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5G边缘计算在智能制造中的探索和实践

发布时间:2020-04-22 21:52:28  来源:起点边缘    采编:佚名  背景:

边缘计算(MEC,Multi-access Edge Computing/Mobile Edge Computing)起源于2013年,并在2014年12月由欧洲电信标准协会移动边缘计算规范工作组(ETSI ISG MEC,Industry Specification Group for Multi-access Edge Computing)正式负责其标准化工作。边缘计算为应用开发者和内容提供商在网络边缘提供云计算能力和IT服务环境。边缘计算在诞生伊始就和移动蜂窝网络密切联系在一起,是IT和CT技术融合发展的产物,可以有效增加移动宽带网络的弹性,以达到在吞吐率、延迟、可扩展性和自动化等方面的要求。

MEC概念出现时,LTE(4G)标准已经冻结,在LTE网络中MEC经常作为一个“附加项”部署。而5G标准最初设计就已经将MEC视作一个关键项,5G的标准化组织3GPP明确定义了MEC相关的功能。电磁波在光纤中的传播速度为200km/ms,在5G网络中,数据要在相距数百千米的终端和核心网之间来回传送,显然无法满足5G毫秒级时延的要求。因此,需将内容下沉后分布式地部署于接入网侧(边缘数据中心),使之更接近用户,降低时延和网络回传负荷。此外,物联网的爆发加剧了网络拥塞,运营商必须在保证用户体验和优化资源利用两者之间找到平衡点。5G超密网络对回程线路的容量和能效提出了巨大的挑战,如何降低承载网的压力是运营商亟待解决的问题。

MEC作为一种天然具有运营商特色的技术,同NFV、SDN一起普遍被认为是5G业务使能三大技术。5G同MEC技术紧密联系,以达到预定的性能和可扩展性,最突出的就是低时延的特性。可以说5G自带MEC属性,二者生态共通,特别是在2B垂直行业应用领域。

5G及边缘计算逐步应用于智能制造领域

目前在制造企业的转型升级中,其以有线和Wi-Fi为主的网络通信方式存在较大的局限性,主要体现在以下几个方面。首先,有线布线成本高、走线难、部署周期长,导致企业无法根据需求灵活调整产线,制约了柔性制造的发展;其次,有线部署无法快速满足工厂内迅速扩张的物联网通信节点需求;再次,Wi-Fi稳定性不足,在连接数达到一定数量之后网络干扰问题严重、移动性差,不适合AGV(Automated Guided Vehicle)等移动场景;最后,多数工厂以私有网络部署为主,维护升级成本高,且数据互通困难。而5G网络高速率、低时延、大连接三大特性,满足制造业苛刻的高可靠性需求,一方面使得柔性生产成为现实,另一方面可以降低网络建设和维护的成本。

随着工业互联网的快速发展,制造业对边缘计算的需求十分迫切。工厂利用边缘计算网关对本地数据进行采集、过滤、清洗等实时处理。同时,边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力,实现碎片化工业网络的统一接入。工厂内存在着大量实时交换的生产数据,例如西门子PROFINET的RT模式要求反应时间小于10ms。如何保证大数据量的通信实时性,实现生产网络的持续稳定运行,对边缘计算的部署方案提出了更专业的要求。

5G及边缘计算在智能制造领域的应用实例

以正处于数字化、智能化转型过程中的捷普电子为例,其在工厂生产和管理中存在一些实际问题,如现有生产数据获取方式落后、工业机器人处于单机工作模式、现有工业数据互相独立没有连通和员工安全规范生产不到位等。另外,工厂车间对产线间网络覆盖的连续性、可扩展性、安全性和时延有严格要求,工业Wi-Fi和有线方式无法完全满足。

5G MEC业务系统架构和网络部署方案

基于在5G网络中以集成方式部署MEC系统的架构,本项目针对应用场景设计业务系统架构如图1所示。该系统架构从管理的维度分成电信域和应用域两个相对独立可解耦的组成部分,两个域之间在网络层互通以支撑处于电信域的终端设备到应用域的云端后台的数据双向传送,并采取必要的安全隔离以保证各自的系统独立性。

图1 5G MEC业务系统架构

在电信域部分,中国移动授权频段(2.6GHz)对目标厂区实现5G信号连续覆盖,点系统经前传线路(CPRI)汇聚至厂区中心机房内的BBU基带设备单元,应用/业务数据的传送经由N3接口自BBU接入UPF,控制面信令接口N2则由BBU直接向位于运营商网络内的SMF网元对接。5G SA网络信令面基础设施分别通过N2接口和N4接口由江苏移动南京数据中心接入至捷普电子本地企业机房内的UPF节点和5G基带单元设备。

