Архитектура автоматизации Cloud-Mist: новая цифровая платформа для интеллектуальных промышленных систем.

Абстрактный

В условиях углубленного развития Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0 традиционные централизованные архитектуры автоматизации сталкиваются с такими проблемами, как задержка обработки данных, узкие места в пропускной способности сети и недостаточная безопасность. Для решения этих проблем появились облачно-туманные архитектуры автоматизации. Распределяя вычислительные и управляющие функции между облаком и периферийными (туманными) узлами, они обеспечивают высокогибкие, эффективные и безопасные системы промышленной автоматизации. В данной статье рассматривается потенциал и направления развития облачно-туманной автоматизации в будущем интеллектуальной промышленности, с акцентом на архитектурное проектирование, техническую реализацию и сценарии применения.

1. Введение

Традиционно системы промышленной автоматизации полагались на централизованные ПЛК или SCADA-системы для управления и мониторинга. Однако с бурным ростом числа промышленных устройств и широким применением искусственного интеллекта и Интернета вещей централизованные архитектуры постепенно выявляют следующие проблемы:

1. Задержка передачи данных: обработка промышленных данных в удаленных облачных центрах подвержена значительной задержке в сети, что влияет на управление в режиме реального времени.
2. Риски централизованных вычислительных ресурсов: отдельные вычислительные узкие места и системные сбои могут привести к остановке производственной линии.
3. Вопросы безопасности и конфиденциальности: передача критически важных промышленных данных в облако увеличивает риск утечки данных.

Архитектура автоматизации «облако-туман» оптимизирует производительность, надежность и безопасность в режиме реального времени за счет многоуровневого развертывания вычислительных и управляющих функций на узлах облака и тумана.

2. Архитектурное проектирование

Архитектура автоматизации облачных и туманных вычислений обычно состоит из трех уровней:

1. Уровень восприятия (уровень устройств): состоит из датчиков, исполнительных механизмов и промышленного оборудования и отвечает за сбор данных и выполнение основных команд управления.
2. Уровень туманных вычислений (граничный уровень): Узлы туманных вычислений, развернутые локально на заводе, выполняют предварительную обработку данных, управление в реальном времени и принятие решений на местах, сокращая задержку передачи данных и снижая нагрузку на облачные ресурсы.
3. Уровень облачных вычислений (центральный уровень): обеспечивает крупномасштабный анализ данных, обучение моделей ИИ, принятие решений по глобальной оптимизации и хранение исторических данных.

Благодаря такой архитектуре системы промышленной автоматизации могут достичь операционной модели «локальная автономия – глобальное сотрудничество», в которой узлы туманных вычислений независимо обрабатывают срочные или задачи в режиме реального времени, в то время как облако выполняет глобальную оптимизацию и принимает стратегические решения.

3. Техническая реализация и ключевые вопросы

1. Связь с низкой задержкой: такие технологии, как 5G и сети с учетом временных ограничений (TSN), обеспечивают стабильную передачу данных в режиме реального времени между узлами туманных вычислений и облачным и аппаратным уровнями.
2. Распределенное интеллектуальное принятие решений: внедрение агентного ИИ и многоагентных систем для обеспечения автономного принятия решений на периферийных узлах при одновременном обеспечении глобальной согласованности политики.
3. Защита безопасности и конфиденциальности: использование сквозного шифрования, распределенной аутентификации личности и технологии блокчейн для предотвращения утечки и несанкционированного изменения данных.
4. Динамическое планирование ресурсов: алгоритм совместного управления ресурсами в облачно-туманной среде динамически оптимизирует распределение вычислительных, запоминающих и сетевых ресурсов.

4. Сценарии применения

1. Интеллектуальное производство: периферийные узлы управляют роботами производственной линии в режиме реального времени и загружают данные в облако для прогнозирования качества и оптимизации производства.
2. Автоматизация логистики: узлы туманных вычислений обеспечивают автономную навигацию складских роботов, а облако выполняет планирование и оптимизацию ресурсов на всех складах.
3. Управление энергопотреблением: В интеллектуальных энергосетях узлы туманных вычислений осуществляют локальное регулирование нагрузки, в то время как облако выполняет глобальный анализ и прогнозирование энергопотребления.

5. Преимущества и проблемы

Преимущества:

1. Улучшена производительность и надежность в режиме реального времени.
2. Снижение нагрузки на обработку данных в облаке.
3. Повышенная безопасность системы и защита конфиденциальности.
4. Поддержка распределенного интеллекта и гибкой масштабируемости.

Проблемы:

1. Ограниченные аппаратные ресурсы на периферийных узлах
2. Высокая сложность многоузловых алгоритмов совместной работы
3. Отсутствие стандартизации и совместимости

6. Перспективы на будущее

Архитектура автоматизации «облако-туман» является ключевым направлением развития интеллектуального производства и автономных промышленных систем в контексте Индустрии 5.0. Будущие исследования могут быть сосредоточены на следующих областях:

1. Многоуровневые алгоритмы совместной оптимизации «облако-туман-устройство»
2. Глубокая интеграция искусственного интеллекта и цифровых двойников.
3. Адаптивные механизмы безопасности и отказоустойчивости
4. Стандартизированные протоколы и совместимость между устройствами разных производителей.

С развитием технологий 5G/6G, IoT и ИИ ожидается, что архитектура автоматизации на основе облачных и туманных вычислений станет новым краеугольным камнем систем промышленной автоматизации, обеспечивая создание по-настоящему интеллектуальной, гибкой и безопасной промышленной экосистемы будущего.

Возможно, вам понадобится точечная модель.