大型工業(yè)制造企業(yè)邊緣云及工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案

大型工業(yè)制造企業(yè)邊緣云及工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品方案傳統(tǒng)工業(yè)面臨產(chǎn)業(yè)升級傳統(tǒng)工業(yè)場景中包含眾多要素，如：人、機(jī)、料、法、環(huán)?！肮I(yè)場景+互聯(lián)網(wǎng)能力”從單個環(huán)節(jié)切入，尋求全面互聯(lián)網(wǎng)化升級。通過“大數(shù)據(jù)賦能”、“VR/AR”、“人工智能”等技術(shù)降低工業(yè)制造業(yè)直接成本、間接成本、人力成本。通過需求產(chǎn)品的差異化生產(chǎn)，為工業(yè)制造業(yè)尋找新的利潤空間。1工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)尋求能力升級原料成本制造方法制造環(huán)境人員成本機(jī)械成本傳統(tǒng)工業(yè)原料成本制造方法制造環(huán)境人員成本機(jī)械成本實時云平臺全面工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能排產(chǎn)遠(yuǎn)程環(huán)境監(jiān)控故障預(yù)測VR/AR輔助AI安防個性化訂制成本成本25G+邊緣計算共同助力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中國某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)5G網(wǎng)絡(luò)邊緣計算能力5G：網(wǎng)絡(luò)價值優(yōu)勢無線/移動連接：5G網(wǎng)絡(luò)可在有線鋪設(shè)相對成本高、建設(shè)難的場景下可替代廠區(qū)有線網(wǎng)絡(luò)或WIFI等其他無線網(wǎng)絡(luò)；并適用于車聯(lián)網(wǎng)等移動連接大寬帶：承載了指數(shù)級增長的工業(yè)數(shù)據(jù)，專門服務(wù)為企業(yè)服務(wù)的。移動通信的能力正逐步從消費級向工業(yè)級延伸；低時延：解決了設(shè)備的精細(xì)控制的時延要求；大連接：支撐了海量的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)需求。邊緣計算：釋放數(shù)據(jù)價值降成本：有效降低數(shù)據(jù)傳輸成本和云存儲成本，通過分析和過濾數(shù)據(jù)，只將結(jié)果數(shù)據(jù)發(fā)送到云低時延：許多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都需要亞秒級的相應(yīng)才能保證安全性以及關(guān)鍵和精準(zhǔn)的操作。高安全：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全和隱私要求也推動了邊緣計算的需求與傳統(tǒng)邊緣網(wǎng)關(guān)/公有云的對比優(yōu)勢3工業(yè)傳感器/網(wǎng)關(guān)智能盒子/網(wǎng)關(guān)等廠區(qū)內(nèi)貼近設(shè)備的邊緣計算形式，計算能力與承載能力較弱，受極限承載能力限制。行業(yè)化功能性邊緣云邊緣協(xié)同云的承載數(shù)量具有橫向的線性擴(kuò)展能力，滿足廠區(qū)內(nèi)所有設(shè)備數(shù)據(jù)的高速率、低延時的接入、計算、處理、傳輸?shù)男枨?，?jié)約網(wǎng)絡(luò)資源。保證私密數(shù)據(jù)不出廠，提高工業(yè)數(shù)據(jù)的安全性。公有/私有云公有邊緣云以城區(qū)為建設(shè)基本單元，面向多種行業(yè)服務(wù)，受網(wǎng)絡(luò)傳輸限制，無法滿足超低延時場景。數(shù)據(jù)因必須在城域節(jié)點完成處理，對于商業(yè)機(jī)密數(shù)據(jù)的保護(hù)性較差。緊貼設(shè)備的邊緣計算廠區(qū)/區(qū)域邊緣計算/MEC中心云計算工業(yè)邊緣計算云平臺概覽融合云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實現(xiàn)計算邊緣化（超低時延）、應(yīng)用本地化（低成本、少傳輸）、內(nèi)容分布化（大帶寬）。平臺提供并承載邊緣PaaS能力與行業(yè)SaaS應(yīng)用；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)某從傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)向兩側(cè)延伸，一側(cè)為終端與連接，一側(cè)為平臺與應(yīng)用。海量異構(gòu)工業(yè)設(shè)備工業(yè)邊緣計算公有/私有云服務(wù)5G/工業(yè)接入網(wǎng)骨干網(wǎng)/工業(yè)精品網(wǎng)OT/IT融合：設(shè)備接入?yún)f(xié)議解析數(shù)據(jù)采集3協(xié)同：應(yīng)用協(xié)同數(shù)據(jù)協(xié)同AI協(xié)同3統(tǒng)一管理：設(shè)備統(tǒng)一管理邊緣節(jié)點統(tǒng)一管理應(yīng)用統(tǒng)一管理邊緣PaaS能力+行業(yè)SaaS應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺5GNB-IoT工控設(shè)備/傳感器PLC、DCS、SCADA、CNC、HMI、現(xiàn)場總線傳輸層工業(yè)SaaS應(yīng)用層創(chuàng)新應(yīng)用機(jī)器視覺AR/VR預(yù)測性維護(hù)工業(yè)協(xié)議（Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT、CAN、MQTT等）以太網(wǎng)4GTSN資源與應(yīng)用管理租戶管理資源管理運維管理海量歷史大數(shù)據(jù)清洗、管理、分析人工智能訓(xùn)練業(yè)務(wù)運行設(shè)計APP生產(chǎn)APP管理APP應(yīng)用管理安全防護(hù)云邊協(xié)同智能排產(chǎn)傳感器、攝像頭現(xiàn)場網(wǎng)關(guān)云邊協(xié)同工業(yè)PONDevOps大數(shù)據(jù)分析建模服務(wù)器集群虛擬化云邊協(xié)同應(yīng)用AI協(xié)同數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用協(xié)同IaaSPaaSSaaS中心云邊緣云工業(yè)PaaS平臺層IaaS層計算（CPU/GPU）存儲虛擬化框架網(wǎng)絡(luò)工業(yè)大數(shù)據(jù)PaaS服務(wù)可視化行業(yè)AI算法模型區(qū)塊鏈流通共享設(shè)備接入與管理協(xié)議解析MEC數(shù)據(jù)接入IoTHub工業(yè)數(shù)據(jù)采集機(jī)理模型設(shè)備管理服務(wù)能力開放行業(yè)主題數(shù)據(jù)庫時序數(shù)據(jù)庫數(shù)字孿生嵌入式數(shù)據(jù)庫AI運行框架流式計算消息隊列高速緩存容器化框架容器化基于5G、邊緣計算、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，滿足工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、智能化升級的需求總體架構(gòu)設(shè)計工控機(jī)PLC傳感設(shè)備工業(yè)SCADACNC管控工業(yè)級NMS風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片監(jiān)控預(yù)警鋁材邊緣機(jī)器視覺質(zhì)量檢測物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識解析線體KPI管理工業(yè)環(huán)境及廢物檢測能耗管理微云生產(chǎn)管理安燈系統(tǒng)設(shè)備數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)及效益作業(yè)站別智能化輕量級倉儲物流自動化戰(zhàn)情室管理…AI框架消息隊列時序數(shù)據(jù)庫嵌入式數(shù)據(jù)庫流式計算緩存數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析服務(wù)數(shù)據(jù)可視化服務(wù)數(shù)據(jù)算法管理邊緣設(shè)備/應(yīng)用全生命周期統(tǒng)一管控AI協(xié)同數(shù)據(jù)協(xié)同業(yè)務(wù)協(xié)同無線/移動連接通信數(shù)據(jù)采集計算邊緣化（低時延）應(yīng)用本地化（高安全）內(nèi)容分布化（大帶寬）6PaaS平臺核心能力設(shè)備連接/數(shù)據(jù)采集5G-MEC協(xié)同平臺PaaS賦能SaaS服務(wù)iFactorySRP應(yīng)用場景1000+種工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集/協(xié)議解析/反饋控制及現(xiàn)場信息化系統(tǒng)對接新技術(shù)紅利專為工業(yè)邊緣計算設(shè)計的云邊協(xié)同平臺每類服務(wù)擁有多種技術(shù)軟件可供選擇行業(yè)SaaS及準(zhǔn)SaaS服務(wù)打造領(lǐng)先的工業(yè)領(lǐng)域PaaS服務(wù)平臺。數(shù)據(jù)采集及反饋控制—設(shè)備聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)根據(jù)需求定位不同，提供多種基于5G的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從設(shè)備到云端的多種端到端解決方案通過數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)和采集解析服務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和協(xié)議轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)工業(yè)OT數(shù)據(jù)向IT數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，并統(tǒng)一以TCP/IP通過5G、光纖等輸出至邊緣云MEC工業(yè)現(xiàn)場邊緣云/MEC中心云設(shè)備/傳感器采集解析服務(wù)邊緣計算云邊協(xié)同中心云平臺工控機(jī)設(shè)備/傳感器數(shù)據(jù)采集模塊/網(wǎng)關(guān)5G通信模塊5G通信模塊采集解析服務(wù)邊緣計算5G通信模塊5G/有線等數(shù)據(jù)采集模塊/網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)采集模塊/網(wǎng)關(guān)設(shè)備/傳感器8云邊協(xié)同計算場景1、AI協(xié)同（離線/在線）設(shè)備云端邊緣1.數(shù)據(jù)采集2.數(shù)據(jù)上傳3.模型訓(xùn)練4.算法下發(fā)5.算法

