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鋼鐵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實踐的邊緣計算技術
  • 作者:上海寶信軟件股份有限公司 叢力群
  • 點擊數(shù):7248     發(fā)布時間:2021-03-12 14:45:00
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作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的一項關鍵技術,邊緣計算在工業(yè)界引起了廣泛討論,針對不同行業(yè)、不同場景的應用探索不斷涌現(xiàn)。基于對鋼鐵行業(yè)現(xiàn)狀、特點、環(huán)境、需求、痛點、任務和未來發(fā)展趨勢的深刻分析,結(jié)合中國寶武發(fā)展實際,本文對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)頂層架構(gòu)設計中邊緣層實施的一些技術問題進行闡述,對鋼鐵行業(yè)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展具有迫切的實踐意義。
關鍵詞:

摘要:作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的一項關鍵技術,邊緣計算在工業(yè)界引起了廣泛討論,針對不同行業(yè)、不同場景的應用探索不斷涌現(xiàn)。基于對鋼鐵行業(yè)現(xiàn)狀、特點、環(huán)境、需求、痛點、任務和未來發(fā)展趨勢的深刻分析,結(jié)合中國寶武發(fā)展實際,本文對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)頂層架構(gòu)設計中邊緣層實施的一些技術問題進行闡述,對鋼鐵行業(yè)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展具有迫切的實踐意義。

關鍵詞:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng);云邊端架構(gòu);邊緣計算

1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為國家戰(zhàn)略

中國門類齊全、規(guī)模巨大的工業(yè)體系不間斷地產(chǎn)生海量的工業(yè)大數(shù)據(jù),通過破解這些工業(yè)大數(shù)據(jù),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為中國制造業(yè)在新一輪制造革命中贏得競爭力的鑰匙。

自2018年,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連續(xù)三年被寫入了《政府工作報告》,從“打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”到“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),推進智能制造”,國家持續(xù)推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設的力度不斷加大。

2020年2月,中央政治局會議明確指出:要發(fā)揮好有效投資關鍵作用,推動生物醫(yī)藥、醫(yī)療設備、5G網(wǎng)絡、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展。2020年,國家全面部署“新基建”,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為“新基建”的重要組成部分,是加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進程的重要標志,進一步證明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)由政策驅(qū)動、技術牽引全面轉(zhuǎn)入落地實踐的快車道。

2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的云、邊、端架構(gòu)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是OT和IT深度融合的產(chǎn)物,是一個涉及模型、軟件、平臺、網(wǎng)絡和工業(yè)裝備等各種要素組成的復雜完整的智能系統(tǒng),而其中數(shù)據(jù)就像智能體的“血液”,貫通肢體到中樞,是智能體產(chǎn)生活力的源泉[1]。

基于對鋼鐵行業(yè)需求和特點的深入分析,充分考慮解決方案在業(yè)界的普適性,對“一總部、多基地”的大型鋼鐵企業(yè),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)分為兩部分加以界定[2]。 一是以云端平臺為中心、以多個邊緣節(jié)點為數(shù)據(jù)通道、縱向以“云、邊、端”層次構(gòu)成的層次型系統(tǒng)架構(gòu),適用于各產(chǎn)業(yè)板塊中具有特定業(yè)務內(nèi)涵的經(jīng)營單元,如: 鋼鐵制造單元、工業(yè)服務子公司等。二是面向集團或行業(yè)生態(tài)圈,以橫向多節(jié)點互聯(lián)互通的網(wǎng)絡型架構(gòu),如圖1所示。

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圖1 中國寶武工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實施架構(gòu)圖

其中,邊緣節(jié)點的平臺部署、數(shù)據(jù)處理、功能設計、云邊協(xié)同等,形成具有普適可推廣價值的技術解決方案和應用實踐,有助于各類鋼鐵制造單元工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)部署和建設。

