基于邊緣智能2.0的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)及應(yīng)用

宮文浩

（山東渤聚通云計(jì)算有限公司 山東省煙臺(tái)市 264000）

1 前言

現(xiàn)階段，對(duì)于全球信息與通信技術(shù)（ICT）領(lǐng)域而言，其朝著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能（AI）等得到發(fā)展，使得邊緣計(jì)算（EC）也得到了更多的重視。在我國(guó)，盡管具有許多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但是，其大多更為重視商業(yè)類產(chǎn)品方面的宣傳、推廣，而缺少兼具有指導(dǎo)性、可操作性的通用技術(shù)架構(gòu)。處于這一前提下，邊緣智能（EI）2.0也就應(yīng)時(shí)而生，其能夠就近分配好各項(xiàng)智能化運(yùn)維服務(wù)、環(huán)境等，并鑒于此創(chuàng)建云、網(wǎng)、邊、端這四位一體下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)，且處于表面貼裝技術(shù)（SMT）生產(chǎn)線下，得到了極大地發(fā)展。

2 EI的概念

鑒于EC 這一新興的計(jì)算方法，EI 處于更為緊依用戶、數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣，對(duì)各個(gè)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分配、訓(xùn)練，讓AI 的各項(xiàng)性能、隱私性均最大程度地得到改善[1]。EC 是云計(jì)算朝網(wǎng)絡(luò)邊緣、終端用戶所進(jìn)行的擴(kuò)展，其把計(jì)算類資源、服務(wù)由遠(yuǎn)離于用戶的云端逐步下沉至網(wǎng)絡(luò)邊緣，以減少網(wǎng)絡(luò)延遲，并保護(hù)好隱私[2]。較傳統(tǒng)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，處于物聯(lián)網(wǎng)下鑒于視頻、圖像等各類新興A1 方面的計(jì)算、數(shù)據(jù)均是十分密集的，這對(duì)于延遲、保護(hù)好隱私所給予的各項(xiàng)要求也十分嚴(yán)苛，所以，處于網(wǎng)絡(luò)邊緣對(duì)AI 給予支持的這一新興場(chǎng)景即為EI。

3 鑒于EI2.0下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)

3.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的總體架構(gòu)

為了全方位地發(fā)揮出中心云、EI2.0 所具有的各項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，對(duì)“中心云/行業(yè)云-邊緣智腦-邊緣網(wǎng)關(guān)-邊緣設(shè)備”這一工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)[3]。而其中，邊緣智腦為最為核心的部分，參照基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、軟件即服務(wù)（SaaS）等有關(guān)的通用云計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行分層設(shè)計(jì)。

在這一架構(gòu)中，中心云、公有云等都處在外網(wǎng)環(huán)境下，給予行業(yè)類數(shù)據(jù)、公共類資源[4]。對(duì)于工業(yè)邊緣云而言，其處在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)中，共包括了邊緣智腦、邊緣網(wǎng)關(guān)、邊緣終端等，而其中，邊緣智腦平臺(tái)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中是最為核心的構(gòu)成，能夠監(jiān)管好各個(gè)設(shè)備、調(diào)度各類資源等；對(duì)于邊緣網(wǎng)關(guān)而言，其能夠?qū)ιa(chǎn)一線中的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、預(yù)處理，讓各個(gè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、工業(yè)系統(tǒng)間能夠彼此打通；這一架構(gòu)把邊緣云、工業(yè)大數(shù)據(jù)、公有云所具有的各項(xiàng)優(yōu)勢(shì)間彼此融合，兼具有云網(wǎng)融合、云邊協(xié)同、邊邊協(xié)作等方面的特點(diǎn)，能夠最大程度地發(fā)揮出EI 處于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的各項(xiàng)作用，具有更為理想的創(chuàng)新性、可操作性。

3.2 邊緣智腦技術(shù)架構(gòu)

對(duì)于邊緣智腦而言，其在工業(yè)邊緣云中是十分核心的構(gòu)成，也是EI2.0中無(wú)可或缺的載體，共包括了邊緣云平臺(tái)服務(wù)層（EC-PaaS）、邊緣云基礎(chǔ)服務(wù)層（EC-IaaS）、邊緣云應(yīng)用服務(wù)層（EC-SaaS）[5]。具體情況可以參見(jiàn)表1。

3.3 工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)

