工業互聯網產業聯盟：2022流程行業邊緣計算解決方案白皮書（50頁）.pdf

1、流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）流程行業邊緣計算流程行業邊緣計算解決方案白皮書解決方案白皮書中國信息通信研究院中國信息通信研究院工業互聯網產業聯盟工業互聯網產業聯盟20202222年年5 5月月流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）編寫說明編制單位及編寫組成員（排名編制單位及編寫組成員（排名不分不分先后先后） ：中國信息通信研究院：胡鐘顥、王哲、朱瓔、曹薊光、湯立波、黃穎中國移動通信集團有限公司：羅達中國聯合網絡通信有限公司：陳丹、肖羽、傅成龍中國電信研究院：段惠斌、丁鵬、薛裕穎大慶油田信息技術公司：紀德偉、孫宇中國華能集團有

2、限公司信息中心：孟子涵華為技術有限公司：孔令波、黃還青騰訊云計算（北京）有限責任公司：彭超、劉海濤杭州和利時自動化有限公司：翟慶明、李昱、孫繼超浙江藍卓工業互聯網信息技術有限公司：邵黎勛天合云能源互聯網技術（杭州）有限公司：流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）方斌石化盈科信息技術有限責任公司：程中林恒力石化股份有限公司：余斌羅克韋爾自動化（中國）有限公司：李錚、鄭韜、林李智流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）前 言新一輪產業變革進程不斷加速， 以信息通信技術驅動的數字化轉型成為企業發展的重要方向，工業互聯網、5G 等垂直領域應用的蓬勃發展，帶來了大量數據就近處理和分析需求，

3、邊緣計算通過就近提供邊緣智能服務，成為產業數字化轉型的關鍵支撐技術。為推動邊緣計算產業發展，工業互聯網產業聯盟在 2020 年發布離散制造業邊緣計算解決方案白皮書 。根據離散行業的特點，針對其制約因素，闡述了邊緣計算的發展和應用是如何打破桎梏，推動了離散行業的數字化轉型。在離散制造業邊緣計算解決方案白皮書基礎上，工業互聯網產業聯盟進一步調研流程行業轉型所面臨的阻礙以及當前邊緣計算在其應用的現狀， 繼續探究邊緣計算為流程行業工廠現場帶來的價值，基于原有框架建立了適用于流程行業邊緣計算參考實施架構和技術體系，最后提出流程行業邊緣計算技術和產業化發展意見，發布流程行業邊緣計算解決方案白皮書 。流程行

4、業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）目 錄一、邊緣計算在流程行業的應用價值 . 1（一）流程行業高質量發展對邊緣計算能力的需求分析 . 11.流程行業數字化轉型面臨的挑戰 . 12.邊緣計算為流程行業高質量發展帶來的現場價值 . 2（二）邊緣計算在流程行業的應用現狀 . 41. 邊緣計算在電力行業的應用現狀 . 42. 邊緣計算在石化行業的應用現狀 . 53. 邊緣計算在鋼鐵行業的應用現狀 . 74. 邊緣計算在水泥行業的應用現狀 . 85. 邊緣計算在有色金屬行業的應用現狀 . 9二、流程行業邊緣計算體系功能架構 . 10(一) 功能架構 .10(二) 部署架構 .1315G MEC 邊

5、緣計算部署模式 .142. 現場級邊緣計算部署模式 . 173. 云原生邊緣計算部署模式 . 19三、流程行業邊緣計算應用典型案例 . 21（一）電力（火電）行業邊緣計算應用典型案例 . 211. 應用場景 . 212. 技術方案 . 213. 實施效果 . 23（二）電力（風電）行業邊緣計算應用典型案例 . 231. 應用場景 . 23流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）2. 技術方案 . 243. 實施效果 . 25（三）石化行業邊緣計算應用典型案例 . 261. 應用場景 . 262. 技術方案 . 263. 實施效果 . 30（四）鋼鐵行業邊緣計算應用典型案例 . 311.

6、應用場景 . 312. 技術方案 . 323. 實施效果 . 35（五）水泥行業邊緣計算應用典型案例 . 351. 應用場景 . 352. 技術方案 . 353. 實施效果 . 37（六）有色金屬行業邊緣計算應用典型案例 . 381. 應用場景 . 382. 技術方案 . 393. 實施效果 . 41四、流程行業邊緣計算發展趨勢及建議 .41(一) 強化政策制度保障 .41(二) 加速關鍵技術攻關 .41(三) 完善標準體系建設 .42(四) 推進規模應用部署 .42流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）1一、邊緣計算在流程行業的應用價值（一）流程行業高質量發展對邊緣計算能力的需求分析

