沈云，丁鵬，薛裕穎，羅亮亮，楊勇

（1.中國電信股份有限公司研究院，北京 102209；2.瑞斯康達科技發(fā)展股份有限公司，北京 100094）

0 引言

隨著全球數(shù)字化浪潮的快速發(fā)展，工業(yè)數(shù)字化向智能化演進已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面。根據(jù)《中國制造2025》要求，到2020 年我國制造業(yè)重點領域的智能化水平已經(jīng)得到顯著提升。同時，《國務院關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》也提出了以智能工廠為發(fā)展方向，開展智能制造試點示范的發(fā)展目標?？梢姽I(yè)智能化已經(jīng)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型的重要基石。

在以3C（Computer,Communication,Consumer-Electronics）制造為代表的精密電子制造業(yè)中，工業(yè)智能被廣泛應用于生產(chǎn)加工、品質(zhì)檢測等各個環(huán)節(jié)。同時考慮到3C 制造業(yè)具有批量小、品種多、時效性要求高的特點，對產(chǎn)線小規(guī)模、多批次、高質(zhì)量交付提出了極高要求，傳統(tǒng)量產(chǎn)產(chǎn)線難以滿足上述需求?，F(xiàn)階段，以“個性化、定制化”為特點的柔性制造能夠很好解決上述痛點，同時結合智能化技術，柔性智能制造已經(jīng)成為精密電子制造業(yè)演進的必然趨勢。

柔性智能制造“個性化、定制化、智能化”的特性對生產(chǎn)系統(tǒng)的網(wǎng)絡能力、計算處理能力均提出了極高要求。傳統(tǒng)生產(chǎn)環(huán)境中，以太網(wǎng)+WIFI 的組網(wǎng)方式無法滿足柔性制造對“大帶寬、超低時延、多接入、移動性”的需求；另一方面，傳統(tǒng)網(wǎng)關/ 工控機等現(xiàn)場工業(yè)設備算力缺乏/ 缺失，而具備智能算力的服務器通常位于工業(yè)/ 企業(yè)數(shù)據(jù)中心，無法同時滿足工業(yè)智能檢測對精度與時延（實時性）的高要求。

近年來，蓬勃發(fā)展的5G、邊緣計算等新興ICT 技術與工業(yè)OT 技術不斷融合[1]，使得5G、邊緣計算成為工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的重要載體，并在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)得到規(guī)?；痉稇?。尤其是在精密電子制造領域，5G+邊緣計算以“超高帶寬、超低時延、超大連接、高算力”的特性賦能工業(yè)生產(chǎn)全流程，使得柔性智能制造成為可能。

本文針對3C 制造業(yè)，以基于工業(yè)PON（Passive Optical Network ）[2]的5G+F5G（Fixed-5G）高速互聯(lián)作為網(wǎng)絡基礎，建立“MEC(Multi-Access Edge Computing)[3]邊緣云+工業(yè)智能網(wǎng)關”的邊云協(xié)同架構；并基于該架構，面向SMT 產(chǎn)線智能生產(chǎn)實際需求，開展5G/F5G 邊云協(xié)同+工業(yè)視覺的柔性智能制造技術方案研究。

1 基于5G/F5G工業(yè)PON固移融合網(wǎng)絡，構建端邊云協(xié)同架構

傳統(tǒng)的工業(yè)網(wǎng)絡通常通過工業(yè)以太網(wǎng)和現(xiàn)場總線的方式，實現(xiàn)工業(yè)/企業(yè)內(nèi)包括數(shù)采系統(tǒng)在內(nèi)的OT 類業(yè)務，而IT 類業(yè)務通常被接入到互聯(lián)網(wǎng)中。如何將OT 網(wǎng)絡與IT 網(wǎng)絡打通，構建現(xiàn)場總線到云端平臺的端到端網(wǎng)絡，實現(xiàn)生產(chǎn)全要素的互聯(lián)互通，是實現(xiàn)工業(yè)智能化的基礎條件。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域中的工業(yè)PON 作為打通OT 與IT 壁壘的網(wǎng)絡技術，已經(jīng)成為當前工業(yè)組網(wǎng)的一個主要方向。工業(yè)PON 采用無源光纖通信技術與工廠自動化生產(chǎn)系統(tǒng)融合，構建新型的網(wǎng)絡平臺，解決異構網(wǎng)絡互連問題，完成工業(yè)設備、人員、材料、環(huán)境等各方面信息要素的連接；同時通過工業(yè)PON 可以實現(xiàn)種類繁多的工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)換與統(tǒng)一。工業(yè)PON 的系統(tǒng)架構如圖1 所示：

