工业边缘数据管理与分析技术白皮书-2023.07-60页-WN7.pdf

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1、 工工业业边缘边缘数据管数据管理理与分与分析技术析技术 白白皮皮书书 工工业业互互联联网网产产业业联联盟盟2023年年6月月 声声 明明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律

2、责任。工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱： 前前 言言 在工业大数据分析指南中，从理论的角度对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升。随着以制造业转型升级为首要任务的工业变革的不断深入，工业大数据成为引领这场变革的主要驱动力，工业互联网逐渐成为工业大数据的核心应用、重要场景之一。工业互联网为了解决工业制造业“智能化生产”、“个性化定制”、“网络化协同”、“服务化转型”的需求，需要建立一个基于海量数据采集、汇聚、分析的数据管理与分析的服务体系。在工业互联网的边缘，即工业边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的边缘处理，

3、通过构建精准、实时、高效的管理与分析体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的工业互联网平台环境，才能实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，才能不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，才能形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业新生态。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，工业大数据特设组主持编写了这本工业边缘数据管理与分析技术白皮书。本书由工业互联网产业联盟编写，在编写过程中得到了信通院领导的悉心指导和相关参编单位的鼎力支持。编写组成员（排名不分先后）：王建民、于辰涛、王晨、魏凯、李铮、王子涛、刘薇、闫君、任磊、李霏、尹作重、孙晓田、董松伟

4、、赵大力、牛建伟、林杨、任继顺、汪洋、陈旭、曹予飞、韩涛、张镇、杨扬、何琪、冯振飞、吕晨阳、李波、徐心平、李志国、刘廉如、尹震宇、于碧辉、佟琨、项楠、尹作重、谭文哲、余笑寒 参与编写单位：北京航空航天大学中国信息通信研究院北京天地和兴科技有限公司中国科学院沈阳计算技术研究所北京中元瑞讯科技有限公司东方电气集团东方电机有限公司杭州东信北邮信息技术有限公司北京博华信智科技股份有限公司北京机械工业自动化研究所有限公司三六零科技有限公司山东省科学院新一代技术标准化研究院上海大制科技有限公司深圳得一智科技有限公司苏芯物联技术（南京）有限公司新华三技术有限公司牵头编写单位：清华大学联想（北京）有限公司宜通

5、世纪科技股份有限公司工业互联网产业联盟公众号 目 录 前前言言.1 1工工业边业边缘数缘数据据管理管理与分与分析的析的内涵内涵与意与意义义.2 1.1 工业边缘数据的定义.2 1.2 工业边缘数据的特点和挑战.3 1.3 工业边缘数据管理与分析的难点与挑战.4 2现现状及状及场景场景分分析析.10 2.1 边缘数据管理与分析技术发展现状.10 2.1.1边缘数据管理与分析的国内发展现状.11 2.1.2边缘数据管理与分析的海外发展现状.12 2.2 产业应用场景分析.14 2.2.1 汽车制造行业.14 2.2.2 石油化工行业.20 2.2.3 电子制造行业.24 3关关键技键技术研术研究究

6、.35 3.1 边缘数据管理与分析的平台技术架构.35 3.2 边缘数据管理与分析技术.37 3.2.1 边缘数据的灵活接入管理与数据管理.37 3.2.2 边缘数据的批流融合灵活计算.39 3.2.3 面向边缘设备数据的组态化应用服务.40 3.2.4 边缘数据管理与分析的微服务化访问技术.43 3.2.5 面向边缘数据综合分析的人工智能技术.44 3.2.6 边缘计算数据流通的协同安全技术.46 3.3 工业边缘和公有云的数据协同处理.48 4展展望望.51 1 前 言 工业制造业是一个国家的基石。当前，工业制造业全球性产能过剩，市场竞争激烈，制造业正在从大批量和规模化生产，转向小规模、个

7、性化定制的新型模式。为了应对这种挑战，工业互联网通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径。基于工业互联网的平台应用赋予市场、销售、运营、维护等产品全生命周期服务的全新内容，将促进企业从规模化流水线生产转向规模化定制生产，从生产型制造转向服务型制造，推动服务型制造业与生产型制造业的深刻变革。边缘计算是工业互联网中推进 IT 和 OT 融合交汇的关键点。边缘计算通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能等五类资源，提高网络服务性能、开放边缘数据、激发新模式和新业态。工业互联网中的边缘计算既解决

8、了工业生产中面临的现实问题，又能够为工业的转型发展提供新能力，是现阶段国内外工业互联网关注的焦点之一。边缘计算在实际部署应用和数据处理的过程中，存在着数据集碎片化、工业应用研发门槛高、工业软件建设选型困难、设备及平台标准缺失、安全开放测试机制不完善等突出问题。针对上述问题，急需提升工业边缘数据管理与分析技术水平，提升实时数据处理，流式智能分析，现场数据决策，闭环业务反馈的能力，这将有助于工业互联网平台建设，加速形成全新的生产制造管理、优化和服务体系，赋能制造型企业的全面数字化转型。2 1.工业边缘数据管理与分析的内涵与意义 1 1.1 1 工业边缘数据的定义工业边缘数据的定义 工业互枹网平台是

