7月3日，“設備智聯,邊緣智算”-- 2018 NI工業物聯網全國巡回研討會在上海舉辦。本次高峰論壇NI攜手天澤智云、邊緣計算產業聯盟(ECC)等眾多合作伙伴，跨越軌道交通、能源電力、院校科研、信息技術(IT)、云計算等多個行業，共同探討工業物聯網中的關鍵技術要點，打造完整方案與生態系統。天澤智云邊緣計算高級技術總監崔鵬出席會議，并發表主題演講。

天澤智云邊緣計算高級技術總監 崔鵬

工業企業智能化轉型面臨著個性化、專業化、碎片化三大挑戰，崔鵬在演講中詳細介紹了天澤智云為解決這些挑戰推出的以模型為核心的智能化運維體系及實踐應用案例。

工業級無線智能PHM系統及EdgePro的誕生

隨著更低成本的傳感器、工業網關、嵌入式系統以及智能分析技術的出現和發展，大大促進了工業物聯網、實時狀態監測系統(CMS)與邊緣計算硬件的普及。然而，如何直面用戶的痛點，直接為企業提供洞察即服務的解決方案則是工業智能應用的根本所在。

為了能夠將天澤智云在PHM領域的經驗與知識直接轉化為服務價值，天澤智云即將推出無線智能監測系統，它可以直接對設備做健康診斷，只要將這個系統部署在軸承、泵、齒輪箱、機床或其他設備旁邊，就可以告訴你它的健康值是多少，當設備出現問題的時候也可以直接提供報警功能。

該系統通過聲音、振動、電壓、電流等監測方式實現對設備的智能監測與特征提取，經過云端或服務器端機器學習訓練和迭代之后，可以將模型部署到邊緣智能硬件，在邊緣側直接幫客戶完成整個業務的邏輯判斷和模型判斷的決策。

工業界目前一般會把邊緣硬件分成兩個類別，一類是工業網關，這類網關主要實現與各種PLC通訊，或者是簡單數據采集。另一類是實時狀態監測系統或叫嵌入式數據采集系統。

工業網關可以接入工業中一些離散裝備，這些離散裝備對數據采集的要求不是特別高，通過網關匯總之后再傳到云平臺上，這個是目前國內大多數工業互聯網平臺能夠支持的方式，但是該方式無法覆蓋工業設備多源異構數據的數采需求，很多網關由于缺乏邊緣計算能力，無法實現邊緣智能和本地決策。

為什么要有EdgePro？

通過近兩年的工業智能實踐發現，工業領域的智能化改造，既有如機床、機械臂等以PLC通訊為主的需求，也有像高鐵轉向架、軸承、電機、泵等以通過振動、聲音或者電壓、電流等方式進行實時狀態監測的需求，但我們發現目前市場上幾乎沒有公司可以提供統一平臺真正實現對于工業網關、狀態監測系統、工控機、嵌入式數據采集系統等多類型邊緣硬件的統一接入、配置與管理。

天澤智云通過將十多年對于工業總線協議解析、傳感器與數據采集、信號處理與特征工程、機器學習等領域的工業積累，推出了EdgePro工業物聯網與邊緣智能平臺，幫助用戶實現企業資產/設備互聯、狀態實時監測、數據采集與邊緣計算、本地智能決策與報警、允許維護人員可視化管理數據和結果，并簡化大規模私有云或公有云部署。

1、首次將數據采集、邊緣計算與特征工程配置化

工業領域的原始數據量非常大，而且大部分場景是做私有云部署，很多時候前期數據越多越好，EdgePro創新性地將數據獲取、配置下發、狀態監控與模型部署四類功能標準化，通過開放接口可實現大部分工業設備數字化與智能化的多樣化需求，不論是實時獲取原始波形亦或是獲取特征數據，可通過配置輕松實現設備數字化映射與特征信息提取。

