基于5G邊云協(xié)同的柔性智能制造技術(shù)方案

沈云，丁鵬，薛裕穎，羅亮亮，楊勇

（1.中國電信股份有限公司研究院，北京 102209；2.瑞斯康達(dá)科技發(fā)展股份有限公司，北京 100094）

0 引言

隨著全球數(shù)字化浪潮的快速發(fā)展，工業(yè)數(shù)字化向智能化演進(jìn)已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面。根據(jù)《中國制造2025》要求，到2020 年我國制造業(yè)重點領(lǐng)域的智能化水平已經(jīng)得到顯著提升。同時，《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》也提出了以智能工廠為發(fā)展方向，開展智能制造試點示范的發(fā)展目標(biāo)?？梢姽I(yè)智能化已經(jīng)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型的重要基石。

在以3C（Computer,Communication,Consumer-Electronics）制造為代表的精密電子制造業(yè)中，工業(yè)智能被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)加工、品質(zhì)檢測等各個環(huán)節(jié)。同時考慮到3C 制造業(yè)具有批量小、品種多、時效性要求高的特點，對產(chǎn)線小規(guī)模、多批次、高質(zhì)量交付提出了極高要求，傳統(tǒng)量產(chǎn)產(chǎn)線難以滿足上述需求?，F(xiàn)階段，以“個性化、定制化”為特點的柔性制造能夠很好解決上述痛點，同時結(jié)合智能化技術(shù)，柔性智能制造已經(jīng)成為精密電子制造業(yè)演進(jìn)的必然趨勢。

柔性智能制造“個性化、定制化、智能化”的特性對生產(chǎn)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)能力、計算處理能力均提出了極高要求。傳統(tǒng)生產(chǎn)環(huán)境中，以太網(wǎng)+WIFI 的組網(wǎng)方式無法滿足柔性制造對“大帶寬、超低時延、多接入、移動性”的需求；另一方面，傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)/ 工控機(jī)等現(xiàn)場工業(yè)設(shè)備算力缺乏/ 缺失，而具備智能算力的服務(wù)器通常位于工業(yè)/ 企業(yè)數(shù)據(jù)中心，無法同時滿足工業(yè)智能檢測對精度與時延（實時性）的高要求。

近年來，蓬勃發(fā)展的5G、邊緣計算等新興ICT 技術(shù)與工業(yè)OT 技術(shù)不斷融合[1]，使得5G、邊緣計算成為工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的重要載體，并在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)得到規(guī)?；痉稇?yīng)用。尤其是在精密電子制造領(lǐng)域，5G+邊緣計算以“超高帶寬、超低時延、超大連接、高算力”的特性賦能工業(yè)生產(chǎn)全流程，使得柔性智能制造成為可能。

本文針對3C 制造業(yè)，以基于工業(yè)PON（Passive Optical Network ）[2]的5G+F5G（Fixed-5G）高速互聯(lián)作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，建立“MEC(Multi-Access Edge Computing)[3]邊緣云+工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)”的邊云協(xié)同架構(gòu)；并基于該架構(gòu)，面向SMT 產(chǎn)線智能生產(chǎn)實際需求，開展5G/F5G 邊云協(xié)同+工業(yè)視覺的柔性智能制造技術(shù)方案研究。

1 基于5G/F5G工業(yè)PON固移融合網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建端邊云協(xié)同架構(gòu)

傳統(tǒng)的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)通常通過工業(yè)以太網(wǎng)和現(xiàn)場總線的方式，實現(xiàn)工業(yè)/企業(yè)內(nèi)包括數(shù)采系統(tǒng)在內(nèi)的OT 類業(yè)務(wù)，而IT 類業(yè)務(wù)通常被接入到互聯(lián)網(wǎng)中。如何將OT 網(wǎng)絡(luò)與IT 網(wǎng)絡(luò)打通，構(gòu)建現(xiàn)場總線到云端平臺的端到端網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)生產(chǎn)全要素的互聯(lián)互通，是實現(xiàn)工業(yè)智能化的基礎(chǔ)條件。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的工業(yè)PON 作為打通OT 與IT 壁壘的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，已經(jīng)成為當(dāng)前工業(yè)組網(wǎng)的一個主要方向。工業(yè)PON 采用無源光纖通信技術(shù)與工廠自動化生產(chǎn)系統(tǒng)融合，構(gòu)建新型的網(wǎng)絡(luò)平臺，解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)互連問題，完成工業(yè)設(shè)備、人員、材料、環(huán)境等各方面信息要素的連接；同時通過工業(yè)PON 可以實現(xiàn)種類繁多的工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)換與統(tǒng)一。工業(yè)PON 的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示：

