作者簡介
李騰達
中國移動上海產業研究院工程師,高級產品經理,主要從事工業互聯網、智能制造、人工智能、工業大數據、工業低代碼等方面的研究工作。
詹瑤
中國移動上海產業研究院工程師,產品經理,主要從事工業互聯網、工業低代碼、中小型企業數字化轉型等方面的研究工作。
蔣宇佳
中國移動上海產業研究院工程師,高級產品經理,主要從事工業互聯網、智能制造、中小型企業數字化轉型、工業大數據等方面的研究工作。
馬昊
中國移動上海產業研究院工程師,產品經理,主要從事工業互聯網、智能制造、中小型企業數字化轉型、工業大數據等方面的研究工作。
論文引用格式:
李騰達, 詹瑤, 蔣宇佳, 等. OnePower工業互聯網平臺助力智慧工廠建設[J]. 信息通信技術與政策, 2023, 49(11): 48-54.
OnePower工業互聯網平臺助力智慧工廠建設
李騰達 詹瑤 蔣宇佳 馬昊
(中國移動上海產業研究院,上海 201206)
摘要:OnePower工業互聯網平臺是中國移動上海產業研究院的核心產品之一,依托中國移動云網資源部署,融合5G+AICDE技術,可為智慧工廠建設提供豐富的工業場景通用和定制化產品及解決方案。首先,介紹智慧工廠的發展現狀;其次,介紹OnePower工業互聯網平臺的架構;最后,介紹基于OnePower工業互聯網平臺的AI質檢子平臺的某光伏組件企業AI質檢項目。
關鍵詞:OnePower;工業互聯網平臺;智慧工廠;AI質檢;數智化轉型
0 引言
在工業4.0時代,工業互聯網、5G、大數據等已成為新一代信息技術生產力[1],引領了智能物流、智慧倉儲、智慧駕駛艙等新型運營模式,催生了制造業智能工廠、“黑燈工廠”、透明工廠的數字化轉型需求,推動了制造業的服務化轉型。
智慧工廠是工業4.0時代下實現制造業轉型升級的重要助力,大數據、云計算、人工智能(Artificial Intelligence,AI)、物聯網等新技術為智慧工廠賦能。
在智慧工廠建設中,通過5G數采網關、傳感器、工業通信協議等實現設備連接、聯網,5G網絡、工業Wi-Fi、現場總線等實現數據傳輸,為工業場景中萬物互聯、數據分析與處理、應用開發等功能奠定基礎,并以此實現制造業數字化、網絡化、智能化轉型升級的最終目標。
中國制造業整體大而不強,將新一代信息技術(AI、區塊鏈、云計算、大數據、邊緣計算、物聯網等)融入生產制造的核心環節,實現生產企業與上下游供應商、客戶之間,企業內部各業務部門之間的數據、信息的高效流通,是建設智慧工廠的必由之路。
1 智慧工廠發展現狀
智慧工廠的發展可以分為以下幾個階段。
(1)自動化階段:工廠主要采用自動化設備和機器人等,實現生產過程的自動化。這個階段主要是為了提高生產效率和降低成本。
(2)數字化階段:工廠開始采用數字化技術,實現生產過程的可視化、可預測和可優化。這個階段主要是為了提高生產效率和降低成本,同時也可以提高產品質量和個性化程度。
(3)智能化階段:工廠開始采用智能化設備和系統,實現生產過程的智能化管理和控制。這個階段主要是為了提高生產效率和降低成本,也可以提高產品質量和個性化程度,同時還可以實現設備的自主運行和優化。
隨著5G技術的蓬勃發展,5G逐漸從生產輔助環節進入核心生產環節,深入各垂直行業,包括工廠、冶金、礦山、港口、電力等重點行業,5G+智慧工廠呈現融合發展趨勢。在5G+智慧工廠建設方面,已經有如下場景落地。
(1)5G+大規模數據采集
通過5G數采網關,實現車間內設備連接、協議適配、數據采集、數據清洗與預處理、數據分析及可視化展示,并通過5G網絡,對海量數據實現實時采集與上傳[2]。
(2)5G+視覺質檢
在邊緣側,采集現場照片,訓練機器視覺算法[3],利用特征提取、特征識別、缺陷分類等技術,實現質量檢測、異常檢測、儀表讀數等功能,借助5G的高速數據傳輸,提高設備的移動性,實現遠程控制。
(3)5G+視覺安防
利用5G大帶寬的特點,借助邊緣計算,在遠端部署服務器和安防算法,通過對現場的視頻流進行拆幀、取流等分析,實時發現安防風險,并及時報警,將傳統的事后被動檢查,改為事中、事前預防,降低安全生產風險[4]。
(4)5G+AR巡檢
將5G和增強現實(Augmented Reality,AR)技術相結合,借助5G的高速數據傳輸,將AR終端的數據實時傳遞和處理,實現音畫同步、高清畫面回傳,用于輔助裝配、培訓教學、專家遠程指導、智能巡檢等場景[5]。
(5)5G+能耗管理
通過5G智能網關、傳感器等,對電表、水表、氣表等設備的數據進行采集,并通過5G技術進行數據傳輸和邊緣計算,實現能源數據的采集、存儲、統計、分析,便于耗能大戶企業采取針對性措施降低能耗,并根據能耗數據分析設備健康狀況[6]。
