九州云成5G时代布局边缘计算

经过长时间的积累，边缘计算终于迎来了瓜熟蒂落的时刻。随着底层技术的进步和应用的不断丰富，国内外运营商和产业企业均进入到MEC商用落地阶段。进入2019年，国内三大运营商开展了积极的边缘计算试点和部署工作。例如，中国移动发布边缘计算“Pioneer300”先锋行动；中国电信打造边缘计算开放平台ECOP，构建边缘云网融合的网络服务平台及应用使能环境；中国联通展示业界首个“MEC智慧水利”案例。

运营商和企业特点各异

进入2019年以来，边缘计算呈现出了突飞猛进的发展势头，那么边缘计算何时将进入大规模部署阶段？

李开认为，要解答上述问题，首先需要理清边缘计算部署的位置。九州云认为，边缘计算是一个业务驱动的技术，失去了业务驱动，边缘也就失去了意义，因此需要解答的第一个核心问题是边缘计算的驱动力从何而来？

在李开看来，边缘计算主要有运营商和企业两大驱动来源，其中前者来自于对5G场景的落地，后者来自于自身借助5G提升的落地，它们的差别如下。

第一，前者是必然要推动的，后者是可以选择的。第二，前者的边缘架构是相对聚焦的，而且有ETSI MEC标准等可以参考，有StarlingX、Tacker、Airship等开源框架作为起点；后者是相对长尾的，要跟随业务场景摸索，开源框架作为起点只能解决平台问题，不能解决应用问题。第三，前者是从上而下的布局，后者是自下而上的驱动。第四，前者覆盖所有边缘应用，注重边缘分发平台的打造甚于单个应用场景的优化；后者注重实际单个应用的落地，更加能够轻装上阵。第五，前者的时间能够降维并为企业边缘架构所复用，后者的实践无法升级成为前者的架构。

由于运营商市场和企业市场特点相异，因此其进入大规模部署阶段的时间点也不会相同。

李开表示，运营商边缘计算的大规模部署与5G息息相关。受5G牌照、技术、采购和场景选择等多种因素影响，各大运营商的时间点各不相同，但是边缘平台肯定优先于5G至少1年进行试点和局部部署。“这个时间点大概会在2019年下半年和2020上半年到来。”李开认为。

就企业市场而言，其受零售、物流、医疗等企业需求的推动，虽然现在基于4G的边缘网络相较于5G在边缘适配上有一定的天然劣势，但是作为试点却是在一定条件下可以实现的。李开认为，企业的边缘框架和运营商框架相类似，只是在网络延时等条件上有一定折扣，在应用丰富程度上有一定收敛，在空间覆盖上相对局限，但在与企业内设备通信更加复杂。“即使现在企业有独自实现边缘框架的可能性，但是在边缘网络尚不规模具备、需求还需要磨合的情况下，可能要等到2020年下半年才真正具备大规模部署的能力。”李开认为。

物联网成边缘计算最强劲驱动力

物联网是边缘计算的主要应用场景，也是驱动边缘计算的主要动力所在。正因为如此，人们往往把边缘计算和物联网混在一起，但实际上两者虽有联系却并非完全重叠。

在李开看来，物联网和边缘计算有相同之处。例如，海量设备数据的导入可能导致数据爆炸问题需要解决；海量设备所在的物理世界需要在数字世界产生一个“数字孪生（Digital Twins）”，如IoT Shadow、VR对真实世界的复原、自动驾驶对驾驶环境的模拟等，用来模拟物理世界的运行模式。

李开表示，边缘计算和物联网的不同之处也很明显：第一，物联网产生的数据爆炸不一定会产生海量数据，如NB-IoT和LoRa也可以适配物联网，而边缘的主要能力是海量数据的传输；第二，物联网不一定需要低延时，而边缘计算必然强调低延时；第三，物联网大部分基于Internet（核心网），而边缘计算是独立于Internet（核心网）的网络切片，边缘网络安全性更高；第四，物联网未必产生数字视觉，而数字视觉造成的数据则是边缘的一个核心能力。

因此在李开看来，边缘网络落地的行业必然是在和“物”打交道的场景中，同时具备海量数据、低延时、高安全等需求的场景，如工业生产执行系统、工业缺陷识别系统、自动驾驶、AR/VR、远程医疗等。李开表示，九州云所接触到的客户则主要集中在工业制造领域，他们对于工业生产执行系统、工业缺陷识别系统的需求比较强烈。

