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資訊頻道摘要：作為工業互聯網中的一項關鍵技術，邊緣計算在工業界引起了廣泛討論，針對不同行業、不同場景的應用探索不斷涌現?；趯︿撹F行業現狀、特點、環境、需求、痛點、任務和未來發展趨勢的深刻分析，結合中國寶武發展實際，本文對工業互聯網頂層架構設計中邊緣層實施的一些技術問題進行闡述，對鋼鐵行業與工業互聯網融合發展具有迫切的實踐意義。
關鍵詞：工業互聯網；云邊端架構；邊緣計算
1 工業互聯網成為國家戰略
中國門類齊全、規模巨大的工業體系不間斷地產生海量的工業大數據，通過破解這些工業大數據，工業互聯網成為中國制造業在新一輪制造革命中贏得競爭力的鑰匙。
自2018年，工業互聯網連續三年被寫入了《政府工作報告》，從“打造工業互聯網平臺”到“發展工業互聯網，推進智能制造”，國家持續推動工業互聯網建設的力度不斷加大。
2020年2月，中央政治局會議明確指出：要發揮好有效投資關鍵作用，推動生物醫藥、醫療設備、5G網絡、工業互聯網等發展。2020年，國家全面部署“新基建”，工業互聯網成為“新基建”的重要組成部分，是加速工業互聯網發展進程的重要標志，進一步證明工業互聯網已經由政策驅動、技術牽引全面轉入落地實踐的快車道。
2 數據驅動的云、邊、端架構
工業互聯網是OT和IT深度融合的產物，是一個涉及模型、軟件、平臺、網絡和工業裝備等各種要素組成的復雜完整的智能系統，而其中數據就像智能體的“血液”，貫通肢體到中樞，是智能體產生活力的源泉[1]。
基于對鋼鐵行業需求和特點的深入分析，充分考慮解決方案在業界的普適性，對“一總部、多基地”的大型鋼鐵企業，工業互聯網架構分為兩部分加以界定[2]。 一是以云端平臺為中心、以多個邊緣節點為數據通道、縱向以“云、邊、端”層次構成的層次型系統架構，適用于各產業板塊中具有特定業務內涵的經營單元，如： 鋼鐵制造單元、工業服務子公司等。二是面向集團或行業生態圈，以橫向多節點互聯互通的網絡型架構，如圖1所示。
圖1 中國寶武工業互聯網實施架構圖
其中，邊緣節點的平臺部署、數據處理、功能設計、云邊協同等，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互聯網部署和建設。
3 邊緣計算
邊緣層部署實施的核心目的是實現對可識別數據對象的有效管理和流轉，邊緣側所有功能設計都與數據和數據應用緊密相關。
3.1 邊緣計算是一個技術概念
在流程驅動的傳統企業信息化系統中，每一層級都承載具體的業務功能，與企業的管理結構相適應，不存在邊緣的概念。所以，邊緣是一個技術概念，并沒有特定的業務內涵。邊緣之所以在工業領域受到關注，因為其在工業互聯網數據處理方面的特殊優勢，而非其運行特定的業務功能。
在討論邊緣計算技術應用時，經常會涉及加載何種業務。事實上，將傳統業務功能（非數據型應用）賦予邊緣側不是必須要做的工作，在邊緣節點上部署應用功能會因行業、企業、專業、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。
鋼鐵產線邊緣實施示意圖如圖2所示。
圖2 鋼鐵產線邊緣實施示意圖
3.2 邊緣需要一個平臺
與云端中心不同，邊緣側平臺要在有限計算資源的條件下，滿足數據采集流動過程中數據處理的基本需求， 減少通信帶寬、延遲和安全顧慮。平臺以數據采集、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，形成集實時數據采集、控制、計算和展示于一體的工業基礎自動化軟件，滿足工業現場機組級的智能監控和過程控制需求；
（2）對區域內數據進行實時串接勾連、時空對齊、減量解析、關聯建立、特征提取、規則發現等預處理等；
（3）按統一的數據字典要求，對工業現場數據進行標準化和基本數據處理，實現基礎數據模型構建；
（4）在數據動態處理過程中，構建有邊界范圍內的區域數據池，并進行有限的數據緩存；
（5）基于統一服務接口，與云中心進行數據交互；
2020年，寶信軟件的工業互聯網平臺xIn3Plat入圍國家級雙跨平臺行列。它由兩個平臺產品組成：云端部署的ePlat和邊緣部署iPlat，其中寶武工業互聯網平臺之邊緣平臺功能架構圖如圖3所示。
圖3 寶武工業互聯網平臺之邊緣平臺功能架構圖
3.3 邊緣數據處理與服務
邊緣層聚焦數據處理能力，整合并轉化為標準的數據格式，重點考慮數據流轉和處理，支撐各種數據信息資源的快速集成，為訪問集成數據的應用提供統一數據模邊緣型和通用接口。
為應對來自現場（端）的數據匯聚和融合需求，需要解決各類數據的存儲需求，包括：具有時間戳的流式數據存儲、過程控制中已經整理好的關系數據、經過數據對齊后的數據以及視頻媒體數據。
邊緣節點要匯聚數據，必然產生數據治理的相關需求。邊緣層聚焦數據采集過程中的數據處理，重在解決數據定義、數據標準化、數據質量管理、數據資源管理、數據基礎建模和數據安全等方面的工作，經過處理后所形成的有意義的數據均送到云端大數據中心。
4 邊緣計算節點的部署要求