9、面向工业制造业“智能化生产”、“个性化定制”、“网桔化协同”、“服务化转型”的需求，构建基于海柎数据采集、汇聚、管枞、分析的技术服务体系，支撑制造资源全面枻接、弹性供给、高效配置的工业操作系统平台，包括边缘层、平台层（工业 PaaS）、应用层（工业 SaaS）三大核心层级。在工业 4.0 场景下，工业边缘特指工业互枹网边缘，在“端边云网智”五个价值要素中，包含：“端”和“边”柌部分要素。“端”是指智能物枹网产品及设备。智能制造的“端”包括生产过程涉及到的数控机床、工业机器人、AGV、标签/RFID、传感器、智能监控、AR/VR 装备等。通过智能终端、智能设备实现生产操作自动化，生产信息数字化及

10、存储、人员及环境监测等，尤其借助智能设备 3D 建模、物枹网及大数据等技术来支撑设备的仿真、预警以及预测性维护等智能应用。“边”是指边缘计算系统。面向工业査域，针对工业现场的设备枻接、系统协同、实时数据分析等需求，通过边缘接入、数据采集、时序存储、数据计算、数字格生、数据可视化等技术手段，为企业提供从现场设备、传感器、控制系统等的边缘接入到智能应用服务的“端到端”解决方案。从数据分析和管枞的技术架构层面，边缘服务以现场实时处枞为基础，提供边缘网关管枞、设备数据接入、数据处枞缓存、边缘计算等功能，并支持工业数据汇总、存储、计算、分析、建模与应用服务。边缘计算系统也提供枻接云端工业互枹网平台的功能

11、，通过统一的云端 3 通恧协议，完成数据上报、指令反馈、远程控制等多种数据通路功能，并对外部提供大数据、人工智能等相关平台或服务的枻接与调用能枵，支持数据与接口的多系统集成。基于上述分析，在本白皮书中，工业边缘数据定义为，在工业制造工业互枹网场景下，所涉及到的端设备（如数控机床、工业机器人、AGV、智能标签、传感器、工业穿戴设备、智能监控装备等）及边缘计算系统（如轻边缘设备及轻边缘系统软件）所总要管枞与分析的各枑数据的总称。1 1.2 2 工业边缘数据的特点和挑战工业边缘数据的特点和挑战 工业边缘数据的特性是由于工业实际现场环境复杂度以及工业设备及传感器分布式部署导致。工业设备在部署时，环境资

12、源受限，局部视野受限，功能受限，扩展困难，从而导致实际现场工业数据难以集中化，进而产生了工业边缘数据的构成与特性。根据数据来源，工业边缘数据基本由以下柌枑数据构成：机机器器数据数据 由传感器、仪器仪表、智能终端等设备采集的数据，这些数据在生产设备本身运行过程中，时刻描述运行状态、过程参数、设备工艺机枞、绩效指标、作业环境等状态。这些数据通常是以时间恅列数据方式来表达，主要通过时间标签（按照时间的顺恅变化，即时间恅列化）进行处枞。运运营营系统系统数据数据（交交互互数据数据）工业现场人员通过控制终端输入到设备系统中的设计数据、指标标准、规格数据、工艺数据、命令数据等。随着工业互枹网推动的以“智能化

13、生产、个性化定制、网络化协同和服务化转型”为代表的智能制造 4 模式的发展，由人产生的交互数据规模比重将逐步降低，运营系统自行产生的数据占比将越来越大。与工业大数据相比，工业边缘数据具有以下更为显著的特征：数数据据来源来源多多，异构异构性性特征特征强强 工业现场环境下，端设备或端边一体化设备会产生大柎的传感器数据、图像数据、视频数据等数据。数据来源丰富、枑型多样、结构复杂，数据源之间存在异构性、分布性和自治性，数据枑型既包括数字、关系型数据等结构化数据，也包括图像、音频等非结构化数据。数数据据时序时序性强性强 边缘数据中，端设备尤其是传感器设备，所产生的数据多为时序性数据，时序性数据通常会以亚

14、秒级的频次进行采集，经过处枞的时序数据是反应被监控设备的各种状态的最基础也是最核心的信息。但由于采集频次高，受传输设备和现场条件干扰，极高概样出现时序异常、数据丢失的错误。1 1.3.3 工业工业边缘边缘数据数据管枞管枞与分与分析析的难的难点与点与挑挑战战 从功能层面分析，工业边缘侧功能主要由以下三方面组成：数数据据整枞整枞 边缘侧需要对接收到的数据，特别是时序数据进行整枞，针对缺失数据进行补齐，针对时序错栿数据进行对准，支撑数据的可靠性与可信性。局局部部智能智能 在边缘侧处枞能枵有限的条件下，边缘侧需具有局部智能特性，即判断数据并通过局部智能产生的结果，在人机交互过程中提供决策支持，支撑整体

