一。從智能制造的發展認識邊緣計算

一談到智能制造，我們就會提到三個集成，即在生產制造領域的縱向集成，在價值鏈領域的橫向集成，以及產品全生命周期的數字化端到端集成。我們在這里主要關注生產制造領域的縱向集成，即如何使現在的生產制造系統適應未來大規模的定制化生產的需求。

在生產制造領域，目前的傳統方式是采用分層的架構，其核心思想是：把復雜的問題逐一分層，每個部分解決一部分問題，最后構建一個整體的系統。傳統方式的特點是簡潔高效，但同時也會帶來信息孤島等很多其他的問題。現在有了更強大的通訊和計算的能力，有了云計算和人工智能，我們能夠通過更豐富的信息手段和計算能力來提升跨層次、跨領域的更深層次的優化。

基于以上觀點，我們認為未來的工業控制系統將會是一個以物聯網、云計算、大數據分析為技術核心的開放平臺。在該領域的發展過程中，邊緣計算可以在工業控制系統中的IT與OT系統的融合方面得到充分的價值體現。

二。 新一代系統關鍵技術

我們利用邊緣計算水平解耦的思想構建了新一代自主可重構的工業控制系統的技術架構，如圖1

我們利用邊緣計算水平解耦的思想構建了新一代自主可重構的工業控制系統的技術架構，如圖1所示。主要分為四個部分：最下層是泛在化感知層，利用物聯網的技術進行廣泛的數據采集；上一層是將IT與OT融合的全互聯的制造網絡；再向上，我們提出了一個叫做語義化信息集成層，意義在于將大量的信息和設備高效集成；下面三層的工作都是為了最終的制造應用來服務的，因此最上層也就是服務化制造應用層。

2.1 泛在化感知

泛在化感知層的主要作用是采集現場的信息并且進行控制。目前，工業應用面臨的主要挑戰：抗干擾、高實時、低功耗。

2.1.1 泛在化感知的新技術方向

（1）WIA-PA

在這方面中國科學院沈陽自動化研究所（以下簡稱沈自所）在流程行業已經做出了一定的成績，建立了流程工業低速、低功耗的工業無線的標準WIA-PA。在802.15.4物理層基礎上，實現自適應跳頻、多跳高實時傳輸技術、高精度同步技術，使得數據傳輸可靠性達99%以上，網絡功耗在微安級。目前，WIA-PA已成為IEC國際標準。基于這項技術我們研制的相關產品在已經石油石化、電力、冶金等領域得到了廣泛的應用。

（2）WIA-FA

在離散領域，面向離散加工行業，沈自所研制了傳感器、控制器、執行器之間互聯通信的高速無線網絡技術WIA-FA。在802.11物理層基礎上，實現頻域輪詢、動態信道調度、聚合Ack技術，使得百點規模的數據傳輸時延低于10ms，可靠性達99.99%以上。目前，WIA-FA也已成為了IEC國際標準。

（3）NB-IoT

同時，我們也注意到像NB-IoT這樣的窄帶物聯網 （Narrow Band - Internet of Things），具有低成本、低功耗、廣覆蓋等特點，定位于運營商級、基于授權頻譜的低速率物聯網市場。市場研究公司Machina預測，NB-IoT未來將覆蓋25%的物聯網連接。NB-IoT已經于2016年6月成為3GPP正式標準。NB-IoT作為NB-CIoT和NB-LTE兩種標準的融合，平衡了各方利益，也將會成為泛在化感知層非常重要的技術力量。

2.2 全互聯制造網絡

在全互連制造網絡這一層，主要提供的是在IT與OT網絡融合的基礎之上形成的一個融合網絡。這個網絡將同時承載IT與OT的業務，它的主要特點就是能夠滿足各種不同實時性要求的流量的混合傳輸。

2.2.1 全互聯制造網絡的新技術方向

（1）IEEE802.1 Time-Sensitive Networking

IEEE802.1 Time-Sensitive Networking能夠基于以太網實現管理業務與控制業務的混流傳輸，能夠保障控制業務流的同步低時延通信；標準對802.11的MAC機制進行改進，借鑒PROFINET的全網調度方法，通過對傳輸任務截止期的精細化調度保障傳輸時延。同時，IEEE802.1 Time-Sensitive Networking提出了802.1Qbu幀優先級和802.1Qbv傳輸調度兩個標準補充，已經通過項目授權（PAR），正在技術研究階段。

（2）ISA100.15 Wireless Backhaul Network

ISA100.15無線回程網是基于遠距離寬帶無線技術實現現場傳感網與工廠骨干控制網的互聯，支撐現場感知數據回傳到控制中心的回程網架構。網絡中設計了回程網絡的標準接口和管理架構，研發了多種無線網絡共享頻譜下的共存技術。2013年8月巴西油田Rio de Janeiro開展了面向油井遠程測量的回程網絡現場驗證，70余家企業參與其中。