圖1 工業(yè)PON系統(tǒng)架構(gòu)

工業(yè)PON 系統(tǒng)中的工業(yè)PON 網(wǎng)關(guān)設(shè)備通常部署在車間級網(wǎng)絡(luò)位置，通過ONU（Optical Network Unit，光網(wǎng)絡(luò)單元）與現(xiàn)場總線系統(tǒng)的設(shè)備進(jìn)行連接，并通過光纖網(wǎng)絡(luò)將生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)匯聚到OLT（Optical Line Terminal，光線路終端），并在OLT 處與企業(yè)IT 網(wǎng)絡(luò)對接，實現(xiàn)企業(yè)OT 與IT 融合以及工業(yè)數(shù)據(jù)上云。

工業(yè)PON 解決了工業(yè)OT 與IT 互聯(lián)互通的問題。隨著柔性智能制造不斷演進(jìn)，生產(chǎn)系統(tǒng)對移動網(wǎng)絡(luò)的需求逐漸增強(qiáng)。傳統(tǒng)的Wi-Fi 組網(wǎng)方式，存在信號覆蓋弱、干擾大等問題，無法滿足生產(chǎn)系統(tǒng)需求。隨著5G 網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模部署，因具備eMBB、URLLC、mMTC 三大典型場景特征，5G 技術(shù)可以很好地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，填補(bǔ)生產(chǎn)系統(tǒng)對移動網(wǎng)絡(luò)需求的空白。與此同時，工業(yè)PON 網(wǎng)關(guān)通過搭載5G 模組，從提供單一光通信（F5G）網(wǎng)絡(luò)向構(gòu)建固移融合網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)。

搭載5G 模組的工業(yè)PON 網(wǎng)關(guān)，完成OT 系統(tǒng)生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的匯聚，根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)對移動性（例如AGV網(wǎng)聯(lián)小車）以及網(wǎng)絡(luò)帶寬、時延、丟包等的差異化需求，匯聚的數(shù)據(jù)可經(jīng)由5G 接入網(wǎng)或OLT 設(shè)備上傳至網(wǎng)絡(luò)邊緣（5G MEC 或邊緣云）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘處理，并將執(zhí)行指令回傳至5G/F5G 工業(yè)PON 網(wǎng)關(guān)，并由其下發(fā)至生產(chǎn)系統(tǒng)，指導(dǎo)生產(chǎn)操作。

同時，5G/F5G 工業(yè)PON 智能網(wǎng)關(guān)搭載一定算力，用于在現(xiàn)場完成對實時性要求極高、且數(shù)據(jù)量極大的產(chǎn)線級數(shù)據(jù)的分析處理。

可見，工業(yè)PON 網(wǎng)關(guān)通過F5G 接入方式，打通了OT與IT 系統(tǒng)，使得OT 系統(tǒng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)上云分析成為可能；同時，工業(yè)PON 網(wǎng)關(guān)搭載5G 模組，并具備一定本地計算能力，使基于5G/F5G 工業(yè)PON 固移融合網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建工業(yè)端邊云協(xié)同架構(gòu)成為可能。圖2 給出了端邊云協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)。

如圖2 所示，基于固移融合網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)端邊云協(xié)同架構(gòu)，按照協(xié)同層級劃分，可歸納為端邊協(xié)同、邊云協(xié)同以及云上協(xié)同，其中：

（1）端邊協(xié)同：產(chǎn)線各環(huán)節(jié)數(shù)采、品控系統(tǒng)設(shè)備根據(jù)對網(wǎng)絡(luò)帶寬、處理時延要求，在設(shè)備端與部署在車間的工業(yè)PON 智能網(wǎng)關(guān)完成聯(lián)動部署，協(xié)同處理。這類端邊協(xié)同的數(shù)據(jù)處理任務(wù)具備超高帶寬、超低時延（ms 級別）要求，屬于產(chǎn)線級/車間級處理任務(wù)，例如產(chǎn)線品控等生產(chǎn)任務(wù)。

端邊協(xié)同可通過產(chǎn)線設(shè)備+智能網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)產(chǎn)線各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)挖掘處理以及智能回饋，提升生產(chǎn)效能。同時邊緣智能網(wǎng)關(guān)能夠突破產(chǎn)線單機(jī)算力的限制，實現(xiàn)算力的上移共享，降低產(chǎn)線智能化升級成本。