圖1 工業(yè)PON系統(tǒng)架構

工業(yè)PON 系統(tǒng)中的工業(yè)PON 網(wǎng)關設備通常部署在車間級網(wǎng)絡位置，通過ONU（Optical Network Unit，光網(wǎng)絡單元）與現(xiàn)場總線系統(tǒng)的設備進行連接，并通過光纖網(wǎng)絡將生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)匯聚到OLT（Optical Line Terminal，光線路終端），并在OLT 處與企業(yè)IT 網(wǎng)絡對接，實現(xiàn)企業(yè)OT 與IT 融合以及工業(yè)數(shù)據(jù)上云。

工業(yè)PON 解決了工業(yè)OT 與IT 互聯(lián)互通的問題。隨著柔性智能制造不斷演進，生產(chǎn)系統(tǒng)對移動網(wǎng)絡的需求逐漸增強。傳統(tǒng)的Wi-Fi 組網(wǎng)方式，存在信號覆蓋弱、干擾大等問題，無法滿足生產(chǎn)系統(tǒng)需求。隨著5G 網(wǎng)絡的規(guī)模部署，因具備eMBB、URLLC、mMTC 三大典型場景特征，5G 技術可以很好地應用于工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，填補生產(chǎn)系統(tǒng)對移動網(wǎng)絡需求的空白。與此同時，工業(yè)PON 網(wǎng)關通過搭載5G 模組，從提供單一光通信（F5G）網(wǎng)絡向構建固移融合網(wǎng)絡演進。

搭載5G 模組的工業(yè)PON 網(wǎng)關，完成OT 系統(tǒng)生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的匯聚，根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)對移動性（例如AGV網(wǎng)聯(lián)小車）以及網(wǎng)絡帶寬、時延、丟包等的差異化需求，匯聚的數(shù)據(jù)可經(jīng)由5G 接入網(wǎng)或OLT 設備上傳至網(wǎng)絡邊緣（5G MEC 或邊緣云）進行數(shù)據(jù)挖掘處理，并將執(zhí)行指令回傳至5G/F5G 工業(yè)PON 網(wǎng)關，并由其下發(fā)至生產(chǎn)系統(tǒng)，指導生產(chǎn)操作。

同時，5G/F5G 工業(yè)PON 智能網(wǎng)關搭載一定算力，用于在現(xiàn)場完成對實時性要求極高、且數(shù)據(jù)量極大的產(chǎn)線級數(shù)據(jù)的分析處理。

可見，工業(yè)PON 網(wǎng)關通過F5G 接入方式，打通了OT與IT 系統(tǒng)，使得OT 系統(tǒng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)上云分析成為可能；同時，工業(yè)PON 網(wǎng)關搭載5G 模組，并具備一定本地計算能力，使基于5G/F5G 工業(yè)PON 固移融合網(wǎng)絡構建工業(yè)端邊云協(xié)同架構成為可能。圖2 給出了端邊云協(xié)同系統(tǒng)架構。

如圖2 所示，基于固移融合網(wǎng)絡的工業(yè)端邊云協(xié)同架構，按照協(xié)同層級劃分，可歸納為端邊協(xié)同、邊云協(xié)同以及云上協(xié)同，其中：

（1）端邊協(xié)同：產(chǎn)線各環(huán)節(jié)數(shù)采、品控系統(tǒng)設備根據(jù)對網(wǎng)絡帶寬、處理時延要求，在設備端與部署在車間的工業(yè)PON 智能網(wǎng)關完成聯(lián)動部署，協(xié)同處理。這類端邊協(xié)同的數(shù)據(jù)處理任務具備超高帶寬、超低時延（ms 級別）要求，屬于產(chǎn)線級/車間級處理任務，例如產(chǎn)線品控等生產(chǎn)任務。

端邊協(xié)同可通過產(chǎn)線設備+智能網(wǎng)關實現(xiàn)產(chǎn)線各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)挖掘處理以及智能回饋，提升生產(chǎn)效能。同時邊緣智能網(wǎng)關能夠突破產(chǎn)線單機算力的限制，實現(xiàn)算力的上移共享，降低產(chǎn)線智能化升級成本。

