本文最初為2018HC大會演講講稿，后應邀約為邊緣計算大會征文所寫，發表于《自動化博覽》邊緣計算專刊上，并作了部分修改。

邊緣計算越來越受到了來自IT和OT領域的企業的關注，本文旨在從制造本質—從源頭分析如何去推進其實現，以期獲得產業專家的批評指正。

一、圍繞制造的本質解決問題

對于制造業企業而言，運營水平可以用盈利能力來評估，進而分解為高成本效率的生產出合格產品，即，穩定的產品品質以及成本的不斷下降，快速的交付能力，即，質量，成本與交付是制造業的核心話題，而對于智能制造則在于解決“全局協同”過程中的材料、時間、能耗等的優化，進而進一步提升成本效率空間。

就產品的加工品質、速度而言，在成本約束條件下已經發揮到極致，因此，新的優化空間來自于“集成”與“協同”，另一個維度則在于個性化帶來的挑戰，為了解決協同的成本優化以及個性化給生產帶來的成本效率難題，信息流匯集并進行全局優化是邊緣計算的核心問題。

圖1回歸制造的本質解決運營水平問題（優也信息科技）

如圖1，來自優也大數據傅源女士，數據包括了基礎的生產經營改善、運營中的、機器設備的健康管理、然后到全局尋優，再到最終的自主化，具有學習分析與決策能力，這個過程中會遇到基于數據的各種任務。這些任務就是邊緣計算所聚焦的，除了基礎的控制外，包括數據的連接、匯集、存儲、呈現、學習等各種層級的問題，需要由邊緣計算來進行完成，因此，邊緣計算并非是一個計算問題，而是圍繞任務而一系列的架構與規范接口問題。

二、數據連接，打通IT與OT的關鍵

不得不說，在推進邊緣計算中遇到的第一個障礙是“連接問題”，IT世界訪問OT世界并非想象那么容易，即使在總線技術已經發展的30年后，圖2是世界經濟論壇2014年對北美、歐洲、總體關于IoT推進的難點的調研評估，雖然并非是新的結果，但就實而言，卻并未過時。

圖2世界經濟論壇2014年就IoT發展的難點調研報告

缺乏互操作標準是影響數據“流暢”訪問的關鍵，在單獨的機器上，各個現場總線或基于實時以太網的數據都可以流暢訪問，但是，在機器與機器之間，需要“協同”的時候，數據卻被不同的總線割裂為孤島，而打破孤島似乎提了很多年，然而，在現實的工廠中仍然是無法達到的。

圖3現場總線發展的發展

對于IT廠商而言訪問OT的設備遇到總線的障礙，因為你得為每個總線開發接口轉換硬件，并寫驅動，即使實時以太網在物理上保持了一致，但依然需要寫變量地址表的映射與讀取程序，而這一切使得IT與OT之間的訪問變得沒有“經濟性”—這是非常關鍵的一點，技術能否被推動的關鍵正在于此，若缺乏經濟性，那么無論是技術提供商還是用戶，都無法從中獲益，那么就無法推進。

OPCUA和TSN被賦予了這一歷史責任，作為IEC62451標準，OPCUA被RAMI4.0、IIRA等制定為語義互操作層面的規范，它解決了異構網絡中的各個主體之間可以通過相同的語義對話。

TSN則解決了在網絡中，OT周期性控制任務所需的實時數據傳輸機制，以及IT大容量非周期性數據的傳輸問題，通過VLAN交換機，在TSN網絡可以傳輸兩種不同的數據，而離開TSN網絡則可以通過標準的Internet方式傳輸數據，這帶來最大的好處在于IT可以對OT的透明訪問。

圖3反映了這一過程的發展。

三、邊緣計算的垂直層級

圖4則是一個現場采集站（基于OPCUATSN）的邊緣節點（EdgeNode）到一個控制（EmbeddedEdgeController），它可以實現安全的數據安與匯總到邊緣計算服務器（EdgeComputing）然后通過OPCUA/MQTT等到云端的垂直應用過程。

圖4邊緣計算的垂直架構與技術應用

除了物理可見的實現架構，數據如何被應用也是整個問題的關鍵，對于工廠而言，邊緣計算主要在于實現本地的一些應用，這可能包括的應用如下：

（1）.數據匯集與協同的應用

對于最為典型的工廠應用如OEE計算，需要將品質、機器運行時間相關參數、稼動率等計算并實時顯示給工廠管理級，以便全局觀測狀態。

（2）.規劃與分析問題

對于很多工廠應用而言，需要考慮在線的規劃問題，如玻璃切割，如何在線檢測，劃分等級，并對其進行按照CRM中的系統訂單進行規劃，以便把不同等級的玻璃按照需要進行切割處理，并分流到不同的包裝線，而對于印刷工廠而言，如何把不同訂單實現重組，以獲得最小的材料浪費，這些都是邊緣側的應用需要解決的問題。

