摘要：由于现代工业行业细分特别多，工业设备的工程信号有数百种之多，造成通讯协议成千上万种，提高了组建工业互联网的难度，制约工业互联网的快速发展，文章提出一种基于边缘计算网关的工业互联网应用系统，可解决接入困难和分析困难等问题，提高工厂的信息管理水平，实现生产过程的透明化。

关键词：边缘计算；工业互联网；信息化

中图分类号：TP393        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）31-0065-03

1 概述

随着市场竞争的日益激烈和制造业改革创新升级浪潮的推动下，传统制造行业要想取得更高利润和竞争力，单靠车间自动化生产和制度管理已站不稳脚跟。制造行业急需一套全新的数据信息化为依据的科学管理理念，帮助企业提质增效、降本节能，同时也对设备提出更高的技术要求。本研究从设备的数据信息化管理入手，设计一种基于边缘计算的工业互联网应用系统。

2 邊缘计算研究现状

边缘计算是在网络边缘执行计算的一种新型模型，最早由美国卡内基梅隆大学的 Satyanarayanan教授在文献[1]中把边缘计算描述为：“边缘计算是一种新的计算模式， 这种模式将计算与存储资源（例如：Cloudlet、微型数据中心或雾节点等）部署在更贴近移动设备或传感器的网络边缘。”美国韦恩州立大学的施巍松等人[2-3]把边缘计算定义为：“边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式，边缘计算中边缘的下行数据表示云服务，上行数据表示万物互联服务，而边缘计算的边缘是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源。” 边缘计算的物理范围见图1所示。

当前，边缘计算的研究主要集中在移动边缘网络、雾计算、小云（cloudlets） 、边缘云和体系结构等方面。美国韦恩州立大学施魏松教授是国内外边缘计算研究的引领者，他从边缘计算基础、边缘计算系统平台和典型应用等多个方面对边缘计算技术的研究给予了描述；文献[3]从融合计算、缓存、通信角度对移动边缘网络做了介绍；文献[4]介绍边缘计算发展历程，总结推动边缘计算发展的关键技术，说明6种典型应用，提出急需解决的6类问题；文献 [5]从介绍边缘计算的概念出发，比较了当前有代表性的３个边缘计算平台，并通过一些应用实例来分析边缘计算在移动应用和物联网应用上的优势；文献[6]讨论了边缘计算能够提供高效的网络计算体系架构，构建网络、计算、存储和应用核心能力为一体的边缘开放平台，提供高效、低时延的近端用户服务；文献[7]介绍了边缘计算范式的系统架构与其他计算范式的关系。然后分析了当前边缘计算中存在的安全威胁，并针对各种安全威胁探讨了相应的安全技术问题；文献[8]介绍了边缘计算的概念、需解决的关键问题和研究进展，边缘计算发展带来的影响以及边缘计算带来的机遇和发展对策；文献[9]阐述了边缘计算中数据安全与隐私保护的研究背景，提出以数据安全为中心的研究体系架构；文献[10]通过对移动边缘计算（MEC） 网络的基本原理、应用场景，以及通信和计算的研究模型的阐述，提出了针对单用户和多用户 MEC 系统的绿色节能频谱和计算资源综合管理方案；文献[11]阐述了面向物联网的边缘计算的概念和特征、应用情况、产业界动态和标准化情况等；文献[12]提出基于边缘计算采集工业生产数据的方法，通过采用蜂窝网络对生产装备进行网络化改造；利用边缘网关对采集到的生产数据进行解析、封装和本地处理，实现边缘云对数据进行分流；文献[14]提出数字孪生技术面向工业领域的互联互通及智能化应用，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用，将在工业生产、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。本文利用边缘计算的优点，提出基于边缘计算实现工业互联网应用系统。

3 边缘计算的工业互联网应用系统整体架构

边缘计算的工业互联网应用系统分为设备数据采集层、网络层和工业互联网云平台三个部分组成。在设备数据采集层中，在联网的工业设备中加装边缘计算网关，对工业设备运行数据进行采集、分析和处理，并通过有线局域网络LAN或I/O的方式上传到部署于客户机房的工业互联网云平台。用户可通过电脑浏览器或手机App实时地监控设备数据和操作透明工厂系统软件，而MES/ERP/TPM等第三方系统可通过局域网访问工业互联网私有化云平台API接口，实现对数字工厂的设备数据的调用；同时，可通过API接口将部分业务数据写入工业互联网私有化云平台。边缘计算工业互联网应用系统整体架构图如图2所示。

