专栏名称: 产业智能官
用新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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【边缘计算】工博会边缘计算创新方案

产业智能官  · 公众号  ·  · 2018-10-31 00:00

正文

来源:边缘计算产业联盟ECC
2018年9月19日,2018中国国际工业博览会在上海国家会展中心隆重开幕,边缘计算产业联盟携成员伙伴中国科学院沈阳自动化研究所、华为技术有限公司、美国国家仪器有限公司、霍尼韦尔旗下Tridium公司、拓维信息系统股份有限公司、观为监测技术无锡股份有限公司、北京亚控科技发展有限公司、九州云信息科技有限公司、三菱电机自动化(中国)有限公司、上海亦琰信息科技有限公司、太原市高远时代科技有限公司亮相本届工博会工业互联网展区,联合展示了多个边缘计算在工业领域的创新解决方案。边缘计算的创新理念、架构及其所展现出的产业价值吸引了参观者的广泛关注。



2018年,边缘计算产业联盟(ECC)积极推动TSN技术在智能制造领域的测试和应用。2018汉诺威工业博览会上,边缘计算产业联盟(ECC)、工业互联网产业联盟(AII)、Avnu联盟、Fraunhofer FOKUS、华为等超过20家国际组织和业界知名厂商,联合发布包含六大工业互联场景的TSN+OPC UA智能制造测试床。此次展会上,ECC展示了由沈自所和华为共同打造的 基于TSN网络的自动化装配应用方案 ,两个机器手臂装配产线,根据视觉系统与两个机器手高速协同,装配充电宝产品。利用两个工业机器人、机器视觉、电动转台、传感器和控制系统,实现两个机器人为完成一个订单不同工序的协同作业,根据电动转台位置和机器视觉检测的工作台实时反馈的信息,分配两个机器人工作任务,保证整个装配过程快速响应处理。该方案在标准以太网基础上,为了保证状态信息的实时反馈和控制信号的及时下达,采用TSN技术,实现通信网络的高效、快速、准确响应,为泛柔性制造的规模拓展,提供了技术方案。



此外,ECC成员单位的多款边缘计算创新解决方案亮相工博会:


Tridium——Niagara工业物联网应用使能开放平台


Niagara平台是融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,满足工业企业数字化转型在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全和隐私等方面的关键技术环节需求。基于Niagara软硬件站点的分布式部署,平台化的应用集成管理,快速形成企业一体化信息融合架构与方案,帮助工厂信息轻松跨域区域分散、设施设备数据异构、运营流程及管理平台不统一的限制,从而助力企业实现与远程设备和系统进行互联互通互操作,真正实现从边缘到平台甚至云端的 “全互联与全融合”,优化并创造价值。



NI——基于NI高性能边缘节点的机器学习及预测性维护应用


该展示方案模拟了通过机器学习算法对旋转设备进行预测性维护的应用场景。系统基于NI提供的机器学习工具包对传感器数据进行特征提取及模型训练,并将训练好的健康模型部署到边缘节点中。当设备有脱离正常运行状态的倾向时,系统就会及时发出预警,通知监测人员并告知故障定位,从而实现设备的预测性维护。在该方案中,数据采集、设备控制、机器学习及智能故障预警均在边缘侧进行,满足了工业设备预测性维护场景需要高实时性的需求。



观为监测——工业设备健康监控系统


在线状态监测系统可以对运行中的设备提供7x24小时不间断的监测和诊断分析服务。通过随时监测和评估设备运行状态,可以提早发现设备早期故障隐患,及时发出建立在标准化基础上的分级预警和报警信息,为进一步的故障分析、设备性能评估提供信息和数据。此次展示的第二代系统M9000/E300系统具有精准、可靠、智能的特点。



九州云——基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台


该解决方案基于OpenStack技术,以CNC机加工设备的物联为基础,对主轴负载数据进行采集与分析,实现边缘侧刀具在加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理以及数据信息可视化。边缘数据能够统一在核心云平台进行管理,集成了市场上约85%的不同品牌类型的CNC系统,可实现车间看板、PC端、移动端的同时在线监控和索引。



亚控科技——KingIOBox工业物联网平台


该方案以Linux网关+KingIOBox软件的方式,采集制造、环控、能源等数据,为客户提供更全面、准确、高效的数据采集服务,以及稳定、易用的产品和解决方案。改方案解决了边缘计算、工业远程监控的三个困难:数据接入问题——COM、TCP、蓝牙等多种链路、协议;软/硬件的适配问题——跟据链路、采集频率、性能要求等灵活选择硬件平台;数据共享问题——多种对外接口,JAVA API、MQTT等标准协议转发。



拓维——敏捷工业物联网联合解决方案


该方案集成工厂的多个上下游设备和工序,将上层管理信息系统的生产计划落地执行,提升现场管理执行能力,把企业资源计划与车间现场工业控制有效链接起来,实现集成化的车间生产管理,提升制造业生产效率。打造一个生产车间智能化管理、监控平台,在实现生产车间综合管理功能的同时,还将作为各职能管理部门自由获取生产车间数据的资源池,同时与工厂其他信息化系统交互的车间级信息交换中心。通过系统实施可实现有效降低运营成本、降低设备故障停机时间、高效生产现场调度、提升产品优良品率、积累数据资产及不断优化生产管理模式。



