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案例頻道1 概述
所有行業內自動化設備的客戶和供應商都認識到與工業互聯網戰略息息相關的眾多增量價值主張。工業物聯網（IIoT）、工業4.0（I4.0）、信息技術（IT）/運營技術（OT）融合、智能制造、智能社會等倡議均被視為加速推進核心業務的手段，涉及提升收益、降低成本、優化資產以及擴大潛在客戶群體的能力。管理層也對此有著相同看法，他們日益認識到這些倡議對業務的潛在影響。
追求實施工業互聯網戰略必須脫離過往制造公司普遍存在的IT和OT/工廠自動化（FA）系統相互獨立的傳統孤島式思維。互聯網業務的成功推進需要IT、OT和工程技術（ET）的真正融合，以實現履行企業重要承諾所需的接入、透明性、安全性和執行能力。
與此同時，生產現場產生的數據，被IT層采集之后，卻不知如何利用的問題普遍存在于生產企業。希望通過簡單的數據收集方法，利用大數據/IoT技術以及AI來改善生產，提高生產品質，實現設備的預防維護，正越來越被企業管理者所考慮。
圖1 現場存在的問題
圖2 客戶的希望
三菱電機與Egdecross Consortium通過搭建統一的工業領域邊緣計算數據采集標準，數據接口規范，吸收生產現場和IT系統不同的技術要素，實現簡潔的IoT系統，通過對數據的標簽化集中管理，加速生產現場的IoT化。
基于邊緣計算解決方案，通過三菱電機的邊緣計算工業計算機——MELIPC，豐富的數據采集器，數據分析軟件——實時數據分析器實現對現場設備的預防保全及產品的品質預判，并及時反饋到生產現場。
圖3 邊緣計算平臺
搭建于邊緣層的產品品質判定解決方案，通過豐富的數據采集器，采集生產現場的工藝參數、設備狀態、人員操作狀態等數據，經由GUI化的數據分析軟件——實時數據分析器，進行多元回歸分析或馬氏-田口分析，實現對大數據的有效利用，判斷生產現場的參數、設備狀態等數據與產品品質的關系，實現產品品質的預判分析。
2 系統架構
本系統架構如圖4所示：
圖4 系統基本架構
（1）數據采集器（軟件）
基于Edgecross Consortium 標準開發的不同類型的數據采集器，能夠采集生產現場不同協議、不同廠家的設備數據，降低了客制開發的成本。
（2）實時數據處理（軟件）
實時數據處理能夠將生產現場的數據進行保存并傳送到邊緣應用程序，同時將數據診斷的結果及時反饋回生產現場。
（3）IT系統銜接（軟件）
邊緣層與IT層，通過網關通訊（MQTT、OPC等）將篩選的、需要保存的數據上傳到服務器。
（4）數據模型化管理（軟件）
將工廠、生產線、設備的參數、工藝數據、人員信息等進行統一管理，使數據具有自己的身份和價值。
（5）邊緣應用程序-實時數據分析器（軟件）
通過現場數據的離線分析，建立數據分析模型，通過實時采集數據，按照數據分析模型進行實時診斷，并將結果反饋到生產現場，供現場人員進行判斷。
（6）邊緣計算機-MELIPC（硬件）
邊緣計算軟件搭建在三菱電機工業PC-MELIPC上，通用的Windows 10操作系統，在實現邊緣計算的同時，客戶也可以自行安裝自己熟悉的軟件。同時，三菱電機的品質保證了MELIPC的經久耐用和低維護成本。
3 邊緣計算技術的應用
配置在三菱電機工業PC——“MELIPC”的邊緣計算平臺，基于以下架構設計：
圖5 邊緣計算平臺
（1）實時數據處理（軟件平臺）
提供下述功能，針對從生產現場連續發生的實時數據，由邊緣應用程序輕松地在最佳時機實現實時診斷。
.將數據匯總為具有設備或裝置運行周期等含義的單位后發送；
.加工（縮放等）數據，使邊緣應用程序易于處理；
.將診斷結果反饋至生產現場。
（2）插件（軟件）
擴展實時數據處理功能的用戶創建軟件。
（3）數據模型管理（軟件）
對生產現場的機械、裝置、生產線加以抽象化，實現分級管理的功能。
（4）安全功能
基本軟件提供安全功能。
（5）開發用軟件
開發支持Edgecross的邊緣應用程序、數據采集器、插件所要使用的如下軟件的總稱。
.SDK（Software Development Kit）；
.DDK（Data collector Development Kit）；
.庫。
（6）邊緣應用程序（軟件）
在邊緣計算領域中，通過Edgecross提供的功能，執行旨在活用生產現場的數據的各種處理的軟件。
（7）數據采集器（軟件）
