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OPC UA over TSN在边缘计算中的基础互联角色

www.cechina.cn2019.12.20阅读 1821

  边缘计算是实现工业物联网在工业领域应用的关键方法与路径,通过实现基础的连接、数据的存储、分析与优化来对制造业现场的规划与策略性问题进行全局处理,并进而用以提高生产制程的效率、成本与品质的提升,而在实现制造业现场的第一步即互联问题,然而,工业现场的复杂性使得对于统一的规范与标准有着迫切的需求,因此,包括工业4.0组织、IIC、中国智能制造体系规范等均聚焦于OPC UA over TSN,本文将阐述OPC UA over TSN在其中所扮演的核心角色问题。
  一、边缘计算解决基于连接的价值融合
  1.1边缘计算为制造业数字化升级带来新方法
  传统的制造业运营技术与方法需要升级,基于模型驱动的控制以及服务往往需要非常专业的领域知识,而基于数据驱动的则不依赖于此而由数据建模来实现预测、分析与优化,各自有其优势,模型具有可解释性,但往往门槛较高,而数据驱动方法则往往由于缺乏可解释性,但随着ICT技术的发展,它为工业带来新的方法和思路,两者的融合将发挥传统工业优势和现代数字化技术的优势。
  边缘计算可以在工业中解决以下问题
  (1).寻找最佳的机器间协同,这些协作包括在时间上的最佳匹配,避免因为等待、不同步的过程而损耗了机器的能耗、使用效率,使得资产无法发挥最大的价值。通过削减中间环节,消除了浪费环节,提升效率,简单的如让柔性输送系统来降低不必要的搬运输送时间消耗,提高生产的连续性,使得离散自动化系统迈向流程工业那种连续的生产,使得效率提高,如图1所示。

  图1-工业互联网连接底层设备与管理系统进而挖掘效率提升空间

  (2).通过动态的响应变化来寻找最优的控制,传统的PID往往是以“安全值”设定静态的控制目标,这并非是最优值,而通过设备协同来在更高级的动态协同,根据变化,让机器来适应生产变化,包括负载端、    其它设备的状态、工艺变化,以挖掘设备的最大效率。通过数据驱动来实现优化CONTROL ENGINEERING China版权所有,寻找在生产中的预测性,包括工艺参数预测,适应于“变化”的需求,减少开机浪费的方法、寻找在新的协同生产下的质量优化、能源计量、维护成本下降的方法,各种方法都是因为连接带来了优化的可能性空间。
  (3).智能化,尽管很多任务如优化、策略在机理模型已经可以实现最优,但,当出现更为全局的非线性区域时,机器学习等智能算法将会进一步来为生产系统提供新的解决方法,进一步挖掘优化的潜能。

  (4).资产管理类,确保透明的数据,并在数据中对问题进行归结、判定,以便提高设备的使用效率,这些应用包括了排产、OEE、品质、能源等采集与呈现场景。
  (3).预测性维护:在维护阶段,来自数字化的建模与运营中的数据采集,共同为维护提供了透明的数据呈现,以及分析的基础,如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘,分析质量、成本、设备状态等之间的关系,实现最佳的生产系统运营,包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。
  1.2边缘计算的连接需求分析
  在解决边缘计算架构搭建与实施中,首先不讨论后续的数据获取后的智能分析与处理环节,我们先探讨第一步数据的采集与传输问题CONTROL ENGINEERING China版权所有,就目前的工业连接推进中,首先会遇到这个问题。
  (1).实时性需求:与离散制造中运动控制、机器人以及高速同步不同,边缘计算的同步性在于大数据量、时间节拍下的同步,因此,需要精确的时间同步、以及大负载下的传输中的实时性,对于在线优化而言,100mS级的任务也需要在通信领域10mS、1mS级的分支节点数据传输,考虑到路径消耗、时间匹配,工业必须考虑容量,因此,使得通信也需要达到mS甚至微秒级,同时,考虑控制与管理的兼容,因此,选择了达到传统实时以太网所需的100uS级。
  (2).统一与规范的数据接口
  对异构网络而言,不在于是否最优,而在于是否统一,最低的标准在于统一,如果没有统一的规范,哪个协议或标准效率更高、负载更小是没有意义的。
  (3).同一网络传输的问题
  表1反映了各种数据的周期性、带宽、丢包容忍度、关键性、抖动的需求,而这些是一种复合型需求,依靠传统的实时以太网和标准以太网都无法解决全部的问题,而因此,TSN技术被开发以解决这些问题。
  而另一方面,如果能够采用同一网络传输,那么将会节省电缆、工程连接、测试等多方面的成本。
  (4).安全传输问题
  由于互联的产生,因此,必须解决安全性问题,以往的工业网络,由于采用了专用网络,并且控制系统如PLC往往采用硬逻辑来实现,而操作系统没有或基于非通用架构的RTOS,而且考虑到与标准网络的时间抢占问题,通常是隔离的,而在边缘计算中,这些隔离的网络将会被连接,为了全局数据打通,必须将底层与上层,水平层间进行集成,这个集成过程开放了各自的壁垒,使得安全成为了最大的潜在风险。
  因此,在全新的工业网络中必须对上述问题予以考虑。
  二、OPC UA over TSN的角色扮演
  2.1为什么采用OPC UA

