基于MEC 的農業機械數字化車間改造研究

李亞飛

（西南交通大學希望學院， 四川 成都 610400）

引言

隨著我國農業機械化、自動化程度的不斷提高，農業機械制造業迎來了大量的訂單[1]。但是現階段我國的農機制造業生產管理方式多為粗放式管理，產線缺乏完備的信息化管理系統，導致一些農機生產企業出現了較大的產能缺口，一些生產問題也隨之暴露[2]。與此同時，隨著2022 年原油價格的不斷攀升，導致上游原材料的價格上漲，人工成本提升，降本增效成為農機企業求生存的頭等大事[3]。而傳統的車間管理辦法大多依賴人工管理，產線數據分散且上傳、處理速度較慢，導致生產數據管理較為困難，無法滿足快速迭代的市場變化、日益增高的產線速度需求與成本管控需求[4]。

隨著工業4.0 時代的到來，大數據與物聯網技術的不斷完善與發展，傳統的農機生產車間亟需新技術的改造升級以煥發新的生機活力[5]。不同于傳統車間“孤島”式的生產管理體系，物聯網技術可以通過布置大量的傳感器等監測設備，通過無線網絡與監控平臺實時掌握相關機械設備的工作狀態，及時維護、更換老化、損壞的零部件，全面了解和整合整個工廠的信息，全面感知生產過程與上下游的業務運行情況。通過大數據技術手段可以實現對數據的歸納整理，并對歷史數據進行建模分析，對生產過程進行智能化監控，對未來狀態進行預測、分析，打通車間與管理層之間的信息壁壘，最終產生的數字化車間可以極大地提高產品競爭力[6]。

數字化車間的改造升級任重而道遠，巨量的設計制造、工藝技術信息，以及現場設備大量的運行數據對云計算技術都是一個巨大的挑戰，海量的數據容易導致響應時間延長、運算效率降低、寬帶成本升高等一系列的問題。但隨著移動通信技術的不斷升級迭代，尤其是5G 技術的出現，為該問題的解決指出了新的方向。5G 技術作為新一代移動通信技術，其優勢在于通信的高效率、低延時與安全抗干擾，這為農業機械制造業的改造升級提供了一種新的思路，即移動邊緣計算（mobile edge computing，MEC）。可以將MEC 邊緣云視為公司局域網內的一個私有云，實現邊緣位置的計算、網絡通信和存儲等能力提升，把傳統的存儲、計算等工作下沉至邊緣處理，減輕云端壓力，降低響應延時，提升運算效率。

1 MEC 嵌入農機制造體系架構

雖然物聯網技術與云計算技術已經初步引入并應用到了工業生產體系中，但是受軟硬件技術的限制，仍然存在一些問題。例如為了搜集現場數據而在設備產線上布置的傳感器、工控機、網關等設備，這些設備只能起到簡單的數據收集、上傳等基礎功能，但是其計算能力與承載能力較差，無法完成相關數據的處理。傳統的云計算技術一般為中心云模式，受網絡傳輸速度的限制，大量的數據處理占用了網絡資源，無法滿足超低延時要求，同時在中心節點進行數據的處理與計算，也存在著一定的信息保密隱患。

而MEC 則可以完美地解決上述問題，MEC 本質上是邊緣基礎設施的云計算系統，將數據的傳輸、計算、存儲等工作進行邊緣處理，實現了真正意義上的“無所不在”。通過無所不在的邊緣計算，可以有效降低響應延時，提升運算效率，解放中心云端的計算壓力，降低應用成本。同時在數據的安全性方面，可以保證數據的計算處理均在工廠內部，不需要上傳到云端，保證了數據安全。因此，可以考慮基于MEC 對現有的農機生產制造工業體系架構進行改造升級，將其嵌入其中，如下頁圖1 所示。

將MEC 嵌入到現有的農機生產制造體系中。不同于傳統的集中式部署，在MEC 嵌入農機生產制造體系架構中，實現了網絡隨著業務向邊緣轉移，帶來了眾多優勢：

1）數據傳輸采用無線傳輸，現場無需布置大量的數據傳輸線，使農機生產制造現場更加干凈整潔，減少了對傳輸線路的維護，且產線設備在布置移動時更加方便，沒有了拖線煩惱，提高了生產效率。

2）內容分布化滿足了大帶寬的需求，不同于傳統的中心模式高帶寬需求，內容進行分布式部署可以降低對高寬帶的依賴，實現移動高清視頻監控、AR、VR等技術的應用，數據經過邊緣側計算處理后，也只需將結果同步至云端即可。

