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3　“邊緣計(jì)算”產(chǎn)業(yè)

3.1　回到問題的本質(zhì)

IT人擅長于創(chuàng)造概念，OT端的人通常并不擅長此道，這在于兩者解決問題的思路不同，結(jié)果當(dāng)然也不同，OT的產(chǎn)品研發(fā)過程是基于“問題的解決”，而IT可以去“解決未來的問題”，因?yàn)闄C(jī)器的加工精度、速度會存在明確的指標(biāo)，因此，OT的人不能創(chuàng)造一個(gè)“概念”來滿足用戶，而IT則可以，例如：蘋果可以設(shè)計(jì)一個(gè)未來的手機(jī)，然后告訴消費(fèi)者“這就是你想要的手機(jī)”，這是IT與OT的不同，也是為何EdgeComputing/Fog Computing概念都首先發(fā)起于ICT領(lǐng)域。

邊緣計(jì)算是相對于云計(jì)算而言的，更傾向于在接近應(yīng)用現(xiàn)場端提供的計(jì)算能力，華為的主旨在于提供計(jì)算平臺，包括基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)、云、邊緣服務(wù)器、傳輸設(shè)備與接口標(biāo)準(zhǔn)等，而Intel、ARM則為邊緣計(jì)算提供芯片與處理能力保障，中國信息通信研究院則扮演傳輸協(xié)議與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的集成，而中國科學(xué)院沈陽自動化研究所、軟通動力則扮演實(shí)際應(yīng)用的角色。

各種來自Mckinsey、PwC、Forrest & Sullivan、IHS的分析都把IoT視為未來快速成長的一個(gè)領(lǐng)域，最前沿已經(jīng)出現(xiàn)了各種基于Internet的技術(shù)，高通已經(jīng)提出了Internet of Everything—可以稱IoX。

但是，邊緣計(jì)算/霧計(jì)算要落地，尤其是在工業(yè)領(lǐng)域，必須明白“應(yīng)用”才是最為核心的問題，IT與OT的融合，更為強(qiáng)調(diào)在OT側(cè)的應(yīng)用，即運(yùn)營的系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

3.2　OT是解決問題的

邊緣計(jì)算是在高帶寬、時(shí)間敏感型、物聯(lián)網(wǎng)集成這個(gè)背景下發(fā)展起來的技術(shù)，“Edge”這個(gè)概念較早為ABB、KUKA、B&R、Schneider等自動化廠商所提及，其本意是在“貼近用戶與數(shù)據(jù)源的IT資源”—這些是屬于從傳統(tǒng)自動化廠商向IT廠商延伸的一種設(shè)計(jì)，2016年4月5日，Schneider即為邊緣計(jì)算定義了物理基礎(chǔ)設(shè)施，當(dāng)然了，主要還是打算推廣其“微數(shù)據(jù)中心”的概念。而其它自動化廠商提及云計(jì)算/霧計(jì)算/邊緣計(jì)算都將其與IT融合當(dāng)作未來的一種趨勢，并且同時(shí)具有Fog/Edge概念。

3.3　Internet+還是+internet？

IT與OT的人對實(shí)現(xiàn)智能制造存在著大方向的一致但對主導(dǎo)權(quán)的認(rèn)識不同，Internet+思想是將互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)作了主導(dǎo)者，借助于ICT技術(shù)來推動智能制造，而+internet認(rèn)為ICT只是輔助，顯然，從IT和OT各自的出發(fā)點(diǎn)似乎都有道理，但是，無論是放大IT還是OT的作用都是不合適的，因?yàn)檫@里存在著以下的問題：

（1）既然IT和OT都不可或缺，就必須實(shí)現(xiàn)兩者的融合而非對抗；

（2）IT與OT事實(shí)上也是在相互滲透的，自動化廠商都已在延伸其產(chǎn)品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE等廠商在信息化、數(shù)字化軟件平臺方面，也包括B&R、Rockwell等在基礎(chǔ)的IoT集成、Web技術(shù)的融合方面的產(chǎn)品與技術(shù)。事實(shí)上IT技術(shù)也開始在其產(chǎn)品中集成總線接口、HMI功能的產(chǎn)品，以及工業(yè)現(xiàn)場傳輸設(shè)備網(wǎng)關(guān)、交換機(jī)等產(chǎn)品。

要滿足未來工業(yè)對數(shù)據(jù)的采集和分析的需求，必須挖掘邊緣計(jì)算的應(yīng)用潛力，并部署好邊緣計(jì)算架構(gòu)。其實(shí)，無論是概念問題還是實(shí)質(zhì)落地的問題，都必須回到今天我們的本質(zhì)要做什么？IT與OT通常使用著不同的語言系統(tǒng)，需要進(jìn)行融合。

4　計(jì)算的本質(zhì)