目前可接入、配置和管理狀態監測系統(CMS)、工控機、工業網關/PLC與嵌入式系統，可滿足企業實現全面的智能化改造與大規模關鍵資產與輔助資產統一監控。

2、提供現成可用的設備監測模板

在特定工業生產環境中，對關鍵資產或是輔助設備進行物聯及在線狀態監測，可幫助企業最大程度地了解資產設備和廠房的整體可靠性，進而了解機器的運行狀態。對于企業而言，低成本在線狀態監測系統可顯著降低設備的運維費用，識別潛在故障，提前提醒用戶安排維修計劃，最大限度避免停產，進而避免嚴重損失。

EdgePro可為用戶提供諸如軸承、齒輪箱、泵、電機等現成可用的數據采集、傳感器參數模板，并可針對設備工況設置進入/退出機制，靈活地實現按需采集、靈活觸發、采樣率可調、波形長短可配的監控策略，以解決客戶在制定設備監測方案、傳感器選型、信號處理等方面碰到的挑戰。

3、支撐機器學習模型一鍵部署到邊緣端

EdgePro可為旋轉設備、電氣設備等相關應用場景提供現成可用的特征參數列表以及自定義特征接口，通過不斷豐富特征列表大大降低工業設備在健康管理、能耗優化以及其他智能應用場景的特征提取需求。同時可提供云端機器學習模型的部署到邊緣智能終端的接口，有機實現云端與邊緣端的協同配合。

智能化運維體系架構為企業賦能

前面我們介紹了在數據接入層，通過應用EdgePro可以完成對企業設備互聯、邊緣計算、本地智能決策與控制等功能，簡化大規模在線監測系統的部署。但僅靠物聯網和邊緣計算，并不能有效解決工業企業智能化轉型面臨的個性化、專業化、碎片化三大挑戰，這還需要分析技術、人機交互等一整套智能化運維體系的支撐來實現真正的智能化。

基于GenPro、CyberSphere及EdgePro等產品為核心的體系架構，將建模和軟件開發一整套體系和能力交付給客戶，使工業企業能實現高效的智能化轉型升級，下面我們通過智能工廠的案例給大家做個分享。

如上圖所示，左側是裝備，我們結合場景針對裝備設計健康監測方案。將設備模型放在EdgePro這個平臺里面，這樣我們就可以通過EdgePro實現裝備的接入、數據的管理、配置的管理、模型的下發，硬件的狀態的監控等。

之后通過CyberSphere模型運行環境，實時地實現計算、調度和存儲這樣一些策略，最終將GenPro模型通過運行環境，把數據和結果通過前端展示界面做實時交互。

這套方案基于我們前面講到的以模型為核心的架構，實現快速、高效地項目部署。

Tips：關鍵設備狀態監測和異常檢測系統

這當中涉及的對于裝備和設備做關鍵部件的實時狀態監測和異常檢測，具體流程如下：

• 選取一些昂貴或者易壞的關鍵的部件。

• 判斷制定數據采集方案，是要采集已有信息還是加傳感器。

• 信號處理，選擇采取什么算法去獲取一些信息和特征。

• 基于特征來做健康模型或業務模型。模型建模有很多方法，包括基于機理、數據、混合方式等，需要判斷用什么方式做這件事。

• 做故障的健康值的雷達圖。

• 最終通過集群管理，對工廠里同型號的不同設備、或者不同型號的類似裝備做同類比較。

最后總結一下，融合了邊緣智能的以模型為核心的智能化運維體系可以給企業帶來什么？

1. 幫助企業按需獲取實時數據，并通過特征提取和數據管理，解決工業數據的質量低金和碎片化的問題。

   
   

2. 為企業各類設備、不同生產場景建立模型庫，并在行業專家的幫助下，對模型不斷地進行優化和迭代，使工業“大腦”越來越智慧。

   
   

3. 工業APP未來將在云端和私有云上不斷豐富和疊加。它們基于數據創造，將來APP可在云端做判斷，也可以直接部署在邊緣硬件端，為工業系統打通感知和反饋的“神經末梢”。