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01 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造概述

智能制造是具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過(guò)程、系統(tǒng)與模式的總稱。智能制造可以追溯到1990年4月日本發(fā)起的“智能制造IMS”國(guó)際合作研究計(jì)劃。目前，基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)，智能制造已經(jīng)貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是指在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和遠(yuǎn)程控制技術(shù)，優(yōu)化工業(yè)設(shè)施和機(jī)器的運(yùn)行和維護(hù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化手段提升工業(yè)制造智能化水平。2012年，美國(guó)通用電氣公司（GE）首先提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念，此后工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在世界范圍內(nèi)得到了廣泛的發(fā)展。目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以德國(guó)“工業(yè)4.0平臺(tái)”和美國(guó)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟”為典型代表，其分別發(fā)布了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造參考架構(gòu)RAMI 4.0和IIRA。同時(shí)， 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也迅速得到落地。美國(guó)通用電氣公司推出了Predix平臺(tái)， 力圖打造成能夠智能適應(yīng)任何設(shè)備的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；德國(guó)西門子推出了 Mindsphere，幫助智能工廠建立了近千個(gè)制造單元連接的互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)無(wú)人化的智能挑選和組裝。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)指在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和遠(yuǎn)程控制技術(shù)，優(yōu)化工業(yè)設(shè)施和機(jī)器的運(yùn)行和維護(hù)，旨在通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化手段提升工業(yè)制造智能化水平。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為我國(guó)智能制造發(fā)展的重要支撐，“十三五” 規(guī)劃、《中國(guó)制造2025》、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展”等等重大戰(zhàn)略都明確提出發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。隨著智能制造的發(fā)展，覆蓋工廠OT網(wǎng)絡(luò)的大量生產(chǎn)/運(yùn)行數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)與IT網(wǎng)絡(luò)中的管理數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)/工藝數(shù)據(jù)交換需求逐步增加，互聯(lián)主體將從機(jī)器、控制系統(tǒng)、信息系統(tǒng)進(jìn)一步擴(kuò)展到包含在制品、智能產(chǎn)品、協(xié)作企業(yè)和用戶在內(nèi)的制造全流程網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)與數(shù)據(jù)交互。在智能制造中，將互聯(lián)網(wǎng)引入到工業(yè)領(lǐng)域是制造業(yè)普遍面臨的共性挑戰(zhàn)，重點(diǎn)在IT網(wǎng)絡(luò)與OT網(wǎng)絡(luò)的融合，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用層面向工業(yè)智造需求實(shí)現(xiàn)覆蓋IT與OT的低開(kāi)銷高實(shí)時(shí)的各類服務(wù)分發(fā)，在數(shù)據(jù)應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)IT與OT中各類數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)互認(rèn)，將大幅提升我國(guó)制造業(yè)智能化水平，符合急用先行的原則。