7、1.流程行業數字化轉型面臨的挑戰隨著工業化和經濟的快速發展，我國的流程行業正向著數字化、智能化的方向發展轉型，但是制約流程行業轉型的因素仍存在很多，主要體現如下：存在信息孤島現象，信息傳遞不及時全面；數據價值挖掘不深入，存在行業 know-how 壁壘；傳統設備維護資源耗費大，預測性維護應用不廣泛；各系統層次架構不清晰，異構系統間數據協同程度低；智能控制技術應用不足，節能技術改造任重道遠等均給流程行業的轉型發展造成阻礙。存在信息存在信息孤島現象，信息傳遞不及時全面。孤島現象，信息傳遞不及時全面。流程行業大量設備和傳感器處于環境極端、地理偏遠地區，不具備良好網絡條件，設備運行狀態數據無法被及時采

8、集。同時，設備普遍轉數較高且數據量大，也給采集造成了困難。另外，不同供應商不同時期上線的控制系統、監視系統、制造執行系統以及輔助業務系統間往往相互獨立，數據不能有效地交換和共享。數據價值挖掘不深入數據價值挖掘不深入，存在行業，存在行業 know-howknow-how 壁壘壁壘。流程行業現場實時產生大量數據，包含著豐富信息，這些信息真實地反映著現場的運行狀態， 對其有效挖掘和利用對于企業的生產優化和正確決策有重要意義。一般情況下，現場數據分析主要由具有豐富行業經驗的專業人員完成，存在技術壁壘，而且，靠專業人員完成流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）2的數據分析有時也難以全面覆蓋所有數

9、據。另外，流程行業某些傳統工藝會受環境、季節、催化劑和傳感器老化等因素影響，具有時變性質， 固定參數的靜態模型因不能表示這樣的時變過程而產生大量誤報，造成工廠或設備單元停產，導致損失。傳統設備維護耗費大，預測性維護應用不廣。傳統設備維護耗費大，預測性維護應用不廣。流程行業產線固定、設備投資大，需要通過維護延長設備使用周期。目前，對設備的檢修維護模式為計劃性檢修，根據設備生產商提供的經驗或數據，制定周期性維護計劃，當設備達到檢修期限，無論設備狀態如何，都統一進行更換、升級。預測性維護通過實時采集設備運行數據進行分析判斷，按需檢修，能夠有效降低人員工作量、減少現場停機時間和提高設備使用壽命， 但目

10、前其應用在傳統流程行業并未廣泛鋪開。智能控制技術應用不智能控制技術應用不足足，節能技術改造任重道遠。，節能技術改造任重道遠。流程行業高耗能、高排放，普遍使用能源管理系統進行企業能耗的監視和管理調度，這種事后處理方式，難以滿足現階段“雙碳”對于企業節能減排的相關要求。 智能的信息模型和先進的控制算法的應用，可以完善現有的能源策略和優化工藝流程，實現對能源的統一調度、動態平衡和高效配置，從根本上減少能耗和排放，但相關解決方案在流程行業的應用仍不充分。2.邊緣計算為流程行業高質量發展帶來的現場價值邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側， 融合網絡、 計算、存儲、應用核心能力的分布式開放架構，就近提

11、供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）3隱私保護等方面的關鍵需求。 邊緣計算主要在如下方面給流程行業帶來現場價值：增強數據處理的實時性，減輕云端計算壓力。增強數據處理的實時性，減輕云端計算壓力。邊緣計算在現場側對設備、傳感器和儀表等終端進行數據采集，有效避免了以往將數據長距離傳輸至中心機房或云端而面臨的網絡資源不足和信號干擾等問題的風險， 可以最大限度地保證數據采集的實時性。同時，通過邊緣側提供的算力，可以對采集的數據進行實時的過濾、處理、分析和反饋，極大地減輕了全量數據在云端進行處理的算力壓力。另外，通過邊

12、緣計算提供的開放性的平臺，可以實現不同供應商不同時期上線系統的利舊和互通融合。充分發揮數據價值，助力打破行業充分發揮數據價值，助力打破行業 knowknow-how-how。邊緣計算結合人工智能可以助力流程行業數據價值的深入挖掘，解決現有數據模型不能反應真實場景的問題，打破行業 know-how 壁壘。邊緣計算對從傳感器和執行器采集的數據進行過濾、預處理，然后訓練人工智能模型，使模型不斷更新，最大程度接近真實場景，從而提高工藝模型的精確性，減少誤報，提升數據的價值。結合預測性維護技術，提升設備生產效率結合預測性維護技術，提升設備生產效率。流程行業因其設備需保證長時間無故障運轉， 設備維護尤其重

13、要。邊緣計算可以通過設備數據的獲取和特征提取分析， 進行狀態識別和設備健康度預測， 最后通過判定預測可信度來確定維護策略并實施維護。邊緣計算結合預測性維護可以優化維護成本、最大化提升生產效率、減少設備停機時間和提高設備的使用壽命。隨著傳感器和邊緣計算技術的日趨成熟， 預測性維護的準確性和成熟度會更快地發展和突破，在流程行業的應用也會越來越廣泛。流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）4優化生產工藝，助力節能降碳。優化生產工藝，助力節能降碳。流程行業傳統的控制方式是 PID（比例-積分-微分）控制，缺點是難以處理多變量和控制滯后。目前，有些工業控制企業集成了模型預測控制軟件系統作為系統級邊

