大型工业制造企业边缘云及工业大数据产品解决方案

大型工业制造企业边缘云及工业大数据产品方案传统工业面临产业升级传统工业场景中包含众多要素，如：人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力”从单个环节切入，寻求全面互联网化升级。通过“大数据赋能”、“VR/AR”、“人工智能”等技术降低工业制造业直接成本、间接成本、人力成本。通过需求产品的差异化生产，为工业制造业寻找新的利润空间。1工业生产环节寻求能力升级原料成本制造方法制造环境人员成本机械成本传统工业原料成本制造方法制造环境人员成本机械成本实时云平台全面工业互联网智能排产远程环境监控故障预测VR/AR辅助AI安防个性化订制成本成本25G+边缘计算共同助力工业互联网发展中国某工业互联网5G网络边缘计算能力5G：网络价值优势无线/移动连接：5G网络可在有线铺设相对成本高、建设难的场景下可替代厂区有线网络或WIFI等其他无线网络；并适用于车联网等移动连接大宽带：承载了指数级增长的工业数据，专门服务为企业服务的。移动通信的能力正逐步从消费级向工业级延伸；低时延：解决了设备的精细控制的时延要求；大连接：支撑了海量的设备联网需求。边缘计算：释放数据价值降成本：有效降低数据传输成本和云存储成本，通过分析和过滤数据，只将结果数据发送到云低时延：许多工业互联网都需要亚秒级的相应才能保证安全性以及关键和精准的操作。高安全：工业互联网的安全和隐私要求也推动了边缘计算的需求与传统边缘网关/公有云的对比优势3工业传感器/网关智能盒子/网关等厂区内贴近设备的边缘计算形式，计算能力与承载能力较弱，受极限承载能力限制。行业化功能性边缘云边缘协同云的承载数量具有横向的线性扩展能力，满足厂区内所有设备数据的高速率、低延时的接入、计算、处理、传输的需求，节约网络资源。保证私密数据不出厂，提高工业数据的安全性。公有/私有云公有边缘云以城区为建设基本单元，面向多种行业服务，受网络传输限制，无法满足超低延时场景。数据因必须在城域节点完成处理，对于商业机密数据的保护性较差。紧贴设备的边缘计算厂区/区域边缘计算/MEC中心云计算工业边缘计算云平台概览融合云计算、大数据、人工智能、物联网等技术，实现计算边缘化（超低时延）、应用本地化（低成本、少传输）、内容分布化（大带宽）。平台提供并承载边缘PaaS能力与行业SaaS应用；在工业互联网领域实现某从传统的网络业务向两侧延伸，一侧为终端与连接，一侧为平台与应用。海量异构工业设备工业边缘计算公有/私有云服务5G/工业接入网骨干网/工业精品网OT/IT融合：设备接入协议解析数据采集3协同：应用协同数据协同AI协同3统一管理：设备统一管理边缘节点统一管理应用统一管理边缘PaaS能力+行业SaaS应用大数据平台5GNB-IoT工控设备/传感器PLC、DCS、SCADA、CNC、HMI、现场总线传输层工业SaaS应用层创新应用机器视觉AR/VR预测性维护工业协议（Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT、CAN、MQTT等）以太网4GTSN资源与应用管理租户管理资源管理运维管理海量历史大数据清洗、管理、分析人工智能训练业务运行设计APP生产APP管理APP应用管理安全防护云边协同智能排产传感器、摄像头现场网关云边协同工业PONDevOps大数据分析建模服务器集群虚拟化云边协同应用AI协同数据协同应用协同IaaSPaaSSaaS中心云边缘云工业PaaS平台层IaaS层计算（CPU/GPU）存储虚拟化框架网络工业大数据PaaS服务可视化行业AI算法模型区块链流通共享设备接入与管理协议解析MEC数据接入IoTHub工业