（3）工業軟件定義網絡（SDN）技術

工業軟件定義網絡基于SDN技術支持工廠管理業務與控制業務的混流傳輸，支持一網到底。針對工廠管理業務和控制業務特征，我們設計了基于流交換的處理核心和基于SDN的協同調度機制，形成了混流傳輸模式下的確定性傳輸保障技術體系，并且已研制出工業SDN交換機原型。

2.3 語義化信息集成

網絡作為系統整體的支撐，下一步要考慮的是如何將原來分層的ERP、MES、DCS之間，以及設計、工程、生產、維護、服務等不同生產制造環節高效地集成在一起？現在主流的一個發展方向是通過語義的方式進行高效融合。該方式主要面臨的挑戰是相關數據具有海量、多維、異構、時空關聯的特性。

2.3.1 語義化信息集成的新技術方向

（1）FDI （Field Device Integration）

FDI指的是現場設備集成，通過建立一個跨協議的設備集成技術對EDDL和FDT/DTM技術的集成與整合，解決工廠范圍內的智能設備，由于供應商不同，信息描述格式不同導致的異構問題，以及進而帶來的現場設備全局管理問題。目前得到了5大自動化基金會和主要供應商的認可，正在進行起草標準征求意見稿工作，開發套件及相關工具正在積極研發中。

（2）eCl@ss

eCl@ss是劃分和描述產品與服務類別的國際標準，采用通用的數據模型把不同的系統結合在一起，提出了一套完整的產品描述與分類系統，其中包括精細的等級分類結構、多語種針對產品和服務的等效定義及目錄，目前已形成IEC、ISO國際標準，定義了超過三萬個類型的產品與服務、超過五千個的產品屬性，具有覆蓋品類全面、精細的特點，eCl@ssOWL本體庫于2003年開始構建，現可提供語義化支持。

（3）數字工廠語義化信息集成平臺

沈自所在這方面研發了一個數字工廠語義化信息集成平臺。這個平臺為工廠提供自底（現場設備）向上（綜合應用）的統一信息語義化描述與集成服務。通過構建工業信息統一語義模型，工廠多層次關聯關系本體庫，攻克工廠信息語義存儲與關聯檢索關鍵技術，完成數字工廠語義管理云平臺，進而縮短工廠各環節信息集成時間、降低集成復雜度，對柔性、智能制造提供支撐。目前已初步完成統一語義模型、多層次關聯本體庫以及信息語義化存儲與檢索關鍵技術攻關，構建出原型系統。

2.4 服務化制造應用

2.4.1 服務化制造應用

沈自所提出了以模塊化、服務化的模式，實現制造應用的動態自組織，實現設備服務封裝、注冊、查詢、管理與組合技術。

2.4.2 服務化制造應用的新技術方向

（1）OPC-UA

OPC-UA標準是基于Web Service框架實現自動化設備數據與操作的封裝，提供開放服務。以統一的Web Service描述，兼容了工業領域原有的數據存取、報警事件、安全約束、歷史訪問等多種數據交換標準，實現了跨平臺、跨應用的不同廠商設備的互操作。OPC-UA標準受到了眾多工業設備制造商支持，西門子、Matrikon、Softing等多家廠商提出了軟件解決方案，并正在研發硬件連接網關產品。

（2）智能工廠服務合成引擎

基于OPC-UA開放服務的功能，我們制作了一個針對工廠生產中的動態需求，能夠對自動化設備Web服務進行基于場景的自適應組合，從而形成動態工作流，能夠實現設備服務建模，動態場景建模，以及綜合考慮設備占空比和效用優先原則的設備選擇與服務組合機制。目前，我們已經完成了該技術原型系統的開發。

三。 工業4.0產線實驗床

為了實現工業4.0時代訂單客制化并支持單件生產，SIA與SAP聯合打造了一條示范產線，這是一個從企業IT系統到車間控制OT系統的垂直集成解決技術方案。示范產線以車型、顏色等配置供客戶自由選擇的定制化模型車的裝配過程為例，模擬了從消費者下單到制造商生產交付的全過程，展現工業4.0下的智能工廠的理念。

如圖2所示的傳統產線的生產模式是按照不同的管理域和業務域進行劃分，在這個過程中，如果想構建一個生產線的系統，需要大量I/O的配置，進行各種邏輯的編輯。

如果要在同一條生產線中生產不同型號的產品，所有生產需求都要經過程序員實現，在進行配置設定切換的過程中，很多參數都需要重新進行配置，將會消耗大量時間。基于前文提到的四層架構，我們構建了一個新的生產模式。該模式支持根據用戶的需求，根據生產場景的變化，根據訂單的變化，生產線能夠自動靈活地調配資源，進而形成一套個性化的智能生產制造的系統。

