边缘计算是智能制造的基石，柔性软件系统是支撑边缘智能计算的核心。 边缘计算也是传统行业从自动化向信息化、智能化发展的重要手段。 在边缘计算的驱动下，传统工业现场设备的软件系统势必发生翻天覆地的变化。 本文通过对现有边缘端工业软件系统的分析，分析边缘计算给工业软件设备层带来的需求变化和未来发展趋势。
01
介绍
20世纪70年代，可编程逻辑控制器的诞生将工业推入3.0时代，制造过程的自动化程度大幅提高。 近十年来，随着计算机和信息技术的快速发展，工业数字化迅速普及。 工业软件是企业生产过程实现自动化、信息化的关键，涉及设计、编程、工艺、控制、监控、通讯、管理等各个环节。工业软件往往需要根据不同企业的工艺要求进行定制。过程控制、运动控制、离散制造等行业，提高企业生产效率、优化资源配置、提高产品质量。
现有的工业软件一般可以分为两类：嵌入式软件和非嵌入式软件。 嵌入式工业软件主要应用于工业现场设备如可编程控制器、传感器、工业网关、机器人、AGV等，实现生产过程的状态采集、实时控制和通信，通常用于实时性、安全性和可靠性。 性对性的要求极高。 非嵌入式软件为产品研发、设计和业务运营管理提供信息化手段。 这类工业软件主要包括计算机辅助设计软件CAD、产品数据管理系统PDM、产品生命周期管理系统PLM、企业资源等。 计划系统ERP、客户管理系统CRM、生产执行管理系统MES、数据采集分析系统SCADA、系统仿真软件SIM等。
现有的工业系统大多遵循ISA-95国际标准，如图1所示。ISA-95为工业系统定义了一个类似于金字塔结构的五层框架。 金字塔五层框架的最底层是现场层，通常包含各类传感器、执行器、变频器、电机等现场设备。 设备层之上是现场控制层。 工业自动化系统通常采用可编程逻辑控制器（PLC）或分布式控制系统（DCS）作为控制大脑。 PLC和DCS通过工业现场总线与现场级的传感器和执行器连接，形成传感器数据->控制逻辑->执行器指令的闭环结构。 PLC主要应用于机器设备的实时控制、运动控制、过程控制等领域，而DCS主要应用于复杂的过程控制。 IEC 61131-3国际标准定义了五种PLC编程语言，包括图形化编程语言梯形图（LD）、顺序功能图（SFC）和功能块图（FBD）以及基于文本的编程语言结构文本（ST） 。 ）和指令表（IL）。 连接PLC和DCS的是监控层。 通常每个工厂都会部署监控数据采集系统（SCADA），允许用户从PLC和DCS采集过程数据，提供历史数据趋势、实时和历史报警、图表报告和人机交互。 接口等功能，并支持下载参数到PLC和DCS。 监控层之上是管理层。 生产执行管理系统（MES）负责工厂制造数据管理、生产计划与调度、生产调度管理、仓库管理、质量管理等功能。 金字塔最顶层是企业资源管理系统（ERP）系统，通过全方位企业信息的聚合和优化，提高企业管理效率、降低成本，具有巨大的经济价值。
根据ISA-95标准开发的金字塔结构也有很多缺点。 首先是不同层级之间信息传递的困难。 例如，当ERP系统需要从工厂的传感器读取数据时，需要经历复杂的数据交互过程。 首先，ERP系统向MES系统发送请求，MES又向现场SCADA系统请求数据。 SCADA系统需要从相应的系统获取数据。 PLC或DCS系统查询变量，PLC或DCS系统负责从传感器获取最新数据并返回给SCADA系统软件体系结构设计实验报告，然后传递给MES系统，最后到达ERP系统。 想象一下，当在一个大型系统中以这种方式传递数千个参数时，整个信息传递过程不仅耗时而且效率非常低，导致计算和通信资源的大量浪费。
其次，固化的软件结构无法适应工业互联网时代大规模定制生产的需求。 在工业互联网平台的支持下，客户可以根据原材料、工艺、功能等因素定制产品需求。 边缘需要根据不同的订单需求动态配置和组合本地资源来完成生产任务。 但现有架构需要长时间的停机和软件调试，导致停机时间大幅增加。