(6)5G+數字孿生
數字孿生是將現實場景通過3D建模的形式[7],真實地反映在網絡空間的技術。通過將真實現場進行映射,可以對生產過程的關鍵指標進行監控和評估,并記錄生產過程中的各類數據,并可以動態顯示在數字孿生系統中,為后續的生產分析與優化提供依據。5G+邊緣計算大大提高了數據的傳輸和處理速度,使數字孿生技術擺脫了網絡的掣肘[8]。
2 OnePower工業互聯網平臺
OnePower是中國移動依托5G云網優勢,面向工業、能源領域打造的工業互聯網平臺,自2020年首次發布以來,歷經20多個版本迭代,形成了“1+1+1+N”的產品能力體系(見圖1)。2023年8月,OnePower入選工業和信息化部“跨行業跨領域工業互聯網平臺”,標志著該平臺進入國家工業互聯網平臺“第一梯隊”,成為全國工業互聯網核心平臺中有實力、有潛力、覆蓋較廣的創新力量之一。OnePower工業互聯網平臺以“項目→產品→平臺”為發展路徑,以“連接→控制→融合”為推進策略,以5G+AICDE為技術方向,以“平臺+生態”為合作模式,聚焦細分行業,重點打造數字化運維服務,做深數據采集、數據分析、異常告警、反向控制核心能力,賦能制造企業數字化轉型。
圖1 中國移動OnePower工業互聯網平臺架構
“1+1+1+N”的產品能力體系,即 OnePower包含一系列5G工業終端模組、一張5G工業專網、一個OnePower工業互聯網平臺,以及N個5G應用場景。其中,一系列5G工業終端模組包括新型工業智能網關(現場級)、5G工業模組、工業傳感器、5G 無線終端設備(Data Transfer unit,DTU)等;一張5G工業專網包括新型工業智能網關(工廠級)、高質量外網、工業標識解析和遞歸等;一個OnePower工業互聯網平臺主要是面向中小微型企業提供云化工業應用,面向政府單位提供區域型工業互聯網平臺,為政府施策提供數字化服務,并幫助地方企業轉型及上云,面向行業頭部企業提供工業互聯網行業子平臺,結合行業特色應用,助力企業數字化轉型;N個5G應用場景包括智慧工廠、智慧礦山、智慧電力、智慧冶金、智慧石化等。
工業數字化底座是中國移動上海產業研究院自主研發的OnePower平臺底座與集成框架,可靈活集成與打通政府和企業內外各領域的應用與系統,統一用戶管理,消除“數據孤島”,提供場景化、定制化能力的集成,為數智化工業互聯網平臺融合夯實根基。
工業數字化底座包含連接集成平臺、工業數據中臺、工業AI使能中心、應用開發平臺、智慧運營中心(Intelligent Operations Center,IOC)、企業工作臺。
從整體架構來看,底層是數據接入層,通過融合創新支持攝像頭、傳感器、機器人等現場設備泛在接入;可以利用新型工業智能網關將行業應用、邊緣應用等已下沉到現場的數據泛在接入;可以接入第三方數據庫、業務系統。
連接集成平臺提供了數據清洗、數據轉換、數據接入等模塊,支持工業物聯網(Internet of Things,IoT)數據、工業物聯網卡連接等業務數據,對數據進行統一清洗與預處理后,將其歸集到工業數據中臺。
工業數據中臺支持工業數據共享、工業數據治理與工業數據歸集三大模塊,將設備數據、業務數據、平臺數據和三方數據進行高效的數據融合,實現數據交換、數據共享。其中,數據價值的發揮離不開工業AI使能中心,通過建設統一的工業AI算法庫、工業視覺模型庫、工業設備模型庫、工業數據模型庫、工業機理模型庫、工業知識圖譜,從海量的工藝數據中萃取經驗,從海量數據中沉淀共性價值,支撐上層業務實現產業升級。
應用開發平臺是在工業數據中臺之上,利用工業低代碼平臺、工業商業智能(Business Intelligence,BI)可視化工具與數字孿生等工具,對數據和業務進行二次開發與探索,實現工業領域現實與虛擬的融合、數據與實體的融合。
企業工作臺是面向業務的工作界面,統一用戶身份,支持中國移動上海產業研究院的工業安監、工業質檢、工業標識、設備云巡檢等標準化產品,還可以集成企業自有/第三方的生產執行系統(Manufacturing Execution System,MES)、企業資源計劃(Enterprise Resource Planning,ERP)、分布式控制系統(Distributed Control System,DCS)等系統與應用,以及生態伙伴的集成應用,滿足企業現場不同類別人員需求。
IOC重點建設運營監控與安全防護兩大核心模塊。運營監控方面,實現了統一的系統監控、系統運維、系統運營,一站式納管工業互聯網平臺;安全防護層面,數字化底座圍繞業務安全、數據安全和網絡安全三大維度開展安全防護建設,提升泛在的安全接入能力,確保工業互聯網安全可靠。