對(duì)于邊緣網(wǎng)關(guān)而言，其是對(duì)物理世界、數(shù)字世界間進(jìn)行聯(lián)結(jié)十分關(guān)鍵的渠道，類似于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中所具有的神經(jīng)結(jié)，把工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中所具有的各類產(chǎn)線、變頻器、機(jī)器人等方面的設(shè)備間彼此相連，以更為良好地適應(yīng)于現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用所需的低延時(shí)、多樣性等方面的需求，并聯(lián)合邊緣智腦，一同對(duì)各類智能化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、研究、處理，參照邊緣網(wǎng)關(guān)下云邊協(xié)同、邊緣自治等方面的需要，可以對(duì)邊緣網(wǎng)關(guān)進(jìn)行設(shè)計(jì)，共包括了南向、北向、核心層。

3.4 云邊協(xié)同、邊邊協(xié)作

對(duì)于云邊協(xié)同、邊邊協(xié)作而言，其是促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)得到實(shí)現(xiàn)的前提，其涉及到了邊緣云平臺(tái)、邊緣網(wǎng)關(guān)中各個(gè)層面間的彼此協(xié)同，共包括了EC-IaaS 層與邊緣網(wǎng)關(guān)中南向方面的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)與安全等有關(guān)資源間的彼此協(xié)同；EC-PaaS 層與邊緣網(wǎng)關(guān)中核心層間彼此數(shù)據(jù)、智能等方面的協(xié)同；EC-SaaS 層與邊緣網(wǎng)關(guān)中北向方面的應(yīng)用服務(wù)間的彼此協(xié)同；加之各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)間所生成的邊緣通信網(wǎng)、邊緣算力網(wǎng)，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)傳輸所具有的瓶頸進(jìn)行克服，對(duì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行改良、優(yōu)化，以獲得最為理想的質(zhì)量、效率，最后，得到云、網(wǎng)、邊、端這四位一體方面的協(xié)同。

4 EI2.0應(yīng)用到SMT產(chǎn)線的相關(guān)情況

表1：EC-IaaS、EC-PaaS、EC-SaaS 的相關(guān)情況

4.1 收集SMT智能產(chǎn)線的相關(guān)數(shù)據(jù)

在SMT 產(chǎn)線中，具有許多設(shè)備，需要借助邊緣網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)收集以對(duì)流式數(shù)據(jù)源、應(yīng)用程序接口（API）數(shù)據(jù)源等更多的數(shù)據(jù)源加以整合[6]。數(shù)據(jù)收集借助收集插件這一形式，適宜于各類場(chǎng)景，比如，數(shù)據(jù)庫(kù)采集器、API 采集器、日志采集器等。對(duì)象共包括了三大類：

（1）絲印機(jī)、回流爐等有關(guān)的生產(chǎn)設(shè)備，對(duì)設(shè)備現(xiàn)階段所處的狀態(tài)方面的信息進(jìn)行收集，以進(jìn)行信息追溯；

（2）SPI、AOI 等有關(guān)的檢測(cè)設(shè)備，需要對(duì)所生成的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究、分析；

（3）貼片機(jī)等有關(guān)的綜合性設(shè)備，不但需要對(duì)狀態(tài)類信息進(jìn)行收集，還需要對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究、分析，以增強(qiáng)生產(chǎn)的質(zhì)量、效率[7]。

SMT 產(chǎn)線數(shù)據(jù)源共包括了設(shè)備通用性數(shù)據(jù)、關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，比如，機(jī)器標(biāo)識(shí)碼、運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)、待機(jī)狀態(tài)、運(yùn)轉(zhuǎn)質(zhì)量與效率、各項(xiàng)程序參數(shù)等。

4.2 SMT智能產(chǎn)線生產(chǎn)方面的應(yīng)用

SMT 產(chǎn)線本身具有多個(gè)品種，且還具有較小的批量，其智能化是把工業(yè)4.0 下更為迅速地備料、較易維護(hù)等當(dāng)作目標(biāo)[8]。SMT產(chǎn)線的各項(xiàng)智能化應(yīng)用共包括了生產(chǎn)、檢測(cè)，而其中，生產(chǎn)共包括了SPI 看板、產(chǎn)線平衡統(tǒng)計(jì)分析等，其相應(yīng)的應(yīng)用情況：

（1）數(shù)字地圖：能夠隨時(shí)反映出工廠、產(chǎn)線中各個(gè)設(shè)備總體的布局、狀態(tài)，還能夠參照產(chǎn)線相應(yīng)的布局、設(shè)備種類，進(jìn)行部分定制化展示；

（2）生產(chǎn)時(shí)序圖：借助設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)節(jié)拍、不良率、不良品等方面的時(shí)序圖，全方位地反映出真實(shí)的生產(chǎn)狀態(tài)，以滿足于各類場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)研究、分析、回溯；

