摘要：智能制造是先進(jìn)制造過(guò)程、系統與模式的總稱(chēng)，邊緣計算是橫跨通信、計算機、自動(dòng)控制等多領(lǐng)域的綜合性技術(shù)，可以滿(mǎn)足智能制造在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。文章首先介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造的基本狀況，其次介紹了邊緣計算的發(fā)展現狀，之后詳細描述了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型，最后給出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型的測試方法。

關(guān)鍵詞：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；智能制造；邊緣計算；模型測試

Abstract: Intelligent manufacturing is the general term of advanced manufacturing process, system and mode. Edge computing is a comprehensive technology across communication, computer, automatic control and other fields. It can meet the key requirements of Intelligent Manufacturing in agile connection, real-time business, data optimization, application intelligence, security and privacy
protection. This paper first introduces the basic situation of intelligent manufacturing of industrial Internet, then introduces the development status of edge computing, then describes the edge
computing model of intelligent manufacturing of industrial Internet in detail, and finally gives the test method of the edge computing model of intelligent manufacturing of industrial Internet.

Key words: Industrial internet; Intelligent manufacturing; Edge computing; Model test Edge Computing Model and Verification Method of Industrial Internet Intelligent Manufacturing

1　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造概述

智能制造是具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執行等功能的先進(jìn)制造過(guò)程、系統與模式的總稱(chēng)。智能制造可以追溯到1990年4月日本發(fā)起的“智能制造IMS”國際合作研究計劃。目前，基于物聯(lián)網(wǎng)、大數據、云計算等信息技術(shù)，智能制造已經(jīng)貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是指在物聯(lián)網(wǎng)的基礎上，綜合應用大數據分析技術(shù)和遠程控制技術(shù)，優(yōu)化工業(yè)設施和機器的運行和維護，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )化手段提升工業(yè)制造智能化水平。2012年，美國通用電氣公司（GE）首先提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念，此后工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在世界范圍內得到了廣泛的發(fā)展。目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以德國“工業(yè)4.0平臺”和美國“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟”為典型代表，其分別發(fā)布了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造參考架構RAMI 4.0和IIRA。同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也迅速得到落地。美國通用電氣公司推出了Predix平臺，力圖打造成能夠智能適應任何設備的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺；德國西門(mén)子推出了Mindsphere，幫助智能工廠(chǎng)建立了近千個(gè)制造單元連接的互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現無(wú)人化的智能挑選和組裝。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)指在物聯(lián)網(wǎng)的基礎上，綜合應用大數據分析技術(shù)和遠程控制技術(shù)，優(yōu)化工業(yè)設施和機器的運行和維護，旨在通過(guò)網(wǎng)絡(luò )化手段提升工業(yè)制造智能化水平。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為我國智能制造發(fā)展的重要支撐，“十三五”規劃、《中國制造2025》、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展”等重大戰略都明確提出發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。隨著(zhù)智能制造的發(fā)展，覆蓋工廠(chǎng)OT網(wǎng)絡(luò )的大量生產(chǎn)/運行數據、控制數據與IT網(wǎng)絡(luò )中的管理數據、設計/工藝數據交換需求逐步增加，互聯(lián)主體將從機器、控制系統、信息系統進(jìn)一步擴展到包含在制品、智能產(chǎn)品、協(xié)作企業(yè)和用戶(hù)在內的制造全流程網(wǎng)絡(luò )互聯(lián)與數據交互。在智能制造中，將互聯(lián)網(wǎng)引入到工業(yè)領(lǐng)域是制造業(yè)普遍面臨的共性挑戰，重點(diǎn)在IT網(wǎng)絡(luò )與OT網(wǎng)絡(luò )的融合，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用層面向工業(yè)智造需求實(shí)現覆蓋IT與OT的低開(kāi)銷(xiāo)高實(shí)時(shí)的各類(lèi)服務(wù)分發(fā)，在數據應用層實(shí)現IT與OT中各類(lèi)數據的動(dòng)態(tài)互認，將大幅提升我國制造業(yè)智能化水平，符合急用先行的原則。