4.1　“控制”與“策略”問題

事實(shí)上自動化是以“控制”為核心進(jìn)行應(yīng)用的行業(yè)，控制基于“信號”進(jìn)行，而“計(jì)算”則是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行的，更多意義是指“策略”、“規(guī)劃”，因此，它更多聚焦于“調(diào)度、優(yōu)化、路徑”，就像對全國的高鐵進(jìn)行調(diào)度的系統(tǒng)一樣，每增加或減少一個(gè)車次都會引發(fā)調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)整，它是基于時(shí)間和節(jié)點(diǎn)的運(yùn)籌與規(guī)劃問題，而同樣道理，邊緣計(jì)算在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用更多是這類“Computing”。

因此，我們注意到邊緣計(jì)算、霧計(jì)算雖然是低延時(shí)，但是其50ms、100ms級的周期對于高精度機(jī)床、機(jī)器人、高速圖文印刷系統(tǒng)的100μs這樣的“控制任務(wù)”而言，仍然存在非常大的延遲站，在自動化人的視角，邊緣計(jì)算所謂的“實(shí)時(shí)”，本身是被歸在“非實(shí)時(shí)”的應(yīng)用里。

圖6 云計(jì)算—邊緣計(jì)算區(qū)分處理數(shù)據(jù)

概而言之，傳統(tǒng)自動控制基于對信號的控制，而邊緣計(jì)算則可以理解為“基于信息的控制”，參量由信號到了信息，信號控制可以在既有的模型下實(shí)現(xiàn)，而信息控制則需要進(jìn)行學(xué)習(xí)，因?yàn)椴]有可依循的確定性高的模型。

4.2　IIoT與邊緣計(jì)算的目標(biāo)

考慮到全局的優(yōu)化，尤其是在個(gè)性化生產(chǎn)時(shí)代所需的“質(zhì)量”、“成本優(yōu)化”、“交付能力”的優(yōu)化問題：

（1）質(zhì)量提升的幾個(gè)應(yīng)用方向：如何為小批量的產(chǎn)品生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)動態(tài)的過程優(yōu)化成為了質(zhì)量控制的難點(diǎn)，基于對被加工對象、以及生產(chǎn)過程中的動態(tài)缺陷檢測實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，另一個(gè)應(yīng)用需求在于對影響加工質(zhì)量的因素進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)變化自動形成工藝參數(shù)的設(shè)定。

（2）成本降低問題，對于小批量生產(chǎn)而言，生產(chǎn)的能耗、當(dāng)機(jī)、減速等系列問題引發(fā)的都是成本的上升，而這些成本的上升對于小批量的財(cái)務(wù)核算而言，則會造成單位成本的提升，因此，如何借助IIoT技術(shù)來實(shí)現(xiàn)能源、維護(hù)數(shù)據(jù)的采集，并通過數(shù)據(jù)分析來實(shí)現(xiàn)成本的優(yōu)化或?yàn)殛P(guān)注的焦點(diǎn)。

（3）交付周期問題：包括在生產(chǎn)現(xiàn)場中如何配比生產(chǎn)訂單、根據(jù)工藝進(jìn)行最快的響應(yīng)能力組合，尤其是在變化的過程中降低生產(chǎn)工藝參數(shù)調(diào)校所產(chǎn)生的時(shí)間浪費(fèi)將成為影響交付能力的關(guān)鍵。

我們反復(fù)強(qiáng)調(diào)，智能制造、工業(yè)4.0的核心問題仍然是在“個(gè)性化時(shí)代解決質(zhì)量、成本與交付的問題”，那么歸根結(jié)底，邊緣計(jì)算是提供了計(jì)算能力，但計(jì)算什么？在管理學(xué)上，我們可以歸入Operation Management，這屬于大的運(yùn)營管理范疇，包括精益思想、6Sigma等都是設(shè)定了管理的目標(biāo)的。

5　應(yīng)用仍然為王

5.1　生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)問題

邊緣計(jì)算其目的是服務(wù)于IoT、工業(yè)4.0的應(yīng)用，在本質(zhì)上并沒有區(qū)別，聯(lián)盟本身是為了構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)，因?yàn)椋谥悄苤圃鞎r(shí)代本質(zhì)上是一種“生態(tài)系統(tǒng)”協(xié)同共贏的局面，廠商可以根據(jù)自己的需要面向不同的領(lǐng)域加入不同的聯(lián)盟。

但是，OICT廠商都是服務(wù)于“制造業(yè)”，服務(wù)于《中國制造2025》的，歸根結(jié)底要為制造企業(yè)解決全球競爭力的問題。如何生產(chǎn)更具競爭力的產(chǎn)品，提升企業(yè)的整體運(yùn)營效率，而且，從投資回報(bào)角度如何計(jì)算和平衡，讓生產(chǎn)企業(yè)真正獲利是需要OICT廠商認(rèn)真思索的問題。

