三大工業網際網路大數據應用場景介紹
2020-12-01 電子發燒友三大工業網際網路大數據應用場景介紹
蔣雅麗 發表於 2020-11-30 10:51:56
在「新基建」的浪潮下，《「十四五」規劃綱要》明確提出加大新基礎設施建設，包括5G、工業網際網路、工業大數據的建設。未來，工業大數據將和5G和工業網際網路一樣，成為國家戰略規劃重要的衡量指標，如何推動其發展是產業亟需考慮的問題。
11月27日，在通信世界全媒體舉辦的「5G+工業網際網路+大數據開創智慧新工業」主題沙龍活動上，中移物聯網有限公司智能連接部副總經理王明儒以「基於5G專網工業大數據解決方案研究」為主題發表演講，分享了中移物聯在5G專網上構建智慧工廠、數字孿生、工業大數據的探索及思考。
工業大數據的幾大特性
中移物聯總結出了工業大數據的幾大關鍵特徵。在王明儒看來，工業大數據要求超低時延的控制，數據不出場、安全保護與隔離以及專有的網絡資源。在海量數據採集上，工業數據主要是多元設備的數據接入、持續系統的穩定性，包括數據完整性的要求超高及數據體量超大。從實時數據分析來看，工業數據有數據結構複雜度高、工業數據的異構性高、對時效要求高，包括數據行業特徵相對比較明顯的特徵。
針對中國移動5G專網在工業網際網路、工業大數據領域方面的能力支撐以及思考，王明儒表示，中國移動對於不同的行業細分的場景提供了差異化的網絡服務能力，在車間生產、港口運輸、機器加工等15個細分領域總結了五大典型要求：超低時延控制、高清視頻回傳、數據不出場、安全保護與隔離、定製化的網絡資源。
對5G提出大帶寬、低時延、廣連接的要求，中國移動等三大運營商需要提供差異化的服務方式以及多樣性的網絡連接來支撐保障工業製造領域，包括工業大數據相關的數據傳輸等要求。中國移動在此基礎上根據不同需求場景提供了3類服務模式，包括優享模式、尊享模式、專享模式，通過服務的分層分級去滿足工業場景下的控制要求。「5G融入百業，呼喚網絡服務能力，中國移動5G專網具有專用定製、確定可靠、彈性擴容、柔性配置以及本地卸載等相關功能，可最大程度上滿足5G工業控制、5G工業網際網路、5G大數據對網絡的要求。」王明儒表示。
三大工業網際網路大數據應用場景
中移物聯主要將工業網際網路大數據應用於三大場景。王明儒介紹道，一是對工業設備的實時監控。先對生產設備、環境、企業ERP數據進行採集，通過5G專網傳輸至大數據平臺，經過清洗轉換、分析處理，生成設備實時狀態的監控模型，並通過大數據的API向WEB端移動端提供相關服務，為工廠提供設備狀態、設備運轉等實時監控服務。
二是設備故障識別與預警的場景。先是採集設備生產的設備數據、環境數據以及企業的CRM、ERP等數據，通過5G專網傳輸到大數據平臺，利用離線或者實時計算的框架，對設備的數據、ERP數據、歷史生成的標籤體系的數據結合故障訓練模型，提供故障識別模型以及故障識別的結果，並為上層的WEB端、移動端提供相關的故障預警及故障識別服務。
三是智能化的工藝流程優化。目前主要採集的是生產工藝的數據、環境的數據以及ERP數據，通過5G專網上報到大數據平臺，綜合歷史的工藝數據以及當前實時的工藝數據，通過決策樹神經網絡相關的AI算法來生成工藝規則的模型庫以及工藝對比分析的結果，從而反推為當前的工藝流程、工藝決策，通過大數據API的方式向上層的WEB端、移動端提供相關的服務。
「上述三個場景在今年六七月份與國內一家大型的家電生產廠商做了合作，我們一起共建了5G+工業網際網路智慧工廠的項目。」王明儒介紹道，從整個項目的執行情況來看，項目能夠與生產工藝緊密結合，提高工廠的生產效率，降低產品的不良率，在促進工廠智慧工業的數位化轉型方面發揮了良好的示範效應。從場景實現來看，主要實現了設備監控、設備故障預警、工藝流程優化、機器視覺監測等相關場景，通過5G智慧工廠的數字孿生平臺，為工廠提供智慧工廠設備監控等相關服務。
大數據中心體系架構的建設
在國家工業網際網路大數據中心對大數據中心整個體系架構包括未來模型的思考方面，王明儒認為整個體系架構的思考分為四層：設備層、邊緣層、企業區域層、產業層。
在整體的網絡安全、網絡帶寬要求以及網絡服務保障上，需要用差異化的網絡保障來實現分層數據之間的快速安全傳輸，其中在工廠內部主要使用工業控制網絡來實現內部數據的交換和傳輸；在企業領域層，工廠與企業的大數據中心交換主要使用5G專網來滿足數據的實時傳輸；在行業級大數據中心或者國家的工業網際網路大數據中心使用中國移動等運營商的骨幹網絡，通過專線專用的方式來保證海量數據的實時交換和傳輸。
「未來國家工業網際網路大數據中心的建設，我們理解可以基於現有的工業網際網路標識解析體系構建相關的大數據中心。」王明儒表示，目前工業網際網路標識解析解決了對工業領域內物生產、流通整個環節上的標識，在未來的大數據中心建設裡面可以用基於工業標識解析體系結合工廠的內部私域數據完成我們對工業領域內生產、製造、流通模型裡面物標識和管理。
王明儒認為，工業大數據未來仍面臨著一些挑戰和機遇，例如解決工業數據的異構性問題，建立工業領域內基礎數據模型，解決工業數據流通中的安全問題，打破數據孤島推進工業數據資產共享，規範工業數據資產交易，發揮工業數據價值等。「工業網際網路大數據的這些挑戰還需產業界上下遊共同推進解決，來促進國家工業網際網路、工業大數據的發展。」王明儒最後表示。
責任編輯:tzh
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