2　邊緣計算概述

邊緣計算融合了多個(gè)學(xué)科的內容，不同領(lǐng)域的組織和學(xué)者對邊緣計算有著(zhù)不同的解讀。邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium，ECC）對邊緣計算的定義為：邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網(wǎng)絡(luò )邊緣側，融合網(wǎng)絡(luò )、計算、存儲、應用核心能力的分布式開(kāi)放平臺（架構），就近提供邊緣智能服務(wù)，滿(mǎn)足行業(yè)數字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。近年來(lái)，隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，智能終端設備不斷普及，網(wǎng)絡(luò )邊緣側數據的爆發(fā)式增長(cháng)推動(dòng)了邊緣計算的發(fā)展。2014年歐洲ETSI成立移動(dòng)邊緣計算標準化工作組（MEC）；同年，AT&T、思科（Cisco）、通用電氣（GE）、IBM和英特爾（intel）成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（Industrial Internet Consortium，IIC）；2015年，ARM、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學(xué)建立開(kāi)放霧聯(lián)盟（OpenFog Consortium）；2016年，國內工業(yè)、信息通信業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域百余家單位共同發(fā)起成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟；同年，由華為技術(shù)有限公司、中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所等單位聯(lián)合倡議發(fā)起的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium，ECC）正式成立。在學(xué)術(shù)科
研方面，2016年，IEEE和ACM共同發(fā)起了邊緣計算研討會(huì )IEEE/ACM Symposium on Edge Computing；
2017年，中國自動(dòng)化學(xué)會(huì )率先成立了邊緣計算專(zhuān)業(yè)委員會(huì )。在IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS、IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE、IEEE Internet of Things Journal等著(zhù)名學(xué)術(shù)期刊上都發(fā)表了大量邊緣計算綜述性文章。在標準制定方面，ITU-T SG20發(fā)起了“邊緣計算需求和能力要求”的國際標準立項，中國通信標準化協(xié)會(huì )CCSA也陸續開(kāi)展多項邊緣計算行業(yè)標準立項。同時(shí)，北京大學(xué)、東南大學(xué)等單位承擔了一系列云端融合相關(guān)的863和國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目，有力地推動(dòng)了邊緣技術(shù)的發(fā)展。例如東南大學(xué)的宋愛(ài)國等人承擔的國家重點(diǎn)研發(fā)計劃云計算和大數據重點(diǎn)專(zhuān)項“云端融合的自然交互設備和工具”，目前已成功研發(fā)有源/無(wú)源器件結合的小型可穿戴力觸覺(jué)反饋裝置，以及具有觸覺(jué)反饋的多通道三維書(shū)空筆式交互技術(shù)與裝置。其中多通道教學(xué)系統面向基礎教育在“班班通”工程和“數字化校園”工程中進(jìn)行推廣應用，產(chǎn)品應用于中小學(xué)教學(xué)班11,000多個(gè)，學(xué)校用戶(hù)超過(guò)100所。

3　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造領(lǐng)域，邊緣計算整體架構如圖1所示。

圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算整體架構

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型主要包括了邊緣資源感知和服務(wù)感知模型、邊緣資源調度模型、邊緣任務(wù)劃分模型、多視圖模型庫等模型?；谥悄苋蝿?wù)劃分，通過(guò)對邊緣資源和服務(wù)狀態(tài)的感知進(jìn)行邊緣資源調度，實(shí)現云-邊緣的協(xié)同計算，將計算任務(wù)根據最小化能耗、最小化系統延遲以及負載均衡等目標，在云和邊緣處進(jìn)行計算卸載，提升系統的整體性能。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型的具體內容如圖2所示。

圖2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型

（1）邊緣資源與服務(wù)狀態(tài)感知模型

邊緣資源與服務(wù)狀態(tài)感知模型主要用來(lái)感知每個(gè)邊緣計算節點(diǎn)的ICT資源狀態(tài)（如網(wǎng)絡(luò )聯(lián)接的質(zhì)量、CPU占有率等）、性能規格（如實(shí)時(shí)性）、位置等物理信息等，為計算負載在邊緣側的分配和調度提供了關(guān)鍵輸入。

邊緣資源與服務(wù)狀態(tài)感知模型主要包括邊緣計算節點(diǎn)可靠性評估模型、邊緣計算節點(diǎn)資源感知模型、邊緣網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)評估模型、邊緣節點(diǎn)安全性評估模型。

