2022流程控制行业边缘计算解决方案

流程控制行业边缘计算解决方案2022流程控制行业边缘计算解决方案（2022流程控制行业边缘计算解决方案（2022）目录一边缘算在程行的应价值 1（）1流行业字化型面的挑战 12（）边计算流程业的用现状 4边计算电力业的用现状 4边计算石化业的用现状 5边计算钢铁业的用现状 7边计算水泥业的用现状 8边计算有色属行的应现状 9二流程业边计算系功架构 10(一)功架构 10(二)部架构 131．5GMEC边计算署模式 14现级边计算署模式 17云生边计算署模式 19三流程业边计算用典案例 21（）电（火）行边缘算应典型例 21应场景 21技方案 21实效果 23（）电（风）行边缘算应典型例 23应场景 23技方案 24实效果 25（）石行业缘计应用型案例 26应场景 26技方案 26实效果 30（）钢行业缘计应用型案例 31应场景 31技方案 32实效果 35（）水行业缘计应用型案例 35应场景 35技方案 35实效果 37（）有金属业边计算用典案例 38应场景 38技方案 39实效果 41四、流行业缘计发展势及议 41(一)强政策度保障 41(二)加关键术攻关 41(三)完标准系建设 42(四)推规模用部署 42流程控制行业边缘计算解决方案（2022流程控制行业边缘计算解决方案（2022）PAGEPAGE10一、边缘计算在流程行业的应用价值（一）流程行业高质量发展对边缘计算能力的需求分析流程行业数字化转型面临的挑战know-how数据价值挖掘不深入，存在行业know-how壁垒。传统设备维护耗费大，预测性维护应用不广。智能控制技术应用不足，节能技术改造任重道远。边缘计算为流程行业高质量发展带来的现场价值增强数据处理的实时性，减轻云端计算压力。有效避免了以往将数据长距离传输至中心机房或云端而面临的网络充分发挥数据价值，助力打破行业know-how。解决现有数据模型不能反应真实场景的问题，打破行业know-how结合预测性维护技术，提升设备生产效率。破，在流程行业的应用也会越来越广泛。优化生产工艺，助力节能降碳。流程行业传统的控制方式是系统能够通过降低系统反应时的波动振幅来改造整体工艺的效果和（二）边缘计算在流程行业的应用现状边缘计算在电力行业的应用现状边缘计算在石化行业的应用现状SCADA、DCSOPCUA采集终端PLC边缘计算在钢铁行业的应用现状稳定PLCPidas5GMEC像无延时上传至5G5G边缘计算在水泥行业的应用现状边缘计算在水泥行业的设备故障状态的工况识别和预警等方面的应AR5G5GSA5G现VRAI算能力的AI边缘计算在有色金属行业的应用现状同一链条的上下游企业的信息化建设以及企业内各部门间的信息化ERPIaaS层面的数据的互联互通；江西铜业城门山采矿基地目前部署入驻式MEC5G二、流程行业边缘计算体系功能架构(一)功能架构图1流程行业边缘计算功能架构图1PID5GTSN过边缘端支持的多种总线协议和工业以太网协议（Profinet、Ethernet/IPModbusTCPModbusUAOPCDAProfibus-DP、DeveiceNET、Etherncat）进行大批量数据的实时采集。同时，OPCUAMQTT5GTSNTSN5GAPI(二)部署架构5GMEC、5GMECIT[2]5GMEC边缘计算部署模式流程行业工厂内网络连接的主要方式是采用现场总线和工业以5GMEC5GMCMPM。MEMP5GCMEP5GUPF5GMECUPF+MEPUPFMEP根据用户对于成本、性能、安全要求不同，主要有以下三种模式。图25GMEC建设部署模式（UPFMEP）UPFMECUPFMEPUPFMEP（UPFMEP）20msMEPMEPUPF，MEPMEP（UPFMEP）F网元和MP客户专享UPFMEP整体来讲，5GMEC安全要求，比如边缘UPF和MECMECMECMECDC平台与UPF图35GMEC部署机房位置现场级边缘计算部署模式图4现场级边缘计算部署架构图DCS4（DCS、CALCESRP过互联网推送数据到工业互联网平台。ITOT[3]。云原生边缘计算部署模式云原生边缘计算部署模式是基于容器技术和kubernetes云端的一键部署，便能够下发应用至海量的边缘节点，实现云-边-云原生边缘计算一般有两种部署模式。图5云原生边缘计算部署模式与架构kubernetesIDCkuberneteskubernetes边缘计算领域PaaS三、流程行业边缘计算应用典型案例（一）电力（火电）行业边缘计算应用典型案例应用场景DCS技术方案图6边缘智能DCS方案实施架构本方案实施架构上采用了工业以太网双网冗余的方式组件网络2.0边缘智能DCS边缘应用控制器采用与DCSDCS软件上采用实时操作系统及RTSDCSDCS边缘应用服务器采用小型集群结构，支持双网冗余，保证一旦任Web实施效果（二）电力（风电）行业边缘计算应用典型案例应用场景SDSCADASCADASCADA技术方案图7风电行业边缘计算实施架构APP效解决数据缺失，数据异常等问题，提高数据质量。UA；为海量设备提供毫秒2、PythonScala实施效果（三）石化行业边缘计算应用典型案例应用场景技术方案图8石化行业边缘计算设备功能架构8无线边缘计算设备，通过内部无线网与4G接入设备连接，将数据传输到平台。图9石化行业现场实施的络架构边缘计算设备与安装于设备上的传感器相连,按照一定的采集策略采集传感器的信号,并通过信号调理，AD、慢变量（电压、2016K32K，速度信号采样长度为2560；的预警、故障诊断应用。4G采用交流转直流的方式给边缘计算设备供电。ExdIICT4。防IP65。多台边缘计算设备构成一个分布式设备状态监550mm350mm，其具有以下80实施效果523图10石化行业边缘计算应用实施效果图实施效果如下：（和温包括盘车、升降速、定速和正常运行等状态。（四）钢铁行业边缘计算应用典型案例应用场景（电PLC技术方案PLCWindows10IoTPLCPLC图11基于控制器的边缘AI计算架构这种基于PLCL0-L1基于PLC图12实施架构电流PIDAI“预测生成器”用于提供数据点和边界。然后建模引擎确定基于物理的静态函数或（x）”方程最恰当地代表了评估中的物理应用。f（x）方程可以看作是模型，并自动生成一个用户自定义数据结构UDT导入PLC控制器。UDT创建利用PLC作为高速实时流数据分析功能平台的能力。实施效果通过嵌入式AIAI30%10%。（五）水泥行业边缘计算应用典型案例应用场景技术方案supOS5GMECsupOS云上supOS平台和工业智能APP图135G+工业互联网平台网络拓扑示意图5GMECeMBBuRLLCmMTC5G5G图14水泥行业5G+MEC总体技术架构图5G5G5G联网设备，实现设备“上网”。实施效果5GMECsupOS5G100Mb/s20mssupOS异常情况会及时预警。厂区生产管控由原来的被动监控转为主动预警，提升了企业图15水泥行业边缘计算应用效果图（六）有色金属行业边缘计算应用典型案例应用场景XY边云协同的关键设备监测系统能够助力一个企业实现智能制造的重大转型。技术方案图16边云协同功能架构图本方案的核心技术点如下：�∈M