基于supOS工业操作系统的边缘智能探索与实践-工业互联网大会_23页_2mb

2023年工业互联网大会总结：基于supOS工业操作系统的边缘智能探索与实践

核心内容

2023年6月14日至16日，中国苏州举办了工业互联网大会，主题为“数实融合 数智赋能—高质量推进新型工业化”。大会聚焦工业互联网与人工智能技术的融合应用，重点介绍了蓝卓公司及其自主研发的supOS工业操作系统，该系统是中国首个具备自主知识产权的工业操作系统，旨在通过“平台+工业智能APPs”的模式赋能工业用户，推动智能制造与数字工业大脑的发展。

主要观点

• supOS工业操作系统：基于中控集团30年工业经验，融合OT与IT技术，构建工业智能平台，提供工业大数据、人工智能等服务。
• 边缘智能：通过在设备本地进行数据处理和算法运行，实现低延迟、高安全、高精准的工业控制与检测。
• 云边协同：通过边缘侧与云端协同，构建闭环数据引擎，实现模型优化、数据标注、模型更新等功能，提升AI应用效果。
• 行业覆盖：supOS已应用于石化、化工、建材、冶金、医药、电力、园区、水务、离散制造等多个行业，具备广泛的适用性。

关键信息

supOS架构与功能

• supOS工业操作系统（PaaS层）：提供工业大数据平台、人工智能算法服务、流程服务、数据服务、开发工具、存储服务、计算服务等。
• 工业大数据平台（天数）：支持结构化、非结构化、半结构化数据处理，具备统一资源调度、数据治理等功能。
• 人工智能算法服务（天智）：提供模型知识库、模型运行环境、机器算法库等，支持云端训练和边缘推理。
• 边缘计算平台（X-Edge）：部署于边缘侧，支持OCR算法、图像识别、3D点云分析、表面缺陷检测等，实现本地智能分析与数据上传。
• ICT基础网络：支持NB-IoT、LoRa、5G、4G等技术，确保边缘侧与云端的数据传输与处理效率。

边缘智能典型场景

1. 实时控制：边缘侧处理数据，实现毫秒级响应，提升控制的准时性和精准度。
2. 安全与隐私保护：数据在设备本地处理，降低云端数据泄露风险。
3. 降低网络负荷：仅上传少量数据，节省带宽资源。
4. 工业质检：通过机器视觉和AI算法，实现高精度的缺陷检测，提高质检效率与准确性。
5. 设备远程运维：结合AR/3D建模、图像识别、预测分析等技术，提升设备运维效率与安全性。

边缘智能应用案例

汽车总装线与物流入库

• VIN码核验：通过图像识别技术实现铭牌、车架VIN码的自动核验，提升效率与准确性。
• 整车关键参数测量：利用红外和3D测量技术，实现整车参数的精准测量。
• PDI质量检测：通过视觉智能检测技术，完成23项质量检测，实时反馈结果。
• 车身关键部件核验：采用全景360°视角进行视觉自动核验，提升检测全面性。
• 12视角AI质检：覆盖多个视角，提升检测覆盖率。
• 车身表面缺陷检测：通过AI识别技术实现高精度的表面缺陷检测。
• 车底装配检测：结合视觉感知与AI算法，提高装配质量检测效率。

橡胶块生产工艺流程

• 橡胶颗粒异形异色检测：通过AI识别技术实现对颗粒的异形异色检测，提升检测准确率。
• 橡胶块表面瑕疵检测：采用六面相机同时检测，无需翻转，识别准确率高达99%以上。
• 橡胶块塑封包装检测：实现对包装过程的智能检测，减少不良品流入后续环节。

焦化厂焦炉智能巡检系统

• 巡检场景：焦炉生产区、炼焦皮带输送系统、化产工段等，环境复杂且高危。
• 检测方法：通过深度学习识别设备涂装类别，判断设备状态是否正常，实现自动化巡检。
• 优势：提高巡检效率与安全性，降低人工巡检的遗漏率与误判率。

结构总结

supOS简介

• supOS工业操作系统：中国首个具备自主知识产权的工业操作系统，支持OT与IT融合。
• 业务模式：采用“平台+工业智能APPs”模式，提供SaaS应用层、工业创新应用、应用二次开发与集成等功能。
• 行业覆盖：涵盖30个行业，包括石化、化工、建材、油气、冶金、医药、电力等。

边缘智能典型场景

• 实时控制：边缘侧处理数据，实现毫秒级响应。
• 安全与隐私：数据本地处理，降低云端风险。
• 降低网络负荷：减少数据上传量，节省带宽资源。
• 工业质检：结合视觉感知与AI算法，实现高精度检测。
• 设备远程运维：通过AR/3D建模、图像识别、预测分析等技术，提升运维效率。

边缘智能应用案例

• 汽车总装线：VIN码核验、整车测量、物流入库检测等，实现自动化与智能化。
• 橡胶块生产：异形异色检测、表面瑕疵检测、塑封包装检测等，提升质量控制。
• 焦化厂焦炉巡检：通过AI识别与深度学习，实现高危环境下的智能巡检，提升安全与效率。

结论

supOS工业操作系统通过边缘智能技术，为工业用户提供高效、安全、精准的解决方案，推动智能制造和工业数字化转型。其在多个行业中的成功应用展示了边缘计算与人工智能在工业场景中的巨大潜力。