先进技术
边缘计算助力工厂 由数字走向智能
日 期:2019-01-18   来源:赛特斯边缘计算研发部系统工程副总监 毛健

移动通信的高速发展促进了各种新型业务的不断涌现,为了有效满足移动互联网、物联网高速发展所需的高带宽、低时延的要求并减轻网络负荷,欧洲电信标准化协会ETSI于2014年提出了MEC(Multi-access Edge Computing, 多址边缘计算)的定义。基于5G演进架构,同时作为5G的关键技术,MEC将通信网与互联网业务深度融合,帮助运营商由传统管道服务商向互联网运营服务商转变。MEC作为运营商新的增值服务运营模式,将传统外部应用拉入移动网络内部,使得内容和服务更贴近用户,结合5G高带宽、低时延、大连接的特性,从改善用户体验,开发网络边缘价值切入,在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能构建开放边缘计算应用服务平台。未来产业规划将会迎来新的变革,商业模式也将被重新定义。

MEC定义了接入网实现云服务能力,但是缺少工业协议接入和控制属性,因此需要将边缘计算继续下沉至设备侧,也就是现场级边缘计算。它通过更靠近边缘的数据分析处理能力,帮助工厂更好地实现物与物之间的传感、交互和控制,因此依赖边缘计算可以实现工厂的智能网络重构,低时延工业控制,边缘工业应用承载。

边缘计算在智能工厂中的目标

边缘计算是一种融合的技术,它包括了数据的感知(传感技术),数据的采集(总线连接),以及数据的传输、存储与管理,并在其基础上分析(数据处理),并且由此实现控制,而控制更多的是在策略、优化、规则执行后的回馈型控制。

最终完成有效的资产性能管理,降低资源消耗,实现有效的生命周期管理,降低服务成本,减少非计划停机。

边缘计算节点完成计算与网络的融合

工厂主要有两类任务,一类是数据采集,一类是数据管理,为了实现对工厂的数据采集和设备管理并实现边缘计算的任务,赛特斯为这两个应用场景提供了EdgeMatrix和EdgeHub解决方案,同时无缝集成基于SDN的网络管理服务FlexEdge,帮助工厂设备联网和跨厂区互联。在边缘节点处可以提供丰富的计算、网络和存储服务,具体如下:

(1)数据采集:借助于EdgeMatrix可以采集各种现场数据,并支持数据的清洗、过滤,同时能够根据策略实现本地自治。

(2)通过各种总线模块实现对具有总线接口的设备的数据采集,赛特斯的开放互联支持BACnet、Modbus、CAN等传统现场总线以及基于以太网的如POWERLINK、Profinet、Ethernet/IP等。

(3)在边缘以微服务形式提供边缘智能数据分析处理服务,包括轻量化AI,大数据预处理,工业AOI等。

(4)边缘计算节点集成FlexEdge网络管理模块,结合SDN控制,实现网络的流量优化管理、数据转发、远程管理等功能,并能够建立IPsec隧道,用于厂区分支互联和数据加密传输。

边缘计算在智能工厂中的价值

边缘计算应用于工业是两化融合的产物,是工业互联网实现的必要环节,数字化的应用最终会为制造业提供改革的机会,会在工业4.0时代对于生产制造带来的效率提升:

降低30%-50%机器的整体宕机时间;

通过知识自动化来提升技术专业45%-55%的生产效率;

降低20%-50%的库存成本;

降低10%-20%的质量成本;

提高预测精度到85%;

缩短20%-50%的面市时间;

降低10%-40%的维护成本;

实现生产效率的提升。

因此,赛特斯依托自身在云计算、大数据分析、人工智能分析等领域的丰富积累,不断加强自有产品和技术融合,基于赛云打造边缘云,适应运营商通信架构演进,利用SDN、NFV实现边缘计算节点的灵活管理和调度,利用人工智能和大数据打造智能边缘赋能。

瓶装水厂边缘计算实践

瓶装水厂产能和品质是工厂赖以生存的两大关键要素,传统瓶装水生产流程包含水处理车间和水灌装生产线。某瓶装水厂生产线每小时灌装能力最高达8000~10000瓶每小时。未来,工厂计划加大生产线投入,即将引进产能为每小时36000瓶灌装能力的大型生产线。

水处理车间目前主要工序是利用现有设备进行水处理,水处理设备阀门需要人工进行开关控制,设备面板需要人工驻守车间监控。

灌装生产线,从瓶胚入料、吹瓶、清洗、灌装加盖、漂浮物识别,到加标签、人工二次排查包装和水质、最后装箱几项主要流程。每项流程均需要有人驻守产线进行生产过程的运维保障,以及产品生产环节的工序保障。

从工厂生产现状可以看出,自动化产线已经具备,但在生产过程中的工序,以及设备生产情况的监控、控制,均需要在设备或产线前由人工亲自完成。人工的干预,导致自动化产线流程的自动化效率大大降低。原先的每小时10000瓶的灌装产能,往往因为工序中需要人工干预,使得流水线被迫短暂的停滞。

赛特斯在深入了解客户现状后,发现工厂的痛点在于缺乏实时有效的信息化、自动化结合的手段,去监控、保障生产过程的有序、高效的运行,因此提出解决之道:

1.矿泉水杂质实时视觉检测与分离。

2.水处理设备监控数据面板实时反馈移动端,用于远程监控。

3.水处理设备开关,移动端远程操作。

通过分析,可以采用边缘计算完成瓶装水产线的杂质自动识别、模型来源与云端训练,在边缘实现推理同时对接PLC实现远程开关。方案架构及简要说明如下:

1.瓶装水通过流水线方式送入边缘视觉检测系统。

2.区域内采用高清工业相机完成视频采集。相机与边缘网关采用千兆网卡对接,以二进制字节流传递给边缘节点缺陷检测算法程序进行识别 ,检测分析。

3.边缘网关接收云端训练模型,在边缘完成推理识别,识别后将指令传递给机械臂,将当前NG产品剔除。

4.将有杂质的照片暂存本地网关,并通过4G/5G传递至边缘云。

5.边缘云通过本地分流传输至工厂数据中心,形成端到端的数据闭环。

 经过工厂的检验,赛特斯边缘计算整体解决方案通过视觉分析杂质,取代人工,分析准确率达到99%,灌装产线产能提高60%以上。水处理设备可在无人化车间中进行生产。操作人员可以在办公室,甚至异地通过手机APP实时查看水处理设备数据,并进行远程开关操作,大大提升了生产效能,让智能工厂的梦想照进现实。

 

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