3 某光伏組件企業AI質檢項目案例
基于OnePower工業互聯網平臺,中國移動上海產業研究院推出了OnePower-工業視覺質檢產品。該產品是一款基于云、邊、端一體化架構的AI機器視覺檢測產品,調用了OnePower工業互聯網平臺的工業連接、工業AI、工業低代碼等能力,其核心是通用算法模塊。該模塊結合傳統圖像檢測算法以及神經網絡算法,在不同細分領域進行調試和優化,從而提高在不同場景下的部署落地效率和檢測質量。在邊緣側,產品采集圖像數據,進行缺陷標注,并將有缺陷的圖像上傳云端;在云端,產品進行多行業算法模型訓練,并實現算力資源分配和缺陷在線判斷,下發至客戶產線側的算力一體機,對工業成像設備如工業相機采集到的圖像進行實時智能檢測。所有產線的檢測數據都會作為初檢結果匯總在邊緣側的質量管理分析平臺,由人工進行一人多機遠程復檢,同時該平臺可以實現多維質量統計分析、歷史檢測數據查詢等功能。
基于OnePower-工業視覺質檢平臺,中國移動上海產業研究院在河北某光伏組件企業,落地了電致發光(Electroluminescent,EL)智能檢測項目,實現了基于圖像處理和深度學習的光伏組件智能檢測方法,由AI質檢代替人工目檢,極大提高了質檢效率和準確率。
3.1 項目背景
某光伏組件企業主營光伏組件研發,涵蓋光伏組件、光伏電站、光伏支架、儲能、氫能、風能六大事業板塊。該企業在全球范圍擁有四大生產基地,包含12 家子公司,目前為國內光伏企業產能十強。該企業在部署視覺質檢系統前面臨如下質檢痛點。
一是人工質檢的檢測準確性較差,當前漏檢率約為10%。二是人工檢測效率低,產線7×24 h不間斷生產,兩班人員倒班,難以保證穩定、高效的工作質量。三是產線質檢環節缺乏質量管理流程,無法溯源某一個工序前的缺陷成因,極大影響質量管理效率。四是產線節拍快,日均3 000 張圖,易對產品造成損傷,工人負荷也較大。
3.2 解決方案
中國移動上海產業研究院自主研發了基于圖像處理和深度學習的光伏組件智能檢測方法,該方法在EL圖像數據采集的基礎上,對組件圖像進行預分割,根據先驗的缺陷類型對組件類型進行預分類,并基于Faster RCNN模型對光伏組件缺陷的不良類型進行二次檢測。詳細的方法描述如下。
3.2.1 EL圖像數據采集基于5G智能網關的EL圖像數據采集與傳輸方法,通過5G智能網關采集生產現場的數據,借助5G專網大帶寬、廣連接、低時延的特點[9],將分散在生產現場的眾多設備、系統中的數據上傳到邊緣計算服務器。借助5G專網,EL圖像可以實時傳輸,使EL設備安裝、布局時不再拘泥于現場網線布置限制,可以隨時隨地將圖像實時傳輸到OnePower-AI質檢平臺;同時,5G網絡的大帶寬特性確保EL圖像可以高質量傳輸:快速傳輸4~8 K的EL圖像,100%保留EL圖像的細節和清晰度,提高了光伏檢測算法的識別準確率[10]。EL圖像數據采集及傳輸過程如圖2所示。
圖2 EL圖像采集與數據傳輸
3.2.2 EL圖像處理為提高整張EL圖像檢測的精度和魯棒性,需要首先對EL圖像進行處理,項目實施團隊提出一種光伏組件EL圖像預分割方法,對EL圖像進行劃分,從而得到每個單片電池所在區域的圖像(見圖3)。
圖3 EL圖像預分割示例
3.2.3 組件類型預分類為提高光伏組件檢測的效率,減小計算資源的消耗,可對單個光伏電池片進行正常或者疑似異常的預分類。預分類的具體步驟如下。
步驟1:統計各個單片電池所在區域圖像的平均亮度,若平均亮度<50 cd/m2,則判斷該單片電池為短路缺陷。
步驟2:創建正樣本的單塊電池片模板,將排除短路缺陷后的單片電池與單塊電池模板進行對比,若相似度高于80%,則判斷為無缺陷的正樣本,反之則為候選負樣本。
3.2.4 基于Faster RCNN模型的二次缺陷檢測
(1)缺陷分類及樣本訓練分析數十種光伏組件EL的缺陷類型,包括叉狀隱裂、線型隱裂、樹枝狀隱裂、斷柵、破片、混檔、黑斑、黑片、黑邊、線痕、虛焊、過焊等。
將每一種缺陷的單元圖像,使用標簽圖像標注缺陷類型和位置,包括前面提到的12類缺陷,標注信息保存成xml文件,每種缺陷類型標注200組。
(2)Faster RCNN模型引入Faster RCNN檢測模型。如圖4所示,該模型的架構主要包括4個模塊,分別是二層卷積層(Conv Layers)、區域網格(Region Proposal Network,RPN)、感興趣區域池化(Region of interest pooling,RoI Pooling)、分類與壓縮。
圖4 Faster RCNN模型架構
(3)二次缺陷檢測對預分類之后疑似異常的光伏板進行檢測,進一步明確其具體的缺陷類型,主要步驟如下。
