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1 目標和概述

作為中國聯通15個邊緣云試點省分之一，廣東省立足于制造行業，打造邊緣云智能制造產業示范基地。借助牽頭國家專項《面向制造業的邊緣計算：邊緣云模型與技術要求》的契機，結合當地工業制造現狀和業務需求，中國聯通將重點推廣工業邊緣云平臺，融合本地網絡、計算、存儲、應用核心能力，為智能工廠提供快速連接、實時業務、數據優化、應用賦能、安全保障等方面的全鏈條管理服務。賽特斯作為中國聯通網研院戰略合作伙伴，針對客戶風華高科專門成立信息化小組，將信息化作為業務研判的有效科學手段，以“致力于業務技術創新 成功于企業降本增效”為實踐宗旨。本著質量管理活動的基本原理，借助工業邊緣云解決方案，引入邊緣計算，結合電容器質檢業務經驗，積極嘗試各種分析思路和方法，建立完善的數據采集、樣本模型、數據分析機制，鞏固了降誤判升精確的創新對策，有效融合了業務協同，提升了產品品質。

1.1 存在問題

（1）器是基于樣品的監測結果進行分類，但是樣品監測過程未知，監測結果也不能輸出，不能定量判斷監測結果是否合理。

（2）設備檢修和維護，縮短時間，提高效率。

1.2 實現目標

（1）利用工業大數據分析樣品監測數據，根據樣品數據的穩定性，分析判斷檢測結果是否真實可靠。

（2）利用不同時段的樣品監測數據，進行大數據畫像，分析判斷設備的可靠性，進行預防性維護。通過設備故障報警信息，迅速判斷。

2 解決方案詳細介紹

2.1 場景需求

（1）風華高科片式陶瓷電容器生產工序預估合格品率95%，質量檢測部門日均檢電容器4.5億顆，質量檢測部門日常工作繁重。

（2）質檢機臺因分選盤清洗、測試針接觸不良、缺料等異常故障影響正常質檢工序。不規律的機臺保養嚴重影響了設備壽命及質檢工序任務。

2.2 落地方案

電容器檢測機臺提供了識別產品特性變化的接口，接口可在機臺運行電容檢測的同時，與外界通過OPC協議通信實現數據輸出。智能網關與機臺實現雙向通信，智能網關啟動監聽服務，機臺發送連接請求，建立鏈接通道后智能網關下發樣本采集指令，機臺持續不斷將實時檢測數據推送給智能網關。

圖1 風華高科工業邊緣云檢測平臺整體架構圖

智能網關將采集數據通過消息隊列推送工業邊緣云時序數據庫存儲。工業邊緣云啟用數據清洗服務，依據消息隊列的發布主題訂閱清洗數據，與規則配置文件建立關聯后存儲。

大數據分析服務依據業務指標合格率的判別計算公式，對數據展開描述型分析，獲悉電容器測試要素信息，通過評估描述型數據鉆取到數據的核心。OICT融合數據中心可視化實時采集、機臺異動、機臺停機等情況，面向生產管理者，提供全面的質檢工序環節數據全景視角駕駛艙。

預測型分析通過采集運維、保養、故障數據，預測模型會使用各種可變數據來實現，通過邊緣云側機器學習不斷完善模型，形成故障因素畫像及分布規則，構建預防性維護體制，降低了設備維護成本。

圖2 風華高科工業邊緣云檢測平臺主界面

2.3 硬件平臺

采用四子星超融合一體機承載，服務器主要參數如下：

智能網關采用凌華NVP500 INTER i7-6700TE(4C/8H/2.4GHZ)、16G、128G SSD、

2×RS232+2×RS485、3×千兆電口、Linux系統承載。

2.4 軟件平臺

工業邊緣云檢測平臺主要功能：

2.5 數據通訊

軟硬件平臺部署在風華高科廠房內網。管理平臺與智能網關南北向以RESTful API實現控制流指令通訊，智能網關間東西向利用MQTT協議實現設備管理、網絡管理、業務編排、安全管理和可視化管理。

2.6 安全措施

智能網關間數據流量通過VXLAN隧道加密通訊。

智能網關支持嵌入式系統和虛擬化環境，通過Docker進行部署安裝，并對微服務進行隔離，使用SDN在單個網絡內組合云計算和邊緣計算，實現資源池和敏捷網絡管理。

3 推廣價值

中國制造業凈出口居世界第一位，工業競爭力指數只排第七位，當下中國制造業大而不強、多而不精的矛盾突出，無法適應國際競爭和發展的需要，必須推動制造業升級。借助信息化提升制造業生產管理水平，是實現智慧制造的重要組成部分，是從制造大國轉變為制造強國的重要手段之一。

兩化深度融合是制造業獲得可持續發展競爭優勢的必由之路，隨著制造業信息技術不斷深入，生產環節協同、設備能耗及預測維護日益明顯，迫切需要從邊緣側通過數據采集、傳輸、存儲、處理及反饋解決上述問題，提升制造業品質和效率。

隨著新興信息技術的產生和應用，傳統的生產方式和商業模式正在不可避免地發生著變化。中國工程院院士鄔賀銓認為，“隨著信息技術與各行各業結合得更加緊密，未來工業的生產方式，也將發生顯著的改變”。因此，在第三次工業革命背景下，需要更深層次地推動信息技術和其他產業的融合，以引領顛覆性創新技術的研發，成功實現中國制造向“中國智造”轉型。

工業邊緣云解決方案，首先在全國率先為制造業解決數據“孤島”的難題、提高工業生產數據共享度摸索出了有效切入模式，其次，邊緣計算在制造業中的實際應用，對生產降本增效、設備預測保養、流程標準規范等方面，提出了獨到的見解，為制造業更早在數據為王時代由大轉強，做出了貢獻，有效地降低了投入成本，大大提高了工作效率，實現了較好的經濟效益。

摘自《自動化博覽》2018年增刊《邊緣計算2018專輯》