14、緣計算載體，通過利用預測模型、系統歷史數據以及未來輸入來預測系統未來的輸出。 這種邊緣計算控制系統能夠通過降低系統反應時的波動振幅來改造整體工藝的效果和量化價值，達到降低能耗、減少碳排放的核心目的。同時，利用動態數學模型可以快速進行工程投入， 縮短模型學習時間， 降低實施成本。（二）邊緣計算在流程行業的應用現狀1. 邊緣計算在電力行業的應用現狀電力產品在人們社會生活中的特殊地位，使其在發電、輸電、配電、售電和用電過程中的實時性和可靠性具有極強的經濟意義。電力企業生產過程中有信息流、物質流和連續的能源流產生，并伴隨著復雜的物理化學反應和物質能源轉化傳遞。 提高電網企業和發電企業在設備數據收集、設

15、備智慧運維和用電發電安全監控等方面的效能，成為亟待解決的難題。 邊緣計算技術的應用可以幫助電力行業解決上述難題。邊緣計算在構建低時延、輕量級、高可靠和智能化的智慧電網方面具有明顯優勢，目前，邊緣計算在電力領域的應用以實時數據采集和邊緣智能為主。首先，邊緣計算解決了從控制系統有序高效地采集實時數據， 并按照統一的數據標準把數據匯集到區域數據中心的問題。在現場實時數據采集的過程中，標準的統一網關逐步形成，廣泛的協議解析能力也得到強化，使現場數據采集更加標準化、自動化和流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）5靈活化。其次，隨著邊緣端的數據處理能力不斷強化，邊緣智能將成為電力行業發展的重要趨勢

16、。當前， 頭部能源行業企業均積極引入邊緣計算來提升企業的數字化和智能化水平。華能集團自主開發了工業智能平臺，其功能組成分別為邊緣側數據采集和匯聚，數據計算和挖掘結果展示。目前該系統已在小灣電廠完成搭建，在實時數據監視報警的基礎上，實現了數據聚合監視、特征值報警、故障預測等功能，提升了設備運行、維護和檢修精細化、精益化水平；國家能源集團下屬的烏海能源，在邊緣側應用了電廠輸煤皮帶安全管控系統， 該系統實現通過智能相機對結構進行圖像采集、分析、計算，并利用圖像算法針對結構光的特征變化進行識別，判斷皮帶是否有發生撕裂的狀況，以提升企業安全管控水平；大唐電信的邊緣物聯終端已應用于雄安新區的開關站，該邊緣

17、物聯終端集電參量采集、環境監測、全景可視化等智能化功能為一體，遠程對設備運行狀態進行監控，進而降低設備故障發生頻率。對頻率較高的故障，通過邊緣計算分析其趨勢性，分析故障發生原因，科學評估設備狀態以減少運維工作量，為用戶提供更好的運維服務。2. 邊緣計算在石化行業的應用現狀石化行業包括石油石化和化工兩大部分， 主要是對原油和天然氣進行加工、銷售。石化行業涉及的原料危險性大，許多物料易燃、易爆、 劇毒和強腐蝕。 另外生產過程需要經歷多物理、 化學過程和傳質、傳熱單元操作，控制條件苛刻且易發生災難性事故。同時，生產裝置大型、技術資金密集，一旦發生事故無論影響還是財產損失，其規模均難以想象。邊緣計算因

18、其實時性和智能性的優勢，可以在智能監控流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）6和網絡安全防護等方面助力石化行業的安全生產。 目前邊緣計算在石化行業主要有三方面應用。 一是邊緣計算賦能油氣生產數據采集和協議整合。邊緣計算將端側產生的數據進行采集和處理，形成實時的示功圖數據傳輸至 SCADA、DCS 等系統。在此過程中，生產單元繁雜的通信協議被統一轉化為 OPC UA 等協議。二是邊緣計算助力石化廠商智能化建設。利用視頻攝像頭采集的源數據，邊緣計算可以智能化地應用，如進行井場內的電子圍欄告警、安全作業監管、環境保護監管等。三是邊緣計算支持石油石化生產網絡的安全防護。安全防護是石油石化生產網

19、絡中的一項重要前提， 目前一個很突出的矛盾是在邊緣側部署安全設備投入較大，且會降低通信效率和運維效率，一定程度上影響生產業務安全。因此可在通信設備上構建邊緣計算能力，將一定的安全功能集中在交換機等網絡設備當中， 由邊緣計算賦能端側安全管控。石化行業的龍頭企業，為解決行業安全生產的痛點問題，目前都在企業內積極促進邊緣計算應用的落地。 中國石油構建以生產指揮系統和應急管理系統為主要模塊的邊緣計算平臺，借助視頻終端、工控采集終端 PLC 的邊緣計算智能監控、智能分析功能，來實現油氣生產建設實時監控，異常情況實時報警，信息指令實時推送等功能，提升了本質化安全管理水平和生產管理效率， 助推生產調度工作方