（2）邊云協(xié)同：產(chǎn)線及智能網(wǎng)關(guān)執(zhí)行數(shù)據(jù)處理所需的推理模型，可在部署于企業(yè)內(nèi)部的邊緣云進(jìn)行集中訓(xùn)練，并由邊緣云完成模型向邊緣設(shè)備/ 網(wǎng)關(guān)的下發(fā)部署。同時，產(chǎn)線設(shè)備的海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)以及工業(yè)PON 智能網(wǎng)關(guān)處理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可通過5G/F5G 方式上傳至邊緣云，用于云端模型的優(yōu)化更新。

另一方面，對于包括煙火檢測在內(nèi)的園區(qū)安全類任務(wù)，考慮到這類任務(wù)對極致時延敏感性較弱，同時對算力需求較高，因此可在工業(yè)/ 企業(yè)內(nèi)部的邊緣云進(jìn)行這類任務(wù)的推理執(zhí)行。

可見，邊云協(xié)同可以實現(xiàn)推理模型的云端訓(xùn)練優(yōu)化，邊端執(zhí)行操作；同時可以在邊緣云端執(zhí)行部分生產(chǎn)安全類推理任務(wù)。

（3）云上協(xié)同：傳統(tǒng)工業(yè)/企業(yè)管理系統(tǒng)通常部署在本地，且呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)孤島特征，不利于企業(yè)管理。通過工業(yè)系統(tǒng)/應(yīng)用上云，以容器/鏡像等方式，將生產(chǎn)管理系統(tǒng)遷移至邊緣云，實現(xiàn)MES+、WMS、SWS 等系統(tǒng)之間互聯(lián)，打通生產(chǎn)計劃、倉儲、生產(chǎn)等多個環(huán)節(jié)，提升整體產(chǎn)能。

2 實踐：基于5G/F5G邊云協(xié)同的柔性智能SMT產(chǎn)線

目前電子制造領(lǐng)域中，零部件質(zhì)量檢測是非常重要的環(huán)節(jié)，直接影響到生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量?，F(xiàn)階段，傳統(tǒng)電子產(chǎn)品企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀仍以人工目視檢測為主，受限于人員個體差異、檢測工具離線化等影響，企業(yè)面臨生產(chǎn)質(zhì)量事故頻發(fā)、人工成本高、信息孤島、生產(chǎn)系統(tǒng)效率低下等問題。

圖2 基于5G/F5G工業(yè)PON固移融合網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)端邊云協(xié)同架構(gòu)

隨著ICT 信息化技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的ICT 技術(shù)與OT 技術(shù)緊密結(jié)合，應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)各個領(lǐng)域。聚焦于3C 電子制造，依托5G/F5G 大帶寬、低時延、云邊協(xié)同的ICT 優(yōu)勢，結(jié)合AI 工業(yè)視覺的高精度、低時延的人工智能優(yōu)勢，5G/F5G+AI 工業(yè)視覺技術(shù)，可被靈活應(yīng)用于3C 產(chǎn)品供應(yīng)鏈的各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。其中，基于5G/F5G+AI的零部件質(zhì)量檢測，可在復(fù)雜紋理圖像及背景干擾下，對零部件外觀進(jìn)行精準(zhǔn)分類，大幅減少漏檢誤檢，同時對檢測結(jié)果數(shù)據(jù)實時回傳訓(xùn)練，形成模型高效迭代閉環(huán)，提升檢測準(zhǔn)確率，解決傳統(tǒng)管理痛點，助力提升企業(yè)效能。

中國電信聯(lián)合瑞斯康達(dá)在實際SMT 產(chǎn)線開展基于5G/F5G 云邊協(xié)同架構(gòu)的柔性智能制造實踐，將邊緣計算、5G/F5G 工業(yè)PON 智能網(wǎng)關(guān)、工業(yè)視覺AI 能力與SMT產(chǎn)線結(jié)合，構(gòu)建了一套基于5G/F5G 云邊協(xié)同+工業(yè)視覺檢測的柔性制造SMT 產(chǎn)線。整體架構(gòu)如圖3 所示。

以車間1 中的SMT 產(chǎn)線生產(chǎn)流程為例，PCB 板進(jìn)入產(chǎn)線后，分別通過錫膏印刷、SMT 貼片焊接、波峰回流焊接等流程后，最終與其他零部件一起通過裝配、成品測試以及包裝形成成品。

其中SMT 產(chǎn)線中涉及工業(yè)視覺檢測的流程環(huán)節(jié)包括：

（1）SPI 視覺檢測：基于現(xiàn)有SPI 光學(xué)檢測，測量PCB 板錫膏的厚度、長度、截面積、體積等；

（2）爐前/ 爐后AOI 視覺檢測：基于現(xiàn)有AOI 光學(xué)檢測，將PCB 板圖像與預(yù)存的PCB 模板進(jìn)行分析比較、處理判斷，發(fā)現(xiàn)并提醒缺陷信息；