通過各網絡收集生產現場的數據的軟件零部件。搭建在邊緣層的數據分析軟件——“實時數據分析
器”，通過安裝在三菱電機工業PC——“MELIPC”中，可以實現以下功能。
（1）AI技術類似波形識別離線分析：通過電流等傳感器的數據，使用AI學習波形的正常模式的波形。實時診斷：使用AI比較正常模式與平時監視的波形數據，并計算類似度，以此進行OK/NG的判斷。 通過AI對波形模式的學習/識別，實現無需通過人的認知而能夠進行預防維護及品質管理。
可以檢測出僅通過簡單的上下限判定無法檢測出的異常。
圖6 類似波形識別
圖7 類似波形識別界面
（2）MT法（馬氏田口法）離線分析：使用多個傳感器數據，來求出正常模式的數據分布。
實時診斷：比較監視數據與數據分布，通過與正常時的偏離程度，來檢測出異常→可判別正常/異常，并且把握劣化的程度。
可通過多組數據檢測出使用1個傳感器數據的上下限判定無法檢測出的異常。
（3）多元回歸分析離線分析：通過使用生產現場的數據，計算出平常無法測量的數據的求導預測公式。實時診斷：通過使用預測公式，來判定產品的OK/NG。
圖8 馬氏-田口法分析
圖9 馬氏-田口法界面
通過預測平常無法測量的數據，可以實現預防維護及品質提高。
圖10 多元回歸分析
圖11 多元回歸分析軟件界面
（4）通過GUI，無需編程即可實現高效的離線分析/實時診斷
.為數據分析/診斷的各階段作業提供有力支撐，以實現效率化。
.無需變更設備的控制程序及使用實際設備進行調諧。
圖12 軟件引導式說明
4 數據通信技術
基于Edgecross Consortium平臺標準，按照DateCollector Development Kit開發的數據收集器，將生產現場收集的數據進行一次存儲，以CVSfile或通過MQTT broker，在邊緣計算基本軟件和數據分析軟件之間進行數據傳遞。
圖13 數據采集器開發模式
數據分析軟件與邊緣計算平臺之間的通信技術由表1說明：
表1 通信技術說明
5 安全措施
搭建與邊緣層的解決方案，避免了數據上傳云端過程中的安全問題，以及存儲在云端可能產品的數據泄露以及滅失問題。
隔離與外部網絡的數據系統，以及數據訪問控制方式限制未知訪問發生，防止用戶非法越權及竊取數據。
6 價值
EdgecrossConsortium作為實現FA-IT融合的開放軟件平臺，正在向全球的工業領域推廣擴展。越來越多的數據收集器以及邊緣應用軟件正在被開發出來，針對工業現場的數據分析解決方案正在蓬勃發展。
通過統一標準的數據采集器，解決了工業現場存在不同協議、不同網絡設備的問題，客戶更加方便地采集生產線上的不同設備的數據，并進行模型化管理，梳理數據所代表的含義。
三菱電機開發的數據分析軟件——“實時數據分析器”，搭載三菱電機人工智能技術Maisart，同時將多元回歸分析算法和馬氏-田口法集成到軟件中，通過人性化的GUI設計，不需要專業的開發，即可對生產現場的數據進行分析，建立數據診斷模型，實現對生產設備的預防保全和產品品質的判定。
同時，這個功能都是架構在邊緣層，保證了數據采集的速度和結果反饋的時效性，被整理后的數據以及診斷結果，也通過MQTT或OPC上傳到云端進行保存，為后續的數據分析再利用。
對于生產企業，三菱電機的邊緣數據分析軟件-實時數據分析器，可以幫助他們有效利用IIoT所采集的數據，并且在邊緣層進行分析診斷，真正的讓數據活起來，而不是數據庫的0或1。通過數據分析器實現的對設備預防保全和產品品質判定，幫助企業提高設備使用壽命，保障穩定運行時間，提高產品品質，提高企業綜合價值。
對于FA系統集成商，不再局限于自動化領域的內容，通過方便簡單的數據采集和引導式的數據分析，可以對應客戶現場的數據分析問題，提高系統集成商的綜合解決方案能力。
對于軟件供應商，三菱電機的邊緣計算解決方案，向為智能制造領域的優秀合作伙伴開放，共同開發數據分析軟件，提升對生產現場數據的有效利用，共同提高彼此的社會價值。
通過三菱電機的邊緣計算應用在產品品質判定和設備預防保全領域，有效提升了制造企業對數據的利用率，推動中國智能制造的發展，同時，良品率的上升和設備的使用壽命的延長，對提產中國制造產品品質以及對降低企業成本都有積極的作用。
摘自《自動化博覽》2018年增刊《邊緣計算2018專輯》
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號