3）超低時延，考慮到計算在邊緣位置進行，無需上傳到中心云端，使得數據傳輸路徑更加短暫，進一步降低了傳輸時間，控制信息的即時性較高，可以實現實時控制，一觸即達。同時，私密數據也可在廠內完成計算處理，可靠性與安全性也得到了進一步的提高。

4）滿足巨量的設備聯網需求，由于數據的處理計算、控制都在邊緣位置進行，因此其可以支撐海量的設備聯網需求。

2 工業邊緣計算平臺

設計MEC 想要更加契合地嵌入到農機生產制造體系中來，需要完善兩個主要方向的設計：一是生產一線生產制造數據的采集與反饋，二是具備各項功能工業賦能。其工業邊緣計算平臺設計，即工業終端模式如圖2 所示。

整個工業終端包含三個主要部分，一是整個農機生產制造邊緣計算APP，可由第三方APP 提供方制作，或由農機企業自主研發完成，其主要由應用商店承載完成。二是整個工業終端的核心，即工業OS，其涵蓋組成部分眾多，功能包括：承擔APP 下載、更新的應用商店，實現對應用運行環境監測，用戶管理功能，時序數據庫和區塊鏈等數據服務，確保數據數據不出廠、數據安全的安全服務，包含5G 切片、5GC、SDN 等的通信管理服務，以5G、WiFi 等為主體的網絡驅動服務，還有包括CNC、PLC、顯示器等在內的外設驅動服務，以及私有云、公有云在內的多云管理服務。

考慮到該工業終端在實際生產運營過程中，最為重要的兩大功能分別為數據的采集與處理。數據是整個農機生產制造智能化體系的核心，小到設備的運行狀態，大到上下游供應商、經銷商的運營情況，都是支撐整個智能制造體系運行的基礎，從某種層面來講，數據是工廠的另一種資產。有了數據的支撐，還要有數據處理分析，考慮到農機生產制造企業在運營過程中每天都會產生海量的數據，并且擁有著不同的數據格式、內容，將這些數據進行歸納整合，剔除其中的無效數據，進行數據處理分析，有時面對故障問題，還需要與歷史數據庫進行比對分析等等，因此數據處理是工業終端的另一大核心功能。針對兩大核心功能，設計了工業邊緣云架構，如圖3 所示。

為滿足設備數據的采集功能，其數據來源主要為：在生產制造設備上添加傳感器、儀表等監測設備，其監測數據通過5G 上傳下載。為了構建更加開放的硬件體系結構，支持軟PLC 技術。還有現場大量的攝像頭、網關等數據。可以通過協議解析、搭建基礎云平臺（虛擬機+云原生）以實現數據的上傳下載。在數據傳輸過程中要實現數據轉換，將工業OT 數據轉換成IT 數據，格式統一的數據便于上傳、備份以及后續進行數據分析處理。

數據的處理即工業大數據PaaS 功能，涵蓋兩類服務：工具類和服務類。工具類包括時序數據庫、嵌入式數據庫、AI 運行框架等，基于需求進行二次開發則可實現行業數據、數據算法、事件、數據可視化等服務。

最終將MEC 封裝成適用于農機生產制造體系的智能工業終端，經過5G 聯網可以實現農機生產制造體系研發設計、生產制造、運維管理的智能化轉型。將MEC 應用于農機生產制造體系中來，本質上是為了推進車間工業體系的“信息化”與“自動化”進行“兩化融合”，以實現諸如：物聯網與實施控制、視頻監控與機器視覺、工業AR/VR、智能機器人與物流追蹤等一系列功能的實現。采用MEC 技術既可以實現將傳統的存儲、計算等工作下沉至邊緣處理，減輕云端壓力，又可以與中心云進行云邊協同，實現資源的統一調度、資源管理。

3 結論

傳統農機生產制造企業的粗放式管理已經不能滿足日益增長的訂單量，對生產制造體系進行物聯網與云計算技術改進已成為大勢所趨。現階段，雖然物聯網技術與云計算技術已經初步引入，并應用到了工業生產體系中，但是受軟硬件技術的限制，仍然存在響應時間長、運算效率降低、寬帶成本升高等問題。隨著5G 技術的出現，為農業機械制造業的改造升級提供了一種新的思路，即移動邊緣計算（MEC）。依托MEC，將其嵌入現有的農機制造體系架構中，并搭建工業邊緣計算平臺，設計工業邊緣云架構，可實現農機生產制造體系研發設計、生產制造、運維管理的智能化轉型。