开放架构加速边缘计算落地

在边缘计算落地过程中，运营商侧重于解决平台问题，打造边缘应用的承载商店和网络，因此非常重视平台的打造和开放。

李开表示，多种开放框架可以支持边缘平台的打造，如StarlingX（OpenStack + K8S）支持边缘基础架构（Edge-IaaS），Tacker、Airship等支持边缘编排（Edge MANO）等，基于这些技术可以打造符合ETSI MEC参考架构的边缘管理平台。九州云在这几个领域都积极参与，是StarlingX/Airship的中国发起单位之一，并在StarlingX拥有全球技术委员会的席位，在Tacker等编排技术上，九州云是全球第一的上有源码贡献厂商。

李开认为，开放边缘平台能力给垂直行业企业，必将产生很好的商用效果。因为开放架构有利于自主的边缘核心能力，提升竞争力。在边缘计算领域，运营商在“硬管道”（边缘基础网络）上具备无可替代的优势，由于边缘网络并不暴露在Internet上，这一优势无法被互联网企业在OTT方面利用，边缘为运营商造就了一个可以直接将触角延伸到最终用户，并重新发现价值的能力。而边缘平台则是“软管道”，运营商必然需要掌控核心能力，基于开放架构而不是商业架构，为运营商带来更好的控制力，加速平台的成形。

此外，开放架构有利于更好地复用运营商原有技术积累，加速落地边缘的编排、边缘云的优化、边缘接口的标准化等技术。事实上运营商在已经完成的NFV架构改造中已经积累了很多，如基于TOSCA的网元编排，适配OSS的接口对接，基于GPU、DPDK的性能加速等，运营商都是基于OpenStack的架构进行优化的，因此在边缘领域坚持开放架构，有利于运营商技术上的继承和复用，加速落地。

切忌“为了边缘而边缘”

边缘计算目前已经到了规模应用的前夕，而要实现规模部署，李开认为边缘计算还需要克服如下挑战：第一，边缘的部署位置，以及与边缘VNF/PNF的整合；第二，边缘机房的改造（直流、空间、制冷）、容量估算（基站接入数、带宽）和安全防护升级；第三，边缘的高可用如何解决；第四，边缘的接入模式（专线、LTE、IOT）和终端的位置（以企业为单一终端还是以设备为单一终端）；第五，边缘运维模式和现有网络运维、业务运维、云运维模式的整合，云边协同如何落地。

对于落地垂直行业，李开认为前景虽然明朗，但是也存在一些担忧，主要是“为了边缘而边缘”，即没有商业驱动、只是为了和热点结合引入的边缘计算。“技术问题其实都能够通过积累解决，应用刚需是无法通过技术刚需创造的。”李开认为。而要解决这些担忧，则需要审慎识别客户需求，即是否与“物”打交道的场景，是否具备海量数据、低延时、高安全等需求的场景。

此外，安全也是运营商边缘的优势之一，边缘网络通过网络切片模式实现，是不暴露在互联网上的网络，相对来说更加安全，当然边缘网络自身的安全防护也需要加强，这个模式与核心网的安全加固在技术上有相同之处，新的威胁是针对边缘应用的访问模式，对边缘机房（汇聚或者接入）安全防护能力的升级。

九州云：边缘计算弄潮儿

李开介绍，九州云成立于2012年，是中国第一家从事OpenStack和相关开源服务的专业公司。作为边缘计算的积极探路者，九州云在边缘计算领域积极布局。九州云为运营商打造符合ETSI MEC标准规范的、基于开放架构的边缘平台，九州云在2018年6月成为“中国联通边缘生态合作伙伴”，在2018年10月成为“中国移动边缘开放实验室”的成员，面对运营商客户，九州云主要提供全面解决方案和服务，主要涵盖“边缘应用调度管理平台”“边缘基础架构平台”两大领域。

李开表示，九州云对于边缘计算的商业模式 探索 ，主要集中在工业领域，依托开放框架、低延时边缘网络、大数据处理能力，为客户提供工业数字孪生（Digital Twins）能力，客户包含西格数据、海德控制、格力电器（和中国联通合作）等工业领域客户，其“工业智能管理边缘云平台”获得了2018年度制造业信息化优秀智能制造解决推荐方案，“基于OpenStack的刀具检测于寿命预测管理边缘计算平台”也获得了中国自动化学会“CAA智慧系统创新解决方案”等荣誉。