3 邊緣計算

邊緣層部署實施的核心目的是實現(xiàn)對可識別數(shù)據(jù)對象的有效管理和流轉(zhuǎn),邊緣側(cè)所有功能設計都與數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)應用緊密相關。

3.1 邊緣計算是一個技術概念

在流程驅(qū)動的傳統(tǒng)企業(yè)信息化系統(tǒng)中,每一層級都承載具體的業(yè)務功能,與企業(yè)的管理結(jié)構(gòu)相適應,不存在邊緣的概念。所以,邊緣是一個技術概念,并沒有特定的業(yè)務內(nèi)涵。邊緣之所以在工業(yè)領域受到關注,因為其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方面的特殊優(yōu)勢,而非其運行特定的業(yè)務功能。

在討論邊緣計算技術應用時,經(jīng)常會涉及加載何種業(yè)務。事實上,將傳統(tǒng)業(yè)務功能(非數(shù)據(jù)型應用)賦予邊緣側(cè)不是必須要做的工作,在邊緣節(jié)點上部署應用功能會因行業(yè)、企業(yè)、專業(yè)、個人而異,取決于具體的場景需求和邊緣資源的配置情況,應靈活加以應對。

鋼鐵產(chǎn)線邊緣實施示意圖如圖2所示。

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圖2 鋼鐵產(chǎn)線邊緣實施示意圖

3.2 邊緣需要一個平臺

與云端中心不同,邊緣側(cè)平臺要在有限計算資源的條件下,滿足數(shù)據(jù)采集流動過程中數(shù)據(jù)處理的基本需求, 減少通信帶寬、延遲和安全顧慮。平臺以數(shù)據(jù)采集、預處理和分析展示為核心功能,包括(但不限于):

(1)融合SCADA、過程控制系統(tǒng),形成集實時數(shù)據(jù)采集、控制、計算和展示于一體的工業(yè)基礎自動化軟件,滿足工業(yè)現(xiàn)場機組級的智能監(jiān)控和過程控制需求;

(2)對區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)進行實時串接勾連、時空對齊、減量解析、關聯(lián)建立、特征提取、規(guī)則發(fā)現(xiàn)等預處理等;

(3)按統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典要求,對工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行標準化和基本數(shù)據(jù)處理,實現(xiàn)基礎數(shù)據(jù)模型構(gòu)建;

(4)在數(shù)據(jù)動態(tài)處理過程中,構(gòu)建有邊界范圍內(nèi)的區(qū)域數(shù)據(jù)池,并進行有限的數(shù)據(jù)緩存;

(5)基于統(tǒng)一服務接口,與云中心進行數(shù)據(jù)交互;

2020年,寶信軟件的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺xIn3Plat入圍國家級雙跨平臺行列。它由兩個平臺產(chǎn)品組成:云端部署的ePlat和邊緣部署iPlat,其中寶武工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺之邊緣平臺功能架構(gòu)圖如圖3所示。

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圖3 寶武工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺之邊緣平臺功能架構(gòu)圖 

3.3 邊緣數(shù)據(jù)處理與服務

邊緣層聚焦數(shù)據(jù)處理能力,整合并轉(zhuǎn)化為標準的數(shù)據(jù)格式,重點考慮數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和處理,支撐各種數(shù)據(jù)信息資源的快速集成,為訪問集成數(shù)據(jù)的應用提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)模邊緣型和通用接口。

為應對來自現(xiàn)場(端)的數(shù)據(jù)匯聚和融合需求,需要解決各類數(shù)據(jù)的存儲需求,包括:具有時間戳的流式數(shù)據(jù)存儲、過程控制中已經(jīng)整理好的關系數(shù)據(jù)、經(jīng)過數(shù)據(jù)對齊后的數(shù)據(jù)以及視頻媒體數(shù)據(jù)。