在靠近物或數據源頭的一端部署邊緣節點，由網絡、計算、存儲、應用等構成的系統環境，提供近端服務、處理數據的規模取決于節點部署的總體考慮。
4.1 邊緣配置技術要求
邊緣節點資源配置的技術考量：
（1）邊緣的功能是解決實時性問題，一個高效的實時數據處理的技術方案是邊緣的核心，且考慮到邊緣節點直面生產設備，對可靠性有高要求，操作系統、數據庫、中間件等基礎關鍵資源宜采用成熟軟件；
（2）考慮到邊緣節點具有一定的數量規模，采用統一的技術架構和標準化的解決方案，有利于低成本快速部署，支撐數據共享和業務協同，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、虛機動態漂移等，有利于提升系統資源的利用率，但不意味著邊緣是一個縮小版的云環境；
（4）邊緣節點計算資源的配置需要靈活、輕量、穩定、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）按照產線或工序建設的邊緣計算系統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，實現集中運維，降低運維成本，需統籌考慮各類安全防護措施。
4.2 邊緣計算節點的部署場景
在鋼鐵制造過程中，邊緣節點內環境的配置要兼顧存量產線的運行，場景部署上要有恰當的解決方案。
（1）對于新建系統（產線 、工序、工廠等）
基于傳統過程計算機功能進行重構和擴展可以形成理想的邊緣計算環境，在完成SCADA服務（與監控系 統扁平化）、數據采集、模型計算、工序跟蹤等功能的基礎上，擴展智能網關功能，實現基本的數據服務和邊緣智能。
（2）對于存量系統
對于已經投運的產線，由于不可能對運行中的存量過程計算機（L2）系統進行功能改造，故需要一個額外的裝置（或系統），解決從各產線（機組、裝備）過程計算機采集數據，實現基本的數據服務和邊緣智能，稱為數據采集服務器。
考慮到經濟性和合理性，數據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域范圍完成所有數據的采集和服務，從而擴展為區域數據服務器，如圖4所示。
圖4 用于新建和改造場景的區域服務器配置
4.3 邊緣部署規則
（1）要清晰地定義區域的邊界，如：熱軋區域，由此部署區域服務器可以形成一個完整的數據樣本，充分體現數據之間的關聯關系；
（2）消除按照專業（職能）分工設立的垂直數據通道，區域內所有數據統一匯聚到邊緣節點，以便形成完整的區域數據樣本，實現數據融合；
（3）邊緣計算資源環境，除了完成原有的L2功能外，重點強化數據處理和服務功能；
（4）在邊緣不建議部署大容量的存儲資源，由云端解決大量數據的長期存儲是合理的，且更具經濟性；
（5）邊緣平臺應以解決實時性數據處理和應用為核心，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（產線）之間必須的工藝聯鎖信號外，不建議邊緣節點之間留有進行大量數據交互的通道，邊緣節點之間的數據交互應通過其共享的云中心來協調實現；
（7）不建議部署超出數據范圍的跨域集成應用。如：在以產線為對象配置邊緣節點的場景中，跨機組產線、跨工序、跨流程，進行服務融合、數據融合的集控開發是不合理的。
5 邊緣計算的技術實踐
5.1 邊緣與云端功能協同
在工業互聯網環境下，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據支撐，邊緣計算與云計算在網絡、業務、應用和智能方面進行協同至關重要。云、邊協同包括：
（1）云、邊平臺協同
中國寶武工業互聯網平臺由兩個產品組成： ePlat、iPlat。其中，ePlat以云為核心部署，實現平臺 內各業務流程的集成，以及企業、產業之間橫向緊密集成，從而構成生態圈建設的重要技術支撐；iPlat則部署 在邊緣節點，支撐在工廠內部從端到云數據的縱向“穿透式”深度貫通，保證數據的流動和控制的閉環，兩個平臺構成一個“T”型骨架，相互協同，提供縱向和橫向兩個維度的互聯互通。
平臺協同要求在平臺架構設計、技術路線選擇上具有強相關性和一致性，保證數據高效地流動，從而帶來高效的應用開發效率和絕妙的使用體驗。
（2）云、邊數據協同
數據協同的基礎是數據接口的規范化、數據描述的一致化、數據應用的標準化和數據展示的一體化。邊緣側更適用局部性、實時、短周期數據的處理與分析，能更好地支撐本地業務的實時智能化決策與執行；云端大數據中心擅長全局性、非實時、長周期、綜合性的大數據處理與分析，尤其是多源融合數據的全要素分析，能夠在長周期維護、業務決策支撐等領域發揮優勢。
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據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） 的各類工藝過程數據、產品品質數據、設備狀態數據、能源消耗數據、語音及視頻等信號數據，按照時間和空間維度對數據進行勾連轉換、對齊處理、特征值提取加工，為現場提供實時的過程監控診斷和機理模型控制， 為云端數據采集進行數據預處理、單工序節點數據匯聚, 支撐現場實時監控診斷預警和在線動態優化，其功能將覆蓋智能制造的方方面面，從實現監控產線、車間、工廠，到為提升產品質量、降低成本、優化企業運營等做基礎數據準備，存在廣闊的創新空間。