（3）產(chǎn)品裝配工序視覺檢測：通過IPC（IP Camera，網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)）實時采集分析產(chǎn)品裝配過程中的違規(guī)操作；

（4）產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測：通過工業(yè)相機(jī)對整機(jī)產(chǎn)品表面進(jìn)行缺陷檢測并實時處理；

（5）包裝貼標(biāo)視覺檢測：通過IPC 對產(chǎn)品包裝的標(biāo)簽進(jìn)行檢測，判斷標(biāo)簽logo、位置等是否正確。

2.1 “工廠-車間-產(chǎn)線”邊云多級智能推理架構(gòu)

SMT 產(chǎn)線中的工業(yè)視覺檢測環(huán)節(jié)對檢測精度、相機(jī)參數(shù)等指標(biāo)要求不同，因此對各環(huán)節(jié)檢測能力的部署位置各有不同，形成“工廠級-車間級-產(chǎn)線級”三級推理架構(gòu)，如表1 所示，其中：

（1）產(chǎn)線級推理：SPI 與AOI 視覺檢測任務(wù)對精度要求高，為了避免質(zhì)量損失，不能對圖像進(jìn)行壓縮編碼。同時考慮到高速處理的要求，數(shù)據(jù)速率處理速率需求分別高達(dá)300 Mbit/s、600 Mbit/s，屬于超高帶寬超低時延業(yè)務(wù)。該類業(yè)務(wù)應(yīng)盡量避免網(wǎng)絡(luò)傳輸，因此屬于產(chǎn)線類檢測場景，工業(yè)視覺檢測推理能力直接部署于產(chǎn)線設(shè)備。

（2）車間級推理：產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測任務(wù)對圖像質(zhì)量要求較高，但屬于非高精度需求，可通過壓縮編碼降低傳輸速率，因此數(shù)據(jù)處理速率要求為30 Mbit/s 左右，屬于高帶寬低時延類業(yè)務(wù)，因此可分類為車間級檢測場景?？蓪⒁曈X檢測能力部署于位于車間的工業(yè)PON 智能工業(yè)網(wǎng)關(guān)；由網(wǎng)關(guān)完成檢測圖片采集、分析推理，并下達(dá)執(zhí)行結(jié)果給產(chǎn)線。

（3）工廠級推理：包裝貼標(biāo)、產(chǎn)品裝配工序等檢測任務(wù)通常采用IPC 完成數(shù)據(jù)采集，對數(shù)據(jù)處理速率要求不高（8～10 Mbit/s），屬于大帶寬低時延類業(yè)務(wù)；但對于識別操作的復(fù)雜度要求較高（裝配順序操作等），即對AI 高算力具備強(qiáng)需求?？紤]到網(wǎng)關(guān)、產(chǎn)線設(shè)備無法具備較高算力，同時業(yè)務(wù)對帶寬、時延不具有極致需求，因此這類業(yè)務(wù)的推理能力可以部署在位于工廠的MEC 邊緣云，屬于工廠級推理場景。由工業(yè)網(wǎng)關(guān)完成檢測圖片/視頻采集，經(jīng)由5G/F5G 分流至MEC 邊緣云推理平臺，完成業(yè)務(wù)的推理分析，并下達(dá)推理結(jié)果至產(chǎn)線。

圖3 基于5G/F5G云邊協(xié)同的柔性智能SMT產(chǎn)線整體架構(gòu)

2.2 5G/F5G邊云協(xié)同：邊端推理+云端訓(xùn)練

通過構(gòu)建“工廠級-車間級-產(chǎn)線級”多級智能推理架構(gòu)，一方面實現(xiàn)智能化、柔性化、定制化的工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)；另一方面，基于5G/F5G 邊云協(xié)同，實現(xiàn)“邊緣推理+云端訓(xùn)練”的智能閉環(huán)架構(gòu)，如圖4 所示。

在產(chǎn)線設(shè)備端，SPI/AOI 等設(shè)備的數(shù)采模塊采集原始/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，匯聚至5G/F5G 工業(yè)PON 智能網(wǎng)關(guān)（圖4實線箭頭）；網(wǎng)關(guān)收集自身推理模塊的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并匯聚多產(chǎn)線的數(shù)采數(shù)據(jù)，通過5G/F5G 網(wǎng)絡(luò)上傳至位于工廠/企業(yè)機(jī)房的MEC 邊緣云平臺（圖4 實線箭頭）。