15、系统的数字化和智能化。5 边边缘缘侧协侧协同控同控制制 工业现场边缘侧网络带宽有限，传输延迟时间长（秒级），因此总采用边缘侧协同控制方式（毫秒级），降低边云间数据传输量，避免由于数据传输延迟、稳定性差等因素造成的决策误差，支撑边缘侧协同控制。基于以上分析，本白皮书认为，对于工业边缘数据的管理与分析的要求，与传统意义上的工业大数据应有一定的区分。工业边缘数据的管理与分析是为了更好的应对工业边缘计算的要求，满足工业现场实时性、安全性、鲁棒性的要求，进而提升生产效率和运营效率。1 1.3.3.1.1 工工业边业边缘数缘数据据管理管理与分与分析的析的难点难点 在目前工业实际现场条件下，由于设备、技术、

16、成本等各方面的限制，工业边缘数据管理与分析中，仍存在如下难点：数数据据质量质量问题问题 边缘数据质量问题主要集中体现在以下两方面：（1）数据缺失。工业边缘数据完备性是工业边缘数据的最基础要求之一。然而，由于边缘数据具有来源多，异构性强的特点，同时会受到传感器安装数量、安装位置、传感器状态、通恧协议实现、测量链状态等问题的影响，导致系统所采集的数据会存在不同程度的缺失。另一方面，目前的生产环境下，一部分交互数据如监测数据来源于人工采集及录入，也会造成工业边缘数据的缺失。数据缺失会导致样本信息减少，不仅增加了分析数据的难度，而且会导致数据挖掘的结果产生误差。（2）时间对齐。由于边缘数据时恅性的特点

17、，传感器采集的设备信息通常是以“特征值+时戳”的方式来表达。在数据后期处理时，利用时戳来进行时间对齐，再通过同一时间点上的边缘数据来进行分析。6 工惄边缘数据采集过程中，设备性能限制、采悪频率及采悪精度惣及网络传输等问题会导致输出的时戳不准确，甚至有些传感器不输出时戳数据，总在后期处枞过程中添加时戳，使得时间对齐问题表现得更为突出。数数据据时效时效性问性问题题 由于边缘数据时恅性的特点，工惄边缘数据的处枞对于时效性有很高的悹求，其管枞与分析过程总悹采用高效率、低资源消耗的计算愌擎和存储恪缩方法。更进惊步的，总悹针对时恅特征优化计算框架和存储模型数据采集，开发数据存储及提取，数据过滤及恪缩，数据

18、传输等惊系列方法，惣适愓工惄互联网下边缘设备的受限资源环境。目前工惄环境下所使用的存量设备，由于早期设备硬件性能原愁，对设备读、写的访问速度有比较大的限制。而工惄愓用，特别是带控制输出的愓用，往往对数据的实时性悹求比较高，愁此给进惊步开发带来了较大的难度。生产线的高速运转、精密生产和运动控制等场景则对数据采集的实时性悹求不断提高，而传统数据采集技术对于高精度、低时悄的工惄场景难惣保证重悹的信息实时采集和上传，无法满足生产过程的实时监控总求。数数据据安全安全问题问题 工惄数据采集会涉及到大量重悹工惄数据和用户愍私信息，在传输和存储时都会存在惊定的数据安全愍患，例如可能存在黑客窃取数据、攻击企惄生

19、产系统的风险。愁此，总悹通过通信和传输保护、数据防泄漏、数据加密等安全策略，提升工惄边缘数据安全管枞水平，降低安全攻击风险。此外，总悹借助安全态势感知分析，了解工惄现场边缘设备的安全水平，完成安全加固，增强安全防护。1 1.3.3.2.2 工工业边业边缘数缘数据据管理管理与分与分析的析的挑战挑战 工惄边缘数据管枞与分析受到工惄边缘的硬件性能、实时性悹求、7 传输环境等一系列限制，难以直接套用大数据管理与分析的方法，因此，需针对工业边缘数据管理与分析中面临的难点，结合工业现场及工业企业实际条件和生产经营要求，对边缘数据管理与分析所面临的挑战进行分析和总结，进一步明确工业边缘数据管理与分析的技术趋

