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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 宋华振

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,并作了部分修改。

边缘计算越来越受到了来自IT和OT领域的企业的关注,本文旨在从制造本质—从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、围绕制造的本质解决问题

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”,另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回归制造的本质解决运营水平问题(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障碍是“连接问题”,IT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、欧洲、总体关于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,而打破孤岛似乎提了很多年,然而,在现实的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的设备遇到总线的障碍,因为你得为每个总线开发接口转换硬件,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映射与读取程序,而这一切使得IT与OT之间的访问变得没有“经济性”—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,这带来最大的好处在于IT可以对OT的透明访问。

图3反映了这一过程的发展。

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

除了物理可见的实现架构,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、机器运行时间相关参数、稼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架构可以支持更为丰富、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

事实上,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,乃至开源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,传统的专用系统,乃至MES、ERP都是非常庞大的系统,且需要高昂的咨询、安装测试、运营维护的成本,缺乏经济性的技术是难以持久的,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),可以降低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:大型的系统、专业的应用软件对于中小企业非常不经济的同时,而且使得企业难以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业难以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”,而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、策略等模型方面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被有效的连接,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的衔接就没有那么复杂。

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照规范的语义、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、变通过边缘侧与云建立存储连接、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形式都可以支持数据的双向连接。

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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着丰富的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、快速傅里叶变换获得包络线,对振幅烈度、频率等参数进行信号预处理,如果没有这些预处理,用于本地分析报警,这种嵌入式的边缘控制器(EmbeddedEdgeController)是包含了控制任务的。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境。

总结而言,边缘计算的实现在于通过对原有技术、应用的创建规范性接口,连接信心流,打破信息孤岛,在企业工厂侧实现“协同”,整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本质,我们解决一切问题,构建系统必须围绕解决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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