MEC 邊緣云平臺對匯聚數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，一方面將工廠級推理場景的數(shù)據(jù)分流至邊緣云視覺檢測模塊進(jìn)行智能分析推理（圖4 長虛線箭頭）；另一方面，對數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化標(biāo)注、增廣，生產(chǎn)對應(yīng)場景的工業(yè)視覺數(shù)據(jù)集，周期性對檢測模型進(jìn)行補(bǔ)充訓(xùn)練，并下發(fā)至邊緣端進(jìn)行檢測模型的更新（圖中短虛線箭頭）。

可見，基于云邊協(xié)同架構(gòu)，利用5G/F5G 工業(yè)PON智能網(wǎng)關(guān)的多協(xié)議數(shù)采能力，能夠?qū)⒏鳟a(chǎn)線/ 網(wǎng)關(guān)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實時回傳至MEC 邊緣智能平臺，用于對AI 模型的周期性訓(xùn)練更新，并由MEC 邊緣平臺將更新的模型下發(fā)至網(wǎng)關(guān)及產(chǎn)線，不斷提升邊端推理檢測精度，形成“推理-＞數(shù)采-＞訓(xùn)練-＞模型優(yōu)化下發(fā)-＞推理”的閉環(huán)智能系統(tǒng)。

表1 “工廠級-車間級-產(chǎn)線級”三級推理架構(gòu)

圖4 “邊緣推理+云端訓(xùn)練”的智能閉環(huán)架構(gòu)

圖5 SMT產(chǎn)線智能回饋修正系統(tǒng)

2.3 柔性制造SMT產(chǎn)線的智能閉環(huán)反饋+回饋修正

基于5G/F5G 云邊協(xié)同+工業(yè)視覺檢測的柔性制造SMT 產(chǎn)線，一方面通過SPI/AOI 視覺檢測、裝配動作/產(chǎn)品質(zhì)量/ 包裝貼簽視覺檢測，實現(xiàn)產(chǎn)線智能質(zhì)檢能力；同時基于云邊協(xié)同，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時回傳訓(xùn)練，形成AI模型高效迭代閉環(huán)，提升檢測準(zhǔn)確率。

另一方面，基于實時智能檢測結(jié)果，工業(yè)PON 智能網(wǎng)關(guān)將執(zhí)行指令下發(fā)給SMT 產(chǎn)線，用于指導(dǎo)產(chǎn)線對印刷機(jī)、貼片機(jī)、裝配/ 包裝設(shè)備進(jìn)行回饋修正，形成產(chǎn)線的智能回饋修正系統(tǒng)，如圖5 所示。

其中，SMT 產(chǎn)線的智能回饋修正系統(tǒng)包括：

（1）SPI 智能回饋：基于SPI 視覺檢測結(jié)果的印錫厚度、尺寸、位置等指標(biāo)，智能分析偏移量修正、缺陷清潔等信息，反饋給印刷機(jī)，指導(dǎo)其自動調(diào)整偏移、擦拭鋼網(wǎng)等參數(shù)。

（2）AOI 智能回饋：基于爐前/ 爐后AOI 視覺檢測結(jié)果，將貼片偏移量修正、缺陷告警等反饋給貼片機(jī)，指導(dǎo)其自動回饋進(jìn)行修正，避免不良品的產(chǎn)生。

（3）不良品自動分煉：在產(chǎn)線裝配、成品測試以及包裝環(huán)節(jié)，基于工業(yè)視覺檢測結(jié)果，實時區(qū)分不良品，自動分煉至維修區(qū)，由維修區(qū)設(shè)備進(jìn)行針對性維護(hù)。

3 結(jié)束語

本文聚焦精密電子制造業(yè)，通過介紹5G/F5G 工業(yè)PON 固移融合系統(tǒng)架構(gòu)，實現(xiàn)工業(yè)OT 系統(tǒng)與ICT 系統(tǒng)互聯(lián)互通，為柔性智能制造提供基礎(chǔ)條件。另一方面，基于5G/F5G 固移融合網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合精密電子制造業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)特性，構(gòu)建工業(yè)端邊云協(xié)同架構(gòu)。最后，面向瑞斯康達(dá)SMT 產(chǎn)線的實際生產(chǎn)需求，開展基于5G/F5G 端邊云協(xié)同的柔性智能制造解決方案的部署驗證工作。本文提出的基于固移融合的端邊云協(xié)同架構(gòu)以及在實際SMT 產(chǎn)線的試點工作，能夠為以柔性智能制造為代表的工業(yè)智能演進(jìn)發(fā)展提供參考。