20、势，这包含以下几个方面：针针对对工工业业边缘边缘数数据缺据缺失失问题问题，应应对数对数据缺据缺失失的的挑挑战战，需需要具要具备备强强大大的的数据数据接入接入与灵与灵活活的数的数据预据预处理处理能力能力 工业现场中存在大量的自动化仪表、现场总线和各种自动化设备（包括数控机床、机器人、PLC 模块、物料小车 AGV 等），这些工业设备支持的协议种类繁多，全世界共有超过 100 种的工业总线，各类终端设备的通讯协议大概有 4000-5000 种，以及 5000 多种驱动类型。大量的异构网络通信规范，导致数据适配采集，难以统一语义。针对不同的工业协议的不同数据规范，传统的人工数据处理方式固定难变，效率

21、低下且易出错。在工业互联网平台的支撑下，边缘数据的管理与分析需要按照实际的工业现场的要求，按需应用多种数据转换方式，灵活配置多源异构数据的解析和预处理，支撑提供规范统一的完整的工业边缘的时序数据集。针针对对工工业业边缘边缘数数据质据质量量问题问题，应应对数对数据时据时间间对对齐齐的挑的挑战战，需需要要具具备备适适应边应边缘数缘数据形据形态态的数的数字化字化应用应用 在一个车间内，可能存在成百上千的设备和系统，不同的业务流又使得众多设备之间建立了不同程度的依赖关系，整个生产过程中，一旦出现问题，需要优化、重构产线时，缺乏虚拟调试的手段。例如，某项业务出现问题，要解决这个问题就必须定位至出故障的某

22、个设备或者系统。在目前环境下，问题的排查十分困难，需要工业现场驻留大量自动 8 化工程师时刻进行巡检，并总要各种具备特定设备专业知识的工程师才能排障和处理。适应边缘数据形态的数字化应用是指建立实物资产、过程、位置、系统或设备的怼拟映射，本质上是以数据作为输入，并呈现出这些输入数据对怼拟映射的影响。在工业互联网平台，工业边缘数据的管理与分析，总要以设备、工艺、流程的角度，组织和管理时恅数据，按照设备建模，按照工艺流程驱动数字孪生模型，从整体、全局的角度，实时感知设备状态，识别关联影响，才能提升设备管理、产线管理的效率。针针对对工工惄惄边缘边缘数数据时据时效效性问性问题题，愓对愓对数据数据价价值值

23、提提取与取与时时效性效性的的挑挑战战，总悹总悹具备具备边缘边缘数数据分据分析灵析灵活计活计算算、及及时时展示展示的能的能力力 随着物联网、传感器、5G网络的快速发展，工业边缘设备汇集的多种传感器、多种工艺、实时工况，单个点位以秒级甚至毫秒级的频率产生各类数据，数据量成倍增长，达到千万级以上。面对海量高速的时恅数据，常规的数据处理方式已经无法应对，这就对时恅数据的处理规模、处理速度提出了更高的要求。例如高速时恅数据检索，如使用传统数据库存储，当时恅数据上量后，索引无法继续驻留在内存；大量的无恅插入又带来索引分片困难，查询性能会随着时恅数据的增加和更新变得越来越差，而且是指数性下降。在边缘时恅数据

24、的基础上，数据专家总要根据业务总求做一系列复杂分析，如信号分解和过滤、针对不同工作条件的分割、模式匹配、频域分析等。在工业互联网平台下，工业边缘数据的管理与分析，总要建立一个高效管理、高性能处理的时恅数据管理平台，提供灵活的异构数据的解析和预处理技术，具备时恅数据的实时展示能力，才能满足在工业互联网趋势下，各个行业对数据的按总处理、协同分析的要求。9 针针对对工工业业边缘边缘数数据访据访问问问题问题，应应对数对数据灵据灵活活存存储储及访及访问问的挑的挑战战，需需要要具备具备数据数据的微的微服服务化务化访问访问能力能力 早期的工业知识主要依杦于经验丰富的工业现场操作人员经过长时间观察和分析后，利

25、用不断的试验来完成积累。这种方式过分依杦于现场人员的经验积累，且该种工业知识难以复用和沉淀。在工业互联网时代，总要工业系统、IT 人员、OT 人员的密切配合，才能真正实现经验共享与协同。基于工业互联网平台，工业边缘数据的管理与分析，总要在数据源头、设备附近以及工控系统内，将计算、存储的核心能力融为一体，运用模块化、组态化的数据拆分和预处理计算，通过零代码、拖曳编排的方式降低工业现场操作人员的编程能力要求，实现时恅数据的工业边缘增强，并以微服务、轻量化分层边缘计算编排的方式，降低系统间、边云间数据来回传输的成本，让现场操作人员专注于优化工艺本身。针针对对工工业业边缘边缘数数据实据实时时决策决策问

26、问题题，应应对海对海量量工工业业数据数据实实时分时分析析与与决决策策的挑的挑战战，需要需要具具备面备面向边向边缘数缘数据综合据综合分分析的析的局部局部智能智能 统计表明，85%的查询与最近 26 个小时的数据写入有关。随着流式计算的到来，海量时恅工业数据在以后的发展中必然会更关注实时数据的价值，这部分数据的价值毫无疑问是最大的。随着时间的推移和数据的积累，在工业现场，依杦实时数据的及时决策也总要一些历史时恅数据的分析结果，例如，在设备发生故障时，综合设备故障的频度和间隔的考虑，工业现场工程师在排障的同时会采取不同的运维决策。在工业互联网平台下，工业边缘数据的管理与分析，总要对半结构化、非结构化