（3）.數據呈現問題

邊緣側同時采用了更為開放的技術來實現傳統工廠需要專用的SCADA、HMI等才能實現的數據透明訪問，而基于OPCUA架構，新的Web-Based架構可以支持更為豐富、多元的數據呈現，任意終端均可作為節點訪問數據。

四、規范與經濟性是邊緣計算的關鍵

事實上，很多類似的計算任務、數據處理任務在過去都是存在的，那么邊緣計算的意義是什么呢？

（1）.更為經濟的運行：基于開放的技術，乃至開源的技術所構建的生態系統來降低整個用戶的系統經濟性，對于數據的連接、匯集、存儲、商業智能、智能應用等，必須選擇經濟的方法，傳統的專用系統，乃至MES、ERP都是非常龐大的系統，且需要高昂的咨詢、安裝測試、運營維護的成本，缺乏經濟性的技術是難以持久的，而邊緣計算采用開放的互聯網技術，通過分布式的計算組件（APP），可以降低用戶在應用端軟件的成本，而基礎設施則采用通用的服務。

（2）.提高企業應對變化的能力：大型的系統、專業的應用軟件對于中小企業非常不經濟的同時，而且使得企業難以響應市場的快速變化，當技術發生了升級，大量的基礎設施投資、軟件、人員培訓都會成為企業難以快速轉型升級的因素，而這些導致了企業對技術的響應慢帶來效率的下降。

圖5RAMI4.0管理殼

（3）.規范與標準：邊緣計算更多的意義在于實現“協同”，而這個計算架構并非是要對原有的系統的拆除，因為在自動化領域、垂直行業的優化、策略等模型方面過去已經累積了大量的知識、應用，這些必須通過“標準”與規范“協同”進而發揮更大的效應，因此，邊緣計算在推進時主要是“規范與標準”的推進，使得原有大量的資源被有效的連接，與新的技術（云計算、人工智能）相融合。

就如同圖5所示，邊緣計算需要數據的規范，RAMI4.0是工業4.0組織對于計算側信息的模型的構建標準，基于這個標準，數據才能被結構化，進而有效的應用。

五、邊緣計算應用場景分析

很多時候，人們似乎覺得邊緣計算是一個很復雜的問題，但，如果我們僅把這些問題理解為接口與規范，IT與OT的銜接就沒有那么復雜。

圖6以自動化廠商的控制器為接口點，支持OPCUA即可實現對OT數據的結構性訪問，OPCUA扮演的角色在于將數據按照規范的語義、結構來存放，并支持TCP/UDP、WebService、http（s）的連接與應用服務。數據流被應用于控制、計算、變通過邊緣側與云建立存儲連接、以及云端的大時間周期積累以及分析處理的運算，而另一個方向就是信息回流至現場層的過程，OPCUA的Client/Server架構以及Pub/Sub形式都可以支持數據的雙向連接。

圖6-OT側與邊緣側、云端之間的連接關系

圖7-典型的預測性維護架構

預測性維護顯然是一個典型的應用場景（如圖7），自動化廠商在現場有著豐富的I/O采樣能力，這包括對機械系統中連軸器、軸承的振動、溫度、電流等與故障相關的信號，而這些信號需要做一些濾波、快速傅里葉變換獲得包絡線，對振幅烈度、頻率等參數進行信號預處理，如果沒有這些預處理，用于本地分析報警，這種嵌入式的邊緣控制器（EmbeddedEdgeController）是包含了控制任務的。相對而言，這些數據并非是需要非常高的實時性需求的，那么就可以通過無線網絡發送至云端，而對于需要實時處理的OEE計算等則直接到邊緣計算軟件棧。

邊緣計算軟件棧與OT的運行架構接近，但是，所采用的是非OT專用架構，由于IT的技術往往采用開放的商業軟件、開源代碼構架，因此，其開放性連接性更強，邊緣運行時類似于PLC中的Runtime對通信、任務進行調度處理，而協議分析器則對不同的數據通信進行適配，并對數據進行分類匯總、計算、呈現等的處理，邊緣計算架構也包括針對這類能夠的編程開放環境。

總結而言，邊緣計算的實現在于通過對原有技術、應用的創建規范性接口，連接信心流，打破信息孤島，在企業工廠側實現“協同”，整體服務于生產運營的成本效率，由于采用開放的技術，這使得用戶在基礎設施投資、軟件應用配置方面更為經濟，這是邊緣計算大勢所趨的原動力，即，任何技術必須服務于制造業的本質，我們解決一切問題，構建系統必須圍繞解決生產運營的實際問題，并且提供經濟性才能快速發展。