此外，边缘设备缺乏有效的协作方式，无法应对不断变化的生产状态。 ISA-95框架仅提供纵向集成手段，但不涵盖横向集成，特别是设备和系统之间的协作。 现实情况是，各个厂商都有自己的标准和技术手段，使得不同边缘平台之间的协作非常困难，并且缺乏统一有效的手段来解决兼容性问题。 因此，工业互联网对边缘计算软件提出了新的需求。
因此，边缘软件智能变得尤为重要。 如果说边缘计算是智能制造的基石，那么灵活的软件系统则是支撑边缘智能计算的核心。 边缘计算也是传统行业从自动化向信息化、智能化发展的重要手段。 在边缘计算的驱动下，传统工业现场设备的软件系统势必发生翻天覆地的变化。
02
边缘计算下的软件架构要求
软件定义一切（SDX）的理念已经深入企业。 正如很多人所认同的那样，未来所有的工业企业都是软件企业，也是数据企业。 软件定义的核心特征是灵活性。 灵活性可以体现为软件的功能行为可以根据需要动态调整，无需重新编程。 软件定义的边缘计算使工业互联网有可能扩展面向未来的可能性，并为现有工业转型带来活力。
灵活的系统也对边缘计算软件提出了许多新的要求。 首先，边缘计算下的工业软件必须具备动态可重构性（Dynamic Reconfigurability）的特性。 动态重新配置可以帮助系统实时自我调整生产流程以响应需求变化。 动态重构的成熟度可分为多个层次：低层次的动态重构可以根据需求变化调整工艺参数，但受到固化生产工艺的限制。 低级动态重配置只能满足一些简单的定制需求，比如调节过程控制中的各种参数； 中级动态重构，基于调整工艺参数，应该能够从预设的功能集中动态组合和更新生产过程，以满足定制化需求，例如在离散制造过程中选择所需的参数，虽然可以实现产品定制通过选择功能在一定程度上还缺乏学习新生产工艺的能力，无法真正“为所欲为”； 先进的动态重新配置不仅可以根据客户需求动态修改软件配置，而且可以创建新功能和定义新的流程。 真正的智能制造是生产线上的每一个产品都可以定制，无需人工干预来调整软件。
边缘计算下的工业软件必须实现可移植性，具有从一个平台迁移到另一个平台的能力。 工业软件兼容性是困扰行业多年的问题。 以工业控制软件为例。 尽管绝大多数制造商声称支持IEC61131-3标准，但这些制造商的软件产品彼此并不兼容。 假设如果一个企业基于西门子Step7开发了大量的应用程序库，而这些代码很难移植到Rockwell或Schneider平台上。 一方面，各厂商设置壁垒，保护自己的知识产权和客户资源； 另一方面，他们对标准的理解不同，导致语言解析不同，导致在不同平台上运行看起来完全一样的代码。 可能会出现多个结果，导致软件执行结果的不确定性。
边缘计算下的工业软件必须能够互连和互操作（Interoperability）。 现有的工业系统通常采用工业现场总线进行通信，各个制造商都制定了自己的总线协议和标准。 目前常用的工业现场总线协议有40多种。 如此多的总线协议阻碍了设备之间正常的信息交换。 即使设备之间使用相同的现场总线，信息模型交互仍然存在困难。 OPC UA的出现为设备之间的互操作提供了通用的信息模型，并定义了访问方法。 在此基础上，边缘还需要进一步结合知识和经验，做出实时决策，实现真正的智能制造。
在工业互联网和边缘计算的推动下，软件定义的工业软件必须向新的架构演进软件体系结构设计实验报告，以满足大规模定制的需求。
03
面向服务的边缘计算软件框架
面向服务的软件系统已广泛应用于计算机领域。 与面向对象编程等其他编程范式相比，面向服务架构（SOA）具有松耦合的特点，大大提高了系统的灵活性。 SOA主要分为三个部分：服务提供者、服务需求者和服务源（Service Repository）。 服务提供者将其提供的服务内容、访问方式等内容写入服务契约（ServiceContract）中，并将服务契约发布到服务源。 当服务需求方需要某种服务时，首先会向服务源发送查询请求。 当服务源匹配到合适的服务提供者时，就会将服务合同发送给服务需求者。 需求方根据服务合同中约定的访问方式，动态地与服务提供方建立连接。 SOA最大的特点是Late Binding，即当需要请求某个软件服务时，供需双方建立实时连接。 当执行完成后，绑定会立即释放。