工业数据采集体系包括设备接入、协议转换、边缘计算。设备接入是工业数据采集建立物理世界和数字世界连接的起点。设备接入利用有线或无线通信方式，实现工业现场和工厂外智能产品/移动装备的泛在连接，将数据上报到云端。工业数据采集发展了这么多年，存在设备接入的复杂性和多样性。
数据接入后，将对数据进行解析、转换，并通过标准应用层协议如MQTT、>

导 读 ( 文/ e-works黄培，许之颖，张荷芳 )

江苏恒顺醋业股份有限公司始建于1840年，是一家拥有180年 历史 的“中华老字号企业”。公司顺应时代要求，以 最新技术 引领企业发展。

本文选自：《智能制造实践指南》（作者：黄培，许之颖，张荷芳），该书正在编审环节中，即将出版。

01

循序渐进

打造行业转型标杆

恒顺醋业在全面调研国内外发展现状和企业自身发展需求的基础上，积极摸索行业发展趋势，紧跟世界发展潮流，全面启动了基于工业互联网的食醋酿造智能工厂项目， 利用智能制造打通各个环节的数据壁垒，实现全流程的实时准确管控，以大数据驱动生产经营管理， 提供产品安全生产“全流程”数据溯源服务，为提高企业和同行业的“智能酿造”水平和食品质量安全保障能力提供强有力的支持，实现传统生产型企业两化融合应用模式的突破升级。

着力打造国内酿造行业第一流的智能示范工厂， 探索 出一条传统酿造企业实施智能制造的可行性道路， 形成一套成熟的酿造智能工厂建设方案，对中国传统调味品行业两化融合实践提供借鉴示范作用。

基于工业互联网的食醋酿造智能工厂项目主要分为三个阶段，主要分为智能设备应用， 建立智能和信息智能管理平台和行业标准推广三个阶段，通过自身智能制造水平的提升带动行业的发展。

第一阶段： 利用信息化系统和先进生产设备共同组成酿造生产线智能管控系统。

利用信息化系统和先进生产设备共同组建酿造生产线智能管控系统，确保关键工艺环节的稳定运转。通过生产管理MES系统对生产线的工艺参数、能耗参数进行监测、记录和分析，实现生产过程监控、质量分析和设备性能分析的功能。

第二阶段： 集成BOM、MES、ERP、TMS等各个系统，搭建恒顺智能综合信息智能管理平台。

将集成BOM、MES、ERP、TMS等各个系统，搭建恒顺综合信息智能管理平台，实现数据共享——生产管理层可以了解目前的 原料来源、库存状态和订单状态;公司管理层可以掌握新品开发、物料供应、生产、库存数、物流、销售等数据。打通各个环节的数据壁垒，实现全流程的实时准确管控。

第三阶段： 编制酿造行业智能化规范标准，向全行业推广。

通过与政府主管机关、相关专业机构和科研院所合作，整理和归纳《食酿酿造智能工厂》项目经验，结合工信部两化融合管理体系，加快酿造行业智能制造相关标准体系建设，向全行业推广。

02

全面部署

推进传统制造智能升级

恒顺醋业通过基于工业互联网的食醋酿造智能工厂建设 组建了基于工业互联网的智能工厂管控体系。

1）企业内部数字化中台

通过商业智能（BI）系统数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过标准化数据交换平台实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足ERP、WMS和TMS等上层应用的要求，通过SFA系统移动化展示满足互联网化个性化数据和应用的需要，强化公司内部技术承接，业务引领，规范定义构建和全域可连接萃取的数字化处理能力。

图1 恒顺醋业销售驾驶舱

图2 恒顺醋业物流调试中心

2）工业互联网数据平台

通过物联网边缘化智能计算网关对生产关键控制点的数据采集，充分利用 历史 与实时数据，实现生产数据集中管理并深入挖掘数据价值，从而最终有效管理和利用企业的数据资产，实现智能生产。

图3 恒顺酱油车间实时监控

图4 恒顺熟醋车间实时监控

3）物流信息管理系统

物流信息系统获取订单数据后，针对整车、单柜、零担等不同运输方式，参照根据承运商运力情况，自动优化运输线路和配载方式，客户确认收货后，系统自动结算运费。在此全过程中，从销售下订单至货到客户，实现了无人值守 *** 作。系统运行以来，订单处理时间从5天缩减为2天，结账周期从15天缩减为7天，物流运载能力成倍提升。