20、式變革；中國石化應用網絡切片+MEC+UPF（用戶面功能）技術，形成石油化工企業的整體邊緣計算解決方案，在物料管理、生產調度、環境監測等多場景實現節電減排，節省燃料減排；恒力石化的邊緣計算數字孿生項目建設，在設備域應用邊緣計算對物理設備建立實時、系統的數字孿生模型，實時分析海量數據，預測設備狀態，仿真設備運行，企業流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）7因此可以隨時掌握相關設備的健康狀態， 促進了設備監控模式的轉變，提高設備管理效率并降低設備故障隱患。3. 邊緣計算在鋼鐵行業的應用現狀鋼鐵行業產業規模巨大、工序多且流程復雜。隨著近十幾年的發展建設，形成了巨大的產能，同時行業的整體自動化

21、與信息化水平也有很大程度提高。鋼鐵行業生產過程中，產線控制系統產生大量的過程數據，包括設備數據、工藝數據、操控數據、質量數據、能源數據、班組數據等等，這些數據攜帶著生產過程的全方位信息，直接或間接的反映著生產過程細節。邊緣計算可以實時地采集整理這些數據，并對此進行分析和挖掘， 實現模型的優化控制和實時的在線分析等功能，促進鋼鐵行業的工藝、控制的優化和生產過程管理水平的提升。邊緣計算目前典型應用是在鋼鐵行業軋鋼系統的智能控制。 在軋鋼系統中，大功率電動機工作期間的溫升會影響電動機的使用效率， 一般通過通風等方式降低（穩定）電機工作溫度。利用基于現場控制器 PLC 框架的邊緣人工智能計算模塊， 可

22、以找到工作主電機的溫升與風機電機頻率的關系，當工作主電機溫度異常升高，自動停止主電機運轉或改變通風系統的頻率，以此來提高電機運行效率，減少能源浪費和降低電機損壞的可能性。國內先進的鋼鐵企業， 近年來都在構建實施自己的邊緣設備或邊緣平臺。 寶鋼自主研發的 Pidas 系統， 以邊緣采集、 處理和存儲生產、工藝、設備和性能數據等為主要功能，在設備狀態監控、遠程設備運維、工藝評估設計和產品質量監測等多個工業環節已有應用，促進了邊緣計算在鋼鐵行業的應用落地，提高企業管理決策的精度和效率；流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）8鞍鋼股份冷軋廠利用 5G MEC 和機器視覺技術，實時拍攝鋼板表面圖

23、像無延時上傳至 MEC，告別了肉眼檢查和進口單機表檢儀時代，通過缺陷庫分析比對，鋼板的缺陷識別率、產出率大幅提升；首鋼集團京唐公司，基于 5G 和邊緣計算技術，應用于天車的鋼材向酸洗車間運輸功能。通過低時延的 5G 實時回傳高清畫面，遠程調用邊緣控制，實現天車的無人化，提高了運輸效率且減少了人為事故的產生。4. 邊緣計算在水泥行業的應用現狀水泥行業因其下游產業涉及房地產、水利、國防以及農村建設等使其在我國經濟建設中具有重要地位。因其物料、生產要素以及工藝等制約，在生產過程中面臨著種種安全風險，主要包括人為不安全行為、設備管理不當和設備故障、安全防護不到位、檢修未落實等等。邊緣計算在水泥行業的設

24、備故障狀態的工況識別和預警等方面的應用，可以確保連貫生產并達到安全管理優化的目的。邊緣計算在水泥行業的主要應用是實現生產過程的視覺分析、設備參數采集、人員安全管理、危險區域巡檢和 AR 遠程維護等功能。同時，在皮帶廊道的運輸中，5G 和邊緣側機器視覺技術的結合，已實現了水泥工廠設備故障狀態的工況識別和預警。另外，在安全生產監測方面，邊緣計算在水泥行業的應用場景包括安全帽佩戴監測、 進入去安全監測和驅動輪打滑監測等。水泥行業領先企業，在礦山、工廠等主要生產場景中，正在深入邊緣計算技術的應用。華潤水泥通過 5G SA 獨立組網方式，結合邊緣計算方案， 使主廠區、 粉磨站廠區和礦山開采區的現場監測檢

25、測設備、移動終端設備和視頻監控等配套系統， 實現數據無線傳輸和集成和生流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）9產工藝、質量檢測等生產數據的實時在線分析；海螺水泥基于電信提供的 5G 邊緣計算+切片技術方案，在智慧礦山和智能工廠等場景，實現 VR 工業輔助、AI 監測分析、智能安防、設備控制等應用的落地；華新水泥在邊緣側建立智能安全生產系統， 結合?？低暰哂羞吘売嬎隳芰Φ?AI 攝像頭，對主機設備和窯況進行巡視，并進行異常報警和自動調整處理或給出處理建議。5. 邊緣計算在有色金屬行業的應用現狀有色金屬行業包括礦產勘探、礦產開采、選礦、冶煉、金屬加工和終端消費品生產等領域。 目前有色金屬