面向服务架构的松耦合特性可以满足边缘计算下软件实时变更的需求。 然而，一些最基本的问题必须得到解决，例如：
·服务提供者如何让需求者了解所提供的服务；
·服务需求者如何找到他们需要的服务；
·服务提供方如何授权需求方执行服务；
·服务需求者如何通过服务编排来组合和调用多个服务。
边缘计算软件服务必须包括核心服务和扩展服务两部分。 核心服务回答了上述问题：
·发现其他服务的能力；
·实现服务提供者和需求者之间松耦合的数据交换；
·授权服务使用；
·自动编排服务功能。
扩展服务完全依赖于服务提供商，只需遵守服务标准接口协议即可。 在边缘计算中，每个节点既可以作为服务提供者，也可以作为服务需求者。 每个节点根据自身的硬件条件划分不同的服务。 例如，传感器可以提供各种温湿度、振动、定位等信息，控制器可以根据各种传感信息提供反馈控制信号。 执行器（变频器、变频器等电机等）根据指令驱动硬件。 控制服务还需要感知服务提供的数据，调用执行服务来实现实时控制。 在边缘计算系统中，存在多种基础服务，提供节点之间的基本信息交互。 还有组合服务，通过基础服务的编排来实现复杂的功能。 例如，嵌入式机器学习服务可以基于传感器数据执行处理。 产品质量实时分类。 复杂服务编排在非功能性需求，如系统安全性、实时性或可靠性需求方面具有广泛的应用前景。 基于服务的边缘计算软件的实现方式有很多种，例如COAP、XMPP或OPC-UA协议，都可以满足基于服务的服务需求。
在组合服务之上，更多的软件服务协同工作，通过编排完成流程，我们称之为应用程序。 近年来，工业互联网、工业App的概念随处可见。 工业App的本质是工业软件的服务化。 与传统的移动App终端和云端交互架构不同，工业App的形式不仅仅是简单的一对。 一旦连接起来，也可以由多个不同的设备配合云端来完成。 边缘计算是工业应用的立足点。 仅仅依赖云的工业应用程序是跛脚兔子。 它们无法实时优化生产系统，无法产生更大的经济价值。 因此，边缘计算应用可以小到工作站的控制和人机界面操作，也可以大到整条生产线的控制系统。 边缘计算应用还可以通过协作形成更大的子系统（System of Systems）。 使用统一架构的边缘计算子系统比现有的 ISA-95 架构更具可扩展性、灵活性和更强性。 兼容性。
04
边缘计算通用建模语言
实现基于服务的边缘计算系统的一个主要障碍是多种编程语言的共存。 现有工业系统中存在各种各样的嵌入式软件，如C/C++语言、IEC 61131-3中包含的五种PLC编程语言、各种.Net/HTML5/Javascript等人机界面编程语言，以及甚至使用Python作为嵌入式机器学习等等。 此外，设备之间的信息通信并不顺畅。 单个控制器和传感器之间使用的工业互联网总线有20多种。 最后，视觉模型也很重要。 可视化建模语言可以为用户提供直观的系统设计，特别是对于高复杂度的系统。 抽象模型可以提高系统设计的效率。 因此，边缘计算目前缺乏一种能够涵盖感知、控制、通信、监控、数据处理等多种用途的通用可视化建模语言。
正如上一章所述，边缘计算服务框架可以赋予边缘计算系统可移植性、可重构性、互操作性等特性。 结合边缘计算编程语言的实际情况，模块化设计（基于组件的设计）是实现面向服务的框架的最佳选择。 模块化设计的基本要素是功能块（Function Block）本体和通用软件接口（Interface）。 使用基于IEC 61499功能块标准的IEC 61131-3 ST、LD、C/C++、HTML5/JS等编程语言，将功能块的输入输出接口映射到软件服务分别是实现边缘计算软件服务化的有效手段。