3.1 工业互联网云平台

工业互联网云平台是一套包含终端系统、边缘计算网关、混合云平台、手机App（需开通外网）、第三方JSON数据接口、客户端、梯形图编程软件、云组态在内的端云一体化设备云操作系统。具有在各种物联网、工业互联网、设备云、工业4.0、自动化工程中对数据的采集、远程控制、异地服务、远程编程、设备分析、报警故障、大数据和云计算等方面的功能。

其中服务器采用分布式大数据架构，支撑海量的高速工业数据的存储、分析和处理，服务器架构图如图3 所示。

工业互联网云平台体系安全级别较高，终端硬件无对外网接口，App采用微信小程序、操作日志可查、云服务器采用阿里云并享受支付宝同等安全保障、通信采用强加密非对称加密编码协议，无任何明文通信。

3.2 私有化平台部署

为提高数据的安全性，将工业互联网云平台采用私有化部署到客户本地机房，所有设备数据均通过本地局域网络直接上传到部署于客户机房的工业互联网云平台并进行数据存储。

3.3 数据采集实现

工业互联网是基于数据对设备进行信息化管理，而数据格式繁多，本设计的设备数据采集是在每台需要实现数据采集的设备上加装边缘计算网关，对不同的数据进行采集，在边缘端分析和处理，利用设备的串口/网口通信或I/O方式将采集的设备数据上传到工业互联网私有化服务器平台。

现有设备中有网口通信、I/O通讯接口两种形式。

针对具有网口通信的设备，边缘计算网关通过网口通讯的方式，实现设备数据采集联网。

针对I/O通信的设备，边缘计算网关，通过I/O方式采集设备数据，实现设备数据采集联网。

4 工业互联网应用系统的功能

通过边缘数据采集、分析、传输到云平台实现边云协调的工业互联网应用系统，实现透明工厂、数字驾驶舱等多种功能。

4.1 透明工厂功能

透明工厂是一套面向离散制造的生产管理系统，在设备联网基础上，实现生产全过程的数字化，实时监控设备运行状态、设备加工产量、工单进度、设备关键参数、设备故障告警等。透明工厂系统软件主要功能模块包含数字驾驶舱、电子看板、计划排单、数字工位、品质管理、能源管理、报表管理、数据管理等。解决从生产前的科学计划排单，生产过程中的实时管控、生产后的数据统计分析，以及报表数据导出。通过客观数据为生产、管理提供决策依据，及时发现生产过程瓶颈，针对性进行持续优化，提高设备稼动率、产品良品率，实现计划可期、效率可见、工艺可控、质量可溯的精益生产目标，达到降本节能、提质增效的目的。

4.2 数字驾驶舱功能

数字驾驶舱主要是对数字工厂生产情况的汇总，关键数据的展示，让全厂生产运营数据清晰透明，其具体包括设备生产产量数据、数字工厂稼动率、良品率、OEE汇总数据以及故障告警数据等。

4.3 电子看板功能

电子看板主要用于生产现场生产管理，实时监控每台设备运行情况，有异常时会出现红色、黄色告警提醒现场管理人员及时处理，也可以通过短信或者电话方式分级提醒。实时展示设备生产工单产量、班次产量、日产量，生产节拍、工单进度、工单预计完成时间和稼动率等，可实现跨部门数据协同，可为科学排单提供数据支撑，可为前后工序提供协同提醒，实现高效衔接，提高协同效率。

4.4 计划排单功能

计划排单模块实时查看每台设备工单加工进度情况，生产计划人员综合设备运行情况以及销售订单交付情况，把ERP工单数据与设备关联，实现设备加工数据与工单的关联。主要包括工单计划产量数、生产理论节拍、实时工单产量、节拍、工单进度、预计完成时间等。可以根据工单完成进度进行排序，也可实现插单、挂单等操作。计划排单模块主要是根据设备实际生产数据科学排单，提高设备利用率。

4.5 品质管理功能

品质管理主要包含两个方面，一方面是对关键品质数据实时监控，超阈值预警，及时解决问题，减少不良品的产出，还可针对在后续环节对不良品生产过程数据进行追溯。另一方面针对已经生产出来的产品，在质检环节录入不良品数量、不良品原因，再进行统计分析，持续性优化，并输出不良品报表。

