字化浪潮正席卷传统离散制造业，逐步优化了生产车间的工艺条件和生产流程，在这个过程中，边缘计算快速兴起并体现出特有优势。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，构建融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系，就近提供智能化服务，满足离散制造业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求，其

4、为离散制造业的数字化、网络化、智能化转型提供了强大助力。同时，针对离散制造业的转型升级需求，其边缘计算解决方案在不断发展成熟，相关生态构建和产业布局也正在全球加速展开。在此关键时期，中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟共同发布离散制造业边缘计算解决方案白皮书，把握离散制造业目前发展面临的挑战及边缘计算当前的应用现状，研判边缘计算为工业现场带来的真正价值，提出离散制造业边缘计算实施架构及技术体系，探索边缘计算解决方案实践，最后结合当前现状给出了离散制造业边缘计算技术和产业化发展建议。近年来，随着新一代信息技术的进步和相关政策的支持，我国离散型制造业正积极地向数字化、智能化、网络化方向转型，然

5、而制约离散制造业转型的瓶颈仍有很多，例如，工业现场存在众多“信息孤岛”；现有数据资源的可利用率不高，降低了数字化的实用价值；工业现场网络协议多样异构，设备互联互通困难等，这些因素都为离散制造业转型发展造成了巨大阻碍。而工业互联网边缘计算通过在靠近工业现场执行侧的网络边缘构建融合网络、计算、存储、应用等核心能力为一体的一种分布式开放体系，提供智能边缘服务并与云端协同工作，可以满足离散制造业在快速系统联接、智能数据处理、实时业务分析、安全运营管理等方面的关键需求，帮助离散制造业突破数字化和网络化的局限，实现行业升级转型。本文首先深入分析了离散制造业发展需求，详细阐述了离散制造业边缘计算发展的重大意

6、义及最新态势，系统介绍了适用于离散制造业的边缘计算实施参考架构及针对离散制造业典型场景的已有边缘计算解决方案，为引导和促进离散制造业边缘计算应用发展提供了参考。2 .离散制造业数字化转型面临的挑战2.1. 离散制造业发展现状及需求离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成，例如飞机制造、船舶制造等。近年来，随着我国离散制造业的发展，其对业务时延、隐私和安全等指标的要求也进一步升级，整体作业呈现精细化，智能化和柔性化的发展趋势，在此过程中，我国离散制造业自动化技术方面的发展现状及挑战如下：工业现场数据类型异构混杂，缺少完整的数据集成应用架构。目前离散制造业普遍存在低端

7、产能过剩、高端产能不足的情况。提高高端产能首先需要从装备入手提高生产品质。一方面，行业生产经验还需要长期积累来转化为设备工艺软件的进步；另一方面，数据驱动的应用还需进一步加强来促进工艺参数的优化、生产调度的优化、生产设备的实时监控诊断、预测性维护等。行业内大部分设备和产线传感器数量不足，一些关键的物理量尚缺乏有效的传感测量手段，一些自动化装备获取的状态数据没有通过开放式接口提供给第三方，且原有的自动化系统和架构都不能提供良好的支撑。生产过程柔性化不足，单机设备缺少开放式接口，设备间缺少统一的互联互通标准。因为离散制造业涉及的行业众多，发展不均衡，整个离散制造业目前还未普遍实现基于订单的柔性自动

8、化生产。总体上，随着数控机床、工业机器人以及PLC的广泛应用，各个行业的单机自动化水平都有了较大提升，但离散制造业整体还处于以单机自动化为主和刚性自动化产线为主的状况，柔性自动化产线较少，真正实现基于订单的柔性自动化产线更少，0T系统和IT系统难以实现互联互通。产线自动化软件系统薄弱，生产自动化程度不足，运营人员劳动强度大，效率低。在目前的发展阶段，各个离散制造行业的自动化软件水平极不均衡，在国产装备中还存在大量“黑盒子”，即缺少自主关键工艺控制能力，大量采用第三方的专用控制器，既难以实现工艺算法和软件的自主迭代升级，也影响了装备软件的统一架构设计。同时，相对于流程行业，离散制造业的设备产线操

9、作人员、品质检测人员、生产管理人员、设备维护人员工作内容更为繁琐，更容易出现疲劳状况。对于生产规划人员来说，离散制造涉及的不确定性因素较多，制定按需生产、有弹性的生产计划比较困难。一些关键零件加工环节、装配环节不能完全依赖于自动化，需要有经验的工人完成，目前尚缺乏有效的人机协作机制来减轻操作工人的劳动强度。基于机器视觉等手段的在线检测装置正获得广泛的应用，但在很多工厂，质量检测仍是一个劳动力密集环节。原有标准和解决方案不适应转型发展。原有的工厂自动化和信息化架构的参考模型主要是ISA-95的L0到L4金字塔模型，该模型定义了 ERP、MOM、SCADA、PLC/DCS之间的接口和数据交换标准。

