智能制造云边端协同任务处理参考框架

智能制造云边端协同任务处理参考框架报告人名称20xx.xx.xx01范围02规范性引用文件03术语和定义04缩略语05参考架构06协同数据处理过程目录范围介绍文件规定内容及适用范围系统架构规定本文件规定了物联网云边端协同任务的系统架构，明确了终端设备层、边缘层及云层在协同任务处理中的整体框架和相互关系。功能架构规定文件还规定了物联网云边端协同任务的功能架构，对各层级应具备的功能进行了详细定义。功能要求规定此外，文件对云边端协同任务处理的功能要求做出了具体规定，以确保任务处理的有效性和高效性。文件规定内容本文件适用于智能制造云边端协同任务的设计工作，为设计人员提供了架构和功能方面的参考依据。设计适用开发适用在智能制造云边端协同任务的开发过程中，该文件也适用，能帮助开发人员遵循统一的标准和规范。应用适用对于智能制造云边端协同任务的应用场景，本文件同样适用，可指导实际应用工作的开展。文件适用范围规范性引用文件列出构成本文件重要条款的引用文件注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。这意味着在使用这些文件时，必须严格遵循指定版本的条款和要求。注日期引用文件1不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。这确保了本文件能与最新的相关标准保持同步。不注日期引用文件2引用文件说明《智能制造工业数据采集规范》，该文件为智能制造领域工业数据的采集提供了规范，对本文件在数据采集方面的内容有重要支撑作用。GB/T42127—20221《物联网协同信息处理参考模型》，此文件提供了物联网协同信息处理的参考模型，为本文件在信息处理架构方面提供了依据。GB/T37684—20192《物联网边缘计算第1部分:通用要求》，该文件对物联网边缘计算的通用要求进行了规定，是本文件在边缘计算方面的重要参考。GB/T41780.1—20223具体引用文件术语和定义解释本文件中使用的关键术语作业单元可以是工作站和工作系统，是完成特定任务的工作区域，可能是一个机器或一组机器，也可以是一个工作台或一个工作区域，具有独立执行能力的块。定义作业单元具有独立性，能够独立完成特定的工作任务，是智能制造系统中基本的工作执行单位。特点作业单元定义01边缘计算指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方，以保证数据数据处理的实时性，同时也减少数据传输的风险。目的02其主要目的是保证数据处理的实时性，避免因数据传输延迟而影响决策的及时性，同时降低数据传输过程中的风险。边缘计算定义边缘计算节点是在物联网边缘侧具有数据处理、网络通信能力、存储能力的设备，进行小规模局部数据轻量处理、小数据存储、实时控制与快速决策。常见类型常见的边缘计算节点包括物联网终端、边缘网关、边缘控制器、边缘服务器、边缘知识库等，它们在物联网边缘侧发挥着不同的作用。边缘计算节点01任务是指物联网系统中为满足应用需求产生的程序或工作，是物联网系统实现各种功能的基础单元。定义02任务的产生是为了满足物联网系统中各种应用的需求，不同的应用会产生不同的任务。产生原因任务定义子任务是根据任务内在逻辑关系拆分形成的较小任务单元，通过对任务的拆分，可以更精细化地管理和执行任务。01拆分依据子任务的拆分依据是任务的内在逻辑关系，按照这种逻辑关系拆分可以确保各子任务之间的协调性和一致性。02子任务缩略语说明本文件中使用的缩略语01MES制造执行系统（ManufacturingRxecutionSystem），在智能制造中起到执行生产任务、管理生产过程等作用。02MQTT消息队列遥测传输（MessageQueuingTelemetryTransport），是一种轻量级的消息传输协议，适用于物联网设备间的通信。03HTTP超文本传输协议（HypertextTransferProtocol），用于在网络上进行数据传输，是互联网应用广泛使用的协议之一。缩略语说明参考架构介绍云边端协同任务处理的参考框架云边端协同任务处理参考框架分为终端设备层、边缘层及云层。终端设备层负责数据采集，边缘层负责数据分析和推理，云层负责数据汇集和态势感知分析。框架构成终端设备层采集智能工厂中泛在分布传感器所产生的数据；边缘层根据终端设备层所产生数据进行分析和推理；云层汇集所有边缘层传输的感知数据、业务数据以及互联网数据，完成对行业以及跨行业的态势感知和分析。各层功能架构概述云层功能云层是传统云计算的中心节点，是边缘计算的管控端，提供基于群集数据的智能服务，包括智能调度、运维、宏观决策等。1边缘层功能边缘层是云计算的边缘侧，分为基础设施边缘和设备边缘，负责局部性、实时、短周期数据处理分析，以及实时智能化决策与执行。2终端设备层功能终端设备层是任务执行侧，进行数据采集、执行决策，涉及的设备包括手机、智能家电、各类传感器、机械手、摄像头等。3功能定义1云层功能描述数据存储方面，将部分数据存储在云端的数据中心里，这些数据中心具备高可用性、大规模存储和计算能力，可存储大量结构化和非结构化数据，方便备份和预处理，优化边缘计算负载。监测功能包括对云计算资源和服务的实时监控和管理，如性能监控、资源调度、故障检测与恢复、安全防护等。回溯功能允许云端系统对边缘设备上的任务或数据操作进行分析和回顾，用于错误检测与纠正、历史数据分析、决策支持和安全审计。模型训练和优化则在云端进行机器学习模型的大规模预处理、构建和初始训练，并进行超参数调整、剪枝等操作，提高模型效率、准确性和泛化能力。2边缘层功能描述匹配模块将复杂计算任务拆分成适合边缘设备运行的小任务，减少延迟和带宽需求。推理模块部署轻量级模型或算法，进行简单的数据预处理和初步决策，如图像识别初步分类。决策模块依据数据结果快速做出本地决策，减少数据传输。知识库存储结构化信息和专家系统知识，实现任务间函数共享，辅助决策支持。通信功能使边缘设备高效协作和数据交换，提高系统响应速度。3终端设备层功能描述任务感知主要为数据采集，方式包括人工采集、半自动采集、智能采集和数据抽取。数据传输按特定结构组织数据，通过TCP/IP或MQTT协议传输到云层或边缘层，常用加密方式保障信息安全。指令执行是终端设备接受云端或边缘层指令，根据任务性质和资源情况本地执行或与边云合作完成任务。功能描述协同数据处理过程阐述云边端协同任务处理的阶段和流程1任务上传终端设备产生任务请求后，采用MQTT协议通过边缘网络将任务上传至边缘服务器，由位于边缘层的边缘服务器执行计算任务。对于计算量较大、复杂度较高的计算任务，将由边缘层向上通过核心网迁移至云层。2结果下发云层完成大数据分析后再将结果和数据存储至云层，或将计算结果、优化输出的业务规则、模型通过核心网下发至边缘层，由边缘层向下通过边缘网络将计算结果传输至终端设备层。3协同处理边缘层根据云层下发的任务规则进行任务执行优化处理，由此实现云边端协同任务处理。云边端协同任务阶段控制模块终端设备层将采集完成的数据传输到边缘层，边缘层首先对数据进行解码，然后根据任务标签从边缘知识库执行任务匹配，并按照标准任务处理类生成具有时序关联的子任务对象集，实现任务分解，最后将子任务对象集合编码后生成子任务序列，发送给推理模块。推理模块传输到推理模块的数据通过解码后获取到子任务对象集合，并存放到任务池。该模块的处理单元统一抽象为数据预处理，数据特征提取以及数据结果输出。按照子任务时序关联关系传递给不同处理单元，依次求解子任务并输出任务的最终处理结果，最后将结果编码后发送给决策模块。