物聯(lián)網(wǎng)智庫 原創(chuàng)

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TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)作為在工業(yè)領(lǐng)域融合信息技術(shù)IT和工業(yè)操作技術(shù)OT的重要橋梁，由其掀起的改造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)底層架構(gòu)的浪潮也將持續(xù)演進(jìn)。而利用TSN建立的智能網(wǎng)絡(luò)，整套系統(tǒng)可以更加自動(dòng)化，減少人為干預(yù)和依賴。

古語道：“千里之堤，潰于蟻穴”，其中蘊(yùn)藏的真理放在現(xiàn)代制造業(yè)也同樣適用。

工廠在實(shí)際生產(chǎn)中并不能保證產(chǎn)品百分之百的完美，或是銜接的螺絲沒有擰緊，或是表面出現(xiàn)細(xì)小劃痕，或是產(chǎn)品標(biāo)簽忘記粘貼……特別是在顯示屏、電子產(chǎn)品、汽車、航天航空等行業(yè)，一個(gè)看起來毫不起眼的缺陷或瑕疵，輕則致使企業(yè)的商譽(yù)和財(cái)產(chǎn)遭受損失，重則甚至?xí)��?dǎo)致傷亡事故的發(fā)生。所以瑕疵／缺陷檢測環(huán)節(jié)十分關(guān)鍵。

然而，在生產(chǎn)力大幅提升的當(dāng)下，僅僅依靠人工完成海量商品的瑕疵／缺陷檢測往往低質(zhì)又低效，這就需要綜合運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)。

為此，聚焦智能制造領(lǐng)域多年的富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（以下簡稱“工業(yè)富聯(lián)”）與卓信創(chuàng)馳合作，通過借助基于英特爾架構(gòu)的處理器、英特爾以太網(wǎng)控制器、英特爾FPGA現(xiàn)場可編程邏輯門陣列等硬件設(shè)備提供的強(qiáng)勁處理能力，以及其對時(shí)間敏感型網(wǎng)絡(luò)TSN的良好支持，引入基于TSN網(wǎng)絡(luò)的智能制造解決方案，在以瑕疵／缺陷檢測為代表的實(shí)際生產(chǎn)場景中獲得了良好的效果。

AI、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)賦能存在挑戰(zhàn)

在將AI能力引入自動(dòng)化缺陷檢測系統(tǒng)時(shí)，其理想的操作流程包括高清圖像采集、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、控制指令下發(fā)、產(chǎn)線快速調(diào)整等過程。

以工業(yè)富聯(lián)工廠的不良品檢測系統(tǒng)為例，其首先需要利用工業(yè)相機(jī)對產(chǎn)品進(jìn)行捕獲，之后，所采集到的圖像會(huì)被送往部署在邊緣服務(wù)器或云平臺(tái)中的視覺處理系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。在視覺處理系統(tǒng)中，基于CV算法或深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的檢測系統(tǒng)會(huì)快速判定產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求，并將結(jié)果下發(fā)控制指令給產(chǎn)線，以幫助執(zhí)行停機(jī)等后續(xù)操作。

由此可見，在整個(gè)過程中，將配備了AI能力的檢測系統(tǒng)的結(jié)果下發(fā)至產(chǎn)線是整體流程打通的關(guān)鍵一環(huán)。然而，由于存在數(shù)據(jù)擁塞、網(wǎng)絡(luò)延遲等原因，傳統(tǒng)工業(yè)化系統(tǒng)中信息技術(shù)IT與工業(yè)操作技術(shù)OT很難真正做到精確同步，從而導(dǎo)致機(jī)械臂或流水線無法根據(jù)預(yù)想實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)聯(lián)動(dòng)。

為了解決這一問題，卓信創(chuàng)馳選擇借助TSN網(wǎng)絡(luò)。具體來看，TSN 網(wǎng)絡(luò)作為一種開放的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，可消除不同廠商設(shè)備間的兼容性問題，不僅使缺陷檢測中的IT與OT系統(tǒng)在連接性上更為便捷，同時(shí)在數(shù)據(jù)傳輸帶寬等方面也更具優(yōu)勢。不僅如此，TSN網(wǎng)絡(luò)還打破了傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)線中控制系統(tǒng)與分析系統(tǒng)的界限，讓AI應(yīng)用更易于部署在缺陷檢測等過程的生產(chǎn)第一線。同時(shí)，由硬件設(shè)備帶來的優(yōu)先級(jí)控制、數(shù)據(jù)安全機(jī)制也能對產(chǎn)線所需的高可靠性提供保障。

