面向工业互联网云网边端协同技术研究

面向工业互联网云网边端协同技术研究

崔滢

中国移动通信集团黑龙江有限公司     黑龙江省哈尔滨市    150030

摘要：工业互联网是工业技术与大数据技术紧密结合的产物。提高工业互联网技术和企业云网边端技术在工业制造业中的渗透和应用，充分利用云边缘协同优势，可以推动工业制造业完成企业战略转型，提高工业制造业的发展质量，提高工业制造业的竞争优势。为此，有必要加强基于云边协同的工业互联网技术技术研究。

关键词：工业互联网；云网边端；协同技术

1工业互联网云网边端协同技术的价值场景

作为我国制造业转型发展的重点总体规划之一，工业互联网技术促进了传统制造业的升级；随着工业流程的深入推进，复杂的加工流程、种类繁多的业务流程和机械设备，以及高度复杂的互联网正在慢慢涌现，成为阻碍工业生态发展趋势的短板。现阶段，超过一半的工业企业部署了工业云，并致力于完成统一管控、数据监控和设备维护。然而，随着越来越多的工业控制器、工业网关IP等设备接入云空间，传统的以云为中心的方式已不能满足对大量机器设备数据并行处理的要求，部分计算必须以贴近边缘的原则来解决；其次，在工业企业长期的数字化建设过程中，上下游企业之间存在着各种独立的操作系统，存在着长期的跨区域情况。此时，有许多异构数据和网络设计需求；此外，现场设备数据的隐私安全系数非常高。传统的固定数据无法发送出工业园区。一旦泄漏损失无法估量，必须在行业内现场解决，以确保本地数据不会出现丢失；此外，行业中大量常见的数据解决方案依赖于终端设备的本地化，但这往往受到终端设备自身数学计算、样本空间大小、能耗等因素的限制。因此，工业企业需要一个灵活的新基础设施框架来连接工业系统内外的规模经济，允许数据商品的流通，并根据数据分析和模型在各个方面进行改进，连接行业外部环境自下而上的数据流和自上而下的管理决策流，生成行业智能化提升的闭环控制，并构建全方位的数据协同管理系统，共享跨区域测量，提供一个多连接、覆盖范围广、性能优异、实质性的网络化控制自然环境，是解决现阶段产业生态发展趋势瓶颈的主要方法之一，为基础设施建设奠定基础，实现测量、互联网和存储的云、网、边端和终端协调。

2工业互联网云网边端协同关键技术

云边缘协同可以完成不同应用领域各种需求的优秀匹配和高效匹配，在边缘测量相关应用利润最大化的层面激发其使用价值，促进制造企业的理性转型和发展。云边缘协同的主要内容如下：

2.1资源协同

边缘节点可以提供各种基础设施建设网络资源，如测量、虚拟化技术、互联网、存储等，并构建API，与边缘云中心云服务平台完成良好的交互通信和信息内容连接。对于占据核心位置的云节点，应提供必要的设施、设备和基本信息；它依托占据核心位置的云节点，高效收集与边缘节点相关的各种设备信息，充分发挥其作用，进行有效的调度管理和自然资源的优化配置。

2.2数据协同

数据协同的关键包括以下数据：机械设备管理方式产生的数据、企业生产产生的数据、公司运营管理产生的数据等。边缘节点可以合理收集以下数据信息内容：物联网终端对应的生产制造数据，监管数据，以及在生产、制造、管理方法和操作过程中建立的各种数据。在完成合理的消息收集后，应以数据分析明确提出的要求为依据，紧密结合数据模型的具体内容，对数据进行基本分析和挖掘，得出准确的处理结果，并将其提交给占据核心位置的云节点。占据核心位置的云节点应合理接受边缘节点看到的各种数据，分析存储大量数据，并进行使用价值挖掘。