邊緣節(jié)點要匯聚數(shù)據(jù),必然產(chǎn)生數(shù)據(jù)治理的相關需求。邊緣層聚焦數(shù)據(jù)采集過程中的數(shù)據(jù)處理,重在解決數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)資源管理、數(shù)據(jù)基礎建模和數(shù)據(jù)安全等方面的工作,經(jīng)過處理后所形成的有意義的數(shù)據(jù)均送到云端大數(shù)據(jù)中心。

4 邊緣計算節(jié)點的部署要求

在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一端部署邊緣節(jié)點,由網(wǎng)絡、計算、存儲、應用等構(gòu)成的系統(tǒng)環(huán)境,提供近端服務、處理數(shù)據(jù)的規(guī)模取決于節(jié)點部署的總體考慮。

4.1 邊緣配置技術要求

邊緣節(jié)點資源配置的技術考量:

(1)邊緣的功能是解決實時性問題,一個高效的實時數(shù)據(jù)處理的技術方案是邊緣的核心,且考慮到邊緣節(jié)點直面生產(chǎn)設備,對可靠性有高要求,操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件等基礎關鍵資源宜采用成熟軟件;

(2)考慮到邊緣節(jié)點具有一定的數(shù)量規(guī)模,采用統(tǒng)一的技術架構(gòu)和標準化的解決方案,有利于低成本快速部署,支撐數(shù)據(jù)共享和業(yè)務協(xié)同,降低成本;

14 / 自動化博覽·邊緣計算專輯 / 2021.02

(3)在邊緣采用成熟的云計算技術是可行的,包括:虛擬化技術、虛機動態(tài)漂移等,有利于提升系統(tǒng)資源的利用率,但不意味著邊緣是一個縮小版的云環(huán)境;

(4)邊緣節(jié)點計算資源的配置需要靈活、輕量、穩(wěn)定、可靠,同時應具有一定的彈性擴展能力,支持未來的平滑擴充;

(5)按照產(chǎn)線或工序建設的邊緣計算系統(tǒng)之間應采取隔離措施,保證資源邊界的清晰;

(6)在有條件的情況下,可以集約化部署,實現(xiàn)集中運維,降低運維成本,需統(tǒng)籌考慮各類安全防護措施。

4.2 邊緣計算節(jié)點的部署場景

在鋼鐵制造過程中,邊緣節(jié)點內(nèi)環(huán)境的配置要兼顧存量產(chǎn)線的運行,場景部署上要有恰當?shù)慕鉀Q方案。

(1)對于新建系統(tǒng)(產(chǎn)線 、工序、工廠等)

基于傳統(tǒng)過程計算機功能進行重構(gòu)和擴展可以形成理想的邊緣計算環(huán)境,在完成SCADA服務(與監(jiān)控系 統(tǒng)扁平化)、數(shù)據(jù)采集、模型計算、工序跟蹤等功能的基礎上,擴展智能網(wǎng)關功能,實現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)服務和邊緣智能。

(2)對于存量系統(tǒng)

對于已經(jīng)投運的產(chǎn)線,由于不可能對運行中的存量過程計算機(L2)系統(tǒng)進行功能改造,故需要一個額外的裝置(或系統(tǒng)),解決從各產(chǎn)線(機組、裝備)過程計算機采集數(shù)據(jù),實現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)服務和邊緣智能,稱為數(shù)據(jù)采集服務器。

考慮到經(jīng)濟性和合理性,數(shù)據(jù)采集服務器可以視需求做一對多配置,在一個邊界清晰的區(qū)域范圍完成所有數(shù)據(jù)的采集和服務,從而擴展為區(qū)域數(shù)據(jù)服務器,如圖4所示。

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圖4 用于新建和改造場景的區(qū)域服務器配置

4.3 邊緣部署規(guī)則

(1)要清晰地定義區(qū)域的邊界,如:熱軋區(qū)域,由此部署區(qū)域服務器可以形成一個完整的數(shù)據(jù)樣本,充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系;