對于工業(yè)企業(yè)而言，從縱向來看，企業(yè)中現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分層，信息層、控制層和現(xiàn)場層對于網(wǎng)絡(luò)的需求不盡相同；從橫向來看，各個(gè)企業(yè)也都開發(fā)了自己的專屬工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議，從而讓網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與協(xié)議彼此綁定。盡管這些手段能夠一定程度上解決工廠的連接問題，但卻形成了事實(shí)上的人為割據(jù)。TSN的出現(xiàn)，則打通了IT和OT融合的基礎(chǔ)，并在一定程度上減弱了人為制造的割據(jù)勢力。

盡管TSN具備強(qiáng)大優(yōu)勢，但如何將TSN網(wǎng)絡(luò)融入既有生產(chǎn)過程中，進(jìn)而打造新一代智能制造解決方案卻成為工業(yè)富聯(lián)面臨的更大挑戰(zhàn)，這也為基于英特爾先進(jìn)硬件基礎(chǔ)設(shè)施的全新TSN網(wǎng)絡(luò)解決方案提供了一展身手的巨大舞臺(tái)。

工業(yè)富聯(lián)完整解決方案一覽

事實(shí)上，除缺陷檢測外，全新TSN網(wǎng)絡(luò)解決方案已經(jīng)被應(yīng)用于預(yù)測性維護(hù)等工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。

在工業(yè)富聯(lián)工廠的精密加工過程中，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)斷刀、錯(cuò)位等異常情況。其中，刀頭的壽命和使用情況對產(chǎn)品精密度起著至關(guān)重要的關(guān)鍵作用。一旦刀頭超過其黃金壽命，加工精度就無法得到有效保證。然而，黃金壽命并非同一固定時(shí)間，而與其加工方法、產(chǎn)線溫度、電流等一系列因素密切相關(guān)。

為了解決這一情況，卓信創(chuàng)馳采用可編程自動(dòng)化控制器PAC為核心，通過對刀柄、主軸以及電源等關(guān)鍵位置進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，從而形成異常檢測的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)。具體來看，卓信創(chuàng)馳在基于TSN網(wǎng)絡(luò)的智能制造解決方案中，通過一系列傳感器對刀頭的振動(dòng)曲線、溫度、電流等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并通過TSN網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳至Fog AI服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到刀頭使用壽命的預(yù)測模型，并在刀頭到達(dá)黃金壽命時(shí)并及時(shí)替換，進(jìn)而以最大程度地避免因停機(jī)替換刀頭造成生產(chǎn)效率下降。

圖：工業(yè)富聯(lián)基于TSN網(wǎng)絡(luò)的智能制造解決方案

在檢測過程中，當(dāng)閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)因數(shù)據(jù)量過大而可能造成擁堵時(shí)，各設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流傳輸能夠根據(jù)既定規(guī)則，保證優(yōu)先級(jí)高的數(shù)據(jù)。當(dāng)產(chǎn)線中有更多設(shè)備支持TSN網(wǎng)絡(luò)后，通過交換機(jī)等設(shè)備，來自邊緣設(shè)備端的數(shù)據(jù)可以被上傳至專門的霧小腦服務(wù)器進(jìn)行模型訓(xùn)練，并將得到的模型再經(jīng)由交換機(jī)下發(fā)到邊緣端進(jìn)行推理和執(zhí)行，進(jìn)一步發(fā)揮TSN網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢。

不難看出，PAC設(shè)備的性能在整體解決方案中占據(jù)著舉足輕重的作用。據(jù)了解，卓信創(chuàng)馳在方案中選擇英特爾第十一代酷睿處理器作為PAC設(shè)備的動(dòng)力引擎，不但能滿足PAC設(shè)備在高速數(shù)據(jù)預(yù)處理、AI模型推理等低延遲確定性計(jì)算上的需求，還加入了英特爾TCC時(shí)序協(xié)調(diào)運(yùn)算技術(shù)，可最大化滿足TSN網(wǎng)絡(luò)需求。

