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工业智能制造IT-OT融合解决方案

作者:索提斯云智控科技(上海)有限公司


1    目标和概述

 5G通信、人工智能、云计算等技术的应用与逐渐 普及,给制造业发展带来了巨大的变革。根据工业和信 息化部发布的《智能制造发展规划(2016-2020)》, 国家正在加快推进制造业逐步向智能制造转型的进程。 《规划》提出智能制造实施“两步走”战略:

第一步,到2020年,智能制造发展基础和支撑能 力明显增强,传统制造业重点领域基本实现数字化制 造,有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进 展;第二步,到2025年,智能制造支撑体系基本建立, 重点产业初步实现智能转型。

该方案的目标主要有以下几个方面:

(1)验证通信标准、5G应用,以及构建智能工厂 所需的IT与OT融合的技术。

(2)以物联网技术与5G应用为主线,将新一代信 息技术,如边缘计算、人工智能、深度学习等,与制造 领域的系统深度融合。

(3)建立云-边-端一体化系统架构。

(4)探索OT领域的信息生态应用,制定OT网络 接入标准(协议、数据接口规范等)。

(5)验证以5G、信息技术主导传统制造产业的协 同创新应用及相关技术。

2    方案介绍

 该方案采用云-边协同架构, 云端包括基于云的设 施即服务(IaaS)、软件即服务(SaaS)、平台即服 务(PaaS) 三部分, 提供在云中的应用程序开发和管 理,云计算平台采用Open Stack相关组件实现云基础 服务架构。如图1所示。

边缘侧包括云边协同、边缘计算、系统支撑三部 分,实现集中化的资源使用、监控和运维等。如图2所 示。

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图1 解决方案云端架构图

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图2 解决方案边缘侧架构图

系统框架如图3所示。

 

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图3 系统框架图

该方案通过边缘网关将云与端的数据打通,通过IoT 平台及边缘网关将OT与IT打通,IoT平台既可与制造执 行系统(Manufacturing Execution System,MES)、仓库管理系统(Warehouse Management System, WMS)、企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)等IT系统进行通讯与交互,也可通过 边缘网关与OT设备交互,进行数据采集,它是数据的汇 总与处理中心。智能运营中心(Intelligent Operations Center,IOC)负责数据的展示和综合运用。

2.1  IoT平台

通过对MES系统、仓储系统、装配系统、质检系 统、行为异常识别系统、环境检测系统、设备健康及预 测性维护系统、边缘网关的通讯集成,实现OT与IT系 统间数据共享,为上层业务系统实现协同化,智能化提 供前提。其部分业务功能如表1所示。

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主要技术特点有:

(1)支持多种消息队列实现: Kafka、RabbitMQ。

(2)支持多种协议:MQTT、HTTP和CoAP。

(3)可基于设备和应用收集数据并进行可视化。

(4)可基于生命周期事件、REST API事件、RPC 请求构建工作流。

(5)可基于规则引擎自定义功能。

(6)可发布设备数据至第三方系统。

(7)微服务架构,支持本地部署及云部署。

(8)完善的认证机制,数据可以进行加密传输,

确保安全性。

运行环境:跨平台,部署在可运行JVM的设备上,数据库为“关系数据库+时序数据库”,内存>4G。

2.2  IOC运营中心

IOC运营中心为运维管理人员构建统一的、业务清 晰的数据展示平台,可为各子系统进行参数配置、数据 查询、监控,为问题分析、决策调度、运营效率提升提 供极大便利。

表2是需展示的部分数据列表。

表2 IOC运营中心部分数据展示列表

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主要技术特点有:

(1)支持多数据源,支持REST API、WebSocket 及流式数据。

(2)可拖拽式生成大屏页面。

(3)可加密发布、动态鉴权。

(4)前后端分离,支持本地部署及云部署。

(5)完善的认证机制,数据可以进行加密传输, 确保安全性。

运行环境:跨平台,部署在可运行JVM的设备上,数据库为关系数据库,内存>4G。

2.3  边缘计算模块

(1)主要用于连接各种设备并进行数据采集,同 时可以根据用户配置将采集的数据进行存储和转发。

(2)该设备支持多种协议,能连接多种设备,主 要用于解决工业现场设备种类繁多、难以进行统一数据 采集的问题。

(3)该设备还具备简易PLC的功能以及SCADA功能。

(4)其主要技术特点如下:

· 支持5G;

· 4核处理器,4G以上内存;

· 支持RS485、RS232、Modbus、Ethernet、 USB等接口;

· 支持HDMI2.0显示接口;

· 支持数据存储;

· 自带SCADA系统, 支持用户自定义逻辑控制功能;

· 支持协议:Modbus RTU、Modbus TCP、TCP/ IP、MQTT、OPC UA;

· 自带PLC功能,并可外接PLC扩展模块;

· 支持Linux操作系统及部署容器化应用;

· 完善的认证机制,数据可以进行加密传输,确保 安全性。

2.4  AI算法平台

为了解决繁多的AI工具安装配置、数据准备、模 型训练慢等困扰AI工程师的诸多难题, 通过引入AI算 法建模平台,实现数据管理、数据分析、算法开发、模 型训练、模型部署和服务发布等功能需求统一集成到一 个开发环境中,一站式地完成AI应用开发任务,降低 AI应用的开发难度, 提高AI场景化应用的设计能力和 部署服务能力。主要包含以下功能模块:

(1)数据治理

· 数据收集;

· 数据清洗;

· 数据标注等功能。

(2)模型构建/算法开发

· 预置模型,支持视觉类任务类型的开发模板;

· 支持多引擎框架(Jupyter Notebook、 Sklearn、TensorFlow、PyTorch、Spark等);

· 支持拖拉拽式算子建模等。

(3)模型训练

· 机器学习、深度学习、自动学习等;

· 模型评估,多指标多角度对训练的模型进行评价。


(4)模型管理

· 模型版本管理;

· 模型转换;

· 模型评估;

· 模型监控。

(5)模型部署

· 一键部署、支持高并发、低延迟、多模型灰度发布、A/B测试、在线监控、在线推理;

· 私有化部署,服务器端SDK(多平台、多语言支),Docker容器化部署;

· 设备端部署,模型量化压缩、云边端多场景部署和推理。

(6)服务管理

· 在线服务;

· 批量服务;

· 边缘服务。

2.5  智能质检系统

智能质检系统对泵体装配图像采集进行自动判别是否有错装和漏装,同时满足边缘设备的接入和数据管理要求;工业相机连接边缘设备后可以实现终端设备的数据采集、存储、分析、清洗并上报设备数据至云端服务器,边缘设备应支持MQTTS、Modbus等协议接入到边缘计算节点,并可通过边缘管理平台进行应用集成和业务扩展功能,实现设备的管理和智能控制。

其基本架构如图4所示。

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3    代表性及推广价值

 

该方案解决的是IT与OT之间的融合问题,在工业制造领域具有普遍性。目前正在实施的用户是具有显著示范效应的行业龙头企业。IT与OT的融合,将显而易见地对企业智能制造有所促进,提高企业的生产效率和数据应用效率。


来源 | 《自动化博览》2022年第二期暨《边缘计算2022专辑》

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