三菱电机自动化——充分运用边缘计算AI、云端AI、AR的预防维护解决方案


该解决方案通过边缘计算产品捕捉机器人发生异常的预兆,并及时通知云端,云端AI与维护保养人员进行对话,继而提出最合适的保养维护方案,通过基于HoloLens的AR对维护保养人员进行支援。



高远时代——新一代户外电子设备智能运维解决方案


该解决方案运用物联网、边缘计算技术理念,通过在前端安装边缘智能运维网关,内置故障诊断算法及故障修复引擎算法,自动对前端设备故障的智能化巡检,实现对故障精准定位,同时对70%以上故障实现自动修复。运维网关兼备数据采集和控制功能,在边缘侧即可独立工作,仅将故障报警代码和修复记录传至运维云平台。



亦琰信息——基于物联网的农村污水智能管控平台


该平台是上海亦琰公司结合目前中国广大农村地区特定研发的智能管控平台,平台通过运用传感器技术、物联网技术、大数据技术,布置现场数据采集传输设备及基础设施、建设监控中心平台以及移动APP应用,实现对农村生活污水的有效管理。将区域内所有居民污水处理系统及设备互联,实现设备实时监控、统计分析、告警提示等,实现运维管理的数字化、智能化网络化和便捷化。通过远程实时监控与移动应用相结合,实现项目运维的自动化管理,将大大降低实际运维成本,节省人力资源,提高了工作效率,从而达到了全方位的农村污水治理管控。



本届工博会以“创新、智能、绿色”为主题,展示面积28万平,超过2600家展商参展,预计吸引逾17万中外专业观众。历经19年发展创新,工博会已发展成为中国装备制造业最具影响力的国际工业品牌展,并通过国际展览联盟UFI认证,是我国工业领域面向世界的一个重要窗口和经贸交流合作平台。随着制造业变革和数字经济浪潮融合,云计算、边缘计算、工业物联网、工业大数据及系统解决方案等信息技术与制造技术的集成创新,全球工业互联网产业界正积极开展应用实践和探索,本届工博会特别设立工业互联网专题展区。作为边缘计算领域最具影响力的产业组织,ECC正在通过测试床、创新解决方案等方式进行产业示范和推广。未来,ECC将与业界更多的组织和厂商深入合作,共建工业互联网生态,推进边缘计算技术及参考架构的不断完善,从而更有力地推动制造行业数字化转型。





基于Niagara软件框架搭建厂务设施能耗管控示范平台

实验平台名称

基于Niagara软件框架搭建厂务设施能耗管控示范平台


发起单位

北京拓普趋联科技有限公司(Tridium,霍尼韦尔旗下全资子公司)


01

实验平台目标和概述

工厂能耗管控是对工厂重点用能单位及能源供应源头实施全面数据采集,实时监控管理,加强仪表计量,全面分析数据并制定有效的优化调整策略。将工厂厂务设施及生产相关的能源消耗纳入能源管控中心系统和集成管理平台。


近年来工厂企业响应国家号召,在节能减排和可持续发展方面,不断加大资金投入和技术研发革新力度,充分认识到节能工作的重要性和紧迫性,不少企业建立能耗管控中心系统(Energy Management System,EMS),努力实现经济效益突出、资源利用合理、环境清洁优美、环境与经济协调发展的目标,把智能工厂建设成为一个资源节约型工厂。


而Tridium的Niagara Framework® 是物联网开放式软件框架平台,提供了一个完整的设备到企业级应用的统一开放平台,用于集成、连接和管理任何协议、任何网络、以及分散在不同区域的智能设备和子系统。基于平台化的集成管理和应用开发,有效实现企业与远程智能设备和系统进行互联互通互操作,从而帮助企业打造全透明的智慧工厂设备设施集成管理系统,为企业带来各种增值服务。


本测试床涉及的厂务设施能耗管控平台的打造是Tridium践行和助力企业实现工厂智能化技术路径的两条主线之一。



02

应用场景介绍

EMS是现代信息技术在企业能源管理中的综合应用,是工业化和信息化相互融合实现节能增效降耗的重要手段,通过采用自动化、信息化技术和集约化管理模式,对企业能源的生产、输送、分配和使用环节实施集中监控,优化能源配置,提高能源管理水平。


基于Niagara软件框架实现的厂务设施能耗管控平台旨在利用Niagara Framework®的软硬件分布式部署架构,对企业电、水、气以及可再生能源等主要能源输配和消耗环节实施动态监控和数字化管理,改进和优化能源平衡,真正实现从边缘到平台甚至云端的“全互联与全融合”、优化并创造价值。


2.1    预期成果


- 基于Niagara软件框架技术,对企业分布全球的工厂设施进行统一的监控和管理;