（2）邊云協(xié)同：產(chǎn)線及智能網(wǎng)關執(zhí)行數(shù)據(jù)處理所需的推理模型，可在部署于企業(yè)內(nèi)部的邊緣云進行集中訓練，并由邊緣云完成模型向邊緣設備/ 網(wǎng)關的下發(fā)部署。同時，產(chǎn)線設備的海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)以及工業(yè)PON 智能網(wǎng)關處理后的結構化數(shù)據(jù)，可通過5G/F5G 方式上傳至邊緣云，用于云端模型的優(yōu)化更新。

另一方面，對于包括煙火檢測在內(nèi)的園區(qū)安全類任務，考慮到這類任務對極致時延敏感性較弱，同時對算力需求較高，因此可在工業(yè)/ 企業(yè)內(nèi)部的邊緣云進行這類任務的推理執(zhí)行。

可見，邊云協(xié)同可以實現(xiàn)推理模型的云端訓練優(yōu)化，邊端執(zhí)行操作；同時可以在邊緣云端執(zhí)行部分生產(chǎn)安全類推理任務。

（3）云上協(xié)同：傳統(tǒng)工業(yè)/企業(yè)管理系統(tǒng)通常部署在本地，且呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)孤島特征，不利于企業(yè)管理。通過工業(yè)系統(tǒng)/應用上云，以容器/鏡像等方式，將生產(chǎn)管理系統(tǒng)遷移至邊緣云，實現(xiàn)MES+、WMS、SWS 等系統(tǒng)之間互聯(lián)，打通生產(chǎn)計劃、倉儲、生產(chǎn)等多個環(huán)節(jié)，提升整體產(chǎn)能。

2 實踐：基于5G/F5G邊云協(xié)同的柔性智能SMT產(chǎn)線

目前電子制造領域中，零部件質(zhì)量檢測是非常重要的環(huán)節(jié)，直接影響到生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量?，F(xiàn)階段，傳統(tǒng)電子產(chǎn)品企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀仍以人工目視檢測為主，受限于人員個體差異、檢測工具離線化等影響，企業(yè)面臨生產(chǎn)質(zhì)量事故頻發(fā)、人工成本高、信息孤島、生產(chǎn)系統(tǒng)效率低下等問題。

圖2 基于5G/F5G工業(yè)PON固移融合網(wǎng)絡的工業(yè)端邊云協(xié)同架構

隨著ICT 信息化技術的快速發(fā)展,越來越多的ICT 技術與OT 技術緊密結合，應用于工業(yè)生產(chǎn)各個領域。聚焦于3C 電子制造，依托5G/F5G 大帶寬、低時延、云邊協(xié)同的ICT 優(yōu)勢，結合AI 工業(yè)視覺的高精度、低時延的人工智能優(yōu)勢，5G/F5G+AI 工業(yè)視覺技術，可被靈活應用于3C 產(chǎn)品供應鏈的各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。其中，基于5G/F5G+AI的零部件質(zhì)量檢測，可在復雜紋理圖像及背景干擾下，對零部件外觀進行精準分類，大幅減少漏檢誤檢，同時對檢測結果數(shù)據(jù)實時回傳訓練，形成模型高效迭代閉環(huán)，提升檢測準確率，解決傳統(tǒng)管理痛點，助力提升企業(yè)效能。

中國電信聯(lián)合瑞斯康達在實際SMT 產(chǎn)線開展基于5G/F5G 云邊協(xié)同架構的柔性智能制造實踐，將邊緣計算、5G/F5G 工業(yè)PON 智能網(wǎng)關、工業(yè)視覺AI 能力與SMT產(chǎn)線結合，構建了一套基于5G/F5G 云邊協(xié)同+工業(yè)視覺檢測的柔性制造SMT 產(chǎn)線。整體架構如圖3 所示。

以車間1 中的SMT 產(chǎn)線生產(chǎn)流程為例，PCB 板進入產(chǎn)線后，分別通過錫膏印刷、SMT 貼片焊接、波峰回流焊接等流程后，最終與其他零部件一起通過裝配、成品測試以及包裝形成成品。

