工业边缘计算架构的演变

2022-11-16 08:53      千家网


  终极工业边缘计算设备感知和控制物理流程,运行本地程序,并与工业控制器、工厂运营、企业系统和云应用程序通信。这是实时闭环制造业务运营盈利和竞争力所必需的。

  多年来,工业自动化架构的特点是,利用分布式计算提高性能、质量、可靠性、可用性、响应性并降低软件维护成本,最终现场设备的计算量不断增加。每一步的限制因素都是技术的成本、耐用性和可靠性。随着商业、消费者和物联网(IoT)技术在日常生活中普遍存在以及低成本通信的进步,这种情况已经发生了改变。智能手机是许多人的日常设备,其是集成了通信和显示功能的坚固耐用、功能强大的计算机的明显例子。

  边缘设备

  边缘计算的主要价值是在接近物理生产的地方执行应用程序,以极低的延迟实现快速响应时间并捕获实时数据。将更高级别的功能直接集成到这种新型的强大现场设备和工业控制器中,再加上实时事务处理业务系统,正在减少对工业中间件软件的需求。商业系统比工业系统发展得更快,以满足包括供应链、客户服务、物流和互联网商务在内的商业功能的要求。中级软件和计算机已经达到了缓冲、同步、翻译和精炼传感器和控制器信息的目的,但也产生了大量中级计算机、重复数据库、复杂的组态控制和昂贵且难以维护的软件的脆弱系统。边缘计算是在用户或数据源的物理位置或附近进行的计算。边缘的分布式功能包括优化、专家系统和具有新型设备的人工智能。

  边缘设备类型

  ●支持遗留系统的边缘网关

  工业边缘网关通常是运行中间件软件的坚固耐用工业计算机,这些中间件软件连接到PLC、驱动器和其他边缘设备,以便将信息上下文化,并将其映射到数据企业软件和数据库。边缘网关是利用已安装的遗留控制和自动化扩展资本设备投资,来提供边缘计算功能的理想选择。

  ●边缘工业计算平台

  坚固的边缘计算平台提供网关功能,以及许多其他功能,包括分布式控制、优化、Web服务器、OPC UA服务器和客户端、人工智能(AI)、REST API、图像识别和云通信(AWS、AZURE等)。许多集成了多用户环境,如Docker和Kubernetes,支持添加用标准编程语言,包括Python和JavaScript,编写的用户应用程序。

  ●智能/智能现场边缘设备

  智能/智能现场边缘设备是一类新的智能现场设备,包括智能传感器和执行器,可直接与控制器、企业和云应用程序通信。这些设备集成了分布式控制功能,包括优化、Web服务器、OPC UA服务器和客户端、REST API和云通信(AWS、AZURE等)。基于用户的计划正在定义基于这些概念的新架构,包括NAMUR开放架构(NOA)和开放过程自动化论坛(OPAF)标准。

  以太网IP到边缘

  随着单对以太网标准10BASE-T1的集成,工业边缘正在进入主流计算和物联网,使IP通信嵌入到终端现场设备,包括传感器和执行器,具有成本效益。支持工业控制和自动化的基于以太网的网络利用了大量生产的以太网基础设施产品的优势,包括较低的硬件、软件和支持成本。SPE是直接从传感器、执行器、驱动器、电机启动器和其他设备中解锁更多信息的方法。

  单对以太网是高级物理层(APL)的基础,将以太网引入危险地区的现场级仪器。现场级以太网将以其普遍性和快速性,使流程工业的数字化成为现实。电流和电压将受到限制,以对区域0和1/Div 1提供本质安全的解决方案。主要目标是在流程自动化领域采用成熟的技术和选项。

  语义上下文数据连接

  OPC基金会OPC UA FLC(现场级通信)计划在传感器、执行器、控制器、企业和云之间,创建开放标准语义上下文数据连接通信解决方案,以满足工业自动化、工厂自动化和流程自动化的所有要求。OPC UA FX继续取得快速进展,将最基本的工业通信与主流计算数据概念进行现代化,达到工业边缘。OPC UA现场级通信(FLC)计划目标包括:

  安全可靠的通信

  供应商、平台和领域无关

  从传感器到企业及其他领域的互操作性

  OPC基金会生态系统是统一的,由工业、信息技术(IT)、物联网(IoT)和云组织组成,参与超过65个联合工作组,专注于定义和实现从工业领域设备的标准上下文和语义数据模型,包括企业和云系统的传感器/执行器。

  OPC基金会与清洁能源和智能制造创新研究所(CESMII)共同开发的全球可用UA云库,使OPC UA信息模型在全球范围内的云端可用,为用户提供查找和使用OPC模型的有效方法。这简化了应用程序工程,为语义数据模型提供了可靠的来源。

  直接向企业领域沟通

  传统的严格的层级架构正在让位于一种反应更迅速、更直接的模式,将制造带入实时制造业务模式。现场设备可以直接与应用程序通信,包括历史记录、高级云分析、实时维护监控和其他功能。这简化了这些功能的应用,并消除了第2级和第3级软件成本、复杂性、性能拖累和持续的软件维护。

 

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