云端通過一定的降頻，匯聚各專業生產經營管理數據和經過邊緣采集處理的現場生產過程數據，實現跨工序數據串接、全流程數據追溯和需要大規模數據的模型訓練，既服務于經營管理決策，又服務于現場生產控制策略的優化，提供數據融合分析、在線決策支持和個性化數據服務；通過基地內部供需協同和專業協同，以及基地之間的資源協同改善企業運營效率，支撐總部從采購到銷售，從產品設計、制造到服務的一體化經營。
5.2 區域集控系統
鋼鐵企業組織結構的設置是由工藝流程（鐵、鋼、軋等）決定的，工序構成了鋼鐵制造流程的基礎單元，工序業務的管理精細化對于鋼鐵企業的智能化運營至關重要。因此，面向工序（多產線）部署邊緣節點，形成區域數據服務，在內涵和外延上都是一個符合邏輯的選項。同時，由于傳統的企業信息化系統功能多為面向企業職能管理（產供銷等）設計開發，支撐工序環節實現更精細管理的系統工具和手段相對有限，不夠系統、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，各類區域集控中心的建設方興未艾，受到“追捧”，除了減少人工、提高效率的需求驅動外，還需在一定程度上解決目前大工序區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。鄂鋼全廠操業中心如圖5所示。
圖5 鄂鋼全廠操業中心
從表象上，面向工序的區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，而本質上是通過重構原有分散隔離的業務系統功能來提高業務運行的效率。其中，邊緣節點融合匯聚了大量實時數據形成的區域數據池，產生了多結構數據融合解析、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（區域）集控系統為例（如：煉鋼），將邊緣側的功能分為以下類型：
（1）監控類：工藝過程、設備狀態實時監控，并依據自動、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定的過程；
（2）模型類：根據工藝模型和工藝參數進行計算，形成控制指令，根據實際工況進行模型演算和模型優化計算，以保證產品質量和生產穩定運行；
（3）跟蹤類：收集工藝過程和實績數據，對工藝過程各個環節和參數進行采集，并以可視化方式展現， 幫助操作人員監視生產過程；
（4）數據類：根據業務需求，以各種協議和通信方式獲取所需的數據，并對數據進行預處理，如：噪音處理、異點剔除、數據缺失補充、時序對位、空間對位、減量解析等，形成可用的基礎數據模型隊列，將大量高頻次、多尺度、異構數據轉化成有序、關聯的數據隊列；
（5）管控類：依據所接受的作業計劃、生產指令、制造規范等，基于區域數據，面向產品質量、工序成本、能源消耗、物料管理等進行實時的關聯性分析和動態判定，持續優化模型和參數，為全流程的成本質量決策提供基礎數據要素。
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功能； 功能（4）是作為邊緣節點處理數據的核心功能，功能（5）則是基于數據加載本地應用的附加功能。
6 小結
邊緣計算的核心功能是面向數據，完成數據采集過程中的數據處理工作，節點部署、資源配置、功能設計等都圍繞這一核心來開展，故稱之為“以數據為核心”。邊緣節點所覆蓋的區域決定了數據匯聚的樣本邊界，在實踐中，會根據行業、企業、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點。
邊緣上部署應用功能并非必需，一個輕量級的邊緣節點可以僅僅是一個數據通道，但不否認，基于匯聚數據加載本地應用是合理的訴求，既符合實時性，又具有經濟型，這也是邊緣愈加智能的重要驅動，不同的邊緣部署產生不同的數據樣本邊界，就產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。
作者簡介：
叢力群，教授級高級工程師，博士，現任上海寶信軟件股份有限公司技術總監，中國寶武集團技術業務終身專家、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。目前專注于工業互聯網架構與應用方案的研究， 主持編寫了“鋼鐵行業工業互聯網應用實踐白皮書”， 參與了寶武集團鋼鐵生態圈及寶鋼股份智能制造規劃工作等。
參考文獻：
[1] 叢力群. 工業互聯網中邊緣計算的實現方法[J]. 自動化博覽, 2018, 35 ( 5 ) : 48 - 52.
[2] 中國寶武工業互聯網研究院. 中國寶武工業互聯網架構體系（1.0）[R/OL]. 2020.
摘自《自動化博覽》2021年2月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號