  图2-使用OPC UA的原因

  如图2,采用OPC UA构建连接的原因有多个方面,当然,比较核心的在于语义互操作和它所构建的信息模型,这个是被认为OPC UA核心的原因。
  2.1.1OPC UA实现语义互操作规范
  对于边缘计算或其它今天我们所讨论的工业物联网架构而言,必须考虑在其底层所连接的设备、系统之间的网络协议中的语义规范问题,不同的控制器、系统往往采用了不同的数据对象、结构、单位等,这使得工业物联网在全局数据采集时,无论是上行、下行的数据传输都会出现需要开发、测试不同的驱动程序的问题,而工业领域复杂多样的总线标准与规范,自定义了众多的协议,这个局面造成了互联的难题。
  因此,产业界一直在寻求一个统一的规范,而在进行多番比较后,制造业无论是OT端还是ICT端都将目光聚焦在了OPC UA上,包括了IIC、工业4.0组织、中国制造等均将OPC UA定义为统一的语义互操作规范。
  OPC UA作为统一的语义规范所扮演的角色在于“经济性”,即无需每个企业、项目都重新编写自定义的驱动程序,包括语义转换程序,这些程序不但消耗时间,而且浪费工程师资源,因此,使得IT访问OT端缺乏经济性。
  2.1.2OPC UA的信息模型
  图3是OPC UA的信息模型结构,包括了基础、行业、厂商自定义的信息模型三个层级。

  图3-OPC UA通信、信息模型与安全连接

  信息模型是整个OPC UA也是工业互联网中的关键,因为无论对于控制协同、数据拟合、机器学习,结构化的数据额是非常必要的,否则,将会需要大量的编程与测试,这会导致整个工业互联网在连接中缺乏经济性,而垂直行业信息模型则反映了行业在如何进行数字化控制、与ERP/MES长期连接中建立起来的知识,像EUROMAP,如图4,其它则包括最新开发的AutoID,用于解决资产的数字化输入,对RFID、QR码等的数据接口,确保产线上的设备、在制品都可以被便利的集成。机器视觉与机器人,在最新的OPC UA集,由VDMA协同各个机器人与视觉厂商共同开发了这一越来越重要的伴随模型,因为今天的智能产线,机器人需要更多“眼睛”来识别在制品,对其位置、几何尺寸等进行识别,以便进行各种捡取、加工动作。

  图4-EUROMAP连接注塑机与MES系统

  2.2TSN及其角色
  TSN是另一个关注的焦点,早期应用于音视频同步,而2015年IEEE成立了面向工业应用的TSN工作组,在2016年成立整形器(Shaper)工作组,到2018年开始包括华为、CISCO、贝加莱、SIEMENS、Mitsubshi等各家自动化公司宣布推出TSN交换机、TSN终端设备,TSN的发展速度较之以往的总线技术更为迅速。
  2.2.1TSN解决统一的连接标准问题

