信通院-离散制造业边缘计算解决方案白皮书_（征求意见稿）-2019.9-45页_3mb

离散制造业边缘计算解决方案白皮书总结

核心内容

本白皮书由中国信息通信研究院与工业互联网产业联盟联合发布，旨在探讨边缘计算在离散制造业中的应用价值、实施架构、技术体系以及解决方案实践。白皮书强调，边缘计算作为工业互联网的关键技术，能够有效应对离散制造业在数据集成、实时处理、系统互联、安全隐私等方面的需求，为制造业的数字化、网络化、智能化转型提供技术支撑。

主要观点

• 离散制造业具有生产环节分散、设备多样、工艺复杂等特点，相较于流程制造业，更易于通过边缘计算实现灵活部署与系统整合。
• 边缘计算通过本地数据处理、低延迟响应、灵活的部署架构，能够显著提升离散制造系统的实时性、可靠性、安全性，并支持OT与IT系统的融合。
• 边缘计算平台在数据采集、分析、建模、决策等方面发挥关键作用，能够实现生产过程的全面追溯、质量控制、设备监控、预测性维护等。
• 在应用层面，边缘计算已在汽车、电子、工程机械、船舶制造、定制家具等多个领域取得成功实践，显著提升了生产效率、产品质量、资源利用率。

关键信息

一、离散制造业发展面临的挑战及边缘计算的应用价值

（一）离散制造业迎来新的发展机遇

• 数字化、网络化、智能化成为制造业转型的三大方向。
• 边缘计算作为连接工业现场与云端的桥梁，能够有效提升实时决策、数据处理、系统互联能力，是推动离散制造业转型的重要使能技术。
• 离散制造业在工艺流程、数据采集、设备协同等方面具备更灵活的条件，更易实现边缘计算的部署。

（二）离散制造业转型发展对边缘计算能力的需求分析

1. 关键制约因素：

   • 缺乏统一数据标准，导致信息孤岛。
   • 设备间缺乏统一的协议转换与数据接口。
   • 数据采集和分析能力不足，影响生产调度与质量控制。
   • 自动化设备缺乏统一架构，软件与硬件耦合严重。
   • 安全性、功能安全和数据隐私问题突出。

2. 边缘计算带来的价值：

   • 提升OT与IT系统的融合能力。
   • 实现设备互联互通，降低数据传输延迟。
   • 支持实时数据分析与建模，提升生产决策能力。
   • 推动数字孪生、预测性维护、智能制造等应用落地。
   • 实现数据本地化处理，降低中心端负载，提升整体系统效率。

（三）离散制造业边缘计算应用基本情况

• 边缘控制器层：实现设备协议转换与数据接入，支持多控制器协同。
• 边缘网关层：连接现场设备，支持异构数据集成，提升设备通信能力。
• 边缘云层：提供计算、存储、分析能力，实现边云协同与数据整合。

二、离散制造业边缘计算实施架构及技术体系

（一）边缘计算实施架构

• 架构分为现场设备层、边缘计算平台层、云平台层。
• 边缘计算平台负责数据采集、分析、本地存储与处理，同时与云平台进行数据交互与协同调度。
• 边云协同是提升离散制造业灵活性与实时性的关键。

（二）关键技术

1. 边缘智能：

   • 提供实时建模与分析能力。
   • 支持低延迟推理与模型训练。
   • 结合AI算法、数据可视化、工业安全机制，形成完整智能栈。

2. 异构计算：

   • 支持结构化与非结构化数据的处理。
   • 提升计算资源利用率、系统可移植性。

3. 互联互通技术：

   • 基于OPC UA + TSN，实现统一数据通信协议。
   • 提高系统集成效率，支持跨设备、跨系统的数据交互。

4. 微服务架构：

   • 实现模块化、轻量化、灵活部署。
   • 降低系统维护成本，提升软件开发与应用集成效率。

5. 计算迁移：

   • 优化计算资源分配与任务调度。
   • 提升数据处理效率与系统稳定性。

三、离散制造业边缘计算解决方案实践

（一）汽车生产制造

• 问题：数据采集效率低、人工操作繁琐、数据延迟大。
• 实践：部署边缘控制器与智能终端系统，实现任务下发、数据采集、生产监控等功能。
• 效果：提升生产效率与质量追溯能力，降低人工成本，提高数据处理效率。

（二）电子制造

• 问题：生产流程复杂、数据采集不完整、人工干预多。
• 实践：构建数字化车间解决方案，集成工业机器人、视觉系统、AGV、边缘网关。
• 效果：提升自动化率与产品一次通过率，实现生产过程全面追溯与可视化。

（三）工程机械制造

• 问题：多品种小批量生产、订单响应慢、生产资源难以协同。
• 实践：部署边缘控制器、边缘网关、边缘云平台，实现自组织生产、动态调度。
• 效果：显著提升生产效率、库存周转率、产品合格率，降低人工干预与维护成本。

（四）船舶制造

• 问题：舾装件生产流程复杂、订单变化频繁、资源调度困难。
• 实践：基于边缘计算框架，实现现场设备与云端系统协同，支持动态排产与智能调度。
• 效果：提升生产灵活性、资源利用率、质量控制能力，实现自动化与智能化生产。

（五）定制家具制造

• 问题：生产流程碎片化、订单管理复杂、数据采集不完整。
• 实践：采用边缘网络架构，将MES非实时功能部署于云端，实时功能部署于本地边缘节点。
• 效果：实现生产流程的全面数字化，提升生产效率与数据完整性，降低部署与维护成本。

四、离散制造业边缘计算发展趋势及建议

（一）未来展望

• 边缘计算将在产业链上下游实现更紧密的协同。
• 未来将形成统一开放平台，支持多系统、多设备、多场景的集成与融合。
• 产业生态将不断成熟，推动智能制造、数字孪生、预测性维护等技术应用。

（二）发展建议

1. 产业化发展建议：

   • 建立行业联盟与企业协同机制，推动统一部署。
   • 加强边缘计算人才队伍建设，提升研发与应用能力。
   • 加快技术与产品研发进度，推动产业链协同发展。
   • 推进应用示范，探索边缘计算在离散制造中的商业模式与应用场景。

2. 技术与标准建议：

   • 持续提升边缘计算核心技术，如智能决策、系统安全、异构资源管理。
   • 建立统一标准体系，推动边缘计算技术的可商用化与标准化。
   • 推动自动化软硬件一体化，支持实时操作系统与边缘设备协同。

附录：编制单位与联系方式

• 中国信息通信研究院
  地址：北京市海淀区花园北路52号
  邮编：100191
  电话：010-62304839
  传真：010-62304980
  网址：www.caict.ac.cn

• 工业互联网产业联盟
  地址：北京市海淀区花园北路52号
  邮编：100191
  电话：010-62305887
  传真：010-62304980
  网址：www.aii-alliance.org

白皮书编制团队：时晓光、王哲、罗松、肖金超、胡晓晶、陈冰、王永辉、李天辉、刘学东、武兆宝、张硕、吕华章、刘秋妍、卢铁林、程晓磊、郎平、刘金娣、薛俊礼。