02 邊緣計(jì)算概述

邊緣計(jì)算融合了多個(gè)學(xué)科的內(nèi)容，不同領(lǐng)域的組織和學(xué)者對(duì)邊緣計(jì)算有著不同的解讀。邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium，ECC）對(duì)邊緣計(jì)算的定義為：邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)， 融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的分布式開(kāi)放平臺(tái)（架構(gòu)），就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。近年來(lái)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，智能終端設(shè)備不斷普及，網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)推動(dòng)了邊緣計(jì)算的發(fā)展。2014年歐洲ETSI成立移動(dòng)邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化工作組（MEC）；同年，AT&T、思科（Cisco）、通用電氣（GE）、IBM和英特爾（intel） 成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（Industrial Internet Consortium， IIC）；2015年，ARM、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學(xué)建立開(kāi)放霧聯(lián)盟（OpenFog Consortium）；2016年，國(guó)內(nèi)工業(yè)、信息通信業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域百余家單位共同發(fā)起成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟；同年，由華為技術(shù)有限公司、中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所等單位聯(lián)合倡議發(fā)起的邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium，ECC）正式成立。在學(xué)術(shù)科研方面，2016 年，IEEE和ACM共同發(fā)起了邊緣計(jì)算研討會(huì)IEEE/ ACM Symposium on Edge Computing；2017年，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)率先成立了邊緣計(jì)算專業(yè)委員會(huì)。在IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS、IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE、IEEE Internet of Things Journal等著名學(xué)術(shù)期刊上都發(fā)表了大量邊緣計(jì)算綜述性文章。在標(biāo)準(zhǔn)制定方面，ITU-T SG20發(fā)起了“邊緣計(jì)算需求和能力要求”的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)，中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)CCSA也陸續(xù)開(kāi)展多項(xiàng)邊緣計(jì)算行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)。同時(shí)，北京大學(xué)、東南大學(xué)等單位承擔(dān)了一系列云端融合相關(guān)的863和國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，有力地推動(dòng)了邊緣技術(shù)的發(fā)展。例如東南大學(xué)的宋愛(ài)國(guó)等人承擔(dān)的國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃云計(jì)算和大數(shù)據(jù)重點(diǎn)專項(xiàng)“云端融合的自然交互設(shè)備和工具”，目前已成功研發(fā)有源/無(wú)源器件結(jié)合的小型可穿戴力觸覺(jué)反饋裝置，以及具有觸覺(jué)反饋的多通道三維書空筆式交互技術(shù)與裝置。其中多通道教學(xué)系統(tǒng)面向基礎(chǔ)教育在“班班通”工程和“數(shù)字化校園”工程中進(jìn)行推廣應(yīng)用，產(chǎn)品應(yīng)用于中小學(xué)教學(xué)班11,000多個(gè)，學(xué)校用戶超過(guò)100所。

03 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造領(lǐng)域，邊緣計(jì)算整體架構(gòu)如圖1所示。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型主要包括了邊緣資源感知和服務(wù)感知模型、邊緣資源調(diào)度模型、邊緣任務(wù)劃分模型、多視圖模型庫(kù)等模型。基于智能任務(wù)劃分，通過(guò)對(duì)邊緣資源和服務(wù)狀態(tài)的感知進(jìn)行邊緣資源調(diào)度，實(shí)現(xiàn)云-邊緣的協(xié)同計(jì)算，將計(jì)算任務(wù)根據(jù)最小化能耗、最小化系統(tǒng)延遲以及負(fù)載均衡等目標(biāo)，在云和邊緣處進(jìn)行計(jì)算卸載，提升系統(tǒng)的整體性能。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型的具體內(nèi)容如圖2所示。

（1）邊緣資源與服務(wù)狀態(tài)感知模型

邊緣資源與服務(wù)狀態(tài)感知模型主要用來(lái)感知每個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的ICT資源狀態(tài)（如網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接的質(zhì)量、CPU占 有率等）、性能規(guī)格（如實(shí)時(shí)性）、位置等物理信息等， 為計(jì)算負(fù)載在邊緣側(cè)的分配和調(diào)度提供了關(guān)鍵輸入。 

邊緣資源與服務(wù)狀態(tài)感知模型主要包括邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可靠性評(píng)估模型、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源感知模型、邊緣網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評(píng)估模型、邊緣節(jié)點(diǎn)安全性評(píng)估模型。 

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源與服務(wù)狀態(tài)評(píng)估如圖3所示。

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可靠性模型：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可靠性指在規(guī)定條件下和給定時(shí)間內(nèi)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)正確運(yùn)行（計(jì)算）的概率，包括可靠性、可用性和可維性。

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源感知模型：對(duì)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。計(jì)算資源感知標(biāo)準(zhǔn)包括響應(yīng)時(shí)間和CPU時(shí)間等。響應(yīng)時(shí)間是指邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)接收到計(jì)算任務(wù)直至給出計(jì)算結(jié)果所需的時(shí)間。其中包括了訪問(wèn)外存儲(chǔ)器、訪問(wèn)主存器時(shí)間、CPU運(yùn)算時(shí)間、I/O動(dòng)作時(shí)間以及操作系統(tǒng)工作的時(shí)間開(kāi)銷等。