(2)消除按照專業(yè)(職能)分工設立的垂直數(shù)據(jù)通道,區(qū)域內(nèi)所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚到邊緣節(jié)點,以便形成完整的區(qū)域數(shù)據(jù)樣本,實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合;

(3)邊緣計算資源環(huán)境,除了完成原有的L2功能外,重點強化數(shù)據(jù)處理和服務功能;

(4)在邊緣不建議部署大容量的存儲資源,由云端解決大量數(shù)據(jù)的長期存儲是合理的,且更具經(jīng)濟性;

(5)邊緣平臺應以解決實時性數(shù)據(jù)處理和應用為核心,且應盡量降低對邊緣硬件資源的需求,提供輕量級便捷部署的可行性方案;

(6)除裝備(產(chǎn)線)之間必須的工藝聯(lián)鎖信號外,不建議邊緣節(jié)點之間留有進行大量數(shù)據(jù)交互的通道,邊緣節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交互應通過其共享的云中心來協(xié)調(diào)實現(xiàn);

(7)不建議部署超出數(shù)據(jù)范圍的跨域集成應用。如:在以產(chǎn)線為對象配置邊緣節(jié)點的場景中,跨機組產(chǎn)線、跨工序、跨流程,進行服務融合、數(shù)據(jù)融合的集控開發(fā)是不合理的。

5 邊緣計算的技術實踐

5.1 邊緣與云端功能協(xié)同

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,幾乎所有的跨域應用功能都是在云端完成的,但需要邊緣做基礎的數(shù)據(jù)支撐,邊緣計算與云計算在網(wǎng)絡、業(yè)務、應用和智能方面進行協(xié)同至關重要。云、邊協(xié)同包括:

(1)云、邊平臺協(xié)同

中國寶武工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺由兩個產(chǎn)品組成: ePlat、iPlat。其中,ePlat以云為核心部署,實現(xiàn)平臺 內(nèi)各業(yè)務流程的集成,以及企業(yè)、產(chǎn)業(yè)之間橫向緊密集成,從而構(gòu)成生態(tài)圈建設的重要技術支撐;iPlat則部署 在邊緣節(jié)點,支撐在工廠內(nèi)部從端到云數(shù)據(jù)的縱向“穿透式”深度貫通,保證數(shù)據(jù)的流動和控制的閉環(huán),兩個平臺構(gòu)成一個“T”型骨架,相互協(xié)同,提供縱向和橫向兩個維度的互聯(lián)互通。

平臺協(xié)同要求在平臺架構(gòu)設計、技術路線選擇上具有強相關性和一致性,保證數(shù)據(jù)高效地流動,從而帶來高效的應用開發(fā)效率和絕妙的使用體驗。

(2)云、邊數(shù)據(jù)協(xié)同

數(shù)據(jù)協(xié)同的基礎是數(shù)據(jù)接口的規(guī)范化、數(shù)據(jù)描述的一致化、數(shù)據(jù)應用的標準化和數(shù)據(jù)展示的一體化。邊緣側(cè)更適用局部性、實時、短周期數(shù)據(jù)的處理與分析,能更好地支撐本地業(yè)務的實時智能化決策與執(zhí)行;云端大數(shù)據(jù)中心擅長全局性、非實時、長周期、綜合性的大數(shù)據(jù)處理與分析,尤其是多源融合數(shù)據(jù)的全要素分析,能夠在長周期維護、業(yè)務決策支撐等領域發(fā)揮優(yōu)勢。