数据采集机理模型设备管理服务能力开放行业主题数据库时序数据库数字孪生嵌入式数据库AI运行框架流式计算消息队列高速缓存容器化框架容器化基于5G、边缘计算、云计算、大数据、人工智能等技术，满足工业企业数字化、智能化升级的需求总体架构设计工控机PLC传感设备工业SCADACNC管控工业级NMS风力发电机叶片监控预警铝材边缘机器视觉质量检测物联网标识解析线体KPI管理工业环境及废物检测能耗管理微云生产管理安灯系统设备数据联网及效益作业站别智能化轻量级仓储物流自动化战情室管理…AI框架消息队列时序数据库嵌入式数据库流式计算缓存数据库数据分析服务数据可视化服务数据算法管理边缘设备/应用全生命周期统一管控AI协同数据协同业务协同无线/移动连接通信数据采集计算边缘化（低时延）应用本地化（高安全）内容分布化（大带宽）6PaaS平台核心能力设备连接/数据采集5G-MEC协同平台PaaS赋能SaaS服务iFactorySRP应用场景1000+种工业设备数据采集/协议解析/反馈控制及现场信息化系统对接新技术红利专为工业边缘计算设计的云边协同平台每类服务拥有多种技术软件可供选择行业SaaS及准SaaS服务打造领先的工业领域PaaS服务平台。数据采集及反馈控制—设备联网架构根据需求定位不同，提供多种基于5G的工业互联网从设备到云端的多种端到端解决方案通过数据采集网关和采集解析服务实现数据采集和协议转换，实现工业OT数据向IT数据的转换，并统一以TCP/IP通过5G、光纤等输出至边缘云MEC工业现场边缘云/MEC中心云设备/传感器采集解析服务边缘计算云边协同中心云平台工控机设备/传感器数据采集模块/网关5G通信模块5G通信模块采集解析服务边缘计算5G通信模块5G/有线等数据采集模块/网关数据采集模块/网关设备/传感器8云边协同计算场景1、AI协同（离线/在线）设备云端边缘1.数据采集2.数据上传3.模型训练4.算法下发5.算法

部署8.1.反馈控制6.实时数据采集7.算法运算8.2.结果数据上传预测性维护、机器视觉、质量检测、实时监控抄表等（已实现场景：边缘基于机器视觉的铝材质量检测）2、数据/ARVR协同设备云端边缘1.1实时数据采集1.3.数据上传1.4.大数据分析2.1.ARVR数据下发1.2.流式数据处理2.3.反馈控制2.2.数据存储数据过滤、筛选、汇总、分流、数据安全；AR/VR辅助安装、维修、培训等（已实现场景：边缘风机数据流计算）93、数据融合两侧数据融合：边缘接收来自传感器设备采集的数据、接收来自网络设备的位置、轨迹、设备网络标识等网络数据。在边缘侧形成数据融合应用。传感器设备边缘4.数据融合网络设备2.工业数据传输1.工业数据采集上传3.网络数据传输云边协同计算场景4、设备管理海量、异构设备云端统一管理设备云端边缘1.设备数据采集2.设备抽象3.设备孪生4.控制命令下发设备连接管理/协议转换5.反馈控制基础工业DPaaS服务工业大数据DPAAS平台提供包括数据微服务、数据存储、数据分析及可视化、数据模型管理在内的多种服务。数据微服务数据存储数据分析及可视化数据算法管理AI框架（tensorflow、keras…）消息队列（RabbitMQ、kafka）流式计算（spark-streaming…）关系型数据库（mysql…）嵌入式数据库（sqLite）时序数据库（influxDB、tdEngine）支持多种数据源的接入（MQTT、HTTP/HTTPS、RabitMQ、WebSocket、Kafka等）工业时序数据库支持异构的存储介质支持统一数据接口支持使用托、拉、拽的方式快速构建数据可视化服务支持定义不同数据源提供定制数据工作流提供快速算法和模型开发工具提供成熟的工业行业化算法模型提供实时算