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基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案

范文

马睿王振梁栋茂杨文珺

摘要：本文提出了基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案。该方案通过边缘计算的基础设施，连接机器、设备端和边缘云计算服务器，有效规范了工厂生产流程，优化了生产工艺，提升了产品质量，确保了系统的安全性和可靠性。

关键词：边缘计算模式;工业物联网;智能制造;云计算;数据安全

中图分类号：TN929.5;TP311.5 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2020）19-0025-03

Abstract： In this paper， an intelligent manufacturing scheme of industrial internet of things based on edge computing mode was proposed. Through the infrastructure of edge computing， the scheme connects the machine， equipment and edge cloud computing server， effectively standardizes the factory production process， optimizes the production process， improves the product quality， and ensures the safety and reliability of the system.

Keywords： edge computing;industrial internet of things;intelligent manufacturing;cloud computing;data security

制造業是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。因此，我国高度重视制造业的发展。2015年5月19日，国务院正式印发了我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领《中国制造2025》;2019年初，国务院明确将“工业互联网”写入政府工作报告;2020年，因为新冠肺炎对中国经济的巨大冲击，为了促进中国经济的恢复和腾飞，中央政府会议多次提出了“新基建”的计划（5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等）。可见，工业互联网是实现智能制造的核心，是支撑智能制造的关键综合信息基础设施，是信息通信技术创新成果的集中体现。由此，本文主要分析基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案。

1 方案概况

该物联网智能制造方案采用边缘计算模式和工业物联网技术整合打通用户设备端、中心云服务器集群、边缘云服务器集群、工业设备端。整个方案可以分为边缘侧、中心云服务器集群和用户管控侧三部分。边缘侧由多个独立的生产车间组成，每个生产车间配备一个边缘云服务器集群。在边缘侧，工业设备的数据都实时采集同步到边缘云服务器，边缘云根据算法进行边缘侧预运算，实时响应下一步的运行计划，并将数据同步到中心云，中心云处理后将数据图表呈现给用户管控侧。用户管控侧通过智能设备向中心云服务器下发任务，中心云服务器集群经过运算后向边缘侧的边缘云服务器集群分发任务，边缘云服务器经过运算后生成可执行的方案，最后根据方案向底层的自动化设备下发生产任务[1-5]。

2 边缘计算模式

本方案的核心是边缘计算模式。边缘计算是在靠近硬件设备的边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、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。传统公有云距离边缘设备太远，无法实时响应大量工业设备的高并发请求;边缘计算通过在边缘侧部署私有云节点，将传统云计算迁移到企业内部边缘，用高可用的分布式云计算技术，代替了企业内部的单机部署模式，大大提高了企业基础设施的稳定性和安全性。

3 边缘计算方案对应的基本架构

边缘计算的基础架构由“云”（中心云）、“边”（边缘云）、“端”（设备端）三大块组成。在实际投入生产时，工作人员在用户设备端发布任务，用户设备端向中心云服务器集群发送请求，中心云服务器集群接收到请求后向边缘云服务器集群分发任务，边缘侧云服务器集群接收到任务后进行一次边缘侧预运算处理，根据运算得出的方案向设备端下达任务，启动整个生产线。为了实现“端”（设备端）、“边”（边缘云）、“云”（中心云）的数据采集、边缘侧加速、实时运算、云边协同等基础要求，需要基于第二代云计算技术，谷歌开源的K8s容器云调度系统在边缘侧和中心云分别部署。本架构主要包括上层数字化管控系统、中层云边协同数据交互系统、底层自动化控制系统，其中上层数字化管控系统与底层自动化控制系统的集成是本方案最关键的建设内容。

4 K8s云容器服务

本方案采用K8s云容器管理系统对容器云进行管理，目前容器云已经被谷歌开源的分布式框架Kubernetes（K8s）主导。K8s弥补了Docker容器服务的大部分缺点，其优点如下：自动装箱，水平扩展，自我修复;服务发现和负载均衡;自动发布（默认滚动发布模式）和回滚;集中化配置管理和密钥管理;存储编排;任务批量处理执行。

5 高可用数据存储系统

工厂数据对安全性和可靠性有极高的要求。为了确保存储系统的高可用（High Availability），本方案使用Mariadb自带的Galera多主架构，实现分布式数据的多节点的真正同步读写，避免常规数据库复制的延时问题。目前Galera集群已经广泛应用在包括OpenStack等世界主流的云计算方案中，作为高可用的数据存储后端。

6 工业网关与设备接入

传统的工厂内部的硬件接入，基本都是将硬件直接连到工控机，研究者用边缘计算模式进行重构，通过工业网关、MQTT协议等，将硬件设备和边缘云计算节点打通，在“端”“边”“云”三者之间建立了协同工作模式。

6.1 PLC接入：OPC

OPC（OLE for Process Control，工业标准）技术标准是为了实现基于Windows的应用程序与现场过程控制设备间数据通信无缝集成，而开发的一套基于OLE/COM接口的国际工业标准，现场过程控制设备可以是PLC、DCS、条形码读取器、仪器仪表等工控设备。OPC系统采用客户/服务器架构模式，OPC服务器是按照统一的接口形式与数据协议由各设备供应商开发，通过统一的接口、属性和方法，解决了软、硬件厂商的矛盾，完成了系统的集成。一个OPC客户端可以和多个OPC服务器进行数据交换;同时，一个OPC服务器可以和多个OPC客户端进行通信，且作为与设备通信后成为的新的数据源的OPC服务器可以与OPC客户端同时存在于一台计算机上。

6.2 统一工业网关，协议MQTT

硬件可以选用Dell Edge Gateway 5000等网关系列。戴尔的网关内置目前比较主流的是IoT系统，即ubuntu core，在其上开发相应的微服务和硬件对接APP，具有相当的灵活性，功能强大。在网关层对数据进行预处理之后，可以通过物联网常用的MQTT协议将数据发送到边缘云服务器，边缘云服务器再和中心云协同处理数据。工业制造流程示意图如图1所示。

7 云边协同

7.1 任务下发和数据收集

用户设备端在提交工作任务后，数据会上传至中心云服务器集群，再通过中心云向边缘侧的边缘云服务器集群分发任务，边缘云服务器经过运算后生成可执行的方案，最后根据方案向底层的自动化设备下发任务。再通过边缘云服务器集群向底层自动化设备采集数据，经过边缘云的预运算处理后再上传至云服务器汇总，呈现给用户设备端。

7.2 数据同步

基础设施层包括分布式数据库和分布式存储。协议层面，研究者使用MQTT协议传输实时数据，用于边缘侧和中心云的消息同步，即时处理消息报警等问题。应用层面包括数据的采集和汇总分析。现场设备的监测数据是监控系统的原始数据来源，因此数据采集是监控系统的关键。研究者使用戴尔和第三方工业网关采集数据，应用系统通过API接口和OPC（DA和UA）方式访问实时数据，后续进行大数据处理和分析。

7.3 系统配置和控制

中心云提供所有集群，包括中心集群和边缘集群的统一配置，以及配置的下发和同步。管理人员通过中心云的后台对系统的基础数据进行配置之后，通过数据同步和应用下发机制，及时下发到边缘侧机器上运行。云边协同运算处理示意图如图2所示。

8 结语

在本方案的实施中，数据都实时采集同步到边缘云服务器，边缘服务器根据技术人员下发的任务，实时响应下一步的运行计划，并同步到中心云。整个流程需要打通设备端、边缘云、中心云，实现边缘计算的完整云边协同。使用边缘云计算模式来整合打通自动控制流程的工业物联网生产模式，与国外的发展进度相比，国内的发展才刚刚起步，而全面基于边缘计算的生产模式可以大大地解放双手，极大地提高员工的生产效率。基于边缘计算模式的智能生产方案作为一种数字时代的基础设施，正在逐渐改变当前的世界。

参考文献：

[1]冯琳琳，林琳，王松阳.5G移动边缘计算在垂直行业网络部署中的应用[C]//5G网络创新研討会.2019.

[2]马洪源.面向5G的边缘计算及部署思考[J].中兴通讯技术，2019（3）：77-81.

[3]尹东明.MEC构建面向5G网络构架的边缘云[J].电信网技术，2016（11）：43-46.

[4]施巍松，孙辉，曹杰，等.边缘计算：万物互联时代新型计算模型[J].计算机研究与发展，2017（5）：907-924.

[5]黄智国，李宏杰，钱岭，等.一种云边协同的工业应用云化方案[C]//2019全国边缘计算学术研讨会论文集.2019.

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