邊緣計算節點(diǎn)資源與服務(wù)狀態(tài)評估如圖3所示。

圖3 邊緣計算節點(diǎn)資源與服務(wù)狀態(tài)評估

邊緣計算節點(diǎn)可靠性模型：邊緣計算節點(diǎn)可靠性指在規定條件下和給定時(shí)間內邊緣計算節點(diǎn)正確運行（計算）的概率，包括可靠性、可用性和可維性。

邊緣計算節點(diǎn)資源感知模型：對邊緣計算節點(diǎn)的計算資源和存儲資源進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。計算資源感知標準包括響應時(shí)間和CPU時(shí)間等。響應時(shí)間是指邊緣計算節點(diǎn)接收到計算任務(wù)直至給出計算結果所需的時(shí)間。其中包括了訪(fǎng)問(wèn)外存儲器、訪(fǎng)問(wèn)主存器時(shí)間、CPU運算時(shí)間、I/O動(dòng)作時(shí)間以及操作系統工作的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)等。

網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)評估模型：網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)評估模型主要評估指標包括：速率、帶寬、吞吐量、時(shí)延、往返時(shí)間RTT、利用率。

安全性模型：安全性模型主要的內容包括：設備安全、網(wǎng)絡(luò )安全、控制安全、應用安全和數據安全。

（2）邊緣任務(wù)調度模型

邊緣任務(wù)調度模型支持主動(dòng)的任務(wù)調度，能夠根據資源狀態(tài)、服務(wù)感知、邊緣計算節點(diǎn)間的聯(lián)接帶寬、計算任務(wù)的時(shí)延要求等，自動(dòng)地在將任務(wù)拆分成多個(gè)子任務(wù)并分配到多個(gè)邊緣計算節點(diǎn)上協(xié)同計算。也支持把計算資源、服務(wù)資源等通過(guò)開(kāi)放接口對業(yè)務(wù)開(kāi)放，業(yè)務(wù)能夠主動(dòng)地控制計算任務(wù)的調度過(guò)程，如圖4所示。

圖4 邊緣計算邊緣任務(wù)調度模型

邊緣任務(wù)調度模型主要包括任務(wù)智能分割模型、計算卸載決策模型、任務(wù)-邊緣節點(diǎn)匹配模型、邊緣深度計算模型。

任務(wù)分割模型：任務(wù)分割的粒度有方法級別、模塊級別和線(xiàn)程級別。在任務(wù)分割時(shí)，移動(dòng)應用將會(huì )被分為本地執行代碼和云端執行代碼兩個(gè)部分。其中涉及本地I/O、涉及用戶(hù)交互的代碼必須在本地執行。而與本地設備交互少、代碼量少、計算量大的代碼則可以上傳到云端執行。

卸載決策模型：卸載決策是邊緣計算任務(wù)調度的核心問(wèn)題。卸載決策主要關(guān)注是否進(jìn)行計算卸載。卸載決策分為靜態(tài)決策和動(dòng)態(tài)決策兩種。對于靜態(tài)決策，應用在運行前就已經(jīng)決定某個(gè)模塊是否應該上傳到服務(wù)器執行。動(dòng)態(tài)決策的運行時(shí)負載比較高，需要實(shí)時(shí)監控移動(dòng)設備的運行狀況和網(wǎng)絡(luò )狀況。

任務(wù)-節點(diǎn)匹配模型：任務(wù)-節點(diǎn)匹配模型主要如何解決根據計算任務(wù)和節點(diǎn)當前的狀態(tài)，來(lái)決定計算任務(wù)放置在哪個(gè)節點(diǎn)上運行的問(wèn)題。針對于不同的卸載任務(wù)，任務(wù)-節點(diǎn)匹配模型主要基于能量消耗模型，時(shí)間延遲模型和負載均衡模型。

邊緣輕量級學(xué)習模型：針對深度學(xué)習模型等計算密集同時(shí)難以分布式優(yōu)化的智能算法對邊緣側有限的計算資源帶來(lái)的調整，建立邊緣設備計算資源評估方法，在此基礎上設計基于邊緣設備計算資源的智能算法優(yōu)化方法，解決邊緣智能系統的實(shí)時(shí)性和可靠性，降低能耗、網(wǎng)絡(luò )帶寬需求，以及信息泄露的可能性。

