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基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台(EC-IoTTB2018-1007)

1     实验平台名称

基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台


2     发起单位

    九州云信息科技有限公司


3     合作公司

    江苏西格数据科技有限公司


4     实验平台目标和概述

市场上目前有刀具加工计数预测法、加装传感器物理监测法等刀具监测解决方案,均存在成本高、部署慢、准确率低等弊端。边缘侧环境部署复杂、灵活性低,不利于大规模统一管理,整体维护、监控和升级成本高。传统刀具粗放式管理的痛点如下:

(1)无法精确追溯刀具流转,刀具寿命统计人工手动统计,费时费力;

(2)30%以上的刀具寿命都被设置为冗余而浪费;

(3)刀具磨损、崩刀等过程无监控,质量风险大;

(4)边缘侧环境部署效率低下,大规模部署和管理难度高;

(5)机加工设备多,缺乏统一的监控,随机性大;

(6)刀具异常管为事后管理,无预测性监控管理;

基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台基于OpenStack技术,以CNC机加工设备的物联为基础,对主轴负载数据进行采集与分析,实现边缘侧刀具在加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理以及数据信息可视化。边缘数据能够统一在核心云平台进行管理,集成了市场上约85%的不同品牌类型的CNC系统,可实现车间看板、PC端、移动端的同时在线监控和索引。


5     应用场景介绍

(1)边缘测负载数据收集+本地数据处理分析+实时状态监测+实时告警。全方位检测刀具的使用情况、准确定位异常,可降低生产过程的质量风险,提高生产效率和安全性。

(2)实现智能制造系统灵活快速的应用编排、交付和生命周期管理。具体实现方法是,在边缘测配备物理资源提供计算、存储、网络等资源,在此基础上,依托九州云Animbus边缘计算套件,提供边缘侧虚拟化资源与能力。大幅提高边缘侧部署效率,降低管理难度,为大规模部署提供更灵敏的解决方案。

(3)海量刀具使用数据被采集,上传至边缘云后被及时处理和分析并输出预判结果,可有效提高刀片生命周期管理的准确性,实现刀片生命周期管理,风险预测,消除刀片冗余,提高风险预处理能力。

(4)信息化展示与报表分析,实现边缘侧刀具在加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理。


5.1    预期成果

(1)搭建刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台

(2)实现智能制造系统灵活快速的应用编排、交付和生命周期管理

(3)工业边缘刀具使用数据和环境数据收集系统、数据分析和预测系统


5.2    技术的示范效应

    智能制造示范

在制造业领域,针对刀具的预测性维护、寿命预测、实时监控,是生产过程中亟需解决的痛点。想要解决这些痛点,就需要依靠“数据”这座金矿。本实验床依托于OpenStack的开源云平台,实现边缘侧工业数据的快速处理和基础服务的快速提供;整个系统具备强大的CNC底层数据采集能力,强大的集成能力,可适配不同品牌不同型号的数控设备;基于边缘计算、平台化部署,可实现加工过程可视化;支持多种移动端接入,比如微信服务号或者APP,紧跟工业4.0潮流;强大的数据运算处理能力,自学习算法,实现图表可视化;西格数据总结多位工程师多年的工厂实际操作经验,设计出丰富的报表,供生产决策、管理使用,报表可一键导出和打印,切合用户需求;边缘侧基于连接通讯协议获取数据,中心云端储存分析,部署时间比传统刀具监测模式提高90%以上;硬件成本比传统模式节约95%以上,给用户更好的技术体验。

数据通信与全生命周期管理

边缘侧数据是在网络边缘侧产生的,包括生产机器运行数据、环境数据以及信息系统数据等,具有高通量、流动速度快、类型多样、关联性强、分析处理实时性要求高的特点。

数据预处理:对原始生产数据的过滤、清洗、聚合、质量优化与语义分析

数据分析:基于流式数据分析对数据即来即处理,可以快速响应事件和不断变化的业务条件与需求,加速对数据执行持续分析

数据分发和策略执行:基于预定义规则和数据分析结果,在本地进行策略执行

数据可视化与存储:采用时序数据库等技术可以大大节省存储空间并满足高速的读写操作需求


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5.3    商业价值

刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台,能够深度参与并智能优化生产制造过程中的重要环节——刀具管理,同智能制造完美契合,实现制造业智能化快速感知、决策、处理。通过本次部署刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台,能够实现商业案例验证关键技术、参考架构和软硬件平台,并进一步识别差距和问题点,作为关键需求导入后续优化,持续迭代改进,拓展商业应用的广度和深度。最终,通过刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台能够实现边缘计算架构的真正落地,支持测试床和商业案例部署,以最佳实践加速智能制造产业发展。