4）智能移动营销系统

在营销终端应用了SFA系统，通过基于SaaS云计算平台的部署，即实现了市场端陈列信息、促销活动、竞品信息和业务员的监管，也强化了与客户的沟通。目前系统已覆盖公司25个办事处，600余名业务员和10万余家终端。

图5 全智能检核

图6 商品清点

5）自动化立体坛库

2019年5月投资近5000万元（含基建）动工新建2000平方米自动化立体坛库。坛库由立体货架、子母车系统、输送机系统和WCS控制系统。仓库共计10659个托盘位，最大存储量近5500吨高端年份醋，每天最大出入库200坛，比现有人工出入库效率提高近10倍。

图7 自动化立体坛库

6）智能翻醅机

智能翻醅机采取自动测温功能，料堆断面多点测温策略，并使用无线通信方式将所测参数信息发送给智能翻醅机控制台，控制台根据温度分布模型，调整翻醅工艺参数，并自动启动翻醅机工作，使整个醋醅发酵处于合理化。

图8 智能翻醅机

7）智能酿醋一体机

将食醋酿造全过程进行智能化改进，自动进出料，以发酵罐转动代替翻醅，对醋醅的理化指标进行监测，自动采集发酵过程理化指标，依据发酵模型智能分析，深度学习，智能控制。大大降低劳动强度，提高生产效率，保证产品品质稳定。

8）工业智能机器人

与库卡（KUKA）、ABB、发那科（FANUC）等国际著名公司深度合作，在生产流水线大量应用工业智能机器人10余台，加上对原有设备的自动化改造，目前车间自动化控制程度大幅上升，车间生产工艺数据自动数采率、自控投用率均达到95%以上。

图9 工业机器人应用

9）机器视觉检测系统

与HEUFT、COGNEX和DATALOGIC等国际著名公司合作，全面应用机器视觉检测系统，对瓶体、商标、液位、条码等品控要素进行安全识别，显著提升了生产流水线的检测速度和精度，通过与自动剔除系统的联动，杜绝了人工出错的可能，使不良品率由02‰下降至001‰。

图10 机器视觉检测系统

10）智能立体仓

与国内厂商合作，新建3000 智能立体仓，包含5个巷道10排货架、5台堆垛机，出入库量55000箱/天，效率提高100%。

图11 智能立体仓

11）全生命周期产品溯源系统

应用了全生命周期产品溯源系统和智能化视觉识别系统、对每一个产品赋予一组唯一的按国际编码规则编制的溯源监控码，通过喷印和贴标的方式将数码和条码赋在产品上，通过视觉识别采集关联信息并联网存储，实现了产品流通、物流信息的精细化管控。

图12 通过喷印和贴标的方式将数码和条码赋在产品上

12）智能微电网

新建300KW智能储能系统，系统由电池储能系统、控制系统、监控系统以及能量管理系统构成。其中控制系统可实现对分布式电源、负载装置和储能装置的远程控制，监控系统对分布式电源实时运行信息、报警信息进行全面的监视并进行多方面的统计和分析实现对分布式电源的全方面掌控，能量管理系统可控制分布式电源平滑出力与能量经济调度。

图13 储级电站能量管理系统

13）智能光伏电站

实施的“金屋顶”工程项目，公司利用闲置屋顶资源实施分布式光伏发电，推进节能减排，利用屋顶面积56000m2，开展45MW光伏电站建设。2016年8月已并网发电，年均发电量大约212万kW·h，每年可节约标准煤765t，减少CO2排放2117t，通过“自发自用，余电上网”的模式，使公司电价在国家电网基础上下浮15%，每年可节约电费25万元。

图14 电量与电费分析

总体而言，恒顺醋业基于工业互联网的食醋酿造智能工厂以大数据驱动生产经营管理，打通各个环节的数据壁垒，打造了企业内部数字化中台、工业互联网数据平台 ，应用了智能设备（智能酿醋一体机、智能翻醅机等）、移动营销、工业机器人、立体仓库、机器视觉检查、智能微电网、智能光伏电站等，实现了生产过程运行监控、数据采集、过程管理、设备维护、单元调度、产品跟踪的集成一体化管理。

企业生产效率大幅提高，A类产品产量提升22%，单位综合成本下降2%， 同时实现了实时监测各种数据动态，为决策层提供准确的数据分析，极大提高公司管理水平。

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