其中SMT 產(chǎn)線中涉及工業(yè)視覺檢測的流程環(huán)節(jié)包括：

（1）SPI 視覺檢測：基于現(xiàn)有SPI 光學檢測，測量PCB 板錫膏的厚度、長度、截面積、體積等；

（2）爐前/ 爐后AOI 視覺檢測：基于現(xiàn)有AOI 光學檢測，將PCB 板圖像與預存的PCB 模板進行分析比較、處理判斷，發(fā)現(xiàn)并提醒缺陷信息；

（3）產(chǎn)品裝配工序視覺檢測：通過IPC（IP Camera，網(wǎng)絡攝像機）實時采集分析產(chǎn)品裝配過程中的違規(guī)操作；

（4）產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測：通過工業(yè)相機對整機產(chǎn)品表面進行缺陷檢測并實時處理；

（5）包裝貼標視覺檢測：通過IPC 對產(chǎn)品包裝的標簽進行檢測，判斷標簽logo、位置等是否正確。

2.1 “工廠-車間-產(chǎn)線”邊云多級智能推理架構

SMT 產(chǎn)線中的工業(yè)視覺檢測環(huán)節(jié)對檢測精度、相機參數(shù)等指標要求不同，因此對各環(huán)節(jié)檢測能力的部署位置各有不同，形成“工廠級-車間級-產(chǎn)線級”三級推理架構，如表1 所示，其中：

（1）產(chǎn)線級推理：SPI 與AOI 視覺檢測任務對精度要求高，為了避免質(zhì)量損失，不能對圖像進行壓縮編碼。同時考慮到高速處理的要求，數(shù)據(jù)速率處理速率需求分別高達300 Mbit/s、600 Mbit/s，屬于超高帶寬超低時延業(yè)務。該類業(yè)務應盡量避免網(wǎng)絡傳輸，因此屬于產(chǎn)線類檢測場景，工業(yè)視覺檢測推理能力直接部署于產(chǎn)線設備。

（2）車間級推理：產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測任務對圖像質(zhì)量要求較高，但屬于非高精度需求，可通過壓縮編碼降低傳輸速率，因此數(shù)據(jù)處理速率要求為30 Mbit/s 左右，屬于高帶寬低時延類業(yè)務，因此可分類為車間級檢測場景?？蓪⒁曈X檢測能力部署于位于車間的工業(yè)PON 智能工業(yè)網(wǎng)關；由網(wǎng)關完成檢測圖片采集、分析推理，并下達執(zhí)行結果給產(chǎn)線。

（3）工廠級推理：包裝貼標、產(chǎn)品裝配工序等檢測任務通常采用IPC 完成數(shù)據(jù)采集，對數(shù)據(jù)處理速率要求不高（8～10 Mbit/s），屬于大帶寬低時延類業(yè)務；但對于識別操作的復雜度要求較高（裝配順序操作等），即對AI 高算力具備強需求。考慮到網(wǎng)關、產(chǎn)線設備無法具備較高算力，同時業(yè)務對帶寬、時延不具有極致需求，因此這類業(yè)務的推理能力可以部署在位于工廠的MEC 邊緣云，屬于工廠級推理場景。由工業(yè)網(wǎng)關完成檢測圖片/視頻采集，經(jīng)由5G/F5G 分流至MEC 邊緣云推理平臺，完成業(yè)務的推理分析，并下達推理結果至產(chǎn)線。

圖3 基于5G/F5G云邊協(xié)同的柔性智能SMT產(chǎn)線整體架構

2.2 5G/F5G邊云協(xié)同：邊端推理+云端訓練

通過構建“工廠級-車間級-產(chǎn)線級”多級智能推理架構，一方面實現(xiàn)智能化、柔性化、定制化的工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)；另一方面，基于5G/F5G 邊云協(xié)同，實現(xiàn)“邊緣推理+云端訓練”的智能閉環(huán)架構，如圖4 所示。

在產(chǎn)線設備端，SPI/AOI 等設備的數(shù)采模塊采集原始/結構化數(shù)據(jù)，匯聚至5G/F5G 工業(yè)PON 智能網(wǎng)關（圖4實線箭頭）；網(wǎng)關收集自身推理模塊的結構化數(shù)據(jù)，并匯聚多產(chǎn)線的數(shù)采數(shù)據(jù)，通過5G/F5G 網(wǎng)絡上傳至位于工廠/企業(yè)機房的MEC 邊緣云平臺（圖4 實線箭頭）。