5.4    社会价值

    在制造业领域,尤其生产线系统,对于响应实时性和信息安全性,都有很强的要求。因此,刀具管理边缘计算相关项目的实施与落地,能够有效优化工业管理流程,在生产过程中的质量监控、生产监控与工艺监控等方面发挥作用。基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台,通过对主轴负载数据进行采集与分析,实现边缘侧刀具在加工过程中的实时状态监测和寿命预测管理以及数据信息可视化。一方面可以提升制造业的管理效率和智能制造水平;另一方面能对整个制造业的工业升级产生比较好的推动作用。

   从成本节约和资源节约的角度出发,刀具作为数控加工中较为昂贵的消耗性资源,在企业成本中所占的比例不断提高,一个全面而有效的刀具管理系统对生产制造企业极其重要的。刀具管理系统的基础是数据的收集和分析,基于云计算技术的在工业边缘侧搭建刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台,能够更高效、全面挖掘“数据”的价值,发挥“数据”对于资源管理和生产决策的重要指导作用。对于节约社会资源,为企业从根本上提升刀具的管理品质和刀具的使用效率,实现成本精确核算都具有卓越的价值。


6     实验平台技术可行性

第一、搭建完整的面向制造业的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台系统架构,包含基础设施、虚拟化层、平台能力开放,并选取西格智能刀具管理系统部署在边缘云平台上。

第二、选择生产制造环节中的刀具管理作为边缘云应用场景,模拟仿真注册一批与工业制造对应的刀具生产数据,在边缘云平台上实现大数据分析处理与边缘智能分析。

第三、构建刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台互联互通的网络,实现边缘业务灵活的部署与编排。边缘云灵活支持多种通信模式,既支持和终端设备、边缘网关、边缘控制器之间的通信,也支持同异构边缘云、上层公有云以及其他边缘云等的互联互通;最终形成多层的工业互联网体系架构;也可以独立边缘部署。


6.1    物理平台

x86边缘计算节点*3(Intel Xeon E52650v2,64G内存,4*3T HDD硬盘)

24口千兆网络交换机


6.2    软件平台

九州云Animubus边缘计算套件:可实现基于OpenStack以及轻量级虚拟化管理技术的部署,并可实现对工厂边缘云计算、存储、网络等各类资源的管理能力。同时支持基于Kubernetes的容器管理能力,提升边缘云整体的适用性。

西格数据刀具智能管理平台:西格数据刀具管理系统是工业制造型企业在刀具使用过程中的难点打造的一款刀具状态监测软件,通过采集主轴电流负载数据进行分析的方式,实现预测刀具寿命、实时监控刀具,可提高生产过程中对停机换刀的处理效率,避免因刀具断刀、崩刃、破损而导致的仪器损坏、模件损坏与产品质量损失。并在最大程度上提高刀具使用寿命的利用率。

    CentOS 7.3操作系统:部署操作系统的类型和版本。


6.3    配置和控制接口

(1)云边协同接口要求

为支持边缘云和云、网关、终端、应用程序之间的互联互通,需要对它们直接的通讯接口进行规范。需进行规范的接口包括:

规范边缘云和云端的南北向接口要求;

规范边缘云和边缘云的东西向接口要求;

规范边缘云和网关、控制器的东西向接口要求。

(2)    边缘云平台使能接口要求

规范边缘云平台使能接口要求,ETSI协议中定义该接口为Mp1接口。

该接口位于APP和边缘云平台之间,可提供服务注册、服务发现、通信支持。同时,还可以针对不同类型的工业APP和场景,提供包括服务可用性、会话连续性、会话状态重置、DNS、本地分流等服务。该接口还可用于消费、提供特定类服务。

同时该接口还应该提供面向智能制造的APP同边缘云平台之间的使能,充分考虑智能制造领域的业务和需求,包括:精准控制、定位、边缘智能、边缘数据处理等服务。

(3)边缘云平台管理和应用编排管理接口

规范边缘云应用编排管理接口。包括:边缘云平台和系统管理、边缘云平台上的APP生存周期管理、APP规则和需求、移动性管理以及APP相关事件管理。可以参考的ETSI标准如下:

(4)边缘云基础设施管理接口

规范边缘云基础设施资源编排管理接口。包括边缘云编排器对虚拟化基础设施的管理、边缘云平台对虚拟化基础设施的管理、虚拟化管理器对资源的管理等方面。

(5)    边缘云能力开放接口

规范边缘云能力开放接口,提供面向智能制造的API扩展服务,可提供的能力开放的内容包括:流量规则、带宽、DNS规则、UE身份识别、WLAN互操作、定位、UE APP、精准定

(6)边缘云安全接口

规范边缘云系统中各个功能部件的安全方面的接口定义。

 [明确实验平台进行分布式配置和控制所用的接口。]