- 为企业进一步的统一报表、中央数据分析和系统整合提供了条件;

- 高度标准化的设备模型和培训体系,保证全球不同地区按照统一标准进行建设和联网;

- 利用Niagara系统的开放性,兼容不同系统和设备,满足不同地区工厂对于能源系统不同要求;

- 符合IT系统对于数据管理、网络安全的要求,100%兼容企业现有IT基础架构


2.2    技术的示范效应


通过开放架构,将离散的智能设备和子系统有机连接, 实现工厂透明化; 通过分布式实时数据库平台,将设备海量实时数据准确完整记录下来;通过可视化大数据分析工具,为企业决策提供实时可靠的数据决策支撑。


基于Niagara Framework® 的嵌入式网络控制器JACE®,轻松将不同工业总线,不同协议的离散智能设备无缝整合到一个统一的实时数据库平台上来,同时利用基于Niagara Framework® 的大数据可视化分析框架Niagara Analytics Framework,为企业提供全面、及时、有效的大数据分析运算,为企业的生产过程的持续优化提供有力的数据决策支撑。



2.3    商业价值


基于Niagara Framework®作为EMS系统的基础架构企业可以实现在全球工厂进行安装和部署,在本地工厂中对能源相关的水、电、气等不同设备和系统进行集成和整合,并且基于企业统一标准的设备模型对数据进行标准化,利用Niagara特有的模块化技术和完善的认证培训体系,全球不同应用能力系统集成商的生态体系,可以根据本地工厂的要求进行项目实施,同时保证了全球数据的统一性,IT部门可以精确的构建这个巨大的数据仓库和系统。这个测试床平台项目的建设有以下几点优势:


·       支持国家能源消减目标,支持政府能源改造项目和系统调试的评测

·       提供了统一、灵活、开放的系统集成平台,方便集成老设备和新建设施,改进设备设施使用寿命

·       提高运行效率,对成本、能源开销、人工都做出了优化

·       为数据提供可视化工具,统一数据结构和信息标准,持续改进企业管理水平

·       为企业决策运维提供有效数据支持


2.4    社会价值


国务院《关于加强节能工作的决定》明确了“十二五”期间我国节能减排的目标任务和总体要求,国家发改委会同有关部门制定了《节能减排综合性工作方案》,对工业企业的节能减排做出了明确规定;2015年工信部制定了《企业能管中心建设验收标准》,对各企业的节能减排和能源管理提出了更高的要求。


而基于Niagara软件框架构建的厂务设施能耗管控平台实现了系统性节能降耗,打造了集生产装备自动化、生产过程管控、能源高效管理与调度为一体的工厂级管控体系,彰显了企业维护绿色环境和坚持可持续性发展的社会责任和使命


03

实验平台技术可行性


该智能厂务设施能耗管控平台,利用Niagara软件框架的软硬件产品,采用分布式网络灵活部署,快速形成一体化信息融合架构与方案,从而帮助集团型企业信息轻松跨域工厂地域分散、设施设备类型异构、运营流程及管理平台标准不统一的限制,实现分布架构之弹性部署、通讯集成之互联互通、融合运算之优化重组、数据分析之智能应用。


3.1    物理平台


涉及厂务设施比如暖通空调、照明、压缩空气与真空、热泵、纯水、自来水、洁净室等设施联网监控,工厂外围设备比如安防、消防、周界、电梯等监视,以及生产车间环境参数比如温湿度、PM2.5等监测,这些物理设备通过PLC/DDC控制器或者智能感知传感器的本地就近安装,由装有Niagara操作系统的嵌入式硬件JACE完成网络部署,实现边缘侧的计算存储以及区域自治,同时分布式架构实现端到中心管理平台(或者云平台)的互联互通。



上图是当前架构,初步实现互联工厂的目标。基于Niagara强大的连接功能以及Honeywell/Tridium生态能力,未来会结合更多的数据分析和人工智能等技术,帮助企业完成数字化转型,全面实现工厂智能化。


3.2    软件平台


Niagara软件框架是基于“面向组件开发”(Component Oriented Development)的。组件即为一个可以“自描述”的软件,可以用来“组装”成一个新的应用程序。以组件为中心的软件框架可以:


-  数据标准化:组件提供了一个模型,可以将遵循不同集成协议、采用不同通信网络的集成设备的数据和特征,进行标准化,使得他们可以被无缝连接。

-  开发图形化:组件的组装工作可以使用Workbench中的图形化工具, 这就使得我们不需要Java开发人员就可以轻松搭建一个应用。

-  应用可视化:组件为应用提供了卓越的可视化能力。因为组件是“自描述”的,所以通过工具很容易看到应用程序是如何组装的、配置的,也能及时获取点的当前状况。这对调试和维护应用程序带来极大价值。

-  软件重用化:组件可以使软件重用。Niagara支持自定义开发和对框架的扩展。开发者可以在同一的开发环境下,在无需考虑具体数据格式和协议的情况下,扩展Niagara的组件。