基于新模式的生產線能夠實現以下的場景：

（1）車型、顏色等選項自由組合的定制化模型車全自動單件生產；

（2）生產系統根據訂單變化動態調整結構；

（3）基于預測性維護的生產系統動態調整和快速維修服務。

這個新的產線模式具備以下幾個方面的價值：一是實現大規模定制化生產；二是支持混線、柔性生產；第三點是能夠提高生產系統快速響應能力，縮短系統重構周期。

四。 行業典型案例

4.1 智能油田全流程優化管控系統

在石油化工領域，針對中石油全流程優化、降低開采成本的重大需求，沈自所為中石油提供了針對石油化工領域的智能管控系統，該系統能夠實現跨地質、工程、生產、維修全流程優化。該系統能夠完成以下幾個方面的具體工作：一是能夠完成油井生產狀態實時感知，智能診斷；二是實現了抽油機實時優化控制；三是對于地質、油藏、生產數據等方面進行的綜合性優化。該系統目前已在遼河、勝利、新疆、松遼油田推廣應用，其效果非常顯著，一方面能夠及時準確地診斷出油井發生油桿斷脫故障，有效延長檢泵周期；另一方面，能夠實現生產管理的智能化、自動化，減少人工投入達40%；此外，使得產液量計量準確率高達90%以上，抽油機有效節能高達30%以上。

4.2 石化生產過程參數在線監測與優化管控系統

針對石化工廠物料、能源計量與過程參數優化需求，沈自所實現了通過設備能源安全的全面感知結合生產工藝參數，進行多維度優化的整體優化系統。該系統能夠及時判斷出石化現場一些設備的故障，同時可以提高計量精度，提高現場操作工的工作效率。該系統能夠提供以下三個方面的功能：一是設備運行狀態監測與故障診斷分析；二是能源在線實時計量與優化調控分析；三是移動作業安全監測與閉環管控。

目前該系統已在撫順石化、蘭州石化、安慶石化、齊魯石化、茂名石化、天津石化等大型石化廠進行推廣應用，效果主要體現在：首先能夠及時準確診斷出機泵軸承故障，縮短停機檢修周期60%；其次是提供更加準確的計量，減少計量誤差達86%；另外支持移動終端作業，提升現場維護效率達30%。

4.3 離散行業柔性生產管控系統

離散制造的企業對于生產線的需求主要是三個方面： 一是減人：自動化率偏低，有較大的人力成本壓力，需要減少生產線上的工人數量；二是增效：批量定制模式下工藝調整頻繁，導致生產效率低下，產能不足；自動化產線普遍柔性程度不足，難以滿足快速工藝調整需求，需要支持柔性制造的生產線，實現快速轉產；三是品控：檢測力度不足，產品質量難以嚴格把控，良品率波動較大。普遍采用抽檢模式，質量追溯能力有限，缺乏有效的全檢技術手段，需要細粒度的品質控制手段，對產品質量進行追溯。

目前自動化生產線普遍存在柔性不足的問題。雖然通過自動化生產線能夠實現減人、增效和品控的目的，但柔性程度還是相對不足的，因此難以滿足快速工藝調整時對生產線快速轉產的需求。

所以，我們對傳統模塊化生產線的制造方式進行了升級，提出了針對工藝過程解耦的動態優化過程工藝。該工藝的特點是生產工序松耦合，能夠進行產線級動態重構，工序分解重排。

對此，我們設計了面向生產流程的動態服務編程技術以及支持在線命令執行的服務適配器，分別可以解決基于Web服務的生產工藝與設備資源在線重構問題和設備即插即用自動化配置與互操作命令動態執行的問題。

該系統能夠實現生產線的產能增加30%，人員減少65%的顯著效果；實現裝配過程分鐘級動態切單、轉產；產品質量問題檢測時間達到秒級，工藝缺陷追溯時間達到分鐘級。

五。總結

在智能制造的背景下，隨著終端與連接規模的極速擴展，傳統集中式信息處理與管理的模式不再適用，將逐步演進為集中式管理與分布式自治相結合的模式。邊緣計算就是充分利用物端的嵌入式計算能力，以分布式信息處理的方式實現物端的智能和自治，并與云計算結合，通過云端的交互協作，實現系統整體的智能化。

邊緣計算在制造業的核心價值是OT與IT的融合，從技術方面主要關注以下三點：

（1）要構建統一的技術架構，推進水平解耦和平臺化，實現IT技術與OT技術的融合；

（2）高效地利用嵌入式計算資源實現智能化的決策控制；

（3）保障系統的安全性，包括物理安全和信息安全。

在產業鏈方面，邊緣計算是一個長尾產業：環節多，應用體量小而分散，應該注意構建開放的產業生態，形成合力，將新的蛋糕做大，在為客戶解決實際問題的過程中實現聯盟成員的商業價值。