2.3模型协同

在构建智能实体模型的实际过程中，边缘节点需要提供边缘物联网技术涉及的各种机器设备数据，搭建智能实体模型的软件环境，做好相关部署，实施实体模型，并将生成的实体模型结论提交给占据核心位置的云节点。占据核心地位的云节点，通过物联网终端对每个业务流程明确提出的具体需求进行改进和整合，参考历史时间数据，获取实时数据，整合实体模型意见反馈对应的数据结论，改进模型拟合，向边缘节点发布实体模型，并执行相应的部署管理方法。

2.4业务管理协同

业务流程管理协同。边缘节点对API进行提供，承担相关业务的分配，并进行相应的控制管理；中央云节点部署各种业务流程的应用，在编辑工作中落实管理方法，根据公司的具体工作经验，从整体上控制各种业务流程的实际情况，并以具体要求为依据，对各种业务流程进行合理有序的编辑。

2.5应用管理协同

边缘节点可以合理地提供API，部署各种边缘应用程序，构建系统配置，实现高效的生命周期管理。根据中心云节点，对相关边缘应用实施项目生命周期管理方法，包括消息推送、监管、组装、升级、卸载等，对于低延迟操作，边缘节点可以有效地进行更好的生命周期管理；中心云节点能够适应各种边缘应用，高效、卓越地进行生命周期管理，为边缘节点的开发、设计和检测提供必要的标准。

3加强工业互联网云网边端协同技术的对策建议

3.1完善行业标准体系，提升关键技术研究水平

在工业互联网技术的边缘，智能参与者众多，连接设备的类型复杂。国家标准管理体系的建立有利于整个产业链上下游企业的协同。我们将在加强沟通、深化合作、整合和灵活利用全球工业互联网技术边缘智能相关公司和研究机构优势资源的基础上，重点突破云空间边缘终端设备协同测量框架、系统软件安全系数的技术，异构计算池和网络资源隔离技术，全面提升边缘智能核心技术和通用解决方案的开发水平。与营销推广相关的前沿研究成果在应用中起到了示范作用，选择了市场认可的通用标准和规范，进而推动了领域标准和规范管理体系的不断进步和完善。

3.2培育工业边缘智能方向的人才队伍

工业行业的场景和逻辑是存在着一定的特殊性。专业知识的跨学科渗透是工业互联网技术边缘智能的一个显著特征。最重要的是培养一批既对制造业转型有深刻认识，又具有信息技术研发能力的高端专业人才。高等院校和科研机构积极调整和增加结合工业生产制造、人类智能等知识结构的前沿交叉技术专业，加强与公司在重点项目和重点方向的协同产品研发；根据实际生产制造要求，鼓励原创自主创新。持续完善有效性评价体系，有效鼓励行业优秀人才为智能、产业原理、核心技术等领域的应用做出贡献，鼓励相关创新人才在具体情况下发现并应对发展瓶颈。

3.3营造产业生态，推动行业快速发展

工业生产和制造业务的规模巨大，种类也各不相同。产业发展规划依赖于行业协会和联盟的结构和正确引导，通常围绕行业领导者形成区域性产业集群。建议行业协会和行业领袖积极组织行业趋势研讨会，邀请企业家和技术专家就领域趋势进行专题讲座，促进领域交流与合作。在重点企业或政府部门的领导下，关注区域内垂直领域的需求和单一业务场景下的跨行业需求，合作开展工业互联网技术边缘智能的行业细分解决方案，为降低成本提供一定的客户价值；正确引导相关产业集群提升整体竞争优势，共同促进产业生态改善。

结论

与当前云计算模式不同，在边缘计算模式下，工业数据信息是根据端部的采集设备进行采集，并根据指定的边缘测量应用进行处理和分析。最后，对云端域名进行统一求解和分析。实践经验证明，这种云边端协同规划方案不仅可以对边缘进行实时控制和响应，实现实时应用，还可以缓解云空间和边缘中间数据通信的网络压力。随着智能物联网的发展趋势，基于云边端协同的智能系统将有广泛的应用。

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