26、行業存在的普遍問題是處于同一鏈條的上下游企業的信息化建設以及企業內各部門間的信息化建設不平衡，無法形成業務流程的整合和協同。邊緣計算通過其強大的連接性和協議整合能力，可以解決上述問題。目前邊緣計算在有色金屬行業的典型應用是實現在礦產開采生產中，各專業系統的聯通。在井下礦產開采中一般建有井下環境監測系統、 井下人員定位系統和井下通風系統。各系統間相互獨立互不聯通，無法充分合理地協調各系統功能，不利于通風管理及通風安全和能耗管控。邊緣計算集成通風系統的動態仿真應用，建立了與井下環境監測系統、井下人員定位系統和井下通風系統的聯通，通過獲取各種傳感器采集風量、毒害氣體的實時參數，以及井下人員的分布狀態

27、，通過精確分析計算，實現按需調整風機風量，達到安全和節能最終目的。國內有色金屬行業的典型性企業，為企業內降本增效，近年來紛紛在邊緣計算技術上有所布局。 中鋁智能通過建立邊緣計算終端對生產設備、人工數據、儀器儀表、監控設備等進行數據采集，對接 ERP流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）10系統、能管系統等以實現鍛造廠擠模壓生產線的工藝管理、設備監控質量管理等功能，從而提高產品質量、減少能耗、管控效率，經濟效益顯著；紫金礦業自主打造了紫金方舟平臺，該平臺在 IaaS 層實現邊緣端的數據采集和邊緣控制， 其上搭載的軟件應用覆蓋生產、 采購、銷售等諸多環節，支撐對從單個礦山到集團層面的管理，

28、實現了企業層面的數據的互聯互通；江西銅業城門山采礦基地目前部署入駐式MEC 設備，基于 5G 切片網絡營造確定性網絡環境，實現生產數據不出園區，同時也通過邊緣計算節點的就近部署，顯著降低業務傳輸時延，使得采礦設備在遠程操控應用效果方面有了顯著提升。二、流程行業邊緣計算體系功能架構(一) 功能架構流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）11圖 1 流程行業邊緣計算功能架構圖基于流程行業特點，根據邊緣計算在流程行業的應用現狀，本文概括提出流程行業的邊緣計算功能架構如圖 1。在邊緣層主要包括邊緣控制、邊緣網絡、計算、存儲、運維和邊緣智能等類別的功能。邊緣控制能力主要體現在邊緣端對現場層設備的控

29、制能力， 包括傳統流程行業的邏輯控制、PID 控制、批量控制、復雜控制、聯鎖控制和運動控制等。邊緣網絡能力包括了數據采集、協議轉換、5G 網絡、TSN 和專業系統聯通等。數據采集和協議轉換是邊緣端的基本能力，邊緣端通過流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）12有線或無線方式與現場層設備、傳感器、執行器建立物理連接后，通過邊緣端支持的多種總線協議和工業以太網協議（例如 Profinet、Ethernet/IP、 Modbus TCP、 Modbus RTU， OPC UA、 OPC DA、 Profibus-DP、Deveice NET、Etherncat 等）進行大批量數據的實時采集。

30、同時，通過邊緣端的協議解析能力，將采集數據進行過濾、映射或轉換等處理，再通過 OPC UA 或 MQTT 等協議北向傳輸處理過的數據。5G TSN在邊緣計算網絡端應用具有確定性趨勢，兼具 TSN 的確定性傳輸、低抖動特點和 5G 的低時延、高可靠特點，是未來工業互聯網無線化發展的重要基礎。 專業系統聯通是流程行業邊緣計算應用能力的特有特點。流程行業普遍廠區跨度大、生產危險性高，所以應用很多專業系統協助管理，邊緣計算通過其網絡能力，將各系統連接成網，實現了專業系統間的數據共享和服務協同。邊緣層的計算能力在流程行業的應用主要包括數據分析、 數據清洗和異構計算等。 數據分析指的是通過規則引擎對采集的

31、數據進行數據篩選、過濾或抽取等預處理。數據清洗是在邊緣對數據進行審查和校驗，從而刪除重復信息和糾正錯誤以達到數據一致性的目的。因工業現場協議繁多且數據量巨大， 所以在邊緣端實現數據初步整合和清洗是必要的。另外，邊緣層設備種類多樣，在資源、架構、能耗等方面存在較大差異，存在不同的計算需求，所以在邊緣層構建集成多芯片的異構計算功能，提供并行計算、人工智能、視頻編解碼等適用于不同工業場景的計算能力。邊緣層的存儲能力主要包括數據存儲和數據備份。 邊緣端可提供典型的數據存儲能力： （1）時序數據。存儲現場產生的實時數據如電網發電設備的集中監測數據和石油化工行業油井、 運輸管線運輸車隊流程行業邊緣計算解決