邊緣計算的輸出成為云計算的輸入,而無需在云端重復所有數(shù)據(jù)準備相關的處理工作,可以大大提高計算的效率。

(3)云、邊應用協(xié)同

邊緣端實時采集匯聚工廠單個工序(裝備、過程) 的各類工藝過程數(shù)據(jù)、產(chǎn)品品質(zhì)數(shù)據(jù)、設備狀態(tài)數(shù)據(jù)、能源消耗數(shù)據(jù)、語音及視頻等信號數(shù)據(jù),按照時間和空間維度對數(shù)據(jù)進行勾連轉(zhuǎn)換、對齊處理、特征值提取加工,為現(xiàn)場提供實時的過程監(jiān)控診斷和機理模型控制, 為云端數(shù)據(jù)采集進行數(shù)據(jù)預處理、單工序節(jié)點數(shù)據(jù)匯聚, 支撐現(xiàn)場實時監(jiān)控診斷預警和在線動態(tài)優(yōu)化,其功能將覆蓋智能制造的方方面面,從實現(xiàn)監(jiān)控產(chǎn)線、車間、工廠,到為提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本、優(yōu)化企業(yè)運營等做基礎數(shù)據(jù)準備,存在廣闊的創(chuàng)新空間。

云端通過一定的降頻,匯聚各專業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)和經(jīng)過邊緣采集處理的現(xiàn)場生產(chǎn)過程數(shù)據(jù),實現(xiàn)跨工序數(shù)據(jù)串接、全流程數(shù)據(jù)追溯和需要大規(guī)模數(shù)據(jù)的模型訓練,既服務于經(jīng)營管理決策,又服務于現(xiàn)場生產(chǎn)控制策略的優(yōu)化,提供數(shù)據(jù)融合分析、在線決策支持和個性化數(shù)據(jù)服務;通過基地內(nèi)部供需協(xié)同和專業(yè)協(xié)同,以及基地之間的資源協(xié)同改善企業(yè)運營效率,支撐總部從采購到銷售,從產(chǎn)品設計、制造到服務的一體化經(jīng)營。

5.2 區(qū)域集控系統(tǒng)

鋼鐵企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的設置是由工藝流程(鐵、鋼、軋等)決定的,工序構(gòu)成了鋼鐵制造流程的基礎單元,工序業(yè)務的管理精細化對于鋼鐵企業(yè)的智能化運營至關重要。因此,面向工序(多產(chǎn)線)部署邊緣節(jié)點,形成區(qū)域數(shù)據(jù)服務,在內(nèi)涵和外延上都是一個符合邏輯的選項。同時,由于傳統(tǒng)的企業(yè)信息化系統(tǒng)功能多為面向企業(yè)職能管理(產(chǎn)供銷等)設計開發(fā),支撐工序環(huán)節(jié)實現(xiàn)更精細管理的系統(tǒng)工具和手段相對有限,不夠系統(tǒng)、完整,這在一定程度上削弱了精細化管理的能力,亟待加強。

目前,在寶武各基地乃至整個鋼鐵行業(yè),各類區(qū)域集控中心的建設方興未艾,受到“追捧”,除了減少人工、提高效率的需求驅(qū)動外,還需在一定程度上解決目前大工序區(qū)域管理抓手缺位的難題,針對改善基礎管理效率做出重要探索與嘗試。鄂鋼全廠操業(yè)中心如圖5所示。

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圖5 鄂鋼全廠操業(yè)中心

從表象上,面向工序的區(qū)域集控中心是將原來分散的操作室做物理集中,通過中心大屏融合信息展示,而本質(zhì)上是通過重構(gòu)原有分散隔離的業(yè)務系統(tǒng)功能來提高業(yè)務運行的效率。其中,邊緣節(jié)點融合匯聚了大量實時數(shù)據(jù)形成的區(qū)域數(shù)據(jù)池,產(chǎn)生了多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)融合解析、復雜控制模型、在線實時分析等諸多高實時性、短周期、本地決策應用場景,使工廠管理精細化具有可行性和可操作的空間。因此集控中心建設的深層邏輯是智能工廠的建設。

以工序級(區(qū)域)集控系統(tǒng)為例(如:煉鋼),將邊緣側(cè)的功能分為以下類型:

(1)監(jiān)控類:工藝過程、設備狀態(tài)實時監(jiān)控,并依據(jù)自動、手動等控制模式以及工藝模型輸出形成的控制指令,控制響應設備按照邏輯完成規(guī)定的過程;