不僅如此，TSN網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對繁重的流量負(fù)載時(shí)，還需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行定時(shí)、調(diào)度、同步、轉(zhuǎn)發(fā)、排隊(duì)、無縫冗余以及流預(yù)留等操作，這也就對TSN網(wǎng)絡(luò)對處理器、以太網(wǎng)控制器以及FPGA等硬件基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求。

為此，英特爾提供的包括英特爾至強(qiáng)處理器、英特爾凌動(dòng)處理器、英特爾FPGA產(chǎn)品以及英特爾以太網(wǎng)控制器I210等在內(nèi)的一系列性能優(yōu)異的先進(jìn)硬件產(chǎn)品也就成為整個(gè)解決方案的支撐底座，為TSN網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大效能提供保障。

TSN何以成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)助推器？

綜合來看，全新的TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)支持已經(jīng)成為基于英特爾先進(jìn)硬件基礎(chǔ)設(shè)施的智能制造解決方案核心，有效推動(dòng)了工業(yè)OT系統(tǒng)與IT系統(tǒng)的融合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在高效率數(shù)據(jù)傳輸及穩(wěn)健型和可靠性的兼顧。

據(jù)介紹，在采用基于TSN網(wǎng)絡(luò)的全新智能制造解決方案后，工業(yè)富聯(lián)的制造業(yè)產(chǎn)線良品率提升了8％左右，數(shù)據(jù)丟失問題得到了有效控制，數(shù)據(jù)傳輸效率提升到99％以上。同時(shí)，該方案也使產(chǎn)線能夠有效降低停機(jī)檢測的次數(shù)，并幫助實(shí)現(xiàn)一人多機(jī)操作。

事實(shí)上，作為工業(yè)領(lǐng)域IT和OT的重要橋梁，TSN也已經(jīng)在工業(yè)智能領(lǐng)域掀起一場風(fēng)暴。早在2016－2017年，TSN應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的核心功能逐步完善。隨后，多家廠商宣布了對OPC－UA與TSN的支持，并加入相關(guān)國際組織。

與此同時(shí)，幾乎所有的工業(yè)以太網(wǎng)組織都提供了描述現(xiàn)有工廠如何與基于TSN的設(shè)備結(jié)合的模型。TSN有機(jī)會(huì)全面利用以太網(wǎng)高帶寬的優(yōu)勢，彌補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)“非確定性”的短板，在工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中充分引入競爭并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模放量。

隨著5G時(shí)代的到來，在CT和OT領(lǐng)域，一些公司共同發(fā)力，正在嘗試將5G與TSN相結(jié)合。在將傳感器、執(zhí)行器等工業(yè)設(shè)備以無線方式連接到TSN網(wǎng)絡(luò)的過程中，5G是非常合適的解決方案。與4G相比，5G的新功能，尤其是無線接入網(wǎng)（RAN），提供了更好的可靠性和傳輸延遲。而且，新的5G系統(tǒng)架構(gòu)允許被靈活地部署，可以實(shí)現(xiàn)不受電纜安裝限制的TSN網(wǎng)絡(luò)。

寫在最后

毫無疑問，TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)作為在工業(yè)領(lǐng)域融合信息技術(shù)IT和工業(yè)操作技術(shù)OT的重要橋梁，由其掀起的改造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)底層架構(gòu)的浪潮也將持續(xù)演進(jìn)。而利用TSN建立的智能網(wǎng)絡(luò)，整套系統(tǒng)可以更加自動(dòng)化，減少人為干預(yù)和依賴。

在工業(yè)富聯(lián)的工廠中，全新TSN網(wǎng)絡(luò)解決方案已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，而隨著工廠對于海量數(shù)據(jù)傳輸分析需求的不斷加劇，基于英特爾架構(gòu)的先進(jìn)硬件產(chǎn)品也將能夠提供強(qiáng)力支持的TSN網(wǎng)絡(luò)，為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)夯實(shí)底層基礎(chǔ)。