法与模型运行环境通过机器学习对采集上来数据进行模型构建分析与识别缓存数据库（redis）可视化服务（grafana）每项微服务提供了多种技术可供选择提供基于数据应用开发能力提供基于数据分析的可视化开发能力风力发电机叶片监控预警具备丰富的行业SaaS及准SaaS服务铝材边缘机器视觉质量检测线体KPI管理工业环境及废物检测能耗管理设备数据联网及效益作业站别智能化轻量级仓储物流自动化提供行业SaaS及准SaaS服务，贯穿生产、工人辅助、制作流程、安防监控、能耗、设备维护、质量检测、装配、货运全部工业制造环节。基于区块链技术的数据流通与共享工业数据的流通是创造数据价值的关键一环，然而中心化数据流通面临着诸多问题。针对问题，利用区块链技术的去中心化和不可篡改特性，实现数据自由流通、自主发布、交易灵活，过程安全可控，为数据安全共享与流通提供坚实的保障。数据供需双方依托区块链基础设施，凭借数据监管方颁发的可信证书加入数据流通与共享联盟网络。数据生产方发布数据描述信息到区块链。数据消费方从区块链获取数据生产方发布的数据描述信息，选择目标数据，发布数据权限请求到区块链。数据生产方从区块链获取数据消费方发布的数据权限请求，按照特定规则进行权限批复，将权限批复结果发布到区块链。数据消费方的数据访问请求经请求代理发送到数据生产方的访问代理，如果认证通过，则可以访问大数据中心数据。数据监管方作为区块链节点加入网络，同步区块链账本，对数据流通与共享进行监管。实现流程方案基于区块链的工业数据流通共享

设备5G、工业以太边缘云+应用传感器/网关公有云传输交换13云+网+X（工业边缘计算）生态云服务云、边缘带动中心，公有云将承载中心云计算能力，拉动云服务的业务需求。专线/工业精品网工业制造业务需要高速率、低时延的稳定网络服务，将依赖工业精品网与骨干网络进行通信交换，实现专线业务价值的增长。云联网服务工业云服务为保证更低时延，传输返回中心云的数据需要跨越DC、地域时，通过云联网服务实现异地厂区与IDC的低时延高速互联。5G专网/5G切片充分发挥5G技术红利，面向客户提供5G专网和网络切片服务，保证客户业务接入的高效稳定。创新业务融合模式公有云服务网络服务融合云计算、大数据、人工智能、物联网等技术领域，实现计算边缘化、应用本地化、内容分布化。工业边缘云应用案例和某有限公司共同打造5G智慧工厂，树立全国标杆。以5G网络为基础，促进智能制造高质量发展。以边缘云平台以及创新应用为核心，实现企业降本增效。完成5G室分建设MEC部署，与5G对接实现5G+MEC打通无线环境勘察、测试5G无线网络规划、建设、数据制作完成5G室分基站开通及测试MEC与5G无线网及接入网的组网方案MEC入网实施。某接入网机房部署MEC服务器，服务器一端连接BBU，一端通过光纤连接传输设备完成MEC服务器配置MEC服务器上部署视频服务，工厂产线端通过5G网络实现视频推流和视频拉流，其时延远低于通过公网访问视频服务器的方式实现重庆首例5G+MEC端到边缘打通机器视觉检测对三种不同型号的流量计实施机器视觉检测，识别其颜色、螺丝钉松紧、附着物等外观缺陷通过5G网络实现现场段高清摄像头所摄图片的回传，边缘端训练完后将模型通过5G网络传输至产线侧行业应用1：铝材边缘机器视觉质量检测（云边协同+机器视觉）边缘计算云平台实时接收来自一线机器设备的数据、快速存入平台内的时序数据库，并通过低时延通信网络，构建机器学习/深度学习训练数据集。结合传统的机器学习分类模型，通过深度学习多神经网络和对抗学习，实现工业场景下的人工智能应用。通过持续的模型训练和结果反馈，迭代更新，形成系统性闭环的、可交付下发的应用模型。云端进行keras-tensorflow训练，算法下发边缘部署，