  图5-工业通信技术逐渐向统一架构演变

  传统工业现场存在着复杂的网络环境CONTROL ENGINEERING China版权所有,这些总线、基于以太网的实时通信来自各个时期,以及始创企业自身的技术应用场景、行业属性等,使得其具有较大的差异,并且在这些总线上数据对象的定义也有这较大差别,尤其是在数字化时代,IT数据的大负载与OT端的实时性、高可靠性同时传输的需求更为迫切,来自于现场的、管理级的数据要被纳入统一架构进行融合,这也使得需要一个统一的底层网络来实现这一设计,因此,TSN成为了聚焦的关键技术,目前包括IEEE、IEC等均在制定基于TSN的工业应用网络的底层互操作性标准与规范。
  如图5所示,工业通信业的确朝着更为统一的方向发展,这也是潮流所趋。
  2.2.2TSN的构成要素
  TSN事实上是由一系列IEEE标准构成,包括了图6所示的几个方面标准构成:
  (1).时钟同步,在IEEE1588精确时钟同步协议基础上,考虑工业的高可靠性开发了IEEE802.1AS-Rev的广义时钟同步标准,其主要负责最佳时钟选择、发送同步时间给各个桥节点和终端节点、延时计算等工作。

  图6-构成TSN的标准组

  (2).低延时整形器(Shaper),根据应用不同,定义了IEEE802.1Qav-基于信用的整形器(Credit-Based Shaper),以及IEEE802.1Qbv-基于时间感知整形器、以及为了提升带宽使用效率的IEEE802.1Qbu+IEEE802.3br的可抢占式MAC方式,包括IEEE802.1Qch-周期性排队与转发整形器,以及IEEE802.1Qcr采用ATS异步数据整形器的方法,这些整形器主要实现“数据调度”,以及如何在复杂的网络环境中实现最高效的数据传输,而IEEE802.1QCB则针对冗余而设计,包括与5G融合的IEEE802.1QCM等正在制定中的标准。
  (3).网络与用户配置雷标准:由于TSN能够将网络中的周期性和非周期性数据统一传输,并且支持了桥接网络(交换机网络),因此,网络中的设备、数据传输类型、带宽需求等与传统网络更为复杂,需要一个统一的调度,而中央网络与用户配置则是收集各个节点的数据传输需求,并统一计算,统一下发,统一调度,当网络出现动态变化的时候,可以自动优化网络的传输。
  三、OPC UAover TSN在边缘计算中的角色
  对于OPC UA常用的角色主要体现在信息模型,然而,必须结合边缘计算的实际应用场景,我们才能更为清晰的了解到OPC UA将在其中扮演的角色,OPC UA大部分时间被讨论在于传输(支持Client/Server,Pub/Sub机制的传输)、信息模型方面的能力,这里我们以数字孪生场景、机器学习应用场景中的OPC UA角色来阐述其重要性。
  3.1OPC UA与数字孪生
  在数字孪生的设计中,控制类设计软件如ATLAB/Simulink可以为数字化模型提供OPC UA的接口,那么直接仿真的模型可以构建一个基于OPC UA的信息传递规范,可以通过OPC UA接口与不同的控制器提供统一规范的连接,这样就可以让数字化的软件与控制器进行快速的模型交互,实现数字孪生的上下行信息交互。
  图7显示了一个基于OPC UA的连接,如B&R的Automation Studio可以与MATLAB/Simulink通过OPC UA进行信息交互—当然,这同样可以与其它第三方的控制器实现这样的交互,对单个的控制器而言也许它的价值在于高效的信息建模控制工程网版权所有,但对一个工厂涵盖多家控制器而言,则意味着快速的跨平台的连接。

  图7-基于OPC UA的数字孪生信息交互

  在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPC UA的接口,并且可以与多种控制器连接,这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互,而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。
  通过数字孪生,可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务,连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。
  3.2机器学习的结构化数据源
  人工智能,包括机器学习被认为是制造业现场解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径,基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析,但是,对于机器学习而言,其必须实现以下几个方面的条件:
  (1).结构性数据:如果数据缺乏结构性,会产生与学习算法模型的无法对接问题,或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作,而OPC UA提供了结构性数据,并且,在OPC UA的方法中对数据进行了一些预处理,如积分运算等,另外,基于OPC UA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。
  (2).有效数据:如果采样大量无效数据,那么对于机器学习而言同样是没有意义的,OPC UA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累,例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数,这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。
  关于高效传输不再累述,这是OPC UA众所周知的基本功能,人工智能与现场连接同样需要高效传输机制。