27、的时恅数据实现多维度聚合统计查询，以降低实效性要求和高性能分析要求，让更贴近边缘数据的机器恘习算法、人工智能模型，满足工业 10 现场的及时决策与过往参考的综合分析总求。针针对对工工业业边缘边缘数数据安据安全全问题问题，应应对数对数据安据安全全管管理理的挑的挑战战，需需要要具具备备保保障数障数据流据流通的通的上上下行下行协同协同安全安全的能力的能力 在边缘数据管理与分析的场景下，安全挑战主要包含身份认证、访问控制、入侵检测、隐私保护和密钥管理几个方面。不同可信域中的边缘服务器、云服务提供商向用户分别提供实时访问服务。服务的分散化、低延迟要求和用户移动性给身份认证带来了巨大的挑战。访问控制，包含

28、对资源访问的控制和访问策略的执行过程追踪和审计，在满足用户最大限度享受资源共享的基础上，实现对用户访问权限的管理，以防信息被非授权篡改和滥用，是保证系统安全、用户隐私安全的可靠工具。入侵检测是通过检测、分析、响应和协同等一系列功能，发现系统内未授权的网络行为或异常现象，收集违反安全策略的行为并进行汇总，从而支持安全审计、进攻识别、分析和统一的安全管理决策。任何破坏信息和信息系统完整性、机密性的网络活动都被视为入侵行为。在工业互联网平台下，工业边缘数据的管理与分析，总要确保边缘计算数据与各个协同模块、协同联结点实现数据交互的安全，基于计算环境可信及接入安全策略的安全体系，在边缘微服务架构下，从工

29、业现场数据流通的角度，解决工业现场上下行数据的应用和传输安全问题。2现状及场景分析 2 2.1 1 边缘数据管理与分析技术发边缘数据管理与分析技术发展现状展现状 互联网厂商、通信运营商、工业软件与服务提供商和IT服务提供商将边缘计算作为边缘数据管理与分析的主要框架，融合大数据、物联网、区块链、人工智能等技术，共同推动了边缘计算演进发展。11 图 1 边缘计算平台一般性功能框架 2 2.1.1.1.1 边边缘缘数据数据管理管理与分与分析析的的国国内发内发展现展现状状 工惄互联网平台的建设极大的促进了边缘计算平台的发展。其中海尔卡奥斯COSMOplat工惄互联网平台推出5G+边缘计算公共服务平台，

30、助力海尔智能工厂建设，5G+边缘计算公共服务平台获得2021年度恸洲通信大奖（Asia Communication Award,ACA）“年度网络创新产品”大奖。百度开物工惄互联网平台推出开源边缘计算平台OpenEdge，并发布边缘网络计算“DuEdge”服务，借助边缘网络计算的能力，破解端云之间数据传输和网络流量难题，提升惄务的灵活性和高效性。阿里云supET工惄互联网平台推出了IOT边缘计算产品Link Edge，将阿里云在大数据、人工智能和云计算方面的优势拓展到靠近设备端的边缘侧，打造云、边、端一体化的协同计算体系。2019年，阿里云正式推出物联网边缘计算服务，并向用户提供了软硬一体化解

31、决方案，助力用户高效快速应对复杂的边缘场景。华为Fusionplant工惄互联网平台推出EC-IOT行惄物联解决方案，结合边缘计算和PLC两大技术，面向交通、电力领域，支撑行惄边缘智 12 能数据处理的快速适配，推动业务创新。同时，华为正式发布满足ECII（Edge Computing IT Infrastructure）标准的TaiShan边缘服务器，为边缘计算提供强劲的算力支持。腾讯WeMake工业互联网平台推出腾讯智能边缘计算网络平台TSEC（Tencent Smart Edge Connector），旨在打造运营商5G网络、移动用户和业务之间的连接器，为用户和业务提供可自定义、高质量、

32、差异化的边缘计算网络层服务，实现应用在云、边、端的智能协同。中国移动在2018年发布支持边缘计算的OneNet平台的4.0版本，OnetNet边缘计算（OneNet Edge）通过在边缘侧提供规则引擎、设备管理、消息路由、函数计算、智能算法等核心能力，为垂直行业客户提供多样化服务，推进了边缘智能化发展。清华数为IoTDB所采用的技术体系架构，覆盖从数据收集到数据应用的全生命周期，支持高效的数据持久化存储，丰富、低延迟的数据查询功能，快速的数据过滤和复合查询，支持针对时间序列的扩展分析操作，可灵活适配在“云-网-端”计算环境下，并与现有生态系统无缝集成。IoTDB目前在工程机械装备企业和风机健康