Niagara软件框架包括如下图的三个层次,五个组件库,分别是Baja基础组件,平台服务组件,驱动组件、企业组件、用户界面组件。


3.3    数据通讯接口


Niagara中间件技术南向设备侧支持多种物理接口,包括以太网、RS232、RS485、LON、CAN等;多种现场通讯协议支持,包括BACnet、MBus、LonWorks、ZWave、Profinet、Ethernet/IP等;北向通讯全部使用SSL加密通讯,包括MQTT、OPC UA 、HTTPS、RESTFUL等相关的管理协议。


Niagara对下连接的都是工业系统、设备,绝大部分都是非安全协议,JACE做了一个很重要的工作是隔离非安全协议,JACE在数据上行的时候可以使用标准的SSL通讯。

3.4    安全措施


Niagara物联网中间件技术符合Cyber Security网络安全标准,软件内核基于Internet设计, 所以系统安全是高度重视的, 包括:1, 严格的授权体系; 2, 防暴力攻击, 3, 代码签名, 4, 启动安全, 5, 数据传输加密-SSL 最高支持4096位加密证书等。


Niagara提供证书管理、加密传输、安全邮件、用户认证、授权管理五个管理套件,从通信、认证、访问三个维度来保证站点安全性。


Ø  安全通信:

·       提供服务器识别验证功能,在证书管理器中建立有效的数字证书用以验证服务器身份,这可以有效的防止“中间人攻击”和“欺骗攻击”。

·       对platform通信、fox通信、http通信均提供数据加密功能,可以在数据传输时有效防止窃听,用户还可自定义密钥的长度。

·       提供对Email通信的安全加密,用户可以在Email Service中进行配置。


Ø  用户认证:

用户认证系统只允许合法的用户或者其他站点通过网关配置开发API工具及Web浏览器访问本站点,从而防止恶意攻击。用户可以使用Authentication Service创建不同的认证策略,并在User Service中赋予不同的用户不同的方案和密码。


Ø  授权管理:

授权管理可以定义各个用户对组件、文件和历史各种资源的访问、修改权限。网关提供了基于角色的访问控制功能,用户可以通过Category Service设置各种资源的分组,通过Role Service来定义权限,通过User Service来修改用户的角色。


Niagara采用了一系列安全防护措施,已可靠的保证了信息安全,但这些安全防护措施还仅限于被动方式,而且安全防护从来不是单个产品的事情,安全的提高必然带来性能的降低,对于安全要求高的应用场景,应当安装专业防火墙和网络防护设备来进行主动监测和威胁情报的安全防护措施。


04

和ECC技术及测试台的关系


4.1    ECC总体架构


Niagara是融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全和隐私保护等方面的关键技术环节需求。

Niagara的云/边缘计算架构,实现近场装置、设备及系统的智能控制,解决了因为网络延时而带来的不确定性问题,在减轻云端负担的同时也兼顾云计算和终端的协调。

Niagara的分布式架构,既方便了单一厂务能耗管控平台的搭建,也促进企业厂务设施与生产制造执行系统、企业资源计划等多个生产管理运维系统对接,真正实现企业全厂信息融合。



4.2    ECC实验平台



05

交付件


交付基于Niagara软件框架搭建的智能厂务设施能耗管控示范平台(厂务设施场景选定、JACE网络信息控制器、Niagara Supervisor服务器部署、平台应用软件功能开发)


06

实验平台使用者


相关企业或工厂可利用实验平台搭建厂务设施能源管理或能耗管控平台,通过相关子系统接口开发,完成实验平台综合集成。


07

知识产权说明

实验平台的知识产权由平台的参与方所有


08

部署,操作和访问使用



可部署在互联网,根据申请或相关用户管理权限设置明确Web访问权限。





智慧工厂测试床

实验平台名称

智慧工厂测试床


发起单位

安徽省安泰科技股份有限公司


合作公司

北京和欣公司


01

实验平台目标和概述


长久以来,在生产型企业各部门之间分离的IT系统和现场控制系统已经形成了许多大大小小的“信息岛”,尽管部门级的系统各自(ERP、DCS等)运行良好,但企业并不能通过这些零散系统的数据和功能的建立起企业的全貌,从而造成了大量的信息资产的闲置和浪费。没有最大化地运用企业的信息化所产生的价值。通过长期的实践,今天的管理者希望企业内不同的信息化和自动化系统实现集成,融为一体。希望系统能够提供贯穿整个企业关键信息的访问,甚至可以把这种访问延伸到政府、客户和供应商那里,以大大提高工作效率。同时还希望充分利用现有系统的投资,以降低信息化成本,并快速响应业务需求变化以提高竞争力,尽快实现企业的远景规划。因此,许多企业将信息融合和应用集成作为数字化企业建设的首要目标。


仅就流程性行业的信息化应用而言:

(1)几乎所有的企业均不同程度地实施了面向管理和生产调度的MIS,ERP或者EAM系统,有的企业甚至完成了2个以上的版本。

(2)几乎所有的现场控制系统均实现了自动化控制。通过DCS、电力综合自动化等系统,可以提供完备的现场实时数据。

(3)办公自动化系统基本得到了应用,OA使用最广泛。

(4)各类生产和维护管理系统(设备管理、工作票、检修管理…)从纵向来说可用。但是系统之间横向关联度弱,导致了企业信息的综合利用无法完成。


以上种种原因,导致了客户在每一轮的信息化的过程中,每天在各个应用系统之间疲于奔命,决策者无法掌握全面的企业信息,企业的有效信息无法得到真正的深度挖掘。随着互联网技术的发展以及云计算、大数据应用的不断发展,客户和集成商都不约而同地提出了建立数字企业、实现生产和管理信息融合集成的需求。但是,面临用户的庞大的业务和数据量的信息集成、原有系统和信息资源的保护等问题造成了集成的复杂性和有限资源的不断冲突。在这个冲突中,企业和系统集成商已经意识到原有的解决方案无法实现真正的集成。这些方案仅仅只是不同技术不断地拼凑,而这些“技术组合”又过于复杂和冗余,导致整合项目需巨额费用支持,许多项目因此胎死腹中。


鉴于以上存在的种种问题安徽省安泰科技股份有限公司基于边缘计算构建智慧工厂解决方案,通过能耗数据采集终端和集成原有各个子系统数据,对工厂内生产、排放、高压配电、车间能耗数据实时全面采集并运用云+大数据,实现工业“智能制造”的“四化”,基于工业大数据精确、真实和及时的运用,提升制造资源的使用效率和制造质量,降低个性化和试错的成本,带来产品制造的持续创新。在传统能耗监管模式的基础上整合企业的生产工艺、运行管理、环境保护、产品质量等全方位数据,覆盖企业从产品原料进厂到最终成品销售中的各个环节,为企业打造模拟实际生产工况的数字工厂,通过智能调度、大数据分析等一系列手段,帮助企业实现降低生产运行成本、提升能源利用效率的目标。


02

应用场景介绍


智慧工厂能效管理平台基于边缘计算的本地快速响应优势主要体现在如下几方面:


(1)         将厂区内电力、煤、蒸汽、水、压缩空气、天然气、等能流通道和主工艺生产过程的集中监控管理,生产调度中心通过生产工艺指标和能源数据以及主要耗能设备状态参数的集中化、可视化、模型化、标准化,实时掌握装置设备能耗、运行效率、经济运行、产量、能源消耗、能源综合利用等情况的集中监控管理和分析预测,及时采取有效措施,确保装置设备的开车率、负荷率、效率、成本始终运行在最佳状态,从而降低能源损耗、原材料消耗,达到低投入高产出的目标,提高市场竞争力。

(2)        将厂内排放的环保数据每个测点设定正常范围值,前端采集设备通过边缘计算进行比对,一旦出现异常实时报警,并自动通知后台监控中心并进行一系列的设备联动。

(3)        实时采集高压配电的发电量和厂区的供电量,通过前端设备边缘计算可快速决定发电机组的启泵和停泵,将资源利用率最大化。

(4)         视频触发,安全管理。可通过自定义设置,一旦生产过程数据不在正常的范围内,智能物联网终端实时触发连接的摄像头进行抓拍、录像进行本地存储(在网络许可情况上传至后台监控中心),还原事件前后几分钟的视频,用以事故分析、教育、事故证明等,提升生产的安全性。

(5)         对重要装置、设备、采集、网络、通讯的故障信号、能源系统报警参数超限进行报警提供人工确认与复归功能。对于以上报警与复归,均提供终端信息显示。

2.1 预期成果


实验平台通过对生产数据的采集及分析,系统实现最终状态感知,实时分析,辅助决策,精准定位,学习提升。共有以下效果:


1. 解决厂区所有数据实时采集问题: 克服企业数据接口复杂,打破所有子系统信息孤岛问题将所有的数据统一进行采集。将各个子系统数据进行集成。利于后期的数据综合分析。提高用能效率,从而提高厂区生产效益。


2. 解决生产过程中实时响应问题: 依赖于前端智能设备边缘计算,实时运算实时联动响应,响应后只需将处理结果上报平台记录。


3. 解决数据传达问题: 快速将存在于生产、运输及存储当中的各类危险源、安全隐患、污水排放等信息从企业或相关委办传送到安全生产监督管理部门,可以针对文字、音频、视频、图片等各类数据进行高效的融合,形成有效的综合信息,进行本地存储,并综合上报云端。


4. 解决信息获取后的有效利用问题: 可以有针对性的对于前端各类重要的生产机器进行数据异常预警、预报及事故经过智能分析后能给出初步的应对策略或方案,通过前端数据分析及云端安全生产大数据分析,前端为客户提供安全生产综合数据服务。


5. 解决安全生产信息前端统一监管问题: 通过在监管部门部署,安全生产主站一体机,将监管业务及数据处理统一前移,融合网络、计算、存储、应用核心能力,提供前端监管服务。