IEC 61499作为一种可执行的建模语言，提供了标准的功能块接口定义、层次化功能块网络、部署模型和管理协议，为模块化抽象系统设计提供了强有力的支持。 基本服务可以使用IEC 61499基本功能块来表达。 每个基本功能块可以定义多种逻辑（算法）。 IEC 61499 标准没有指定编程语言，因此每个逻辑都可以用不同的编程语言编写。 在此基础上，每个逻辑都可以作为单独的服务条目列在服务契约中。 当调用该软件服务时，服务需求者会更新输入变量，服务提供者会执行相应的逻辑代码并返回结果。 （输出变量）。 IEC 61499 标准还提供了复合功能块类型。 每个复合功能块都包含一个功能块网络，结构化、层次化的服务编排开始发挥作用。 IEC 61499标准的部署模型允许在同一个系统中设置多个并行应用，多个应用可以分别运行在不同的设备上，并且每个应用中的功能块网络也可以分别部署到不同的设备上。 。 这种部署模型抽象了设备间复杂的数据交互和部署工作，可以通过管理协议动态部署并直接执行，减少了手动配置带来的错误，大大提高了系统开发的效率。
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边缘计算数据驱动智能管控
得益于芯片技术的发展，边缘节点的计算和存储能力得到了极大的增强。 在满足实时控制的同时，剩余的计算能力和存储能力还没有得到充分利用。 随着工业互联网的推动，数据采集和分析的需求爆发。 毫秒级的传感器数据采集频率可以产生大量的生产过程数据。 如果数据完全迁移到云端，将会造成巨大的计算和存储压力，导致企业云计算成本飙升。 在边缘验证、清洗、过滤和缓存数据可以大大减轻云端的压力。 此外，诸如高实时性报警、机器学习模型判断、甚至机器学习模型训练等任务都可以通过云端分发到边缘，直接在数据源处进行判断。 基于工业多软件代理、知识推理等，以前需要大量的计算技术和存储资源，满足高实时性系统决策的需求，在边缘也有很大的使用空间计算系统。 边云协同模式可以突破以往系统的界限，激发更多新的商业模式创新和流程改进。
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结论
与云计算低实时性和高性能计算的特点相比，边缘计算擅长处理小数据，实时性高。 结合边缘计算和云计算的特点，工业互联网应采取云计算和边缘计算优势互补的闭环策略。 与云计算的成熟体系相比，建立完整的边缘计算语言、工具和标准体系显得迫切且势在必行。
关于作者：
戴文斌，上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系副教授，系统控制与信息处理教育部重点实验室成员。 他分别于2007年和2012年获得新西兰奥克兰大学荣誉学士学位和博士学位。 近年来主要从事分布式工业自动化系统软件架构系统设计与应用、工业信息物理系统信息化与知识自动化、医学物理信息融合系统与知识推理等研究工作。 作为第一作者在IEEE Transactions及重要国际学术会议上发表SCI/EI论文40余篇，合作出版英文专着1部。 作为子项目负责人参与完成了欧盟最大的物联网和自动化项目Arrowhead； 参与个性化硬组织精密医疗器械增材制造系统智能设计与构建、智能电网运行与交易理论、工业控制系统自动化软件构建等科技部国家重点研发计划； 荣获2013年和2014年IEEE IES年会最佳报告奖。 现任IEEE高级会员、IEC SC65B WG15标准和IEEEP2660.1标准制定工作组成员、IEEE IES工业智能与工业信息学技术委员会委员、IEEE-IES上海分会秘书长，IEEE SMC智能工业系统技术委员会委员。 。
摘自《自动化博览会》2018年增刊《边缘计算2018特辑》