32、方案白皮書（2022 年）13的實時監測數據等。 （2）業務數據。存儲如現場操作人員的登錄、登出系統等非實時變化的業務數據。 （3）非結構化數據。存儲現場攝像頭產生的視頻數據等。同時，邊緣端不僅可以將以上類型數據進行存儲，也提供數據備份和數據恢復能力，防止系統崩潰后數據丟失的情況發生。邊緣層的運維能力是邊緣層的基礎能力，主要包括日志管理、監控中心和安全管理。日志管理是對邊緣端的系統或應用的用戶操作、環境和數據等狀況進行記錄，以文件或數據庫等方式進行存儲、刪除和調取查閱等管理。 監控中心是對邊緣系統的軟硬件狀態進行的實時監控，并通過儀表盤等形式向管理者進行展示或交互。安全管理主要是對邊緣系統的身

33、份認證、網絡安全和數據安全等進行限制和管控。邊緣層智能能力在流程行業應用包括邊緣智能和智能控制。 邊緣智能是邊緣計算與人工智能融合的新范式， 提供了邊緣側的建模能力、數據匯聚和分析能力、控制能力。邊緣智能從延遲、內存占用量和能效等方面， 進行邊緣計算節點上智能推理加速和多節點智能訓練算法的聯動，完成輕量級、低延時、高效的人工智能計算。邊緣層和云層的系統，會開放能力給各個應用，應用在其生命周期內，通過 API 的形式調用平臺的能力，以完成執行邏輯。流程行業典型的應用包括視頻監控、行為監管、排放監測、預測性維護等。(二) 部署架構邊緣計算已經進入全面產業化初期階段，已初步形成了 5G MEC、現場

34、級邊緣計算、 云原生邊緣計算三種發展路徑及其對應的部署模式。由電信運營商主導的 5G MEC 路徑，依托運營商網絡優勢實現對網絡流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）14能力和計算能力的融合和調用，適用于對網絡能力要求較高的應用；由設備廠商和工業企業主導的現場級邊緣計算，依托行業專業優勢，適用于對時延、安全、性能和自管理要求嚴格的應用；由 IT 企業主導的云原生邊緣計算，依托云計算優勢，關注邊緣協同，適用于對云服務延申有需求和數據管控有較高要求的應用。2上述三種邊緣計算部署模式的發展各具優勢,同時也會受到相應的限制。在實際的部署中，這三種并非是完全互斥、沒有交集。相反，能夠在合理的范圍

35、內相互融合， 促進標準的統一， 將進一步推進邊緣計算產業化和規?；?。1.5G MEC 邊緣計算部署模式流程行業工廠內網絡連接的主要方式是采用現場總線和工業以太網等有線連接方式， 但因其廣泛具有生產區域跨度大和大量使用動設備等問題，往往很多生產重要環節的數據點采集困難，難以做到應采盡采，如果重新布網難度很大且成本較高，因此采用 5G MEC 的方式是比較好的解決方案。5G 實現了控制面和用戶面的分離，其核心網控制面中心化，而用戶面功能下沉到邊緣層，數據可以在邊緣就近處理，是保證穩定低時延的手段，從而實現數據的全面及時的采集和處理。MEC一般可分為邊緣計算管理平臺 （MEMP） 及邊緣計算平臺 （

36、MEP） 。MEMP 負責資源管理及業務編排、運營管理，與邊緣的業務實現沒有直接關系，可不占用邊緣稀缺服務器資源，一般集中部署于運營商省級中心，與 5GC 部署位置相同。MEP 可為用戶提供網絡、計算、存儲等基礎能力，并可承載業務應用，與 5G UPF 的下沉和分布式部署相互協同，可下沉到地市、區縣，甚至是邊緣接入局所及工廠機房。5G流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）15MEC 邊緣節點的建設，主要指 UPF+MEP 的建設部署。UPF 和 MEP 采用松耦合方式，可分別獨立部署。根據用戶對于成本、 性能、 安全要求不同， 主要有以下三種模式。圖 2 5G MEC 建設部署模式1)

37、 邊緣網絡和邊緣節點共享（UPF 共享+MEP 共享）成本較低，適合要求提升業務實時體驗的企業。UPF 網元及 MEC平臺均部署在運營商機房，客戶共享 UPF 網元，運營商為不同客戶配置不同的分流策略。MEP 采用多租戶模式，為不同客戶分配邏輯隔離的基礎資源和業務資源。UPF 網元及 MEP 部署層級越高，部署和維護保障越方便，機房條件越好，客戶業務得到更好運維保障且資費也會相對低廉。2) 邊緣網絡共享、邊緣節點專享（UPF 共享+MEP 專享）成本相對較高，適合可靠性要求高，網絡時延 20ms 以內，業務量較大的企業。UPF 網元部署在運營商機房，MEP 部署在運營商邊緣機房或客戶側機房。U

38、PF 與 MEP 之間采用專線對接?？蛻艄蚕?UPF，為不同客戶配置不同的分流策略。MEP 資源專享，應用部署及數據存儲可按需均在客戶本地，滿足企業本地化獨享的安全需求。MEP 部署流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）16在邊緣機房或客戶側，對維護水平要求較高，需要更高的業務保障和響應。3) 邊緣網絡和邊緣節點均專享（UPF 專享+MEP 專享）成本較高，適合對數據隔離要求高，業務量大的企業。針對客戶對數據安全、本地部署、處理時延有極高要求的，可提供定制化部署服務在網絡安全的前提下， UPF 網元和 MEP 都部署在客戶側接入機房，客戶專享 UPF 網元和 MEP。提供專用邊緣分流服