網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評(píng)估模型：網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評(píng)估模型主要評(píng)估指標(biāo)包括：速率、帶寬、吞吐量、時(shí)延、往返時(shí)間RTT、利用率。

安全性模型：安全性模型主要的內(nèi)容包括：設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全、控制安全、應(yīng)用安全和數(shù)據(jù)安全。

（2）邊緣任務(wù)調(diào)度模型

邊緣任務(wù)調(diào)度模型支持主動(dòng)的任務(wù)調(diào)度，能夠根據(jù)資源狀態(tài)、服務(wù)感知、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)接帶寬、計(jì)算任務(wù)的時(shí)延要求等，自動(dòng)地在將任務(wù)拆分成多個(gè)子任務(wù)并分配到多個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上協(xié)同計(jì)算。也支持把計(jì)算資源、服務(wù)資源等通過(guò)開(kāi)放接口對(duì)業(yè)務(wù)開(kāi)放，業(yè)務(wù)能夠主動(dòng)地控制計(jì)算任務(wù)的調(diào)度過(guò)程，如圖4所示。

邊緣任務(wù)調(diào)度模型主要包括任務(wù)智能分割模型、計(jì)算卸載決策模型、任務(wù)-邊緣節(jié)點(diǎn)匹配模型、邊緣深度計(jì)算模型。

任務(wù)分割模型：任務(wù)分割的粒度有方法級(jí)別、模塊級(jí)別和線程級(jí)別。在任務(wù)分割時(shí)，移動(dòng)應(yīng)用將會(huì)被分為本地執(zhí)行代碼和云端執(zhí)行代碼兩個(gè)部分。其中涉及本地I/O、涉及用戶交互的代碼必須在本地執(zhí)行。而與本地設(shè)備交互少、代碼量少、計(jì)算量大的代碼則可以上傳到云端執(zhí)行。

卸載決策模型：卸載決策是邊緣計(jì)算任務(wù)調(diào)度的核心問(wèn)題。卸載決策主要關(guān)注是否進(jìn)行計(jì)算卸載。卸載決策分為靜態(tài)決策和動(dòng)態(tài)決策兩種。對(duì)于靜態(tài)決策，應(yīng)用在運(yùn)行前就已經(jīng)決定某個(gè)模塊是否應(yīng)該上傳到服務(wù)器執(zhí)行。動(dòng)態(tài)決策的運(yùn)行時(shí)負(fù)載比較高，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控移動(dòng)設(shè)備的運(yùn)行狀況和網(wǎng)絡(luò)狀況。

任務(wù)-節(jié)點(diǎn)匹配模型：任務(wù)-節(jié)點(diǎn)匹配模型主要如何解決根據(jù)計(jì)算任務(wù)和節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的狀態(tài)，來(lái)決定計(jì)算任務(wù)放置在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的問(wèn)題。針對(duì)于不同的卸載任務(wù)，任務(wù)-節(jié)點(diǎn)匹配模型主要基于能量消耗模型，時(shí)間延遲模型和負(fù)載均衡模型。

邊緣輕量級(jí)學(xué)習(xí)模型：針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型等計(jì)算密集同時(shí)難以分布式優(yōu)化的智能算法對(duì)邊緣側(cè)有限的計(jì)算資源帶來(lái)的調(diào)整，建立邊緣設(shè)備計(jì)算資源評(píng)估方法，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)基于邊緣設(shè)備計(jì)算資源的智能算法優(yōu)化方法，解決邊緣智能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性，降低能耗、網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，以及信息泄露的可能性。

