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索提斯云智控科技（上海）有限公司

1 目標(biāo)和概述

5G通信、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用與逐漸普及，給制造業(yè)發(fā)展帶來了巨大的變革。根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》，國家正在加快推進(jìn)制造業(yè)逐步向智能制造轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。《規(guī)劃》提出智能制造實(shí)施“兩步走”戰(zhàn)略：

第一步，到2020年，智能制造發(fā)展基礎(chǔ)和支撐能力明顯增強(qiáng)，傳統(tǒng)制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域基本實(shí)現(xiàn)數(shù)字化制造，有條件、有基礎(chǔ)的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)智能轉(zhuǎn)型取得明顯進(jìn)展；第二步，到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)初步實(shí)現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型。

該方案的目標(biāo)主要有以下幾個(gè)方面：

（1）驗(yàn)證通信標(biāo)準(zhǔn)、5G應(yīng)用，以及構(gòu)建智能工廠所需的IT與OT融合的技術(shù)。

（2）以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與5G應(yīng)用為主線，將新一代信息技術(shù)，如邊緣計(jì)算、人工智能、深度學(xué)習(xí)等，與制造領(lǐng)域的系統(tǒng)深度融合。

（3）建立云-邊-端一體化系統(tǒng)架構(gòu)。

（4）探索OT領(lǐng)域的信息生態(tài)應(yīng)用，制定OT網(wǎng)絡(luò)接入標(biāo)準(zhǔn)（協(xié)議、數(shù)據(jù)接口規(guī)范等）。

（5）驗(yàn)證以5G、信息技術(shù)主導(dǎo)傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用及相關(guān)技術(shù)。

2 方案介紹

該方案采用云-邊協(xié)同架構(gòu)，云端包括基于云的設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、軟件即服務(wù)（SaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）三部分，提供在云中的應(yīng)用程序開發(fā)和管理，云計(jì)算平臺(tái)采用OpenStack相關(guān)組件實(shí)現(xiàn)云基礎(chǔ)服務(wù)架構(gòu)。如圖1所示。

邊緣側(cè)包括云邊協(xié)同、邊緣計(jì)算、系統(tǒng)支撐三部分，實(shí)現(xiàn)集中化的資源使用、監(jiān)控和運(yùn)維等。如圖2所示。

圖1 解決方案云端架構(gòu)圖

圖2 解決方案邊緣側(cè)架構(gòu)圖

系統(tǒng)框架如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)框架圖

該方案通過邊緣網(wǎng)關(guān)將云與端的數(shù)據(jù)打通，通過IoT平臺(tái)及邊緣網(wǎng)關(guān)將OT與IT打通，IoT平臺(tái)既可與制造執(zhí)行系統(tǒng)（Manufacturing ExecutionSystem，MES）、倉庫管理系統(tǒng)（Warehouse Management System，WMS）、企業(yè)資源計(jì)劃（Enterprise Resource Planning，ERP）等IT系統(tǒng)進(jìn)行通訊與交互，也可通過邊緣網(wǎng)關(guān)與OT設(shè)備交互，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，它是數(shù)據(jù)的匯總與處理中心。智能運(yùn)營中心（Intelligent Operations Center，IOC）負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的展示和綜合運(yùn)用。

2.1 IoT平臺(tái)

通過對(duì)MES系統(tǒng)、倉儲(chǔ)系統(tǒng)、裝配系統(tǒng)、質(zhì)檢系統(tǒng)、行為異常識(shí)別系統(tǒng)、環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)、設(shè)備健康及預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)、邊緣網(wǎng)關(guān)的通訊集成，實(shí)現(xiàn)OT與IT系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享，為上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)同化，智能化提供前提。其部分業(yè)務(wù)功能如表1所示。

表1 IoT平臺(tái)部分業(yè)務(wù)功能

主要技術(shù)特點(diǎn)有：

（1）支持多種消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)：Kafka、RabbitMQ。

（2）支持多種協(xié)議：MQTT、HTTP和CoAP。

（3）可基于設(shè)備和應(yīng)用收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化。請(qǐng)求構(gòu)建工作流。

（4）可基于生命周期事件、RESTAPI事件、RPC

（5）可基于規(guī)則引擎自定義功能。

（6）可發(fā)布設(shè)備數(shù)據(jù)至第三方系統(tǒng)。

（7）微服務(wù)架構(gòu)，支持本地部署及云部署。

（8）完善的認(rèn)證機(jī)制，數(shù)據(jù)可以進(jìn)行加密傳輸，確保安全性。

運(yùn)行環(huán)境：跨平臺(tái)，部署在可運(yùn)行JVM的設(shè)備上，數(shù)據(jù)庫為“關(guān)系數(shù)據(jù)庫+時(shí)序數(shù)據(jù)庫”，內(nèi)存>4G。

2.2 IOC運(yùn)營中心

IOC運(yùn)營中心為運(yùn)維管理人員構(gòu)建統(tǒng)一的、業(yè)務(wù)清晰的數(shù)據(jù)展示平臺(tái)，可為各子系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)配置、數(shù)據(jù)查詢、監(jiān)控，為問題分析、決策調(diào)度、運(yùn)營效率提升提供極大便利。

表2是需展示的部分?jǐn)?shù)據(jù)列表。

表2 IOC運(yùn)營中心部分?jǐn)?shù)據(jù)展示列表

主要技術(shù)特點(diǎn)有：

（1）支持多數(shù)據(jù)源，支持REST API、WebSocket及流式數(shù)據(jù)。

（2）可拖拽式生成大屏頁面。

（3）可加密發(fā)布、動(dòng)態(tài)鑒權(quán)。

（4）前后端分離，支持本地部署及云部署。

（5）完善的認(rèn)證機(jī)制，數(shù)據(jù)可以進(jìn)行加密傳輸，確保安全性。

運(yùn)行環(huán)境：跨平臺(tái)，部署在可運(yùn)行JVM的設(shè)備上，數(shù)據(jù)庫為關(guān)系數(shù)據(jù)庫，內(nèi)存>4G。

2.3 邊緣計(jì)算模塊

（1）主要用于連接各種設(shè)備并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，同

時(shí)可以根據(jù)用戶配置將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)。

（2）該設(shè)備支持多種協(xié)議，能連接多種設(shè)備，主

要用于解決工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備種類繁多、難以進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)

采集的問題。

（3）該設(shè)備還具備簡(jiǎn)易PLC的功能以及SCADA功能。

（4）其主要技術(shù)特點(diǎn)如下：

·支持5G；

·4核處理器，4G以上內(nèi)存；

·支持RS485、RS232、Modbus、Ethernet、USB等接口；·支持HDMI2.0顯示接口；

·支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)；

·自帶SCADA系統(tǒng)，支持用戶自定義邏輯控制功能；IP、MQTT、OPCUA；

·支持協(xié)議：ModbusRTU、ModbusTCP、TCP/

·自帶PLC功能，并可外接PLC擴(kuò)展模塊；

·支持Linux操作系統(tǒng)及部署容器化應(yīng)用；

·完善的認(rèn)證機(jī)制，數(shù)據(jù)可以進(jìn)行加密傳輸，確保安全性。

2.4 AI算法平臺(tái)

為了解決繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等困擾AI工程師的諸多難題，通過引入AI算法建模平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署和服務(wù)發(fā)布等功能需求統(tǒng)一集成到一個(gè)開發(fā)環(huán)境中，一站式地完成AI應(yīng)用開發(fā)任務(wù)，降低AI應(yīng)用的開發(fā)難度，提高AI場(chǎng)景化應(yīng)用的設(shè)計(jì)能力和部署服務(wù)能力。主要包含以下功能模塊：

（1）數(shù)據(jù)治理

·數(shù)據(jù)收集；

·數(shù)據(jù)清洗；

·數(shù)據(jù)標(biāo)注等功能。

（2）模型構(gòu)建/算法開發(fā)

·預(yù)置模型，支持視覺類任務(wù)類型的開發(fā)模板；

·支持多引擎框架（Jupyter Notebook、Sklearn、TensorFlow、PyTorch、Spark等）；

·支持拖拉拽式算子建模等。

（3）模型訓(xùn)練

·機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)學(xué)習(xí)等；

·模型評(píng)估，多指標(biāo)多角度對(duì)訓(xùn)練的模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

（4）模型管理

·模型版本管理；

·模型轉(zhuǎn)換；

·模型評(píng)估；

·模型監(jiān)控。

（5）模型部署

·一鍵部署、支持高并發(fā)、低延遲、多模型灰度發(fā)布、A/B測(cè)試、在線監(jiān)控、在線推理；

·私有化部署，服務(wù)器端SDK（多平臺(tái)、多語言支持），Docker容器化部署；

·設(shè)備端部署，模型量化壓縮、云邊端多場(chǎng)景部署和推理。

（6）服務(wù)管理

·在線服務(wù)；

·批量服務(wù)；

·邊緣服務(wù)。

2.5 智能質(zhì)檢系統(tǒng)

智能質(zhì)檢系統(tǒng)對(duì)泵體裝配圖像采集進(jìn)行自動(dòng)判別是否有錯(cuò)裝和漏裝，同時(shí)滿足邊緣設(shè)備的接入和數(shù)據(jù)管理要求；工業(yè)相機(jī)連接邊緣設(shè)備后可以實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析、清洗并上報(bào)設(shè)備數(shù)據(jù)至云端服務(wù)器，邊緣設(shè)備應(yīng)支持MQTTS、Modbus等協(xié)議接入到邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并可通過邊緣管理平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用集成和業(yè)務(wù)擴(kuò)展功能，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的管理和智能控制。

其基本架構(gòu)如圖4所示。

圖4 智能質(zhì)檢系統(tǒng)基本架構(gòu)圖

3 代表性及推廣價(jià)值

該方案解決的是IT與OT之間的融合問題，在工業(yè)制造領(lǐng)域具有普遍性。目前正在實(shí)施的用戶是具有顯著示范效應(yīng)的行業(yè)龍頭企業(yè)。IT與OT的融合，將顯而易見地對(duì)企業(yè)智能制造有所促進(jìn)，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。

摘自《自動(dòng)化博覽》2022年2月刊