步驟1:對目標檢測標注數據集進行訓練集和測試集劃分,做歸一化、縮放圖像預處理,使圖像符合網絡結構,并減小對計算資源的要求,再設置好輸入圖像的寬高、類型等參數和初始權重文件,進行模型訓練直至收斂,或達到設定的預定義次數,保存權重文件。
步驟2:載入訓練好的Faster RCNN模型權重文件,對當前單元圖像進行缺陷檢測。
3.3 項目效果
在產線側部署了一套基于云邊端架構的AI質檢系統(質檢平臺架構如圖5所示,光伏質檢系統界面如圖6所示),從EL質檢儀獲取圖像數據,面對主要的19種缺陷進行自動檢測。對工業產線初始過檢率、漏檢率高的問題,本項目采集兩萬張樣本進行模型訓練,迭代70余輪后,檢測精度由部署前的漏檢率10%提升至部署后的漏檢率<0.2%、過檢率<4%。同時,系統將重點質檢數據上報邊緣側部署的工業質檢業務平臺,實現質量數據全流程智能化管理。除此以外,在機器代替人工的數字化轉型浪潮中,中國移動上海產業研究院還為客戶提供了數字化管理全套解決方案,助力企業完成管理模式的變革。
圖5 5G-AI質檢平臺架構
圖6 光伏質檢系統界面
4 結束語
中國移動作為5G通信領域的主力軍,積極踐行中國制造業數智化戰略,打造OnePower工業互聯網平臺助力智慧工廠建設,在終端側做到設備能連能采,在邊緣側做到數據能存能算,在平臺側做到開放、共享、包容,在應用側堅持賦能千行百業,匯聚產業鏈上下游,共同營造繁榮有序的產業創新生態,助力中國制造業數字化、網絡化、智能化轉型升級的最終目標。
OnePower Industrial Internet Platform promotes construction of smart factories
LI Tengda, ZHAN Yao, JIANG Yujia, MA Hao
(China Mobile Shanghai Industrial Research Institute, Shanghai 201206, China)
Abstract: The OnePower Industrial Internet Platform is one of the core products of China Mobile Shanghai Industrial Research Institute. Relying on the deployment of China Mobile’s cloud network resources and integrating 5G+AICDE technology, the platform can provide universal and customized products and solutions in diverse industrial scenarios for the construction of smart factories. This paper first introduces the current development situation of smart factories. Then, it gives a detailed introduction of the architecture of the OnePower Industrial Internet Platform. Finally, it introduces the AI quality inspection project of an enterprise based on the AI quality inspection sub platform of the OnePower Industrial Internet Platform.Keywords: OnePower; Industrial Internet platform; smart factory; AI quality inspection; digital-intelligent transformation
本文刊于《信息通信技術與政策》2023年 第11期
主辦:中國信息通信研究院
《信息通信技術與政策》是工業和信息化部主管、中國信息通信研究院主辦的專業學術期刊。本刊定位于“信息通信技術前沿的風向標,信息社會政策探究的思想庫”,聚焦信息通信領域技術趨勢、公共政策、國家/產業/企業戰略,發布前沿研究成果、焦點問題分析、熱點政策解讀等,推動5G、工業互聯網、數字經濟、人工智能、區塊鏈、大數據、云計算等技術產業的創新與發展,引導國家技術戰略選擇與產業政策制定,搭建產、學、研、用的高端學術交流平臺。