部署8.1.反饋控制6.實時數(shù)據(jù)采集7.算法運算8.2.結(jié)果數(shù)據(jù)上傳預(yù)測性維護(hù)、機(jī)器視覺、質(zhì)量檢測、實時監(jiān)控抄表等（已實現(xiàn)場景：邊緣基于機(jī)器視覺的鋁材質(zhì)量檢測）2、數(shù)據(jù)/ARVR協(xié)同設(shè)備云端邊緣1.1實時數(shù)據(jù)采集1.3.數(shù)據(jù)上傳1.4.大數(shù)據(jù)分析2.1.ARVR數(shù)據(jù)下發(fā)1.2.流式數(shù)據(jù)處理2.3.反饋控制2.2.數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)過濾、篩選、匯總、分流、數(shù)據(jù)安全；AR/VR輔助安裝、維修、培訓(xùn)等（已實現(xiàn)場景：邊緣風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)流計算）93、數(shù)據(jù)融合兩側(cè)數(shù)據(jù)融合：邊緣接收來自傳感器設(shè)備采集的數(shù)據(jù)、接收來自網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的位置、軌跡、設(shè)備網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。在邊緣側(cè)形成數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。傳感器設(shè)備邊緣4.數(shù)據(jù)融合網(wǎng)絡(luò)設(shè)備2.工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸1.工業(yè)數(shù)據(jù)采集上傳3.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸云邊協(xié)同計算場景4、設(shè)備管理海量、異構(gòu)設(shè)備云端統(tǒng)一管理設(shè)備云端邊緣1.設(shè)備數(shù)據(jù)采集2.設(shè)備抽象3.設(shè)備孿生4.控制命令下發(fā)設(shè)備連接管理/協(xié)議轉(zhuǎn)換5.反饋控制基礎(chǔ)工業(yè)DPaaS服務(wù)工業(yè)大數(shù)據(jù)DPAAS平臺提供包括數(shù)據(jù)微服務(wù)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析及可視化、數(shù)據(jù)模型管理在內(nèi)的多種服務(wù)。數(shù)據(jù)微服務(wù)數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析及可視化數(shù)據(jù)算法管理AI框架（tensorflow、keras…）消息隊列（RabbitMQ、kafka）流式計算（spark-streaming…）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（mysql…）嵌入式數(shù)據(jù)庫（sqLite）時序數(shù)據(jù)庫（influxDB、tdEngine）支持多種數(shù)據(jù)源的接入（MQTT、HTTP/HTTPS、RabitMQ、WebSocket、Kafka等）工業(yè)時序數(shù)據(jù)庫支持異構(gòu)的存儲介質(zhì)支持統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口支持使用托、拉、拽的方式快速構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化服務(wù)支持定義不同數(shù)據(jù)源提供定制數(shù)據(jù)工作流提供快速算法和模型開發(fā)工具提供成熟的工業(yè)行業(yè)化算法模型提供實時算法與模型運行環(huán)境通過機(jī)器學(xué)習(xí)對采集上來數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建分析與識別緩存數(shù)據(jù)庫（redis）可視化服務(wù)（grafana）每項微服務(wù)提供了多種技術(shù)可供選擇提供基于數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)能力提供基于數(shù)據(jù)分析的可視化開發(fā)能力風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片監(jiān)控預(yù)警具備豐富的行業(yè)SaaS及準(zhǔn)SaaS服務(wù)鋁材邊緣機(jī)器視覺質(zhì)量檢測線體KPI管理工業(yè)環(huán)境及廢物檢測能耗管理設(shè)備數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)及效益作業(yè)站別智能化輕量級倉儲物流自動化提供行業(yè)SaaS及準(zhǔn)SaaS服務(wù)，貫穿生產(chǎn)、工人輔助、制作流程、安防監(jiān)控、能耗、設(shè)備維護(hù)、質(zhì)量檢測、裝配、貨運全部工業(yè)制造環(huán)節(jié)?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)據(jù)流通與共享工業(yè)數(shù)據(jù)的流通是創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵一環(huán)，然而中心化數(shù)據(jù)流通面臨著諸多問題。針對問題，利用區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化和不可篡改特性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流通、自主發(fā)布、交易靈活，過程安全可控，為數(shù)據(jù)安全共享與流通提供堅實的保障。數(shù)據(jù)供需雙方依托區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施，憑借數(shù)據(jù)監(jiān)管方頒發(fā)的可信證書加入數(shù)據(jù)流通與共享聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)生產(chǎn)方發(fā)布數(shù)據(jù)描述信息到區(qū)塊鏈。