(2)模型類:根據(jù)工藝模型和工藝參數(shù)進行計算,形成控制指令,根據(jù)實際工況進行模型演算和模型優(yōu)化計算,以保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)穩(wěn)定運行;

(3)跟蹤類:收集工藝過程和實績數(shù)據(jù),對工藝過程各個環(huán)節(jié)和參數(shù)進行采集,并以可視化方式展現(xiàn), 幫助操作人員監(jiān)視生產(chǎn)過程;

(4)數(shù)據(jù)類:根據(jù)業(yè)務需求,以各種協(xié)議和通信方式獲取所需的數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行預處理,如:噪音處理、異點剔除、數(shù)據(jù)缺失補充、時序?qū)ξ弧⒖臻g對位、減量解析等,形成可用的基礎數(shù)據(jù)模型隊列,將大量高頻次、多尺度、異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有序、關聯(lián)的數(shù)據(jù)隊列;

(5)管控類:依據(jù)所接受的作業(yè)計劃、生產(chǎn)指令、制造規(guī)范等,基于區(qū)域數(shù)據(jù),面向產(chǎn)品質(zhì)量、工序成本、能源消耗、物料管理等進行實時的關聯(lián)性分析和動態(tài)判定,持續(xù)優(yōu)化模型和參數(shù),為全流程的成本質(zhì)量決策提供基礎數(shù)據(jù)要素。

在上述集控中心主要功能設計中:

功能(1)(2)(3)是過程計算機的傳統(tǒng)功能; 功能(4)是作為邊緣節(jié)點處理數(shù)據(jù)的核心功能,功能(5)則是基于數(shù)據(jù)加載本地應用的附加功能。

6 小結(jié)

邊緣計算的核心功能是面向數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)采集過程中的數(shù)據(jù)處理工作,節(jié)點部署、資源配置、功能設計等都圍繞這一核心來開展,故稱之為“以數(shù)據(jù)為核心”。邊緣節(jié)點所覆蓋的區(qū)域決定了數(shù)據(jù)匯聚的樣本邊界,在實踐中,會根據(jù)行業(yè)、企業(yè)、場景等時空考量而不同。事實上,靈活性是邊緣有別于云中心的一個重要特征,使得邊緣在工業(yè)場景中具有廣闊的應用空間,切忌將邊緣做成一個縮小版的云節(jié)點。

邊緣上部署應用功能并非必需,一個輕量級的邊緣節(jié)點可以僅僅是一個數(shù)據(jù)通道,但不否認,基于匯聚數(shù)據(jù)加載本地應用是合理的訴求,既符合實時性,又具有經(jīng)濟型,這也是邊緣愈加智能的重要驅(qū)動,不同的邊緣部署產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)樣本邊界,就產(chǎn)生了加載本地應用的差異。可以預見,隨著技術的不斷演進,越來越多的應用會推向邊緣,越來越高的智能會在邊緣實現(xiàn)。

作者簡介:

叢力群,教授級高級工程師,博士,現(xiàn)任上海寶信軟件股份有限公司技術總監(jiān),中國寶武集團技術業(yè)務終身專家、上海市首批科技領軍人才。長期以來致力于工業(yè)領域綜合自動化技術與應用研究,在該領域取得了豐碩的成果。目前專注于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)與應用方案的研究, 主持編寫了“鋼鐵行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用實踐白皮書”, 參與了寶武集團鋼鐵生態(tài)圈及寶鋼股份智能制造規(guī)劃工作等。

參考文獻:

[1] 叢力群. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中邊緣計算的實現(xiàn)方法[J]. 自動化博覽, 2018, 35 ( 5 ) : 48 - 52.

[2] 中國寶武工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院. 中國寶武工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)體系(1.0)[R/OL]. 2020.

摘自《自動化博覽》2021年2月刊

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