2.2 商业价值


智慧工厂技术的应用,既能实现成本降低,生产管理水平提升,生产能率提高,还使其生产制造资源更加合理化、精细化、有序化使用与管理,实现企业信息化、数字化、现代化建设,构建了一个信息无所不在、无所不通的全数字化、信息化的智能工厂典范,形成一套可复制、可推广的智慧工厂全息车间技术方案,每年预计可形成5家智慧工厂全息车间,约累计上千万元的产值,在此期间通过产业化复制模式,全国约累计超过20家,并可产生新的经济增长点。


2.3 社会价值


智慧工厂,具有相当广泛的应用前景,经济效益和社会效益明显, “智慧工厂”将成为物联网应用最大的市场,将助推传统工业企业向是现代制造业升级转型,大大提高核心竞争能力。通过此平台可以通过提高用能效益从而达到节能的目的,达到能源的可持续利用。通过全程跟踪和监控,智慧工厂在制造过程中,对于水、油、气的运输及设备远程控制的需求更加合理,排放更符合环保要求。这项目在整个制造行业的推广应用都具有极其强大的典型示范作用,并可以产生巨大的行业影响和价值,帮助政府打造先进的符合中国国情的智能制造信息化产业,提升中国制造业在全球的市场竞争力。


03

实验平台技术可行性


平台采用云计算加边缘计算,设备和云结合,需要测试如下技术:


边缘设备物理链路数据采集的正确性;

边缘设备无线传输(GPRS、NB-IoT,LORA)模块稳定性测试;

边缘设备对下各种解析驱动的正确性测试;

边缘设备设备间互联互通MQTT协议消息发布与推送正确性测试;

边缘设备计算测试从平台下发和执行正确性测试;


3.1 物理平台


边缘计算采用安泰自主研发的ADS-6数据网关系列,集数据采集与计算与一体嵌入式设备,是智能设备,其次是测试所用的MODBUS、dlt645协议的多功能电表、传感器和一些PLC设备,这些不是智能设备。



3.2    软件平台


边缘计算软件平台处理器 TI  AM335X, 800MHz,Linux操作系统。

边缘计算网关软件架构图如下:


其中:

1.      硬件互联层:可以通过独立设计的通用接口xType接口进行现场设备的IO交互,考虑到现场大量的第三方设备和通用的传感器,同时提供第三方的硬件互联。

2.      数据解析层:通过预制的、可拆卸的现场通讯数据解析的驱动程序,将所有的现场数据归一化处理,成为统一格式的数据源。对于控制和调节输出的数据,将按照协议进行逆向处置。

3.      数据和计算层:通过实施数据引擎,历史数据引擎和计算逻辑引擎实现现场数据的采集、存贮、计算和传输的过程。尤其是计算引擎,可以实现所有的控制、调节、判优等模块功能。

网络通讯层:通过通讯数据处理实现算法的下发、数据的上传和回招等操作,实现单元和主站、单元之间的通讯。


3.3    配置和控制接口


平台通过MQTT物联网发布和订阅消息的方式进行边缘设备的分布式配置和控制


3.4       数据通讯接口


边缘边缘设备一般具有4-8个RS485口在总线上通过MODBUS、DLT645、CJ/T-188,除此以外在针对工厂DCS 设备时可以通过OPC协议。


3.5       安全措施



3.6       软件开发和模拟环境


边缘计算软件开发平台是CentoS6.4 + arm-linux-gcc 交叉编译器。开发语言是C、C++、python 相结合的方式。


04

和ECC技术及测试台的关系


4.1    ECC总体架构


安泰工业云是融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全和隐私保护等方面的关键技术环节需求。


提供了一个完整的设备到企业级应用的统一开放平台,用于集成、连接和管理任何协议、任何网络、以及分散在不同区域的智能设备和子系统。基于平台化的集成管理和应用开发,有效实现企业与远程智能设备和系统进行互联互通互操作,从而帮助企业打造全透明的智慧工厂设备设施集成管理系统,为企业带来各种增值服务

实验平台架构与ECC总体架构相吻合,实验平台将通过

申请边缘网关(公司有);

申请底层测试设备(公司有);

搭建开发环境(Centos+交叉编译开发环境)

组建网络局域网

组织相关人员等一步步进行建立。

实验平台架构如下:



05

交付件


1、实验室边缘云平台搭建,包括基础设施、虚拟化部署、平台能力和APP部署

2、实验室边缘云性能及方案测试报告,包括整体业务流程和需求解决方案

3、交付基于A4云平台的智慧工厂能效云平台

4、边缘网关软硬件测试报告


06

实验平台使用者


各类工厂


07

知识产权说明

知识产权归属安徽省安泰科技股份有限公司


08

部署,操作和访问使用



本地端部署在厂区机房,本地局域网访问智慧工厂能效平台;


云端部署在安泰公司,可以通过互联网进行访问能效平台;