Internet時(shí)代最為顯著的特征就是“網(wǎng)絡(luò)協(xié)同”，因此基于傳統(tǒng)的比對競爭的時(shí)代已經(jīng)過去，正如James F Moore在其《競爭的衰亡》中所描述的“Ecosystem”，企業(yè)之間必須依存，商業(yè)文化必須改變，傳統(tǒng)買賣關(guān)系的上下游企業(yè)，必須意識到通過合作解決共同的問題才能共同發(fā)展，價(jià)值鏈之所以被不斷提及就在于從芯片廠商、自動化、ICT、系統(tǒng)集成、機(jī)械制造到生產(chǎn)制造這個(gè)價(jià)值鏈上的企業(yè)都必須共同來面對“消費(fèi)者”來實(shí)現(xiàn)問題的解決，而消費(fèi)者，又是我們每個(gè)人自己。

5.2　工業(yè)領(lǐng)域的邊緣應(yīng)用場景

（1）能源分析問題：顯然，發(fā)電、輸配電、供電是最大的網(wǎng)絡(luò)，在未來能源效率問題會覆蓋到整個(gè)電力系統(tǒng)的每個(gè)環(huán)節(jié)，而電力對采集有著特殊的需求，包括電力信號的測頻、相位等，是IoT技術(shù)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

（2）物流規(guī)劃問題：無論是企業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中的物料配送、還是快遞業(yè)中的分揀問題，都是需要進(jìn)行分析和優(yōu)化的。在物流輸送中，巷道車必須根據(jù)系統(tǒng)的存取需求，對現(xiàn)有的倉位進(jìn)行計(jì)算，規(guī)劃出最優(yōu)的路徑，以實(shí)現(xiàn)最快速的路徑，最短時(shí)間完成倉庫內(nèi)部的物料存取任務(wù)。

（3）工藝優(yōu)化分析：工藝優(yōu)化最為重要的是對質(zhì)量最為緊密的工藝參數(shù)的學(xué)習(xí)，以便在個(gè)性化生產(chǎn)時(shí)能夠形成自主的參數(shù)配置，以及工藝的自適應(yīng)能力，這種學(xué)習(xí)對于生產(chǎn)制造商非常關(guān)鍵，也是他們最大的期待，但是，在當(dāng)前人工智能學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)還沒有很好地與具體工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)結(jié)合，這也是未來邊緣計(jì)算、霧計(jì)算所關(guān)注的重點(diǎn)。

（4）生產(chǎn)任務(wù)與分配：根據(jù)生產(chǎn)訂單為生產(chǎn)進(jìn)行最優(yōu)的設(shè)備排產(chǎn)排程，本身就是計(jì)算范圍，而這也是MES的基本任務(wù)單元之一，而事實(shí)上，這些計(jì)算附著于由具體MES廠商的軟件平臺還是依附于“邊緣計(jì)算”的平臺—基于Web技術(shù)構(gòu)建的分析平臺，在未來并不會存在差別，從某種意義上說MES系統(tǒng)本身是一種傳統(tǒng)的架構(gòu)，而其核心可以在專用的軟件系統(tǒng)，也可以存在于云、霧或者邊緣側(cè)。

總體而言，在整個(gè)智能制造、IoT應(yīng)用中，各自分工如下：

自動化可以提供“采集”，并起到數(shù)據(jù)源的作用，通過分布式I/O采集、總線互聯(lián)獲得機(jī)器所產(chǎn)生的機(jī)器生產(chǎn)、狀態(tài)、質(zhì)量等原生“信息”。

通過MQTT/AMQP進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，OPC UA是一種基本的OT遵循協(xié)議，而針對IT的MQTT協(xié)議，也進(jìn)行了支持。APROL EC扮演著不同的邊緣計(jì)算角色，不管是針對老的工廠改造升級，還是一個(gè)全新的工廠產(chǎn)線，或者一臺大型設(shè)備，都可以采用這一方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集與傳輸，并送至本地的邊緣計(jì)算側(cè)，具有幾種方式的傳輸模式。

圖7 APROL的邊緣計(jì)算架構(gòu)

ICT廠商提供“傳輸”，因?yàn)樵谌绾翁峁?shù)據(jù)的傳輸、存儲、計(jì)算方面，ICT廠商有其傳統(tǒng)優(yōu)勢，另外在成本方面，已經(jīng)有云平臺的優(yōu)勢。

智能分析軟件廠商提供“分析”，包括了“邊緣計(jì)算”、“云計(jì)算”的“計(jì)算”而非僅僅提供基礎(chǔ)設(shè)施平臺，如Google、IBM這樣在更大的金融、交通、能源領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集成能力，也包括了眾多中小型企業(yè)在垂直領(lǐng)域進(jìn)行分析的能力。

終端生產(chǎn)企業(yè)則是需求的來源，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同最終是為其解決“質(zhì)量、成本、交付”的核心問題。

作者簡介:

宋華振，現(xiàn)任貝加萊工業(yè)自動化（中國）有限公司市場部經(jīng)理，兼任POWERLINK中國市場推廣經(jīng)理，SAC/TC124委員，并擔(dān)任邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（ECC）專家委員會專家，聯(lián)訊動力特邀技術(shù)專家。

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摘自《自動化博覽》2017年4月刊