EC-IoT專家視點(diǎn)

EC-IoT專家視點(diǎn)

董景辰

邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展將使當(dāng)前工廠、車間的控制層級(jí)發(fā)生變化，打破原有的控制層、執(zhí)行層和管理層三層結(jié)構(gòu)，演變成控制層之上是邊緣層，再上面是執(zhí)行層和管理層，這樣將大大提升數(shù)據(jù)處理效率和實(shí)時(shí)性，而邊緣層完全與各個(gè)層級(jí)相融合，與云計(jì)算是相輔相成的關(guān)系。目前的工廠在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方面面臨的最大挑戰(zhàn)是互聯(lián)互通，這是目前工廠智能化改造最大難點(diǎn)，是系統(tǒng)集成最大成本所在，也是邊緣計(jì)算要解決的首要問(wèn)題；其次，當(dāng)前在智能工廠改造中所遇到的另一個(gè)主要問(wèn)題是數(shù)據(jù)采集上來(lái)了，但是沒(méi)有能力去分析，沒(méi)有相應(yīng)的軟件去支撐，沒(méi)有相應(yīng)的方法去處理，因?yàn)槟壳暗目刂葡到y(tǒng)不具備強(qiáng)大的分析能力，而邊緣計(jì)算相比控制系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)分析、儲(chǔ)存能力大大加強(qiáng)，將滿足工業(yè)企業(yè)此方面的需求；此外，對(duì)于工業(yè)企業(yè)的智能化改造來(lái)說(shuō)，邊緣計(jì)算還可以擴(kuò)充信息、數(shù)據(jù)的來(lái)源，過(guò)去的控制系統(tǒng)只能處理結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，無(wú)法處理視頻、語(yǔ)音等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，而隨著邊緣計(jì)算處理能力的提升，這些數(shù)據(jù)也可以進(jìn)入系統(tǒng)，和其他數(shù)據(jù)融合，無(wú)疑將大大提升管理和控制的功能。

謝兵兵

大家知道，德國(guó)“工業(yè)4.0”的核心是信息物理融合系統(tǒng)（CPS），也稱虛擬實(shí)體融合系統(tǒng)，而作為在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的邊緣計(jì)算，顯然又是CPS的核心。所以說(shuō)，邊緣計(jì)算是工業(yè)4.0核心之核心，關(guān)鍵之關(guān)鍵。是通過(guò)邊緣計(jì)算這個(gè)資源和能力，實(shí)實(shí)在在地將虛擬空間（C）和物理實(shí)體（P）緊緊地融合在一起。在工業(yè)領(lǐng)域，要實(shí)現(xiàn)數(shù)字化制造、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化轉(zhuǎn)型，離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，更離不開(kāi)邊緣計(jì)算。

目前國(guó)內(nèi)制造業(yè)企業(yè)，轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。但是，大部分企業(yè)，尤其是廣大中小企業(yè)，技術(shù)力量有限，資金普遍緊張， 數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型遇到不少困難。采用標(biāo)準(zhǔn)的、安全可靠的、低成本的ICT技術(shù)和產(chǎn)品，構(gòu)建CPS，尤其是CPPS（信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)），提高生產(chǎn)制造的質(zhì)量、效益和柔性，提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，是企業(yè)的共同期盼。交通、能源、智慧城市領(lǐng)域的情況也類似。對(duì)邊緣計(jì)算來(lái)說(shuō)，也必須在比較短的時(shí)間內(nèi)，推出標(biāo)準(zhǔn)、安全、低成本的技術(shù)、產(chǎn)品和系統(tǒng)，就近提供智能互聯(lián)服務(wù)，滿足數(shù)字化在業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)、業(yè)務(wù)智能、數(shù)據(jù)聚合與互操作、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求，支撐行業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

楊 峰

我認(rèn)為對(duì)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)發(fā)展，邊緣計(jì)算必然是大勢(shì)所趨。大多數(shù)工業(yè)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行邏輯性的處理，在這一過(guò)程當(dāng)中，需要在邊緣層和云計(jì)算層建立一套立體的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。在邊緣層進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，首先解決了時(shí)延的問(wèn)題，系統(tǒng)將更加穩(wěn)定。另一個(gè)方面，傳統(tǒng)的PLC+OPC，或SCADA的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)控制方法，如果要直接和云計(jì)算結(jié)合，由于硬件接口過(guò)多，不可避免地會(huì)出現(xiàn)大量的如配置等現(xiàn)場(chǎng)工作要做，而應(yīng)用邊緣計(jì)算，可以大大簡(jiǎn)化此類工作，提升系統(tǒng)維護(hù)的便利性。

對(duì)于自動(dòng)化領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，面對(duì)邊緣計(jì)算的挑戰(zhàn)和融合，將會(huì)產(chǎn)生一些新的變化趨勢(shì)。我們將會(huì)看到不論是控制策略，還是數(shù)字處理方式，將會(huì)呈現(xiàn)立體化的趨勢(shì)。未來(lái)的傳感器都將是智能化的傳感器，傳感器具備對(duì)傳感器自身數(shù)據(jù)的處理功能，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正，會(huì)對(duì)傳感器自身的故障進(jìn)行預(yù)判斷、預(yù)處理，同時(shí)將經(jīng)過(guò)修正的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳；在設(shè)備層，要進(jìn)一步地完成一些控制性和針對(duì)設(shè)備本身的數(shù)據(jù)處理，之后，再把這些處理后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘墝樱?jīng)過(guò)邊緣層處理，還會(huì)將一些數(shù)據(jù)上傳到云端，進(jìn)行云計(jì)算，這樣就完成了一個(gè)立體的分層式的數(shù)據(jù)處理過(guò)程，當(dāng)然在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，也會(huì)同步完成現(xiàn)場(chǎng)的控制和故障診斷。這樣的一套完整的立體的架構(gòu)，將會(huì)是在未來(lái)的自動(dòng)化或者數(shù)字化現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中呈現(xiàn)出的技術(shù)趨勢(shì)。