用于承载企业业务数据的用户面5G网元UPF部署在由OpenStack架构管理的通用x86服务器硬件服务器上,位于捷普电子生产厂区的中心机房内,其信令面接口N4经IP转接设备TOR和DC GW与无锡移动的5G信令链路接通,而所有业务数据的实际转发处理工作完全由UPF的N6接口承担,此接口在本方案中作为企业内部接口,IP地址由捷普电子IT部门统一规划管理,并与对外连接的控制面信令接口相互隔离。

如系统架构图1所示,橙色标识线代表的企业业务数据的流转完全在企业厂区内而确保满足数据不出厂的基本数据安全诉求。

在应用域部分,如图2所示,基于5G边缘计算的软硬件解耦系统架构,由通用x86硬件设备构成硬件资源环境,在容器化资源管理框架(K8S)的统一管理下向上层提供出标准通用的IT资源环境。

图2 IT环境部署方案

在本项目边缘计算整体方案中,在应用域IT环境中提供一个开放、标准、轻量级的边缘计算PaaS平台,即MECP,为工业APP提供通用PaaS服务。MECP平台具备IT资源整合、资源有效分配、开发测试环境统一、自动化交付使用、快捷部署和弹性扩展等特征。

边缘计算提供PaaS层服务,既能作为向企业用户提供的增值服务为运营商创收,又能降低应用上线的难度并提供统一的管理能力。与传统的PaaS云平台不同的是,边缘计算PaaS平台处于最靠近业务应用的位置,直接为应用的生命周期管理和资源编排提供了最便捷的工具和界面。

应用域的IT环境从网络架构上与UPF的N6接口位于同一IP网络环境,如前所述,这一网络环境的IP规划完全由捷普电子独立管理,将完全遵从企业的IT网络架构要求。

两种应用方案(AGV和AVI)

该方案提供两种应用方案,一种是云化AGV,一种是云化AVI(Auto Visual Inspection)。

AGV是基于自主移动导航能力可以处理简单重复业务的运输机器人。AGV目前在制造企业中被广泛应用于物流、上下料、仓储等环节。AGV通常使用基于电磁或光学等自动导引装置的自主定位技术,能够沿规定的导引路径行驶。当AGV在大面积区域内动态工作时,现有Wi-Fi等非授权频段无线技术存在的干扰、数据丢失、切换差等问题,无法保证稳定的网络连接环境。在长时间连续运行时,AGV需要更多的存储空间和更强的运算能力,单机处理能力难以承担。当涉及到AGV间协同时,对整体工作效率的目标催生了AGV决策功能需进一步抽象云化的需求。综上所述,为降低终端部署复杂度、进一步提升产品稳定性,AGV对于高可靠边缘网络的需求日益迫切。

本项目借助5G边缘计算网络架构对云化AGV进行了验证。如图3所示,5G无线覆盖提供更加可靠的宽带低时延的网络环境,解决了非授权频段无线技术在AGV应用中存在的典型缺陷。基于5G网络和云计算架构弹性分配计算资源以适应复杂环境中的空间定位与环境制图处理,实现AGV端与边缘云之间的算力协同规划,从而降低端侧数据处理能力需求。

图3 传统AGV业务的系统架构在5G网络环境下的优化和演进

其中,AGV管理应用以容器方式基于Ubuntu操作系统部署,AGV设备与5G UE集成,如图4所示。

图4 基于5G MEC的云化AGV部署构架

利用5G低时延特性,实现AGV管理平台实时下发控制指令,确保产线上AGV机器人按照指令进行货物收货、分拣、入库、搬运、出库等操作。基于5G+MEC网络的端到端时延控制在10ms左右、抖动仅2ms(如图5所示),有效保障了AGV在运行中的精准连续控制。

 


 

图5 端到端latency测试结果

AVI是基于机器视觉和图像识别处理算法能力的专用检测设备,利用机器来取代依靠人力的视觉质检任务,可以保证视觉检测的质量,提升检测效率,并节省制造企业的人员培训投入。

目前捷普电子已经部署的单节点图像质检系统由于成本和操作复杂性的限制,难以实现灵活的柔性调度和扩展,并且各个单节点之间缺少数据共享机制和高效统一的系统维护和升级手段,单机上的硬件配置也带来本地维护的难度和成本过高。

如图6所示,在本项目实施方案中,将4K高清工业摄像头采集进入包装环节前的产品/材料图像,通过5G网络将数据传输至在MEC上部署的机器视觉质检系统,以识别产品信息并自动判断产品是否存在缺陷,并反馈分析结果。前端无外接线缆机动部署,轻量化架构降低维护成本,后台云系统同时支持多前端操作,并实现训练数据实时采集和模型持续优化在线更新。

图6 基于5G MEC的AVI应用现场部署

AVI应用的网络部署架构如图7所示。

图7 AVI应用网络部署架构

云化系统功能模块分工如图8所示,计算资源消耗型的功能模块已经从前端现场单元移植到边缘云上。在原系统功能架构的基础上设计了计算模型的训练与优化机制,实现训练数据实时采集和模型持续优化在线更新。

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