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基于云原生邊緣計算平臺的半導體 行業EAP設備自動化方案
  • 企業:     行業:電子制造     領域:邊緣計算    
  • 點擊數:918     發布時間:2023-04-03 10:15:06
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隨著市場大環境的競爭日益激烈,工廠對于產品的產能、質量以及成本的管控需求和力度越來越大,所以生產過程的設備數據采集以及及時準確的控制指令下達都成了生產提升和質量分析的重要環節,也成了企業競爭力的一個重要因素。

★北京研華興業電子科技有限公司

 1 目標和概述 

1.1 行業挑戰 

隨著市場大環境的競爭日益激烈,工廠對于產品的產能、 質量以及成本的管控需求和力度越來越大,所以生產過程的設 備數據采集以及及時準確的控制指令下達都成了生產提升和質量分析的重要環節,也成了企業競爭力的一個重要因素。但是 很多企業對于設備數據的利用和管控還比較欠缺,無法將此類 的資源轉化為企業競爭的助力,也間接降低了企業對外界需求 方的吸引力和市場占有率。受國際環境的影響,半導體設備國 產化的比重和速度都在迅速展開,但是國產化設備對于半導體 標準協議的支持相對比較薄弱,給工廠的設備整合和系統對接 帶來了不小的困擾。

 1.2 主要目標 

(1)實現廠內機臺協議標準化,降低系統對接成本,提 升國產設備、非標設備在半導體行業的競爭力。 

(2)提升數據采集的全面性,加強數據分析和現場監控 的力度,提升產品的生產品質和效率。 

(3)加強現場設備控制力度,通過數據采集、外圍系統 集成、指令下達,及時將異常狀況反饋到生產機臺,避免發生 連續性的不良狀況。

 2 方案介紹

 2.1 總體概述 

該方案基于研華云原生的邊緣計算平臺WISE-IoTSuite/ IoT Edge云邊協同的一致化管理和服務,整合SECS/GEM 協議,支持平臺和客戶端雙重應用模式,全面覆蓋半導體行 業設備數據采集及雙向事件交互。平臺層通過SECS/GEM、 MQTT、Modbus、OPC等協議向下對接實體設備,向上通過 Mqtt、Web Service、Kafka、JDBC等交互方式對接上層應 用,實現設備實體層、自動化控制層和現場作業控制層的高度 集成,提升車間管控力度。客戶端的IoT Edge云原生邊緣計 算服務支持下沉至設備端,連通設備實體層后通過協議改造 (SECS/GEM),向上對接EAP系統,打通設備端數據壁壘, 實現設備數據集中化管理。

 2.2 主要功能 

通過IoT Edge與SECS/GEM協議改造相結合,實現車間數 據管理的全面性、實時性與準確性,支持通過零代碼的配置實 現相關場景的功能搭建,通過報表和看板直觀呈現數據的動態 信息以及分析結果;IoT Edge云原生的邊緣計算服務,它將云 平臺的服務能力延伸到了邊緣側,擁有輕量、高效、開放、靈 活、安全的特點。

 研華工業云IoT Edge架構圖如圖1所示。

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 圖1 研華工業云IoT Edge架構圖 

(1)數據接入層,支持各類工業設備的協議接入和反向控 制,包括半導體行業設備的數據采集和雙向交互,支持網關數據 接入,支持各類IT系統的數據接入,支持文本和流數據接入。 

(2)提供完整的設備管理能力。 

(3)提供流數據處理的能力,利用各類計算算子滿足邊 緣側對計算的多樣化需求,通過和邊緣機器學習方案整合,提 升邊緣智能的能力。

(4)向外提供靈活的數據對接和轉發的能力,除了和研 華的平臺云邊協同,也支持以MQTT,Kafka,API的方式和 第三方的系統或平臺進行對接。 

(5)和零代碼的數據可視化服務進行整合,提供邊緣端 數據快速應用的能力。 

(6)IoT Edge可提供跨操作系統,跨平臺的靈活部署,支 持在Windows、Linux、K8s環境部署,支持二進制和Docker部 署。并且非常地輕量和高效,可根據性能需要搭配不同的硬件。

 2.3 系統架構(如圖2所示)

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 圖2 系統架構 

基于SECS/GEM協議支持平臺和客戶端雙重應用模式,全 面覆蓋半導體行業設備(>80%)數據采集及雙向事件交互。

 (1)平臺:通過SECS/GEM、MQTT、Modbus、OPC 等協議向下對接實體設備,向上通過MQTT、Web Service、 Kafka、JDBC等交互方式對接上層應用,實現設備實體層、自動 化控制層和現場作業控制層的高度集成,提升車間管控力度。 

(2)客戶端:IoT Edge支持下沉至設備端,連通設備實 體層后通過協議改造(SECS/GEM)向上對接EAP系統,打通 設備端數據壁壘,實現設備數據集中化管理。 

2.4 創新 

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圖3 

 (1)開放式的“插件”新生態。在采集側,協議插件化 的架構,內置協議插件支持常用的工業協議接入,同時支持 SECS/GEM半導體行業協議,統一車間機臺的協議標準;在 邊緣計算層,通過算子插件來持續擴展,可根據行業需要開發 各種算法插件,深入挖掘數據的價值;在數據顯示層,通過可 視化插件方式來持續擴展數據的個性化顯示需求,加快應用構建。從各個層面來提供擴展性和開放性。 

(2)支持平臺和客戶端的雙重應用場景。

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 圖4 

 (3)將數據的處理分析、數據融合,數據應用,甚至一 些AI智能化服務的實現,由云端下沉到邊緣節點上。在靠近物 或數據源頭,提供一個融合網絡、計算、存儲、應用的開放可 擴展的平臺。 

(4)可滿足數據采集的多樣性并可根據需要擴展,可將 IT和OT的數據進行融合應用。 

(5)根據數據對接對象的不同,通過MQTT等方式進行 靈活的轉換接入或向外轉發。 

(6)邊緣計算能力增強,從分析計算到擴展支持邊緣智 能的機器學習推理能力。 

(7)邊緣端可支持獨立自治,滿足斷網弱網情況下的正 常運行,也支持云邊協同的統一管理和協同運行。

(8)平臺具備采集、控制、運維、分析、可視化,智能 化的一站式能力,同時兼顧輕量化的需要,提供靈活解耦的架 構,能根據邊緣需求進行靈活組合并能擴展。

 3 代表性及推廣價值                                                                                         

此方案可解決某些國產設備與非標設備在半導體行業面臨 的統一協議標準問題,通過協議改造實現設備對于半導體行業 標準協議SECS/GEM的支持,提升設備競爭力,在標準化協 議的基礎上實現設備與上層控制系統的全面數據對接,達到車間生產的透明化,為管理層的上令下達提供數據依賴,提升產 品的生產效率和良率,降低企業的生產成本,提升客戶的信賴 度,提升企業效益。

摘自《自動化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專輯》


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