（3）邊緣數據協(xié)同模型

邊緣數據協(xié)同模型研究邊緣計算節點(diǎn)對南向的協(xié)議適配，邊緣計算節點(diǎn)之間的東西聯(lián)接使用統一的數據聯(lián)接協(xié)議。通過(guò)數據協(xié)同，節點(diǎn)間可以相互交互數據、知識模型等。邊緣計算節點(diǎn)需要知道特定的數據需要在哪些節點(diǎn)間共享，共享的方式包括簡(jiǎn)單的廣播、Pub-Sub模式等。邊緣數據協(xié)同模型主要包括統一語(yǔ)義模型和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )模型。

數據統一語(yǔ)義模型：數據統一語(yǔ)義模型具有平臺無(wú)關(guān)、可兼容既有工業(yè)信息模型的通用數據語(yǔ)義描述框架并進(jìn)行建模，包括面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)控制數據、管理數據、設計/工藝數據的關(guān)鍵屬性分類(lèi)與提??；針對智能制造底層跨域、上層綜合應用的需求，通過(guò)對制造流程多層次數據關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析，按照人機物法環(huán)模型分別制定內部及相互間關(guān)聯(lián)關(guān)系數據字典標準化研究，實(shí)現基于數據業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、時(shí)空關(guān)聯(lián)的涵蓋工廠(chǎng)采購、設計、生產(chǎn)、制造以及物流等領(lǐng)域環(huán)節的數據關(guān)系字典。

4　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型驗證方法

為了對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型進(jìn)行驗證，在國內某鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)的智能車(chē)間內，搭建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗驗證平臺，其總體架構如圖5所示。

圖 5 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)驗證平臺總體架構

在該平臺中，各功能模塊以生產(chǎn)任務(wù)、計劃、物料為管理對象，實(shí)現高效精細化管理，功能模塊之間高度整合，形成從訂單錄入到成品出廠(chǎng)合同結案的高實(shí)時(shí)信息閉環(huán)處理。通過(guò)各類(lèi)型設備接入管理模塊完成傳感器與智能終端設備注冊、設備鑒權、設備接入、網(wǎng)絡(luò )拓撲、網(wǎng)絡(luò )調度與故障管理等功能。數據邊緣處理過(guò)程，各種傳感器儀表的數據，處理方式主要是通過(guò)傳感器、智能終端、攝像頭、網(wǎng)關(guān)主要是以消息方式實(shí)時(shí)上報給試驗驗證平臺。驗證平臺通過(guò)內部的邊緣處理模塊與實(shí)時(shí)流引擎實(shí)現數據的處理。利用實(shí)時(shí)數據處理的UDF能力可方便擴展支持私有數據的處理、或者復雜處理邏輯；現有生產(chǎn)環(huán)境中的各類(lèi)數據，這種數據是以文件或者數據庫形式體現，以定期同步方式同步給試驗驗證平臺。利用DI實(shí)現批數據（離線(xiàn)數據）的集成和預處理，從而進(jìn)行數據監控與展示。

基于該實(shí)驗平臺，表1給出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型的測試方法和測試結果。從實(shí)驗結果可以看到，本系統提供了較為全面的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型測試環(huán)境和方法。

表1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型的測試方法和部分測試結果

5　結論

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造對系統的確定性、實(shí)時(shí)性和安全性有著(zhù)很高的要求，邊緣計算可以滿(mǎn)足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造的相關(guān)需求。本文介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、邊緣計算的基本狀況，設計了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造邊緣計算模型，搭建了測試平臺，設計了測試方案，并進(jìn)行了模型測試，希望為邊緣計算模型和方法的測試提供參考。

基金項目：本文受“智能制造綜合標準化與新模式應用項目 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用協(xié)議及數據互認標準研究與試驗驗證”資助。

作者簡(jiǎn)介：

宋純賀（1981-），男，遼寧鞍山人，研究員，博士生導師，博士，現就職于中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，研究方向為邊緣計算。

武婷婷（1995-），女，河南濮陽(yáng)人，中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所博士研究生，研究方向為邊緣計算。

徐文想（1996-），女，河南周口人，中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所碩士研究生，研究方向為邊緣計算。

于詩(shī)矛（1991），男，遼寧沈陽(yáng)人，助理研究員，碩士，現就職于中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，研究方向為邊緣計算。

曾　鵬（1976-），男，遼寧沈陽(yáng)人，研究員，博士，現任中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所所長(cháng)助理，研究方向為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算。

摘自《自動(dòng)化博覽》2020年1月刊