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在工業(yè)領(lǐng)域,邊緣計(jì)算會成為下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)嗎?

2023-01-31 13:45 控制工程網(wǎng)

導(dǎo)讀:海量的連接及由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、智能性、安全性和隱私性都帶來了更大的挑戰(zhàn),而僅靠上傳到云端的云計(jì)算的方式越來越難以滿足人們的需求。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,智能終端的不斷普及,我們已經(jīng)進(jìn)入了萬物互聯(lián)時(shí)代。在工控領(lǐng)域,工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多,海量的連接及由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、智能性、安全性和隱私性都帶來了更大的挑戰(zhàn),而僅靠上傳到云端的云計(jì)算的方式越來越難以滿足人們的需求。

邊緣計(jì)算的誕生與發(fā)展

既然海量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),那么有沒有一種方式能夠?qū)⒅腔勰芰ο鲁?,?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)的及時(shí)處理和反饋,彌補(bǔ)傳統(tǒng)云計(jì)算方式的不足呢?在這樣的背景下,邊緣計(jì)算(Edge Computing)應(yīng)運(yùn)而生。

邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(ECC)把邊緣計(jì)算定義為:“邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力的開發(fā)平臺,就近提供邊緣智能服務(wù),滿足行業(yè)數(shù)字在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求”。與云計(jì)算相比,邊緣計(jì)算具有低延時(shí)、低帶寬、實(shí)時(shí)性高、更安全可靠等特點(diǎn)。如果說云計(jì)算是一個(gè)統(tǒng)籌者,負(fù)責(zé)長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,而邊緣計(jì)算更注重于實(shí)時(shí)、短周期的數(shù)據(jù)分析。

邊緣計(jì)算參考架構(gòu)

為了更好的理解邊緣計(jì)算的相關(guān)技術(shù)、架構(gòu)模型,以及促進(jìn)邊緣計(jì)算在各垂直行業(yè)的深度應(yīng)用,2018年12月4日,邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(ECC)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(AII)聯(lián)合發(fā)布了《邊緣計(jì)算參考架構(gòu)3.0》。

邊緣計(jì)算參考架構(gòu)3.0的主要內(nèi)容:整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)分為云、邊緣和現(xiàn)場三層,邊緣計(jì)算位于云和現(xiàn)場層之間,邊緣層向下支持各種現(xiàn)場設(shè)備的接入,向上可以與云端對接;邊緣層包括邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和邊緣管理器兩個(gè)主要部分。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)是硬件實(shí)體,是承載邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的核心,一般具有計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲資源。邊緣管理器的呈現(xiàn)核心是軟件,主要功能是對邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一管理。

1.云層

云層由多個(gè)高性能服務(wù)器和存儲設(shè)備組成,具有強(qiáng)大的計(jì)算和存儲功能,可以執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。云模塊通過控制策略可以有效地管理和調(diào)度邊緣節(jié)點(diǎn)和云計(jì)算中心,為用戶提供更好的服務(wù)。

2.邊緣層

邊緣層位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣,由大量的邊緣節(jié)點(diǎn)組成,通常包括路由器、網(wǎng)關(guān)、交換機(jī)、接入點(diǎn)、基站、特定邊緣服務(wù)器等,這些邊緣節(jié)點(diǎn)廣泛分布在終端設(shè)備和云層之間。在工業(yè)領(lǐng)域,邊緣層涉及到由很多邊緣設(shè)備互相連接構(gòu)成的工業(yè)現(xiàn)場,業(yè)內(nèi)通常稱之為OT層。

3.現(xiàn)場設(shè)備層

現(xiàn)場設(shè)備層就是最底層的一個(gè)邊緣設(shè)備,例如傳感器、智能手機(jī)、智能車輛、智能卡、讀卡器等。在工業(yè)領(lǐng)域,它可以是流程工業(yè)的儀器儀表、傳感器,也可以是離散制造業(yè)的數(shù)控機(jī)床或者工業(yè)機(jī)器人。

邊緣計(jì)算系統(tǒng)對資源的使用有兩種方式:第一,直接將計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲資源進(jìn)行封裝,提供調(diào)用接口,邊緣管理器以代碼下載、網(wǎng)絡(luò)策略配置和數(shù)據(jù)庫操作等方式使用邊緣節(jié)點(diǎn)資源;第二,進(jìn)一步將邊緣節(jié)點(diǎn)的資源按功能領(lǐng)域封裝成功能模塊,邊緣管理器通過模型驅(qū)動的業(yè)務(wù)編排的方式組合和調(diào)用功能模塊,實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的一體化開發(fā)和敏捷部署。

邊緣計(jì)算設(shè)備與平臺

傳統(tǒng)意義上網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用現(xiàn)場的控制器或者網(wǎng)關(guān),并不能代表邊緣計(jì)算設(shè)備,符合邊緣計(jì)算定義要求的設(shè)備需要具備以下三個(gè)條件:

首先,該設(shè)備要具備邊緣側(cè)數(shù)據(jù)采集能力。數(shù)據(jù)采集是邊緣計(jì)算的基礎(chǔ),從工業(yè)設(shè)備到消費(fèi)電子,一切設(shè)備都是數(shù)據(jù)的來源。

其次,設(shè)備需要有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能運(yùn)算能力,尤其是能夠跨越邊緣側(cè)和云端提供智能化的運(yùn)算能力。不僅如此,設(shè)備還需要具備良好的運(yùn)算性能和數(shù)據(jù)管理能力。

第三,設(shè)備不僅僅能夠完成采集和運(yùn)算,還需要提供可操作的決策反饋,要有連接至決策執(zhí)行系統(tǒng)的開放性。系統(tǒng)管理層可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析獲得相關(guān)決策建議,由執(zhí)行系統(tǒng)或者設(shè)備本身直接完成決策過程。

邊緣計(jì)算不是單一的部件,也不是單一的層次,而是涉及到EC-laaS、EC-PaaS、EC-SaaS的端到端開放平臺。在實(shí)際應(yīng)用中,要實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算功能,不僅要有符合要求的邊緣計(jì)算設(shè)備,還需要有能夠?qū)崿F(xiàn)落地的邊緣計(jì)算平臺。

根據(jù)邊緣計(jì)算平臺的設(shè)計(jì)目標(biāo)和部署方式,目前可將邊緣計(jì)算開源平臺分為3類:面向物聯(lián)網(wǎng)端的邊緣計(jì)算平臺、面向邊緣云服務(wù)的邊緣計(jì)算平臺、面向云邊融合的邊緣計(jì)算平臺。由于針對的場景不同,各邊緣計(jì)算平臺的設(shè)計(jì)多種多樣,但也不失一般性,邊緣計(jì)算平臺的一般性功能框架如下圖所示。

在該框架中,資源管理功能用于管理網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲資源;設(shè)備接入和數(shù)據(jù)采集功能分別用于接入設(shè)備和從設(shè)備中獲取數(shù)據(jù);安全管理用于保障來自設(shè)備數(shù)據(jù)的安全;平臺管理功能用于管理設(shè)備和監(jiān)測控制邊緣計(jì)算應(yīng)用的運(yùn)行情況。

邊緣計(jì)算應(yīng)用場景

邊緣計(jì)算應(yīng)用非常廣泛,如智慧城市建設(shè)、智能家居、安防監(jiān)控以及車聯(lián)網(wǎng)自動駕駛領(lǐng)域,但目前邊緣計(jì)算應(yīng)用最具成效的是在工業(yè)制造業(yè)。

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐中,對于工業(yè)實(shí)時(shí)控制及邊緣設(shè)備安全隱私的要求較高,并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要本地化處理,因此將邊緣計(jì)算應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成為行業(yè)發(fā)展的方向。

目前,邊緣計(jì)算在制造企業(yè)主要應(yīng)用在以下幾個(gè)場景:

1.設(shè)備智能監(jiān)控

在設(shè)備監(jiān)控業(yè)務(wù)場景中,邊緣計(jì)算能夠支持對近億條甚至更多的數(shù)據(jù)傳輸和處理,并保證傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和可靠性。同時(shí),結(jié)合大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù),邊緣計(jì)算能及時(shí)對車間設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,并能夠提升設(shè)備故障的預(yù)測能力,實(shí)現(xiàn)預(yù)測性運(yùn)維,最大限度延長設(shè)備壽命和提高設(shè)備利用率。

邊緣計(jì)算還應(yīng)用到終端產(chǎn)品(如挖掘機(jī)、智能汽車等)的日常使用和運(yùn)維中。遠(yuǎn)程控制無人挖掘機(jī)基于5G通訊技術(shù)、邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)的融合,通過無人駕駛及5G遠(yuǎn)程遙控設(shè)備等實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確快速施工,達(dá)到提升工作效率、節(jié)約費(fèi)用、降低危險(xiǎn)系數(shù)等功效。

2.機(jī)器人作業(yè)

傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)很難滿足智能制造時(shí)代對智能化和多感知融合等需求,必須依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人操作系統(tǒng)平臺等進(jìn)一步構(gòu)建下一代工業(yè)機(jī)器人。通過邊緣計(jì)算的模式提升機(jī)器人作為終端執(zhí)行設(shè)備的自主決策能力,是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工藝和協(xié)同控制的必要基礎(chǔ)。