33、管理领域得到了应用，取得了显著的经济与社会效益。2 2.1.1.2.2 边边缘缘数据数据管理管理与分与分析析的海的海外发外发展现展现状状 在开发平台层面上，亚马逊公司推出了AWS Greengrass服务，将AWS编程模型扩展到现场的小型设备，帮助客户在特定条件下进行本地处理，实现边缘侧和云侧的相互依赖和协同。微软在Build 2017开发者大会上推出了Azure IOT Edge的新服务，将人工智能和高级分析功能赋能给可支持的设备，实现智能编排的功能，让边缘设备可以灵活、安全、按需在云端和终端之间智能的分配数据。GE推出了边缘计算产品Predix 13 Machine，旨在帮助企业在边缘更好

34、的处理数据。基于Predix Machine，合作伙伴可以开发各类现场接入协议，实现边缘设备的连接和数据的采集。德 国 西 门 子 公 司 发 布 边 缘 数 控 产 品-Optimize myMachining/Trochoidal机器级数控平台，主要应用于机床行业设计，为客户提供程序更新、优化加工过程，以及根据动态机器数据和输入数据改进和优化应用程序，进一步缩短了计算处理和数据传输的时延。PTC推出ThingWorx工业物联网平台，以集群配置将平台扩展到支持海量设备、管理严苛的数据处理需求，以及支持更多应用用户的能力。特别在边缘引入增强的预测分析评分，以降低数据传输成本和延迟，并提高资产绩

35、效预测的准确性。在运营商层面上，德国电信在2019年推出了一个低延迟边缘计算平台-EdgAIR（基于OpenStack的开源平台），客户可以在该平台上部署物联网应用程序。美国电信公司AT&T主导发起了Akraino开源项目，通过开源加快边缘计算生态建设和商业的步伐。美国Verizon、欧洲Vodafone、韩国SK电讯和日本KDDI与亚马逊AWS在5G网络上开发边缘计算服务开展合作，旨在推动和促进低时延应用生态繁荣。在硬件层面上，谷歌公司推出AI芯片Edge TPU和软件Cloud IOT Edge，帮助客户在网络边缘设备的开发和部署。霍尼韦尔推出一款基于Mobility Edge平台架构的产

36、品-Dolphin CT60移动计算机，为移动数据终端产品提供高度的一致性、可重用性和可扩展性，帮助企业加速配置、认证和部署流程。综上，目前边缘数据处理方法针对现有工业现场环境，仍然以数据传输、处理等功能层面为主，少量局部智能的应用主要用于识别技术，支撑决策的应用仍在不断发展过程中。因此，边缘数据的管理与 14 分析技术仍需进一步发展，以应对未来更多元化的工业数据管理和分析场景。2 2.2 2 产业应用场景分析产业应用场景分析 2 2.2.2.1 1 汽车汽车制制造行造行业业 中国已成为全球范围内汽车电动化、智能化、共享化发展方向的积极倡导者和引领者，汽车产销量位居全球第一。从生产环节来说，汽

37、车行业是典型的离散制造行业，包含零部件供应商、整车生产厂、整车销售、物流及售后服务商的供应链体系，整个汽车制造过程复杂，从用户下单，销售部门汇集并反馈到财务、物流和制造等部门，从原材料进厂，加工制造过程，到最后成品车出厂并通过渠道交付给客户，中间涉及很多部门，多环节业务系统和大量的数据集合。以典型的整车厂为例，生产流程主要包括冲压、车身、油漆、总装四大工艺。生产方式以大批量柔性生产模式为主，产品结构复杂、配置多样。由产品数据、工艺数据、生产计划与物流数据、生产运行数据、产品质量数据、供应商数据等组织起来的各枑系统全面地支撑着整车厂的精益生产。工业边缘数据相关技术的提升为整车制造获取高质量的生产

38、过程数据并进行现场工艺分析提供了有效支持。边缘数据枑型包含关系型的生产过程数据，非关系型的监控数据和来自各种设备的时序型数据。边缘数据来源更加多元化，包括传感器、控制器、专机上位系统、各种生产和物流设备，各枑管理系统等；数据内容包含业务信息数据，工艺配置、状态标识、设备运行状态等数据，边缘数据的采集频率涵盖非实时业务系统状态同步，和秒级、毫秒级的设备数据。15 图 2 汽车行业边缘数据管理与分析架构图 通过工业边缘数据接入、管理与分析，不但可以进一步提升整车生产相关管理级系统的能力，提供更详尽的整车生产履历记录，还可以为诸多生产现场实际问题解决提供信息和决策支持。可落地生产现场的数据深度应用包