10、目前，一方面在实际中该标准并没有得到很好地实现，广泛采用的是主流厂家以数据库为中心的方案；另一方面，该标准也需要进一步完善，适应离散制造业数字化转型的需求。2. 2.工业互联网边缘计算推动离散制造业转型升级针对上述问题和挑战，可以看出，随着离散制造业数字化和网络化的深化，离散制造业发展将面临着深层次的问题，包括生产效率与成本控制的提升接近极限，无法有效应对灵活多变的市场需求等，同时对于生产现场实时性、可靠性以及智能化能力的要求也不断提高。而满足上述需求不仅需要云计算的整体运筹，更需要边缘计算的本地实时决策职能。边缘计算提供了设备之间互联互通机制、OT系统和IT系统互联互通机制，以及部署于工业现

11、场的实时数据采集、汇聚、存储、分析机制，可以快速便捷的实现OT与IT的整合。因此，基于工业互联网体系架构的边缘计算将在离散制造业的数字化转型中发挥重要作用，有利于解决离散制造业当前和未来所面临的如下问题：边缘计算为离散制造业提供边缘侧的数据汇聚采集和智能决策分析能力。当前大量离散制造系统受限于数据的不完备性，整体设备效率等指标数据计算比较粗放，难以用于效率优化。边缘计算平台基于设备信息模型实现语义级别的制造系统横向通信和纵向通信；基于容器化的边缘计算核心组件保证设备数据采集的完整性和有效性；基于实时数据流处理机制汇聚和分析大量现场实时数据，实现基于模型的生产线多数据源信息融合，为离散制造系统的

12、决策提供强大的数据支持；基于边云协同的人工智能模型训练和部署机制，将为离散制造领域专家提供大量平台化、模块化的灵活易用工具，不断提升工厂的精益制造能力。边缘计算能有效解决离散制造业的设备间连接性问题。离散制造领域行业众多，行业碎片化导致设备连接协议众多，造成设备互联困难。边缘计算平台具有完善的连接配置和管理能力，收集系统间实时通信需求和服务质量要求，运行优化调度算法，转化为对TSN交换机和5G网络的配置，支持多种实时数据流传输。在保证信息安全的基础上，不仅可以把支持传统接口和协议的设备接入边缘计算平台，而且通过引入数据抽象层，使得不能直接互联互通的设备基于边缘计算平台实现互联互通，边缘计算平台

13、的低延迟性能可以保证设备间的实时横向通信。边缘计算平台可以实现离散制造业自动化软件开发的软硬件解耦。智能工厂的运行依赖于智能装备和智能流程，需要大量的实时软件支持。目前很多装备实时应用软件过度依赖于具体的控制系统硬件，难以迁移到不同的系统。基于边缘计算平台的微服务架构，可以将大量实时规划、优化排版、设备监控、故障诊断和分析、AGV调度等功能封装在边缘应用程序上，实现了软件与硬件平台的解耦，降低了开发难度，提高了软件质量，通过边缘计算平台可进行边缘应用程序的灵活部署，实现了领域知识的分享。边缘计算具有丰富的抽象和粘合能力，针对老工厂升级和新工厂建设的不同需求，能够提供具有一致性的设计解决方案。目

14、前大量老工厂都面临数字化转型问题，边缘计算由于具有丰富的连接性和灵活的部署能力，可以提供多种轻量级的解决方案，在不对自动化装备进行大规模升级的情况下，通过增加边缘网关、边缘计算平台和必要的边缘数据采集终端，可以有效提高制造工厂的数字化水平，加强数据在制造系统各个环节间的流动，实现各种基于数据的智能应用。总体来说，基于边缘计算的解决方案可以有效解决离散制造业发展过程中面临的设备连接、数据采集处理、柔性生产等诸多问题，促进离散制造业实现全局协同，提升生产效率，不断强化离散制造业生产现场的物联连接、上云用云和数据分析能力，并带动一批离散制造业智能化应用走向成熟商用，助力离散制造业升级转型。3.边缘计

15、算在制造企业有哪些应用？随着物联网的快速发展，智能终端的不断普及，我们已经进入了万物互联时代。在工控领域，工业设备所产生的数据量将越来越多，海量的连接及由此产生的海量数据，对数据处理的实时性、智能性、安全性和隐私性都带来了更大的挑战，而仅靠上传到云端的云计算的方式越来越难以满足人们的需求。3.1. 边缘计算的诞生与发展既然海量的数据产生在网络边缘侧，那么有没有一种方式能够将智慧能力下沉，实现数据在边缘侧的及时处理和反馈，弥补传统云计算方式的不足呢？在这样的背景下，边缘计算(Edge Computing)应运而生。边缘计算产业联盟(ECC)把边缘计算定义为：“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求”。与云计算相比，边缘计算具有低延时、低带宽、实时性高、更安全可靠等特点。如果说云计算是一个统筹者，负