39、務，實現本地數據終結，滿足數據不出廠的要求。整體來講，5G MEC 的組網、部署應視服務范圍、用戶特點，按需采用差異化的部署方式，一般是按時延要求來選擇部署，對于時延不敏感的超大帶寬業務也可酌情下沉一級部署。 部署過程中還需考慮安全要求，比如邊緣 UPF 和 MEC 平臺、MEC 平臺與云平臺的組網安全以及 MEC 平臺與工廠應用間的安全防護與隔離等。 MEC 部署在更高層級的機房，可以為設備帶來更高的容災、維護和安全級別、從而為業務帶來更高的安全性保障，且可以提高 DC 資源池共享率。因此，建議除了工廠側明確要求部署在本地機房的情況， 在業務指標需求可以滿足的情況下，MEC 平臺與 UPF

40、同機房部署，并盡可能的部署在更高層級的機房。流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）17圖 3 5G MEC 部署機房位置2.現場級邊緣計算部署模式圖 4 現場級邊緣計算部署架構圖流程行業是閉環工藝流程，每個工藝的數據節點位置不同，邊緣計算的部署和邏輯與離散制造業有區別。 流程行業對于邊緣計算的部署需求： （1）在設備單元層級，部署邊緣計算功能，對工藝設備、風機、水泵等單體設備（不可生產交付物設備）進行維護、診斷、預測流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）18分析保證工藝參數穩定。 （2）在 DCS 系統之上部署邊緣計算系統，對整個生產工藝的各個連續工序的計算優化，給出最優解，并

41、且閉環執行指令。參考流程行業邊緣計算的部署需求， 并結合流程企業的實際情況，本文提出如圖 4 中所示的流程行業現場級邊緣計算部署模式。 在企業內部， 自動化和信息化系統主要分為三個層級即過程控制層 （如 DCS、SCADA、PLC 等） ，制造執行層（MES 等）和管理決策層（ERP 等） 。因流程行業生產特點，大部分流程企業自動化信息化程度比較高，系統建設相對比較完善。邊緣計算的實施架構不會取代原有系統，而是與其進行緊密結合。邊緣計算一方面可實時地采集海量現場數據，然后或是利用其本身提供的算力進行動態的數據過濾、分析和處理，或是協同中心云并結合邊緣智能，將數據過濾后提供給模型進行訓練；另一方

42、面， 經過邊緣計算處理的結果數據也可以作為源數據提供給其他系統，作為參考和決策的依據。流程行業的邊緣計算實施架構包括邊緣控制器、邊緣網關、邊緣云。邊緣控制器在邊緣側連接各種現場設備， 進行工業協議的轉換和適配，統一接入到邊緣計算網絡中，并將設備能力以服務的形式進行封裝，實現物理上和邏輯上生產設備之間通信連接。邊緣網關是指具備邊緣計算、過程控制、運動控制、機器視覺、現場數據采集、工業協議解析能力的邊緣計算裝置。邊緣網關能適應工業現場復雜惡劣環境，滿足國內主流控制器、工業機器人、智能傳感器等工業設備的接入和數據解析的需求， 支持邊緣端數據運算及通過互聯網推送數據到工業互聯網平臺。流程行業邊緣計算解

43、決方案白皮書（2022 年）19邊緣云是邊緣側單個或者多個分布式協同的服務器， 通過本地部署的應用實現特定功能，提供彈性擴展的網絡、計算、存儲能力，滿足可靠性、實時性、安全性等需求，是實現 IT 技術與 OT 技術深度融合的重要紐帶。邊緣計算低時延、海量連接、就近計算等特性，可以有效滿足工業應用的需求，受到了垂直行業企業和設備廠商的關注，其希望借助邊緣計算進一步實現業務升級并拓展業務范圍。 設備廠商也從單純的提供硬件產品向“設備+邊緣平臺”供給轉變。邊緣計算與行業融合創新日益廣泛， 一批工業企業已開始利用邊緣計算模式改變傳統的制造方式，企業、行業、區域綜合集成應用實踐不斷涌現3。3.云原生邊緣

44、計算部署模式云原生邊緣計算部署模式相比于上述兩種部署模式， 部署位置更接近云端， 更適用于有統籌需求和用以管控整個企業需求的流程行業應用。采用云原生邊緣計算部署，可屏蔽底層資源的差異，從而完成對異構邊緣節點的兼容。云原生邊緣計算部署模式是基于容器技術和 kubernetes 編排管理能力的一種部署模式。相比于傳統的物理機和虛擬機部署，云原生邊緣計算部署模式具有輕量級、易部署、多環境、啟動快、易擴容和易遷移等特點。通過應用的云邊協同，使邊緣集群和邊緣節點皆可被云端納管。云端的一鍵部署，便能夠下發應用至海量的邊緣節點，實現云-邊-端應用分發的一體化。同時，通過單元化部署，可以實現多地域的服務部署，