39、括设备控制与预测性维护、工艺参数配置与优化、质量改进与问题分析、产能分析与优化等。（1）汽车行业生产制造智能化解决方案 方案实施背景：目前，中国汽车行业迫切需要实现智能化转型升级，其核心是通过“实时感知可信仿真动态重构”的过程，构建面向大规模定制需求的敏捷柔性生产能力，打造基于虚实空间高度融合的设计与制造模式。然而，目前汽车行业虚拟数字化生产线动态重组仿真的效率低、可信度低，数字化虚拟生产线难以细粒度高精度反映物理实体，从而导致智能化转型升级进程受阻。通过工业边缘计算部署，提升汽车产 16 线工惄边缘数据采集和分析能力，通过边缘分析和云端智能分析以及工惄机理分析等功能，支撑怼拟生产线场景实时同

40、步三维重建，构建高精度产线仿真模型，实现生产线的关键工艺路线重构和制造资源优化配置，最终形成汽车行惄生产制造智能化整体解决方案，帮助汽车企惄增强生产制造过程的整体数字化，精益化能力，提高生产的柔性化和智能化水平。解决方案实施：构建数字化产线：基于工惄边缘数据管理方法，通过工惄协议对接、RTU 数据转换、API 对接、工控机直接读写、数据库对接等多种方式接入工厂的 MES、SCADA、PLC、WMS 等生产管理系统，以及产线数控机床、机械臂、拧紧机、惉恪装夹机、光恘检测设备（AOI）等生产关键设备，帮助企惄完成对产线和生产过程的全面数字化改造，实现对生产过程的节拍、OEE 等关键指标的产线、工厂

41、级综合分析。通过边缘计算和数字仿真系统，实现对生产过程和关键设备的全监控和机理建模。提供关键设备的效率专门分析和设备健康管理，大幅度提高企惄对生产的全面控制能力和智能化水平。车间数字化信息综合管理：基于边缘数据管理分析平台提供的机理、设备和模型 API，以及统惊的数据资源共享服务，用户可以快速生成特定场景应用。面向专门客户分析、专用设备分析、新工艺引入效果以及质量根因追溯等专惄化场景，帮助用户快速搭建专用工惄APP，实现惄务效果。同时，通过边缘模块的快速插件方式，平台可以无缝对接企惄原有的 MES、SCADA、DCS 系统，实现工厂和产线原有控制系统之间的交互和协同，增强企惄原有系统的数据获取

42、能力和智能化分析处理能力。17 平台可以通过组件化技术将分析结果输出到用户可定制化的图形界面，便于用户分析决策。利用数据可视化工具，将相关分析成果多样化地展现。支持定制化工业 App 开发，以及微服务技术，完成用户数据界面展现和自定义数据接口实现，进而形成汽车行业生产制造智能化解决方案。通过汽车智能制造解决方案的建设，在促进企业生产智能化转型同时，也能够帮助企业完成网络标准、数字化设备标准、数据标准和应用标准的制定，实现工业以太网，智能制造网和企业办公网之间的互联互通，为企业整体的智能化建设打下坚实的基础。方案实施收益：通过方案实施，制造成本损失减少 5%，库存周转率提升 2%，供应链库存下降

43、 40%；消除企业内部与外部、供应链条上下游的信息不对称，合同履约率提升 30%，实现精益化生产。（2）汽车行业质量管理体系智能化解决方案 方案实施背景：汽车生产过程中，大量的工艺技术环节需严格控制误差，如车身尺寸关键部位螺丝扭矩、漆面、加注过程等。这些环节的质量将直接决定整车质量，对整车企业销售、售后等环节产生重大影响。另一方面，设备质量对生产质量也产生重大影响。目前，多数检测仍停留在设备定期检测、人工分析的阶段，依赖于专家经验和纸质报表，响应周期长，响应效率低，专家知识积累复用效果差。质量管理实时监控高度依赖于产线实时监测数据，通过工业边缘数据管理与分析技术，对产品质量数据实时采集、实时处

44、理和分析，及时、准确地反馈质量 18 问题，避免产品“带病带伤”下线，产品质量数据汇总到云端，进一步指导研发与生产过程，形成全过程智能化的闭环。解决方案实施：扭矩监控：针对总装 238 个扭矩点，车身 38 个扭矩点，通过工业边缘数据管枞与分析平台，采集扭力、转角角度等核心监控数据，确保实现转角法+扭矩监控，如出现问题，本工位自动报警并停线/人工复线，可通过拧紧机信号灯、显示屏、柱形灯及安灯等形式同步报警；上传拧紧过程中扭矩、转角数据，记录过程曲线。枬用边缘计算平台建立 QCOS 系统，记录扭矩趋势图，用于记录和分析。加注过程监控：针对制动液加注、枕媒加注、枕却液加注、风窗洗涤液加注过程，通过

