[发明专利]一种基于边缘计算和标识解析的智能生产系统

说明书

本发明提供了一种基于边缘计算和标识解析的智能生产系统，包括物理生产系统、边缘节点、标识解析节点、云服务器、设备维修系统和AI算法模型库。每个设备提供商有一个云服务器、设备维修系统和AI算法模型库。边缘节点接收物理设备标识及状态数据；标识解析节点获取设备所需AI(人工智能)模型类别；云服务器将设备所需模型下发到边缘节点；边缘节点对设备进行检测，更新AI模型，将更新模型推送给云服务器及同设备提供商同类型设备所在的边缘节点。本发明能够具体定位车间出现故障的设备或部件，边缘节点上只分发到针对其所在车间设备的检测模型，解决了目前人工智能诊断模型数量多、故障检测不灵活、确定故障位置耗时耗力的问题。

技术领域

本发明涉及智能化生产和边缘计算技术领域，具体涉及一种基于边缘计算和标识解析的智能生产系统。

背景技术

工业生产的特殊性要求工业网络能通过智能化手段对环境进行感知、支持大量异构设备接入、支持海量多源、多模态数据高速率传输、具备更强的安全性，从而为工业生产提供更好的服务，这给传统互联网在架构、安全、性能上带来了巨大挑战。

为应对上述挑战，工业互联网研究应运而生。工业互联网体系由网络连接、平台、安全体系以及标识解析4个方面组成。其中，标识解析体系是实现工业互联网的重要枢纽，负责对物品身份进行分发、注册、管理、解析和路由，支持工业互联网中设备、人、物料的全生命周期管理，是打破信息孤岛、实现数据互操作、挖掘海量数据的基础，也是实现企业智能管理的必备条件。

与互联网不同，工业网络传输海量异构多源多模态数据，多协议、多种命名格式并存，传统的域名系统(DNS，domain name system)解析服务在标识主体、解析方式、安全性、服务质量等方面面临着严重挑战，无法满足工业网络需求。因此，面向工业网络的标识解析体系研究已在全球范围内推进，并且标识解析技术会带来巨大商业前景，已引起高度重视。

工业互联网中的标识解析服务设计在多方面满足了工业解析中的要求，对多源异构通信主题的支持；在复杂环境下标识解析服务具有一定的安全保护功能；在多组织参与下具有公平对等保证；对于多协议、高并发、差异化的需求场景下仍然可以有效保证解析服务；并且可以提供协议层面与系统层面的可扩展性。

将标识解析服务技术运用于智能化生产，在车间现场对实时性有较高要求，有诸多短周期数据需要处理，同时车间现场复杂多变，这些都要求在车间现场这类工业互联网边缘提供智能，以支撑智能化生产。

边缘计算适用于高实时性、短周期数据、本地决策等场景，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，以满足工业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

面向行业智能化的挑战，边缘计算是联接物理和数字世界的桥梁，在此需要结合标识解析服务，建立物理世界和数字世界的联接与互动，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。

在现阶段，已运用边缘计算+人工智能技术进行故障检测，边缘节点在设备远程运维中，主要实现数据采集、数据预处理、数据处理、数据计算与分析、数据转换、数据上传、数据存储、本地数据展示、策略执行等功能。人工智能技术为部件或设备建立的AI(人工智能)模型主要包括用于故障诊断的AI模型，进行剩余寿命预测的AI模型等等。但是实际中大型生产设备往往都是由成百上千个部件构成，而这些部件来自于不同厂商，因此需要对每个部件都需要构建和维护人工智能模型，工作量非常庞大。并且，现有技术中，根据设备和具体故障部件、零部件不能灵活地确定检测所用的人工智能诊断模型，从而提供数据参考与故障推断，在具体设备后期维护中，仍需要维修人员寻找故障设备或零部件。

发明内容

针对现有智能生产系统中基于边缘计算+人工智能技术进行故障检测时存在的人工智能诊断模型数量多、故障检测不灵活、确定故障位置耗时耗力等问题，本发明提供了一种基于边缘计算和标识解析的智能生产系统。