數(shù)據(jù)消費方從區(qū)塊鏈獲取數(shù)據(jù)生產(chǎn)方發(fā)布的數(shù)據(jù)描述信息，選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)，發(fā)布數(shù)據(jù)權(quán)限請求到區(qū)塊鏈。數(shù)據(jù)生產(chǎn)方從區(qū)塊鏈獲取數(shù)據(jù)消費方發(fā)布的數(shù)據(jù)權(quán)限請求，按照特定規(guī)則進(jìn)行權(quán)限批復(fù)，將權(quán)限批復(fù)結(jié)果發(fā)布到區(qū)塊鏈。數(shù)據(jù)消費方的數(shù)據(jù)訪問請求經(jīng)請求代理發(fā)送到數(shù)據(jù)生產(chǎn)方的訪問代理，如果認(rèn)證通過，則可以訪問大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)監(jiān)管方作為區(qū)塊鏈節(jié)點加入網(wǎng)絡(luò)，同步區(qū)塊鏈賬本，對數(shù)據(jù)流通與共享進(jìn)行監(jiān)管。實現(xiàn)流程方案基于區(qū)塊鏈的工業(yè)數(shù)據(jù)流通共享

設(shè)備5G、工業(yè)以太邊緣云+應(yīng)用傳感器/網(wǎng)關(guān)公有云傳輸交換13云+網(wǎng)+X（工業(yè)邊緣計算）生態(tài)云服務(wù)云、邊緣帶動中心，公有云將承載中心云計算能力，拉動云服務(wù)的業(yè)務(wù)需求。專線/工業(yè)精品網(wǎng)工業(yè)制造業(yè)務(wù)需要高速率、低時延的穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，將依賴工業(yè)精品網(wǎng)與骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信交換，實現(xiàn)專線業(yè)務(wù)價值的增長。云聯(lián)網(wǎng)服務(wù)工業(yè)云服務(wù)為保證更低時延，傳輸返回中心云的數(shù)據(jù)需要跨越DC、地域時，通過云聯(lián)網(wǎng)服務(wù)實現(xiàn)異地廠區(qū)與IDC的低時延高速互聯(lián)。5G專網(wǎng)/5G切片充分發(fā)揮5G技術(shù)紅利，面向客戶提供5G專網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)切片服務(wù)，保證客戶業(yè)務(wù)接入的高效穩(wěn)定。創(chuàng)新業(yè)務(wù)融合模式公有云服務(wù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)融合云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)領(lǐng)域，實現(xiàn)計算邊緣化、應(yīng)用本地化、內(nèi)容分布化。工業(yè)邊緣云應(yīng)用案例和某有限公司共同打造5G智慧工廠，樹立全國標(biāo)桿。以5G網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，促進(jìn)智能制造高質(zhì)量發(fā)展。以邊緣云平臺以及創(chuàng)新應(yīng)用為核心，實現(xiàn)企業(yè)降本增效。完成5G室分建設(shè)MEC部署，與5G對接實現(xiàn)5G+MEC打通無線環(huán)境勘察、測試5G無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)、數(shù)據(jù)制作完成5G室分基站開通及測試MEC與5G無線網(wǎng)及接入網(wǎng)的組網(wǎng)方案MEC入網(wǎng)實施。某接入網(wǎng)機(jī)房部署MEC服務(wù)器，服務(wù)器一端連接BBU，一端通過光纖連接傳輸設(shè)備完成MEC服務(wù)器配置MEC服務(wù)器上部署視頻服務(wù)，工廠產(chǎn)線端通過5G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)視頻推流和視頻拉流，其時延遠(yuǎn)低于通過公網(wǎng)訪問視頻服務(wù)器的方式實現(xiàn)重慶首例5G+MEC端到邊緣打通機(jī)器視覺檢測對三種不同型號的流量計實施機(jī)器視覺檢測，識別其顏色、螺絲釘松緊、附著物等外觀缺陷通過5G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)現(xiàn)場段高清攝像頭所攝圖片的回傳，邊緣端訓(xùn)練完后將模型通過5G網(wǎng)絡(luò)傳輸至產(chǎn)線側(cè)行業(yè)應(yīng)用1：鋁材邊緣機(jī)器視覺質(zhì)量檢測（云邊協(xié)同+機(jī)器視覺）邊緣計算云平臺實時接收來自一線機(jī)器設(shè)備的數(shù)據(jù)、快速存入平臺內(nèi)的時序數(shù)據(jù)庫，并通過低時延通信網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。結(jié)合傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型，通過深度學(xué)習(xí)多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對抗學(xué)習(xí)，實現(xiàn)工業(yè)場景下的人工智能應(yīng)用。通過持續(xù)的模型訓(xùn)練和結(jié)果反饋，迭代更新，形成系統(tǒng)性閉環(huán)的、可交付下發(fā)的應(yīng)用模型。云端進(jìn)行keras-tensorflow訓(xùn)練，算法下發(fā)邊緣部署，