45、且應用無需進行適配和改造。單元化部署可以便捷地在共屬流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）20同一個集群的不同機房或區域中，各自部署一組服務，各服務間的請求在本機房或本地域內部即可完成響應， 從而避免了服務的跨地域訪問。云原生邊緣計算一般有兩種部署模式。圖 5 云原生邊緣計算部署模式與架構1) 邊緣獨立集群部署模式邊緣獨立集群將 kubernetes 控制面下沉至邊緣側。云端主要是分布式云中心，是面向多云多集群場景的應用管理平臺，支持用戶將云原生化的應用擴展到分布式云， 并以全局視角統一管理和運維分布式的云資源， 從而對邊緣端的多個邊緣集群進行統一資源納管和應用分發。這種部署模式對于邊

46、緣的資源要求比較高，一般需部署 IDC 機房級別的邊緣站點。在云端和邊緣端之間斷網情況下，本地仍可以保持完整的 kubernetes 的管控和調度能力，使本部署模式適用于對本地業務完整性和可靠性要求較高的業務場景。2) 邊緣托管集群部署模式邊緣托管集群部署模式是 kubernetes 控制面部署在云端，對邊緣多個節點進行統一資源納管以及應用分發。 邊緣集群托管服務構建了云原生邊緣計算基礎設施，管理位于邊緣端的計算資源。同時，可流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）21從云端管理資源的分配和調度， 并進行應用部署、 升級和銷毀等操作，以及云端完成系統的運維工作。 邊緣集群托管服務向上作為

47、底座支撐邊緣計算領域 PaaS 構建，向下支持邊緣網關、服務器等邊緣算力資源接入，并支持邊緣自治、邊緣安全容器、邊緣智能等。這種部署模式對于邊緣的資源要求比較低， 可以部署在服務器或者是邊緣網關等形態。在云端和邊緣端斷網的情況下可以保持單點自治，一般適用于邊緣為獨立節點且跨節點之間的業務關聯性比較小的場景。三、流程行業邊緣計算應用典型案例（一）電力（火電）行業邊緣計算應用典型案例1. 應用場景大型火電行業基本完成了信息化建設， 傳統的 DCS 控制方案較為成熟，但相對封閉，對火電廠進一步控制優化需要定制化開發，不便于現場工程人員將現有經驗轉化和第三方算法供應商的集成。 鑒于此種情況，邊緣計算的

48、應用滿足了火電廠企業以下需求：1) 最大化復用現有資產。2) 靈活擴展，可方便擴展第三方及自定義算法。3) 對工業人員界面優化，方便算法開發及運維操作。4) 符合火電行業相關標準規范及信息安全要求。5) 具有較高的可靠性、可用性及生產安全性。2. 技術方案流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）22圖 6 邊緣智能 DCS 方案實施架構本方案實施架構上采用了工業以太網雙網冗余的方式組件網絡以保證兼容現有設備資產。機組控制區與廠級管理網絡區間、廠級控制功能區與管理平臺間增設網絡安全設備并通過合理配置， 使整個系統符合我國信息安全等級保護 2.0 的要求。邊緣智能 DCS 解決方案有兩部分組

49、成， 即邊緣應用控制器和邊緣應用服務器。邊緣應用控制器采用與 DCS 控制器相一致的軟硬架構。 硬件上采用雙機雙網熱備冗余的高可靠性結構，部署于 DCS 控制器系統網絡；軟件上采用實時操作系統及 RTS 運行時環境， 具有 DCS 控制器相同等級實時響應時間，能夠與 DCS 控制器實現無縫集成。邊緣應用控制器采用支持第三方算法供應商的方式進行封裝集成， 工程人員可組態調用。邊緣應用服務器采用小型集群結構，支持雙網冗余，保證一旦任流程行業邊緣計算解決方案白皮書（2022 年）23意服務或服務器如出現問題，則可實現服務的遷移，從而提高整個服務的可用性。 邊緣應用服務器采用微服務框架， 提供微服務管

50、理服務、邊緣數據庫服務、信息模型服務、邊緣應用管理服務，邊緣安全服務等。微服務框架遵循標準、安全、開放的原則，方便第三方應用程序的部署集成，同時提供了基于 Web 的可視化算法編排工具，對現場工程師優化界面，以便根據現場經驗快速實現相關功能的開發。3. 實施效果1) 符合現有火電行業標準規范，最大程度兼容現有系統，包括行業標準規范對系統安全性、可靠性方面的要求。2) 建立平臺機制，支持第三方算法的擴展。3) 可視化開發工具方便現場人員將現有知識經驗轉化為成果。（二）電力（風電）行業邊緣計算應用典型案例1. 應用場景風機都配有風機主控系統（SCADA） ，通過該系統可以遠程操控風機，同時監測功率