（3）產(chǎn)線平衡統(tǒng)計(jì)：可以被應(yīng)用到分析、研究產(chǎn)線類設(shè)備間所具有的生產(chǎn)平衡度，找到產(chǎn)線中的各類生產(chǎn)瓶頸工序，接著，對(duì)其進(jìn)行更具針對(duì)性的分析、研究、改良、優(yōu)化，以增強(qiáng)產(chǎn)線總體的生產(chǎn)質(zhì)量、效率；同時(shí)，找到產(chǎn)線生產(chǎn)中的各項(xiàng)不飽和工序，再考慮對(duì)各類不飽和設(shè)備分配好更多的任務(wù)，并進(jìn)行資源方面的整合，增強(qiáng)總體的設(shè)備應(yīng)用率，減少設(shè)備等料、空轉(zhuǎn)等各類沒(méi)有必要的浪費(fèi)；

（4）設(shè)備質(zhì)量與效率：SMT 產(chǎn)線間是十分類似的，橫向?qū)?shù)條SMT 產(chǎn)線間的各類OEE 數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，接著，進(jìn)行對(duì)標(biāo)，找到具有更為良好表現(xiàn)、具有不夠理想表現(xiàn)的產(chǎn)線，共包括了直通率、拋料根因等，并預(yù)測(cè)不夠理想產(chǎn)線相應(yīng)的提升空間、目標(biāo)，同時(shí)，對(duì)產(chǎn)線中各個(gè)設(shè)備的總應(yīng)用率進(jìn)行比較，找到瓶頸類設(shè)備、不飽和類設(shè)備，再對(duì)其進(jìn)行更具針對(duì)性的改良、優(yōu)化。

4.3 SMT智能產(chǎn)線檢測(cè)方面的應(yīng)用

SMT 產(chǎn)線對(duì)于各個(gè)元器件進(jìn)行包裝、引腳本身的可焊性等均給予了十分嚴(yán)苛的要求，對(duì)于AOI 而言，其是鑒于光學(xué)原理，對(duì)焊接所遇到的各類缺陷進(jìn)行檢測(cè)所需的設(shè)備，在SMT 產(chǎn)線中，其得到了十分普遍地應(yīng)用[9]。AOI 借助攝像頭自主對(duì)PCB 進(jìn)行掃描，獲得圖像，把各個(gè)焊點(diǎn)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的各項(xiàng)合格參數(shù)間進(jìn)行對(duì)比，在對(duì)圖像進(jìn)行研究、處理、分析后，獲得PCB 方面的缺陷[10]。AOI具有缺陷條件構(gòu)建十分繁瑣、無(wú)法符合于新興型態(tài)方面的條件檢測(cè)等有關(guān)的問(wèn)題，所以，可以借助AI 模型對(duì)其加以改善[11]。處于邊緣網(wǎng)關(guān)下，分配好SMT AIAOI 型推理引擎，把AOI 類設(shè)備在最近半年中的照片類數(shù)據(jù)送到邊緣智腦服務(wù)器，借助AI 模型相應(yīng)的分配、再訓(xùn)練，在7s 中，就能夠?qū)纹琍CB 有關(guān)的瑕疵加以檢測(cè)，處于這一前提下，產(chǎn)線人員進(jìn)行二次復(fù)判，指出各類模型瑕疵，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)識(shí)，同時(shí)，輸出模型瑕疵檢測(cè)歸類、每日模型檢測(cè)報(bào)告，以降低總的誤判率，并與制造執(zhí)行管理系統(tǒng)間彼此對(duì)接[12]。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，在端到端的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)得到整合后，鑒于此，對(duì)兩條SMT 產(chǎn)線進(jìn)行試點(diǎn)改良、優(yōu)化，把EI2.0 應(yīng)用到AOI 中，并對(duì)SMT 制程、SPI 檢測(cè)等方面進(jìn)行智能化分析、研究、改良、優(yōu)化，能夠獲得更為理想的應(yīng)用效果。同時(shí)，在各項(xiàng)實(shí)踐中，盡管對(duì)部分現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行了數(shù)據(jù)收集，但是，其總的應(yīng)用率較低，可以應(yīng)用的僅占了所有數(shù)據(jù)中的10%。所以，數(shù)據(jù)收集僅是促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)得到實(shí)現(xiàn)的首步，而怎樣與生產(chǎn)實(shí)際間彼此融合，且怎樣全方位地發(fā)揮出工業(yè)大數(shù)據(jù)的各項(xiàng)價(jià)值，這些依舊需要有關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行更多的研究、分析。