MEC 邊緣云平臺對匯聚數(shù)據(jù)進行清洗處理，一方面將工廠級推理場景的數(shù)據(jù)分流至邊緣云視覺檢測模塊進行智能分析推理（圖4 長虛線箭頭）；另一方面，對數(shù)據(jù)進行自動化標注、增廣，生產(chǎn)對應場景的工業(yè)視覺數(shù)據(jù)集，周期性對檢測模型進行補充訓練，并下發(fā)至邊緣端進行檢測模型的更新（圖中短虛線箭頭）。

可見，基于云邊協(xié)同架構，利用5G/F5G 工業(yè)PON智能網(wǎng)關的多協(xié)議數(shù)采能力，能夠?qū)⒏鳟a(chǎn)線/ 網(wǎng)關的結構化數(shù)據(jù)實時回傳至MEC 邊緣智能平臺，用于對AI 模型的周期性訓練更新，并由MEC 邊緣平臺將更新的模型下發(fā)至網(wǎng)關及產(chǎn)線，不斷提升邊端推理檢測精度，形成“推理-＞數(shù)采-＞訓練-＞模型優(yōu)化下發(fā)-＞推理”的閉環(huán)智能系統(tǒng)。

表1 “工廠級-車間級-產(chǎn)線級”三級推理架構

圖4 “邊緣推理+云端訓練”的智能閉環(huán)架構

圖5 SMT產(chǎn)線智能回饋修正系統(tǒng)

2.3 柔性制造SMT產(chǎn)線的智能閉環(huán)反饋+回饋修正

基于5G/F5G 云邊協(xié)同+工業(yè)視覺檢測的柔性制造SMT 產(chǎn)線，一方面通過SPI/AOI 視覺檢測、裝配動作/產(chǎn)品質(zhì)量/ 包裝貼簽視覺檢測，實現(xiàn)產(chǎn)線智能質(zhì)檢能力；同時基于云邊協(xié)同，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時回傳訓練，形成AI模型高效迭代閉環(huán)，提升檢測準確率。

另一方面，基于實時智能檢測結果，工業(yè)PON 智能網(wǎng)關將執(zhí)行指令下發(fā)給SMT 產(chǎn)線，用于指導產(chǎn)線對印刷機、貼片機、裝配/ 包裝設備進行回饋修正，形成產(chǎn)線的智能回饋修正系統(tǒng)，如圖5 所示。

其中，SMT 產(chǎn)線的智能回饋修正系統(tǒng)包括：

（1）SPI 智能回饋：基于SPI 視覺檢測結果的印錫厚度、尺寸、位置等指標，智能分析偏移量修正、缺陷清潔等信息，反饋給印刷機，指導其自動調(diào)整偏移、擦拭鋼網(wǎng)等參數(shù)。

（2）AOI 智能回饋：基于爐前/ 爐后AOI 視覺檢測結果，將貼片偏移量修正、缺陷告警等反饋給貼片機，指導其自動回饋進行修正，避免不良品的產(chǎn)生。

（3）不良品自動分煉：在產(chǎn)線裝配、成品測試以及包裝環(huán)節(jié)，基于工業(yè)視覺檢測結果，實時區(qū)分不良品，自動分煉至維修區(qū)，由維修區(qū)設備進行針對性維護。

3 結束語

本文聚焦精密電子制造業(yè)，通過介紹5G/F5G 工業(yè)PON 固移融合系統(tǒng)架構，實現(xiàn)工業(yè)OT 系統(tǒng)與ICT 系統(tǒng)互聯(lián)互通，為柔性智能制造提供基礎條件。另一方面，基于5G/F5G 固移融合網(wǎng)絡，結合精密電子制造業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)特性，構建工業(yè)端邊云協(xié)同架構。最后，面向瑞斯康達SMT 產(chǎn)線的實際生產(chǎn)需求，開展基于5G/F5G 端邊云協(xié)同的柔性智能制造解決方案的部署驗證工作。本文提出的基于固移融合的端邊云協(xié)同架構以及在實際SMT 產(chǎn)線的試點工作，能夠為以柔性智能制造為代表的工業(yè)智能演進發(fā)展提供參考。