平台有统一权限管理功能,根据级别限制访问权限。





KingIOBox工业物联网平台


实验平台名称

KingIOBox工业物联网平台


发起单位

北京亚控科技发展有限公司


合作公司

华为技术有限公司


01

实验平台目标和概述


在工业4.0、互联网经济的大背景下,信息技术融入工业,极大提升了实体经济的创新力和生产力;工业生产的信息化,也为互联网概念的落地提供了数据支撑。工业物联网正在加快驱动产业转型升级、资源配置、生产管理模式的革新,切实的落地方案是近期业内一大需求,集中体现在三个方面:


①数据接入问题——KingIOBox具备多种链路、协议

②软硬件的适配问题——KingIOBox广泛兼容硬件平台,极大降低了选型、组网难度

③数据共享问题——KingIOBox支持多种对外接口,JAVA API、MQTT、Modbus标准协议转发

KingIOBox平台聚焦更全面、准确、高效的数据采集需求,致力于提供分散式、轻量化、低成本的数据采集产品&解决方案。


02

应用场景介绍


①  数据源空间分步广泛,如城市供水、供热,河流、电站监控等。

②不便于布线、配置工控机的工业生产现场,如离散、连续生产的生产线现场控制、远程运维。

③设备种类、接口、协议繁多,难以统一的数据采集需求,如不同品牌机床、PLC、仪表的数据采集。



2.1    预期成果


连接工业设备与云端,实时准确地将生产、环境数据发送到云端;

减轻云平台计算压力,提前将海量数据进行解析、逻辑判断、筛选,实现边缘计算。


2.2    技术的示范效应


KingIOBox是网关数据采集领域的一次跨越性尝试,为网关的功能设定、软硬件配合方式勾画了更为广阔的技术前景,一方面极大丰富了工业网关的协议支持种类,另一方面树立了一个软件与多种不同边缘硬件适配的典范,为边缘计算在软、硬件选择的灵活性方面做出了积极的技术探索。



2.3    商业价值


为云平台、大数据、人工智能厂家提供所需的运算、训练资源,通过数据接入的便利化,带动IT技术与OT的融合,形成更加轻量化、高效的工厂数字化、工业物联网落地方案,加速工业物联网与生产实际的对接,为新商业模式的诞生创造可能。


2.4   社会价值


KingIOBox平台的成熟和推广,必然极大降低工业数据采集的技术难度、实施成本,将为工厂、农业、生活构建一个便捷高效的与云端交互的边缘节点,促进生产运维、行业监管、城市服务等多方面的转型,使得现实世界、边缘节点、云端的连接更加紧密,提升行业生产力、管理效率、生活品质。


03

实验平台技术可行性


数据解析/加密技术、数据转发、数据存储、API接口、Linux系统兼容技术等。


3.1 物理平台


智能工业网关



3.2    软件平台


操作系统:Linux系统

中间件:

libevent-2.0.22-stable

sqlite-snapshot-201803072139

c-ares-1.13.0

openssl-1.1.2n

mosquitto-1.4.14

开发软件:QT,VS Code。


3.3    配置和控制接口


网关内存大于256M,具备串口、网口、USB、蓝牙、CAN中的一种或多种接口。



3.4       数据通讯接口


设备以多种协议、多种形式接入KingIOBox平台,再通过MQTT方式转发至第三方软件。



产品功能:


Ÿ   用户管理功能:实现管理中心、数据终端和维护中心的用户管理功能。


Ÿ   授权管理功能:KingIOBox产品采用中心授权方式,对数据终端的采集实例数进行限制。

Ÿ   数据终端管理功能:实现对数据终端的ID分配、ID绑定解除功能,同时完成增加、删除数据终端的功能。


Ÿ   工程管理功能:实现对管理中心中工程的新建、删除、修改、导入、导出、克隆和保存的功能。


Ÿ   工程配置功能:实现对工程中的设备和变量增加、删除、查看和修改的功能。


Ÿ   部署功能:实现向盒子部署程序和工程的功能。


Ÿ   采集功能:实现对主流的、通用协议的设备和系统进行采集和读写的功能。


Ÿ   监控功能:实现对采集过程中数据终端采集实例的控制和监视功能,同时实现重置采集终端的功能。


Ÿ   转发功能:实现向第三方客户端发布数据(实时数据),本版本支持MQTT转发。


Ÿ   故障诊断功能:实现诊断数据终端采集故障的功能,包括管理中心中的初步故障诊断功能和维护中心的故障诊断功能两部分。


Ÿ   看门狗功能:实现在数据终端采集实例卡死或异常停止运行时自动重启的功能。



采集功能


采集功能由数据终端中的KingIOBox采集进程完成,能采集多种工作模式协议设备的数据(问答、主动上发、问答和主动上发混合),工程中每个设备启动一个KingIOBox采集进程进行数据采集,能够对相应设备进行读写。


支持的具体设备/协议如下



支持的采集数据类型:

BIT、BYTE、SHORT、USHORT、LONG、FLOAT、STRING、DOUBLE、INT64


监控功能


监控功能包括监视和控制两方面的内容,由管理中心和数据终端共同完成。管理中心能够同时监视多个数据终端的连接状态和采集状态,能够通过名字快速找到需要的数据终端,能够控制单个和多个数据终端的启停,并能够重置数据终端。数据终端能够查看设备的采集状态(正常或异常),变量的值、时间戳、质量戳,并能对变量进行读写。同时数据终端中采集初始化信息和读写成功失败信息需要保存。


管理中心监控功能


管理中心显示所有数据终端ID绑定的数据终端。数据终端信息包括是否在线和是否采集。数据终端列表的操作包括启动采集、批量启动采集、停止采集、批量停止采集和重置操作。建议数据终端列表图



1.离线时是显示采集状态为停止。

2.离线和停止状态需要和正常的状态做区别,需要显眼。

3.点击重置数据终端按钮,数据终端中的数据终端ID清除,并同时删除数据终端中的工程。


数据终端监控功能


数据终端端能够对数据终端中设备的设备地址、链路信息、设备厂家和设备连接信息进行显示



链路信息:①以太网:显示以太网;

②串口:显示端口号,波特率,校验位,数据位和停止位,以分号隔开。

数据终端端能够对数据终端中的关联设备、数据类型、寄存器地址、读写类型、变量的值、时间戳和描述实时显示。并能对变量进行读写,读写完成后能将读写成功或失败信息保存。示意图如下:



此外,KingIOBox可将解析、运算过的数据存入MySQL等数据库,或通过JAVA API将数据共享给其它边缘计算节点或云平台。


3.5       安全措施


Øssl加密算法 、数字证书


Ø终端设备唯一ID标识,以及配套的授权功能。


Ø数据交互


KingIOBox通过【管理中心】将【数据中心】的公网IP地址及端口号写入网关,启动采集后,网关会主动连接【数据中心】,按照亚控KingIOBox内部的密文格式进行数据传输。KingIOBox实验平台与云端数据、管理、维护中心的数据交互均采用亚控内部制定的数据格式,没有协议说明即使截获数据帧也无法获知通讯内容。

网关只与【数据中心】进行单向连接(即只有网关连接数据中心)的数据交互,其它IP地址的指令会被过滤;


Ø权限管理


【管理中心】、【数据中心】都具备独立的用户账户、密码管理系统。所有配置文档进行加密保存。


Ø日志&诊断系统


KingIOBox具备详尽的系统日志及故障诊断功能,对关键线程持续监控,每一次告警及未识别的信息都会被完整记录,并可以按等级筛选、导出。


Ø代码安全审计(完善中)


通过自动化的测试工具,对KingIOBox每个关键组件进行单独审核,旨在发现程序错误,安全漏洞和违反程序规范


3.6       软件开发和模拟环境


Linux Ubuntu


04

和ECC技术及测试台的关系


4.1    ECC总体架构


KingIOBox平台属于ECC总体架构中的基础部分,为上层的算法和应用提供数据支撑。


4.2    ECC实验平台


KingIOBox平台与已审批的ECC实验平台侧重点不同,存在互补性与较大合作空间,KingIOBox更专注于异构数据的解析,且能够适配不同硬件平台,可以为其它ECC实验平台提供丰富、准确的底层数据,并预留了读、写操作的接口。


05

交付件


KingIOBox数据、管理、维护中心软件

工业设备通讯驱动文件


06

实验平台使用者



工业自动化、信息化厂家可在生产线或环境监测项目中借助KingIOBox实验平台,实现工业数据的边缘计算(采集、运算、转发)。


07

知识产权说明

知识产权归北京亚控科技发展有限公司所有。


08

部署,操作和访问使用



在现场与设备相连,通过4G、wifi或有线网络连接至因特网。

在云端安装管理中心软件,实现与边缘网关的数据交互,可以对生产设备进行远程监视、控制。




基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台

实验平台名称

基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台


发起单位

九州云信息科技有限公司


合作公司

江苏西格数据科技有限公司


01

实验平台目标和概述


市场上目前有刀具加工计数预测法、加装传感器物理监测法等刀具监测解决方案,均存在成本高、部署慢、准确率低等弊端。边缘侧环境部署复杂、灵活性低,不利于大规模统一管理,整体维护、监控和升级成本高。传统刀具粗放式管理的痛点如下:


(1)无法精确追溯刀具流转,刀具寿命统计人工手动统计,费时费力;

(2)30%以上的刀具寿命都被设置为冗余而浪费;

(3)刀具磨损、崩刀等过程无监控,质量风险大;

(4)边缘侧环境部署效率低下,大规模部署和管理难度高;

(5)机加工设备多,缺乏统一的监控,随机性大;

(6)刀具异常管为事后管理,无预测性监控管理;


基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台基于OpenStack技术,以CNC机加工设备的物联为基础,对主轴负载数据进行采集与分析,实现边缘侧刀具在加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理以及数据信息可视化。边缘数据能够统一在核心云平台进行管理,集成了市场上约85%的不同品牌类型的CNC系统,可实现车间看板、PC端、移动端的同时在线监控和索引。


02

应用场景介绍







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