6.4    数据通讯接口

OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台属于边缘云在制造领域的用用,边缘云需要提供边缘云—云,边缘云—边缘云,边缘云—智能终端,边缘云—网关之间的通讯,要满足通讯格式或者通讯处理的可靠性、灵活性;也要满足业务Qos(业务优先级,业务可靠传输等)的需求。本边缘计算平台测试床将满足支持多接入:

l  无线接入支持:LPWAN(LoRa/SigFox/IQRF)、NB-IoT,Wifi,ZigBee,Bluetooth、GPIO,非授权频段等无线接入;

l  有线接入支持:工业以太网、现场总线、串口等有线接入。

网络连接方式有:有线连接,无线连接。刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台的多部署在工厂,对于工厂的数据通信,可使用有线连接到上层节点;内部节点之间使用工业总线提供低时延通讯。有线包括以太网,光纤等。边缘云节点和底层的应用程序和处理程序(例如南向接口)通讯时,要支持以太网标准和协议,和非以太网的标准协议。工业自动化场景,要保证数据的传输,这类网络叫做TSN,一般使用以太网。无线连接包括:WWAN, WLAN, WPAN。 WWAN,广域覆盖的无线网络,包括3G\4G\5G, NB-IoT等。


6.5    安全措施

工业边缘云将主要提供边缘云节点安全、网络安全、数据安全、应用安全、安全态势感知、安全管理与编排和身份和认证管理:

(1)边缘计算节点安全

系统提供基础的边缘计算节点安全,端点安全、软件加固与安全配置、可靠的远程升级。安全与可靠的远程升级能够及时完成漏洞与补丁的修复

(2)网络安全

包含防火墙、入侵检测和防护、DDoS防护、VPN/TLS功能

(3)边缘侧数据安全

包含边缘侧数据加密、隔离、销毁、防篡改、隐私保护、访问控制与防泄漏。其中边缘侧数据加密包含在数据传输过程中的加密以及存储时的加密

(4)应用安全

包含白名单、应用安全审计、恶意代码防范、Web应用防火墙等安全功能。白名单是边缘计算架构中非常重要的功能,由于终端的海量异构设备接入,传统的IT安全授权模式不再适用,需要采用最小授权的安全模型管理应用及访问权限

(5)身份认证管理

身份和认证管理功能在系统架构中遍布所有层级,本系统提供去中心化、分布式的认证方式和证书管理方法


6.6    软件开发和模拟环境

西格数据作为刀具管理软件提供方,将负责现场环境搭建,生产环境模拟。

九州云将负责现场级边缘云虚拟化平台搭建、业务服务化平台软件定制化开发、边缘大数据支撑平台开发、完成制造业应用部署以及边缘智能的开发工作。

 [明确实验平台软件开发所用的开发和模拟环境。]

 

7     和ECC技术及测试台的关系

7.1    ECC总体架构

基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台的系统架构如图所示,九州云Animbus边缘计算套件作为基础设施平台,为西格数据刀具智能管理系统提供运行基础设施与资源。借助九州云Animbus边缘计算套件强大的应用编排、服务交付、以及应用生命周期管理能力,西格数据刀具智能管理系统能够快速稳定地交付至用户生产环境,在用户侧(即边缘侧)为客户提供智能制造与计算能力。


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硬件资源层:依托边缘侧的物理资源提供计算、存储、网络等资源

边缘虚拟化层:依托九州云Animbus边缘计算套件,在硬件资源层的基础上,提供边缘侧虚拟化资源与能力,帮助智能制造系统实现灵活快速的应用编排、交付及生命周期管理。Animbus边缘计算套件基于OpenStack打造,提供强大的资源虚拟化能力,支持虚拟机以及容器两种虚拟化模式,支持边缘计算中心的网络、存储虚拟化功能

智能制造应用层:西格数据刀具智能管理系统利用九州云Animbus边缘计算套件,能够快速灵活的在用户侧进行部署并提供智能制造服务。西格数据刀具智能管理系统是针对工业制造领域内企业在刀具使用过程中的痛点,为用户打造的一款刀具智能管理应用,通过智能采集分析生产设备的实时数据,预测分析生产刀具寿命并实时告警,从而保护生产设备不受损坏。


7.2    ECC实验平台

该平台未有和之前已申请平台有冲突。


8     交付件

(1)实验室边缘云平台搭建,包括基础设施、虚拟化部署、平台能力和APP部署

(2)实验室边缘云性能及方案测试报告,包括整体业务流程和需求解决方案

(3)现场级边缘云测试床整体方案,搭建智能制造边缘云、大数据平台分析演示


9     实验平台使用者

实验级刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台由西格数据使用。


10  知识产权说明

实验级刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台由西格数据搭建和使用。九州云提供全部基础设施及部分功能模块的开发工作,此部分所有权归属九州云信息科技有限公司。


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