  图8-机器学习通过OPC UA获得有效的结构性数据

  图8结合信息模型,进而分析机器学习中OPC UA所能提供的多个维度的支持。
  3.3TSN为边缘计算带来架构的柔性与便利
  OPC UA over TSN可以实现传感器到云的传输,这件事情本身对整个工业应用场景是一个巨大的变革,突破了传统网络的层层架构,赋予了新的应用潜在的可能,使得整个运营管理更加透明、直接的数据实现奠定了基础。
  向边缘计算的扩展,目前来说,IT和OT端都延伸到了边缘计算这个领域,各自发力,OT以解决原有问题,以及新的形势下的系统连接带来的数据连接需求。

  图9-OPC UAover TSN实现完全集成

  边缘计算对于数据的需求是多样的,而这正是TSN网络所要应对的,也即,TSN为这样的场景而生。
  TSN实际上不仅是一项技术,它对于IT和OT融合的格局将会产生深远的影响:
  (1)TSN使得新的计算架构得以实现:传统的控制集中式架构,DCS分布式控制架构,但是,未来,有了TSN,新的架构可以实现任意形式的,分布或集中,可以说没有边界,数据可以直接通过TSN交换网络被发送到云端,这构成了应用的云端化,也会产生新的业务模式。
  (2).TSN也将扩张到更多的领域,使得OT可以借助于更多的技术来解决问题。包括机器视觉、AR/VR,而解决问题不仅在控制,也在管理运营。
  (3).TSN使得现场数据可以被有效的传输,分流,自动化在其中扮演更为灵活的角色,数据采集、信号处理本身就是自动化的优势,而借助于TSN会能够让自动化进入更为广泛的领域,包括进入楼宇、智慧城市、交通、农业等领域。

  图10-边缘计算层级

  图10所示,为工业领域的边缘计算从嵌入式到云端的整个层级过渡,这里必须依赖于OPC UA over TSN从底层到顶层的连接。IT与OT如何发挥各自效应,则关键在于如何借助于OPC UA over TSN的架构来实现融合,如果各自为政,最终对于IT而言,则无法获得经济性,对于OT同样如此,如果无法取得经济性,高效益,用户最终也无法让整个架构推进。
  四、OPC UA over TSN构建全新OICT融合生态系统
  技术的发展有一种自然而然的规则,非以人的意志为转移,从IT与OT融合角度来看,的确需要一个新的生态系统—这是自然发展的规律,从竞争到竞合,这是一个必然的过程,而对于IT与OT都属于工程技术界,那么本身的融合自然依靠于技术来作为生态系统的基底,而能够扮演这个角色的,就目前来看,想要使得双方都能够获得有效数据传输,则TSN可以在其中扮演这个角色。

  图11-OPC UA over TSN构建未来制造技术生态

  图11为在OPC UA基金会中对于FLC-Field Level Communication的定义,将TSN与OPC UA融合,构成OPC UA over TSN(注意这里的OPC UA over TSN中over是一个标准连接写法)。
  对于IT与OT端而言,各自对如何推进制造有各自的想法和主张,但是,必须明确的是“融合”是谁也规避的,谁也不能自说自话,必须通过相互的配合,但是,各自又有“边界”,对于OT而言控制工程网版权所有,优势在于接近现场,对现场物理对象与模型、控制、优化有直接的采集、连接、应用经验和知识积累,而对于IT则在于交换网络、软件、工具与方法等的积累,但是,相互逾越都不会专业,而边界其实就在这个融合的标准与规范上,各自继续发挥自身的优势,而又可以为用户带来基于转型需求的价值提升。
  至于这个生态系统所需的商业智慧,则需要来自IT与OT业界的同仁们共同来构建,需要引入专业的生态系统研究的管理学家能够参与其中,技术作为载体,而价值作为OT与IT各自有其发挥的领地,而如何平衡其中的关系与利益,则是来自于“人”的智慧。
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