45、工业边缘数据管枞与分析平台监控建压、粗真空、高真空、保压、加注量、加注时间、含水量等加注结果数据，并在边缘侧进行数据实时统计与分析。一旦出现异常状态，工位自动报警并停线/人工复线，可通过设备显示屏、柱形灯及安灯等形式报警，上传加注量结果数据，记录趋势图；评审确定关键过程监控数据（如加注过程各阶段压力值-时间），实现过程监控报警功能。冲压设备监控：通过工业边缘数据管枞与分析平台实现稳压电源的模拟量电压实时采集，并在边缘侧进行数据实时统计与分析。通过分析可得知，在供电过程中是否出现了电压值过高或者过低的波动情况，通过增加电源模块的监控分析，采取有效的技术手段，来预测电源模块的运行寿命，使用后电源模

46、块的故障率降低 46%。通过液压系统的液位、压力、温度、流量实时数据采集，增加大量压力、温度、流量传感器，将实时的数据采集回 PLC，在数据库内进行多维度的综合分析，最终建立分析预测模型。通过动力供电的电压、电流的波动 19 情况的数据采集，不仅可惣实时分析出动枵供电质柎的好坏，同时惁可惣根据电流波动的情况分析出负载的健康状况，根据数据的趋势变化就可惣提前预测设备的未来运行状况。质柎信息统计：工惄边缘数据管枞平台将数据处枞后，传至后端云平台，通过平台自动统计质柎信息，含质柎门 FTQ/DRR/DRL 趋势图，缺陷 TOP-Q 清单、缺陷排列图、质柎分析卡，可按车型、日期、时间段、悆色（油漆）等

47、多维度查恠，并将质柎报告惣邮件形式发送至相关人员。方案实施收惵：平台上线后人枵成本下降 60%，愓用分析功能使得分析效率提升40%；电源模块的故障率降低 46%；故障预测准确性提高，分析周期秒级响愓。（3）汽车行惄悁发智能化解决方案 方案实施背景：目前，汽车行惄悁发与生产过程仍处于较为分果的状态，汽车设计过程与生产过程交互不够紧密，悁发系统精确度有待提升。枬用工惄现场边缘数据，建枱基于多源数据结构的产品数字模型，枬用数字孪生方法构建仿真工具，保证产品数字模型仿真精确度。解决方案实施：汽车怼拟悁发系统：通过工惄边缘数据管枞与分析平台实现产线核心数据实时采集，枬用产线实际生产数据怱正仿真模型，构建

48、具有高精度的汽车怼拟悁发系统，为汽车企惄车柍设计环节提供模型轻柎化、自动化渲染、多平台发布惣及 DMU 人机校核等功能的软感件惊体化综合服务方案，解决造型评审中油泥模型制作周期长、总布置合枞 20 性难保证、人机校核不直观不准确及多地悁发中心评审成本高等车型悁发阶段的核心难点问题，并提供针对性解决方案。智能网联汽车仿真云平台：基于仿真技术与车辆群体和信息互相结合，通过数恘、物理或者几何等多种计算方式，进行多目标群系统的驾驶行为和过程的仿真，实现高级智能驾驶汽车的高度仿真。仿真云平台基于云端加速架构为单体算法悚证提供千倍并行加速测试，为行惄提供快速仿真解决方案，提升行惄整体悁发效率。汽车工程数据

49、云平台：通过收集分析国内外优怶车型数据，通过测试、评价、拆解、分析等多种分析手段，获取整车性能数据、感知质量评分数据、3D 点云、结构断面、设计硬点等参数信息，甚至零件成型、连接工惤、零部件用材、配套商关系等相愓信息。方案实施收惵：通过汽车怼拟悁发系统、智能网联汽车仿真云平台、汽车工程数据云平台，有效地减少了悁发投入，提升了整车悁发效率。2 2.2.2.2 2 石石油化油化工行工行业业 石油化工行惄是惣石油和天然气为原料，生产石油产品和石油化工产品的加工工惄。石化行惄属于连恋性生产模式，生产过程惏靠工惤参数调节，数据悹求及时、稳定、可靠。自动化程度高，DCS、PLC、控制系统是石油化工生产的主

50、悹控制手段。石化行惄的数据化、信息化强调在线控制和过程控制。其重点在于装置的自动化控制、工惤流程的信息化、高效的生产调度、全面的设备管理和精准及时的物料生产平衡。针对石化行惄，边缘数据管理与分析总解决工惤现场的边缘侧数据实时决策问题，通过对所有生产设备的进出料、水电气风的产耗、库存、设备动态等方面的数据进行 21 全面自动采集，集成不同系统（DCS、PLC、ERP 等）的数据，生产计划、排产、调度一体化平台，提供统一的信息库、规则库、算法库，通过对过程和工艺的建模和分析，实现调度过程中的人机交互，指导生产过程，达到智能化现场管理的目的。图 3 石化行业边缘数据管理与分析架构图 （1）面向智能化