4.6 能源管理功能

能源管理主要是工厂水电气进行能源管控，统计分析、实现设备能耗与关联生产，监控单品能耗，做到成本的精细化管控。能源管理可嵌入生产中监控生产能耗、待机能耗等，降低总能耗、单品能耗、班次能耗、日/月能耗、待机能耗、单品能耗等，实现管理节能，减少能源浪费，科学节能改造，降低能耗成本。

4.7 报表管理功能

报表管理主要对生产管理关注的数据表格化，按日查询、导出。报表主要围绕OEE的三类报表，生产报表主要包含每个机台生产产量、班次产量、工单产量、运行时间、停机时间和稼动率。

停机分析报表主要包含每个机台停机的时间、停机的原因汇总，可针对性追溯，持续性改善，从而减少停机次数和停机时间。

不良品分析报表主要包含每个机台不良品数量、不良品的原因，可针对性追溯，持续性改善，从而减少不良品率。

4.8 数据管理功能

4.8.1 数据存储

对车间设备上传的数据进行存储，数据存储时间可按照客户需求进行设定，当到达数据存储的设定时间后，超期的数据将会被覆盖。在数据有效期内，客户可随时通过数据曲线查看设备历史数据，同时第三方系统可通过API接口调用设备历史数据，实现设备历史数据追溯。

4.8.2 数据对接

工业互联网平台开放API接口供第三方系统（MES、ERP、TPM等系统）获取数据，第三方系统通过HTTPS协议访问工业互联网应用系统私有化平台数据接口，第三方软件系统可通过json格式主动获取工业互联网私有化平台数据，包含实时数据和历史数据。

5 结论

基于边缘计算的工业互联网应用系统可大大提升企业生产管理信息化水平，实现生产过程的透明化。并且可作为工厂信息化的底座，后续延展与APS排程、生产管理系统MES、智能仓储系统WMS等进行数据交互。实现生产透明，高效协同、提高良品率、提高机台稼动率、降低能耗、提升信息化水平。

参考文献：

[1] Satyanarayanan M.The emergence of edge computing[J].Computer，2017，50（1）：30-39.

[2] 施巍松，孙辉，曹杰，等.边缘计算：万物互联时代新型计算模型[J].计算机研究与发展，2017，54（5）：907-924.

[3] Shi W S，Cao J，Zhang Q，et al.Edge computing：vision and challenges[J].IEEE Internet of Things Journal，2016，3（5）：637-646.

[4] 施巍松，张星洲，王一帆，等.边缘计算：现状与展望[J].计算机研究与发展，2019，56（1）：69-89.

[5] 赵梓铭，刘芳，蔡志平，等.边缘计算：平台、应用与挑战[J].计算机研究与发展，2018，55（2）：327-337.

[6] 马原野，韦莎，史扬，等.边缘计算及其标准化工作探索[J].信息技术与标准化，2017（9）：29-32.

[7] 安星硕，曹桂兴，苗莉，等.智慧边缘计算安全综述[J].电信科学，2018，34（7）：135-147.

[8] 洪学海，汪洋.边缘计算技术发展与对策研究[J].中國工程科学，2018，20（2）：20-26.

[9] 张佳乐，赵彦超，陈兵，等.边缘计算数据安全与隐私保护研究综述[J].通信学报，2018，39（3）：1-21.

[10] 游昌盛.移动边缘计算中的资源管理[J].中兴通讯技术，2020，26（4）：2-5.

[11] 关欣，李璐，罗松.面向物联网的边缘计算研究[J].信息通信技术与政策，2018（7）：53-56.

[12] 马吉军，贾雪琴，寿颜波，等.基于边缘计算的工业数据采集[J].信息技术与网络安全，2018，37（4）：91-93.

[13] 张帆，葛世荣，李闯.智慧矿山数字孪生技术研究综述[J].煤炭科学技术，2020，48（7）：168-176.

[14] 工业互联网联盟.边缘计算白皮书[EB/OL].[2022-05-30.]https：//max.book118.com/html/2022/0421/8120046137004073.shtm.

【通联编辑：唐一东】

收稿日期：2022-06-20

基金项目：湖南省教育厅科学研究项目（20C0867）

作者简介：高见芳（1975—） ，男，湖南郴州人，副教授，硕士，研究方向为信息处理。