機(jī)器人智能作業(yè)的傳輸狀態(tài)類信息,如關(guān)節(jié)的位置、速度等,不僅信息量較大,而且對信息的實(shí)時(shí)性要求高;而控制命令信息對安全性和可靠性有較高要求。通過邊緣側(cè)與遠(yuǎn)程控制端、智能中心的配合能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人的智能控制。此外,邊緣計(jì)算還應(yīng)用在多機(jī)器人協(xié)同作業(yè),保證多機(jī)器人安全、高效的協(xié)同完成任務(wù)。

3.AI質(zhì)檢

AI質(zhì)檢系統(tǒng)采用先進(jìn)的邊緣計(jì)算技術(shù),將AI應(yīng)用下沉到生產(chǎn)車間,在靠近設(shè)備的地方進(jìn)行機(jī)器視覺分析,降低視頻傳輸對網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求。

目前,邊緣AI工業(yè)質(zhì)檢的訓(xùn)練階段需要在邊緣側(cè)完成,利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取、標(biāo)注、訓(xùn)練、測試和部署,然后根據(jù)產(chǎn)品檢驗(yàn)要求對產(chǎn)品類別信息、缺陷位置、缺陷類別等檢測結(jié)果進(jìn)行反饋,提出預(yù)警并控制現(xiàn)場設(shè)備進(jìn)行處理。邊緣計(jì)算AI質(zhì)檢實(shí)現(xiàn)了工業(yè)產(chǎn)品外觀缺陷的高精度識別分析,縮短了應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間,提高了業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性。

4.產(chǎn)線優(yōu)化

柔性化作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級而產(chǎn)生的新型生產(chǎn)方式,受到了眾多企業(yè)的追捧。由于數(shù)據(jù)分析慢、終端信息化程度低,實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)對于傳統(tǒng)制造業(yè)并不簡單。而制造企業(yè)通過邊緣計(jì)算能力控制不同的生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行協(xié)作,實(shí)現(xiàn)工廠柔性化定制生產(chǎn)模式,讓生產(chǎn)線變得更加智能。

邊緣計(jì)算通過對設(shè)備的加工狀態(tài),如工藝參數(shù)、生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)的監(jiān)控,建立“狀態(tài)改變對于加工質(zhì)量影響”的數(shù)學(xué)分析模型,并通過趨勢分析預(yù)測加工質(zhì)量的異常,及時(shí)調(diào)整設(shè)備工藝參數(shù),形成“監(jiān)控-分析-調(diào)整-優(yōu)化”的閉環(huán),防止廢品、殘次品產(chǎn)生。

5.工廠安防

在工廠安防領(lǐng)域,需要借助邊緣計(jì)算對人員進(jìn)行精確定位以及將定位信息與實(shí)時(shí)視頻、圖像以及數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行聯(lián)動,保證毫秒級的響應(yīng)及提示,為預(yù)警的有效性提供保障,以防止安全事故的發(fā)生。同時(shí),為了數(shù)據(jù)的長期存儲以便事故的追溯,需要借助邊緣計(jì)算的大帶寬、實(shí)時(shí)性以及云端海量存儲來實(shí)現(xiàn)這些需求。

6.機(jī)器人巡檢

傳統(tǒng)人為巡檢工作量大,而且容易出現(xiàn)漏檢。依托5G、AI和邊緣計(jì)算,智能巡檢機(jī)器人可以代替人力巡檢。在機(jī)器人巡檢場景中,必須要利用云端強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理能力,對設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)特征點(diǎn)進(jìn)行有效的提取和分析,從而形成設(shè)備巡檢報(bào)警模型。將機(jī)器人管理和DIAG系統(tǒng)(診斷系統(tǒng))部署在邊緣側(cè),通過5G網(wǎng)絡(luò)回傳實(shí)時(shí)高清巡檢畫面、設(shè)備信息、環(huán)境信息、系統(tǒng)交互等,判斷現(xiàn)場產(chǎn)品是否與DIAG系統(tǒng)的產(chǎn)品信息一致,防止遺漏。

7.物流裝備智能化控制

在智能工廠內(nèi)部,多AGV之間的作業(yè)協(xié)同,調(diào)度算法極其復(fù)雜,而且復(fù)雜環(huán)境和大量的跨區(qū)域作業(yè),對通訊的穩(wěn)定性和帶寬提出了更高的要求。隨著企業(yè)內(nèi)AGV數(shù)量的增加,云AGV可以更好的解決運(yùn)算問題,邊緣計(jì)算恰好能給云AGV提供高可靠、低時(shí)延的通訊條件支持。

邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施之一,目前,對于邊緣計(jì)算技術(shù)的研究和認(rèn)識依然在持續(xù)深入。伴隨5G商用的不斷推進(jìn)和邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展完善,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、智慧交通、無人駕駛以及眾多目前難以想象的邊緣計(jì)算典型場景有望加快落地、走向應(yīng)用和普及,將會給整個(gè)社會創(chuàng)造更大的價(jià)值。