（3）邊緣數(shù)據(jù)協(xié)同模型

邊緣數(shù)據(jù)協(xié)同模型研究邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)南向的協(xié)議適配，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的東西聯(lián)接使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)聯(lián)接協(xié)議。通過(guò)數(shù)據(jù)協(xié)同，節(jié)點(diǎn)間可以相互交互數(shù)據(jù)、知識(shí)模型等。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)需要知道特定的數(shù)據(jù)需要在哪些節(jié)點(diǎn)間共享，共享的方式包括簡(jiǎn)單的廣播、Pub-Sub模式等。邊緣數(shù)據(jù)協(xié)同模型主要包括統(tǒng)一語(yǔ)義模型和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)模型。

數(shù)據(jù)統(tǒng)一語(yǔ)義模型：數(shù)據(jù)統(tǒng)一語(yǔ)義模型具有平臺(tái)無(wú)關(guān)、可兼容既有工業(yè)信息模型的通用數(shù)據(jù)語(yǔ)義描述框架并進(jìn)行建模，包括面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)控制數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)/工藝數(shù)據(jù)的關(guān)鍵屬性分類與提取；針對(duì)智能制造底層跨域、上層綜合應(yīng)用的需求，通過(guò)對(duì)制造流程多層次數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析，按照人機(jī)物法環(huán)模型分別制定內(nèi)部及相互間關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)字典標(biāo)準(zhǔn)化研究，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、時(shí)空關(guān)聯(lián)的涵蓋工廠采購(gòu)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、制造以及物流等領(lǐng)域環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)關(guān)系字典。

04 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型驗(yàn)證方法

為了對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型進(jìn)行驗(yàn)證，在國(guó)內(nèi)某鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)的智能車間內(nèi)，搭建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)，其總體架構(gòu)如圖5所示。

在該平臺(tái)中，各功能模塊以生產(chǎn)任務(wù)、計(jì)劃、物料為管理對(duì)象，實(shí)現(xiàn)高效精細(xì)化管理，功能模塊之間高度整合，形成從訂單錄入到成品出廠合同結(jié)案的高實(shí)時(shí)信息閉環(huán)處理。通過(guò)各類型設(shè)備接入管理模塊完成傳感器與智能終端設(shè)備注冊(cè)、設(shè)備鑒權(quán)、設(shè)備接入、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒕W(wǎng)絡(luò)調(diào)度與故障管理等功能。數(shù)據(jù)邊緣處理過(guò)程，各種傳感器儀表的數(shù)據(jù)，處理方式主要是通過(guò)傳感器、智能終端、攝像頭、網(wǎng)關(guān)主要是以消息方式實(shí)時(shí)上報(bào)給試驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)。驗(yàn)證平臺(tái)通過(guò)內(nèi)部的邊緣處理模塊與實(shí)時(shí)流引擎實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理。利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的UDF能力可方便擴(kuò)展支持私有數(shù)據(jù)的處理、或者復(fù)雜處理邏輯；現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境中的各類數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)是以文件或者數(shù)據(jù)庫(kù)形式體現(xiàn)，以定期同步方式同步給試驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)。利用DI實(shí)現(xiàn)批數(shù)據(jù)（離線數(shù)據(jù)）的集成和預(yù)處理， 從而進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控與展示。

基于該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，表1給出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型的測(cè)試方法和測(cè)試結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到，本系統(tǒng)提供了較為全面的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型測(cè)試環(huán)境和方法。

05 結(jié)論

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造對(duì)系統(tǒng)的確定性、實(shí)時(shí)性和安全性有著很高的要求，邊緣計(jì)算可以滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造的相關(guān)需求。本文介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、邊緣計(jì)算的基本狀況，設(shè)計(jì)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計(jì)算模型，搭建了測(cè)試平臺(tái)，設(shè)計(jì)了測(cè)試方案，并進(jìn)行了模型測(cè)試，希望為邊緣計(jì)算模型和方法的測(cè)試提供參考。

來(lái)源： 邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟ECC