YDT 4493-2023工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算 需求

ICS35.240.50

CCSL78

YD

中華人民共和國通信行業(yè)標準

YD/TXXXX—20XX

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算

需求

EdgecomputingforindustrialInternet—

Requirement

報批稿

XXXX-XX-XX發(fā)布XXXX-XX-XX實施

中華人民共和國工業(yè)和信息化部發(fā)布

YD/TXXXX—202X

前言

本文件按照GB/T1.1-2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定

起草。

請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利，本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔識別這些專利的責任。

本文件由中國通信標準化協(xié)會提出并歸口。

本文件起草單位：中國移動通信集團有限公司、華為技術(shù)有限公司、中國信息通信研究院、中國科

學院沈陽自動化研究所、聯(lián)通(浙江)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有限公司、三菱電機自動化（中國）有限公司、浪潮軟

件科技有限公司、賽特斯信息科技股份有限公司、北京郵電大學、中國科學院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研

究所、西安郵電大學、阿里巴巴（中國）有限公司、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心（上海）有限公司。

本文件主要起草人：劉鵬、耿亮、王晶、羅松、李棟、尚文利、楊宇蒙、楊晨、許方敏、高山青、

王亞鵬、楊帆、周明拓、祝亮、毛健、虞允綱、錢建華、呂寧、陳彥萍、程曉磊、李越、鄭忠斌、徐東、

黃海艇。

III

YD/TXXXX—20XX

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算需求

1.范圍

本文件規(guī)定了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算需求，包括網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、服務(wù)以及安全等多方面。

本文件適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域邊緣計算的技術(shù)和場景需求。

2.規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文

件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適

用于本文件。

IEC61158工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)場總線規(guī)范第1部分：IEC61158和IEC61784系列的概述和指南

（Industrialcommunicationnetworks-Fieldbusspecifications-Part1:Overviewand

guidancefortheIEC61158andIEC61784series）

3.術(shù)語和定義

本文件沒有需要界定的術(shù)語和定義。

4.縮略語

下列縮略語適用于本文件。

CNC集中式網(wǎng)絡(luò)配置CentralizedNetworkConfiguration

CT通信技術(shù)CommunicationTechnology

ERP企業(yè)資源計劃EnterpriseResourcePlanning

IT信息技術(shù)InformationTechnology

OT操作技術(shù)OperationTechnology

PLC可編程邏輯控制器ProgrammableLogicController

QoS服務(wù)質(zhì)量QualityofService

SDN軟件定義網(wǎng)絡(luò)SoftwareDefinedNetwork

TSN時間敏感網(wǎng)絡(luò)TimeSensitiveNetwork

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5.概述

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ)，為人、機、物全面互聯(lián)提供基礎(chǔ)設(shè)施，促進各種工業(yè)數(shù)據(jù)

的充分流動和無縫集成。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可分為工廠內(nèi)網(wǎng)絡(luò)和工廠外網(wǎng)絡(luò)，工廠內(nèi)網(wǎng)絡(luò)主要用于連接生產(chǎn)設(shè)

備和辦公設(shè)備，因此呈現(xiàn)為兩層三級的結(jié)構(gòu)：OT網(wǎng)絡(luò)（又分為現(xiàn)場級和車間級）和IT網(wǎng)絡(luò)，二者通

過網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)互聯(lián)和安全隔離；工廠外網(wǎng)絡(luò)主要用于分支互聯(lián)以及訪問互聯(lián)網(wǎng)，包括上網(wǎng)專線、互聯(lián)專線、

上云專線以及出產(chǎn)產(chǎn)品的上網(wǎng)連接。

邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布式開

放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全

與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算涉及信息技術(shù)、工業(yè)現(xiàn)場技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合，邊緣計算的節(jié)點形態(tài)、部

署位置和層級多樣化，所以需要從網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、服務(wù)以及安全等多方面考慮。

本文件描述了邊緣計算的需求，并在附錄A中提供部分典型的邊緣計算場景說明。

6.需求

6.1.邊緣網(wǎng)絡(luò)需求

6.1.1.概述

邊緣網(wǎng)絡(luò)需要支持工業(yè)內(nèi)各個子網(wǎng)的互聯(lián)，支持確定性時延、可靠性、高帶寬、多接入、柔性組網(wǎng)、

網(wǎng)絡(luò)計算融合等網(wǎng)絡(luò)要求。

6.1.2.網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算要支持工業(yè)內(nèi)的各個子網(wǎng)互聯(lián)，具體要求包括：

a)支持ERP、郵件、文件傳輸?shù)菼T業(yè)務(wù)的互聯(lián)，通過商用的交換機和路由器構(gòu)建，使用標準以太

網(wǎng)協(xié)議，并根據(jù)需要與互聯(lián)網(wǎng)相連；

b)支持高階控制設(shè)備如PLC、CNC等之間的對等網(wǎng)絡(luò)通信業(yè)務(wù)，一般使用工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議構(gòu)建網(wǎng)

絡(luò)；

c)現(xiàn)場設(shè)備與高階控制設(shè)備之間的互聯(lián)主要采用現(xiàn)場總線。不同的網(wǎng)絡(luò)層級對帶寬、實時性等要

求不同。

6.1.3.確定性時延

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算要支持工業(yè)控制等業(yè)務(wù)的確定性時延。工業(yè)控制的類型可分為過程自動化、工

廠自動化、運動控制。它們的典型控制周期如下：

a)過程自動化：時延要求<=1s，典型的應(yīng)用包括:溫度檢測，壓力檢測，時間不敏感的設(shè)備控制

（如水泵、壓縮機、攪拌機等）。

b)工廠自動化：時延要求1ms~100ms，典型的應(yīng)用包括：金屬材料抓取、灌裝、打包、蓋章、剪

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裁、產(chǎn)品分類等。

c)運動控制：時延要求<=1ms，典型的應(yīng)用場景包括:多軸同步、印刷、印制電路板、電子器件的

抓取與放置等。

工業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)應(yīng)對不同類型的數(shù)據(jù)幀保障不同級別的確定性時延，工業(yè)外部網(wǎng)絡(luò)不做強制要求。

6.1.4.可靠性

工業(yè)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)對通訊的丟包率負責。其中可靠性的實現(xiàn)可分為：無縫冗余和常規(guī)冗余兩類。無

縫冗余采用多發(fā)選收機制來保障設(shè)備零失效時間；而常規(guī)冗余機制由于存在網(wǎng)絡(luò)收斂時間，會存在幾十

毫秒級的設(shè)備失效時間，網(wǎng)絡(luò)收斂后設(shè)備可以正常工作。對不同的數(shù)據(jù)類型采用的冗余機制如表1所

示。

表1

信號類型可靠性需求

同步周期性實時信號<=無縫冗余

周期性實時信號<=無縫冗余

網(wǎng)絡(luò)控制信號<=無縫冗余（視具體場景而定）

音視頻信號<=無縫冗余（視具體場景而定）

報警信號<=常規(guī)冗余

網(wǎng)絡(luò)配置、檢測信號<=常規(guī)冗余

6.1.5.高帶寬

隨著應(yīng)用的豐富，視頻系統(tǒng)也逐漸在工業(yè)界發(fā)展起來，視頻流相較于普通的數(shù)據(jù)明顯特征是需要的

帶寬變高，每一路視頻流的帶寬要求通常高于4Mbps。隨著時間敏感網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，將來網(wǎng)絡(luò)帶寬的趨勢

可能會趨于1000Mbps。

6.1.6.多接入

工業(yè)現(xiàn)場的設(shè)備種類和數(shù)量非常豐富，如傳感器等，所以新型的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)需要支持多設(shè)備的接入，

并且通過不同的連接協(xié)議進行數(shù)據(jù)的上報和下發(fā)。由于機器設(shè)備類型不同、設(shè)備接口多樣化、設(shè)備位置

各異，就使得這些機器設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)采集工作困難繁雜。邊緣計算節(jié)點需要支持的終端接口類型包括

RS232、RS485、db25、USB、PS2等。

6.1.7.柔性組網(wǎng)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促使工業(yè)各個網(wǎng)絡(luò)之間的互聯(lián)，使得工業(yè)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)“扁平化”的趨勢發(fā)展，并且個性化

定制也逐漸成為用戶的主流需求。邊緣計算網(wǎng)絡(luò)應(yīng)支持柔性組網(wǎng)，可以根據(jù)不同的訂單快速組建支持不

同拓撲、協(xié)議的柔性網(wǎng)絡(luò)，例如SDN網(wǎng)絡(luò)。

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6.1.8.網(wǎng)絡(luò)與計算融合

邊緣計算分布式的架構(gòu)、低時延特性可以為用戶帶來更高QoS保障，且是OT、IC和CT跨領(lǐng)域融

合的技術(shù)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算應(yīng)支持網(wǎng)絡(luò)和計算的進一步融合，支持計算力分布在多種網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，支

持算力感知、算力度量、算力內(nèi)生等多種特性。

6.2.邊緣數(shù)據(jù)需求

6.2.1.概述

邊緣計算可以幫助IT層/云端去處理邊緣側(cè)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)所帶來的負荷，識別和標記可能與設(shè)

備問題相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)異常，同時篩選、卸載和存儲IT層/云端并不需要的數(shù)據(jù)，降低云上的存儲成本，

有效管理本地數(shù)據(jù)；邊緣計算能夠給OT層提供所需要的數(shù)據(jù)處理速度，快速、實時響應(yīng)現(xiàn)場側(cè)的要求。

此外，對有需要進行深入分析的數(shù)據(jù)，邊緣計算才會發(fā)送到云端，由云端對其進行分析和推斷。邊緣層

的數(shù)據(jù)的需求，主要包括：數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)診斷，數(shù)據(jù)反饋，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)上傳。

6.2.2.數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集需支持：

a)對工業(yè)用網(wǎng)絡(luò)、通用以太網(wǎng)、串行通信連接等各類工業(yè)協(xié)議的數(shù)據(jù)的采集。

1)需支持連接器包括：DB9、RJ45，針對部分粉塵較大現(xiàn)場宜采用IP52以上等級的連接器。

2)需支持物理接口包括：RS232、RS485、RS422、以太網(wǎng)接口。

3)需支持通信協(xié)議包括：Ethernet/IP，以及以下工業(yè)通信協(xié)議的一種或多種：PROFIBUS、

DeviceNet、CAN、PROFINETIO、Modbus、FFH1等。

b)需實現(xiàn)對工業(yè)現(xiàn)場側(cè)設(shè)備/裝置/生產(chǎn)線的實時、完整的數(shù)據(jù)采集；

6.2.3.數(shù)據(jù)加工

數(shù)據(jù)加工需支持：

a)對采集來的大量多樣化的異構(gòu)數(shù)據(jù)的加工與優(yōu)化；

b)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適用于后續(xù)數(shù)據(jù)診斷所需要的格式。數(shù)據(jù)加工包括數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、數(shù)

據(jù)的計算等。

6.2.4.數(shù)據(jù)診斷

把經(jīng)過采集和加工的數(shù)據(jù)，傳送到數(shù)據(jù)診斷軟件（邊緣應(yīng)用程序）中進行診斷分析。

6.2.5.數(shù)據(jù)反饋

數(shù)據(jù)反饋應(yīng)：

a)能夠獲取邊緣應(yīng)用程序/IT層/云端反饋回來的響應(yīng)數(shù)據(jù)；

b)能夠向現(xiàn)場側(cè)輸出反饋/響應(yīng)數(shù)據(jù)。根據(jù)用戶指定的執(zhí)行條件，對現(xiàn)場側(cè)設(shè)備進行通知與處理

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（反饋）或者執(zhí)行可執(zhí)行的程序。

6.2.6.數(shù)據(jù)存儲

數(shù)據(jù)存儲應(yīng)：

a)按照指定格式保存實時采集/加工的數(shù)據(jù)；

b)按照指定格式保存上層（邊緣應(yīng)用程序/IT層/云端）中獲取的反饋/響應(yīng)數(shù)據(jù)。指定的保存格式

如：文件、數(shù)據(jù)庫等。

6.2.7.數(shù)據(jù)上傳

能夠根據(jù)上層需求將需要上傳的數(shù)據(jù)上傳到IT層/云端，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的二次處理與分析。

6.3.邊緣服務(wù)需求

6.3.1.概述

邊緣計算服務(wù)是指在工業(yè)中利用邊緣計算技術(shù)，基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)實現(xiàn)的具體的應(yīng)用。服務(wù)會將采集的

數(shù)據(jù)進行進一步處理，以滿足工業(yè)的不同業(yè)務(wù)。

6.3.2.協(xié)議轉(zhuǎn)換

邊緣計算需要支持不同協(xié)議的識別和協(xié)議間的轉(zhuǎn)換，解決不同協(xié)議系統(tǒng)的協(xié)議互通問題，提高業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)處理效率。主要包括：

a)總線協(xié)議：可支持IEC61158Ed.3定義的10種類型總線，以及常見的公有/私有總線協(xié)議。

b)工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議：可支持Profinet、CC-LINKIE、ModbusTCP、EtherCAT等協(xié)議

c)普通以太網(wǎng)協(xié)議：應(yīng)支持IEEE802.3定義的以太網(wǎng)協(xié)議

d)時間敏感網(wǎng)絡(luò)協(xié)議：宜支持IEEE802.1定義的TSN協(xié)議

e)其他協(xié)議。

6.3.3.工業(yè)控制

工業(yè)控制是工業(yè)中典型的對時延以及安全性要求極高的業(yè)務(wù)，需求包括：

a)支持能夠在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)業(yè)務(wù)控制的邏輯，由本地直接進行控制信令的下發(fā)

b)支持控制模塊的可編程能力，可按需升級和更新

6.3.4.邊緣設(shè)備管理

邊緣計算設(shè)備由于其海量性，在管理方面的需求包括：

a)通過統(tǒng)一接口，實現(xiàn)對邊緣計算節(jié)點網(wǎng)元設(shè)備和系統(tǒng)資源的管理

b)根據(jù)垂直行業(yè)業(yè)務(wù)屬性和商業(yè)模式的不同需求，采用層次化的方式靈活部署管理平臺

c)以能力開放的方式為垂直行業(yè)用戶按需提供自主管理接口，滿足垂直行業(yè)的個性化需求

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d)對海量設(shè)備分組并管理這些設(shè)備組的訪問策略，以實現(xiàn)設(shè)備的安全管理和遠程升級的能力

6.3.5.離線業(yè)務(wù)處理

無論是設(shè)備運行中產(chǎn)生故障，還是發(fā)生自然災(zāi)害，設(shè)備在運行過程往往會出現(xiàn)斷電斷網(wǎng)等本地斷連

的情況，給工廠生產(chǎn)帶來損失。邊緣計算需要支持在網(wǎng)絡(luò)中斷的情況下，設(shè)備也可以依靠本地網(wǎng)絡(luò)進行

數(shù)據(jù)的通信和處理的能力。

6.3.6.邊緣應(yīng)用開放

應(yīng)支持邊緣計算應(yīng)用的靈活部署，以及擴展引入第三方邊緣計算應(yīng)用的能力，具體包括：

a)工業(yè)邊緣計算設(shè)備應(yīng)支持虛擬化/容器化部署的架構(gòu)。

b)應(yīng)用應(yīng)支持遠程的部署、更新、維護、刪除等操作。

c)支持第三方邊緣計算應(yīng)用的引入，包括認證、部署和管理。

6.3.7.邊云協(xié)同

邊緣端應(yīng)支持和云端的統(tǒng)一協(xié)作，實現(xiàn)邊緣端、云端、應(yīng)用端的統(tǒng)一性和互操作性以及邊緣生態(tài)和

云生態(tài)的一致性，具體需求包括：

a)基礎(chǔ)設(shè)施層面，包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等方面的資源協(xié)同；

b)平臺層面，應(yīng)支持數(shù)據(jù)協(xié)同，智能協(xié)同，應(yīng)用管理協(xié)同，以及業(yè)務(wù)協(xié)同。

c)數(shù)據(jù)協(xié)同，支持數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)診斷等

d)智能協(xié)同，支持云端訓練優(yōu)化并下發(fā)模型，邊緣側(cè)運行模型來進行推理決策。

e)應(yīng)用管理協(xié)同，支持邊緣節(jié)點部署運行環(huán)境以及相關(guān)應(yīng)用，云端執(zhí)行對邊緣應(yīng)用的全生命周期

進行管理。

f)業(yè)務(wù)管理協(xié)同，支持云端定義任務(wù)執(zhí)行邏輯，對邊緣側(cè)業(yè)務(wù)進行編排。

g)服務(wù)層面，可以結(jié)合具體場景實現(xiàn)服務(wù)邏輯的協(xié)同。

6.3.8.邊緣智能

支持在邊緣端實現(xiàn)分布式的工業(yè)智能數(shù)據(jù)分析和處理，滿足邊緣業(yè)務(wù)的實時性、可靠性以及多樣化

需求。具體包括：

a)生產(chǎn)邊緣智能

支持生產(chǎn)過程人機交互：采用人工智能技術(shù)對人類動作及語義的分析，增強協(xié)作機器的學習、感知

能力，提升生產(chǎn)效率。

支持生產(chǎn)過程優(yōu)化：采用人工智能技術(shù)對設(shè)備運行、工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)進行實時分析得到最優(yōu)參數(shù)，

提升生產(chǎn)效率與質(zhì)量。

b)檢測邊緣智能

支持機器視覺實時檢測：采用人工智能技術(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)進行實時分析和處理，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的

在線實時檢測和檢測精度的持續(xù)提升。

c)維護邊緣智能

支持設(shè)備或系統(tǒng)預(yù)測性維護：采用人工智能技術(shù)對設(shè)備或系統(tǒng)狀態(tài)實時分析，實現(xiàn)預(yù)測性維護，并

持續(xù)優(yōu)化維護計劃，延長資產(chǎn)生命周期。

d)物流邊緣智能

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支持產(chǎn)品或零部件運輸過程管理：采用人工智能技術(shù)對產(chǎn)品或者零部件運輸過程進行管理和實時

數(shù)據(jù)分析，提升運輸效率。

6.4.邊緣安全需求

6.4.1.概述

在工業(yè)場景中，安全隱私問題非常敏感。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算應(yīng)支持物理、隱私、可信及冗余性等

多方面安全。

6.4.2.物理安全

系統(tǒng)運行不會直接或間接造成人身健康損害或環(huán)境破壞和財產(chǎn)損失的狀態(tài)

6.4.3.隱私安全

隱私安全需求包括：

a)信息只能夠被授權(quán)者使用。

b)不受各種原因破壞。

c)任何參與者都不能抵賴已經(jīng)完成的操作和承諾的特性。

6.4.4.冗余備份

冗余備份需求包括：

a)支持關(guān)鍵業(yè)務(wù)節(jié)點的冗余備份，在主業(yè)務(wù)節(jié)點故障時無縫切換至備份節(jié)點。

b)支持關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的冗余備份，在網(wǎng)絡(luò)故障或者結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時仍能提供部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)。

c)在隨機破壞或部分節(jié)點或組件失靈時，仍保持一定的可靠性，滿足部分業(yè)務(wù)要求。

d)支持故障或其他特殊情況下的重新初始化。

6.4.5.可信性

可信性需求包括：

a)保證邊緣計算環(huán)境可信，包括物理環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等。

b)保證邊緣應(yīng)用行為可控，包括對應(yīng)用的權(quán)限等管理。

c)保證邊緣用戶身份可信，用戶身份需經(jīng)過認證，且需要具備防篡改等能力。

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附錄A

（資料性）

工業(yè)典型邊緣計算場景分析

A.1預(yù)測性維護

A.1.1概述

預(yù)測性維護是工業(yè)中的典型應(yīng)用需求，工業(yè)常涉及到大型設(shè)備等重資產(chǎn)的投入，更新升級周期較慢，

需要長時間的維護等。傳統(tǒng)基于人工的維護方式存在以下幾方面的問題：

無法及時發(fā)現(xiàn)和定位問題所在，傳統(tǒng)生產(chǎn)過程的監(jiān)控等只能粗粒度的發(fā)現(xiàn)問題。

無法及時實施維護修理，不一定可以第一時間安排相應(yīng)的檢修人員，以及進行有效的維護。

這些問題將會影響生產(chǎn)和維護效率。本案例將以現(xiàn)場設(shè)備——機器人/數(shù)控機床為對象，開展基于

邊緣計算平臺的預(yù)測性維護實例。

A.1.2解決方案

A.1.2.1方案架構(gòu)

實現(xiàn)基于邊緣計算平臺的預(yù)測性維護系統(tǒng)架構(gòu)如圖A.1所示。

圖A.1預(yù)測性維護系統(tǒng)架構(gòu)

由圖A.1可知，預(yù)測性維護系統(tǒng)架構(gòu)分為5層：等級0～等級4。等級0為物理流程層，等級1為

傳感及操作流程層，等級2為監(jiān)視控制層，等級3為生產(chǎn)操作管理層，等級4為經(jīng)營系統(tǒng)層。在等級2

及以下分層中，邊緣計算平臺與生產(chǎn)設(shè)備（如機器人、數(shù)控機床等）、傳感器、以及其他智能設(shè)備的協(xié)

作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集/加工/診斷（AI分析）/反饋/執(zhí)行，實現(xiàn)預(yù)測性維護功能。邊緣計算平臺作為中間

層，向下收集現(xiàn)場數(shù)據(jù)，進行快速處理與反饋；向上傳輸需要上傳的數(shù)據(jù)，用于制造執(zhí)行系統(tǒng)和企業(yè)資

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源計劃系統(tǒng)等各類上層系統(tǒng)的決策。每層的具體功能如表A.1所示。

表A.1預(yù)測性維護相關(guān)功能的分層模型

等級功能及動作時間幀

等級4進行預(yù)測性維護計劃所需的設(shè)備運轉(zhuǎn)履歷管理、基準整個經(jīng)月、周、日

營計劃及后請系統(tǒng)，同時根據(jù)邊緣層上傳的數(shù)據(jù)、維護要求

等變更基準生產(chǎn)計劃。

等級3實現(xiàn)等級2及以下的預(yù)測性維護功能與等級4的聯(lián)動，也即日、班次、時間、分、秒

連接邊緣層和IT層，并實現(xiàn)對生產(chǎn)線、設(shè)備維護業(yè)務(wù)、質(zhì)量

檢查實施和合格判斷結(jié)果的管理。

等級2在生產(chǎn)單元和生產(chǎn)線內(nèi)部，以細小的生產(chǎn)流程為對象，通過時間、分、秒、1秒以下

等級1現(xiàn)場設(shè)備和傳感器收集現(xiàn)場參數(shù)，與邊緣計算平臺進行數(shù)據(jù)秒、毫秒

等級0聯(lián)動，通過AI解析實現(xiàn)預(yù)測性維護功能。實時

A.1.2.2方案內(nèi)容

邊緣計算平臺通過對機器人/數(shù)控機床運行的數(shù)據(jù)進行采集，并進行現(xiàn)場側(cè)的分析處理與反饋，實

現(xiàn)現(xiàn)場設(shè)備在運轉(zhuǎn)狀態(tài)下的異常檢測及損傷評估，從而達到預(yù)測性維護的目的。

a)機器人

驅(qū)動系統(tǒng)：根據(jù)機器人內(nèi)部的控制數(shù)據(jù)進行驅(qū)動系統(tǒng)（電機、皮帶、齒輪、軸承）的異常檢測；

機械系統(tǒng)：實現(xiàn)減速器消耗度、軸承消耗度、滾珠絲桿·滾珠花鍵消耗度、減速器潤滑油補給時間

的檢測；

控制系統(tǒng)：對各軸電機的編碼器內(nèi)部溫度、控制器內(nèi)部溫度進行檢測；

b)數(shù)控機床

主軸：對主軸等價負載率、主軸電機絕緣劣化狀態(tài)進行診斷；

X、Y、Z軸：對累計移動距離（用于滾珠絲桿的壽命診斷）、電機絕緣劣化狀態(tài)進行診斷；對驅(qū)動裝

置電池電壓進行監(jiān)測；對加工精度·刀具磨損的異常狀況進行診斷。

A.1.3方案實例

機器人的故障模式主要分為兩種：驅(qū)動控制故障和電子部件/傳感器系統(tǒng)故障。

a)驅(qū)動控制故障：根據(jù)驅(qū)動波形的變化，捕捉異常的征兆；

b)電子部件/傳感器故障：通過將控制器/傳感器內(nèi)部的異常狀態(tài)進行“可視化”操作，從而捕捉

異常征兆。

圖A.2所示是機器人故障模式分類和異常征兆的捕捉方法。

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＜故障模式分類＞＜異常征兆的捕捉方法＞＜運轉(zhuǎn)時的數(shù)據(jù)收集＞

■驅(qū)動控制相關(guān)的故障

·電機異常（編碼器異常）根據(jù)電機電流/速度/位置等的·通過與模型響應(yīng)的比較，進行

·電機異常（電機本體異常）驅(qū)動波形的變化，捕捉異常的不依存于動作的穩(wěn)定數(shù)據(jù)獲取，

·驅(qū)動系統(tǒng)異常（皮帶）征兆進行異常診斷

·驅(qū)動系統(tǒng)異常（波動齒輪裝置）

·驅(qū)動系統(tǒng)異常（軸承）

■電子部件·傳感器系統(tǒng)相關(guān)的故障

·編碼器異常（電子部件系統(tǒng)）通過將控制器·傳感器內(nèi)部的·控制器異常：控制柜內(nèi)溫度監(jiān)視

·電流傳感器異常異常狀態(tài)“可視化”，·傳感器異常：編碼器溫度監(jiān)視

·放大器異常捕捉異常的征兆

·電源異常

·電路板異常

圖A.2機器人故障模式分類和異常征兆的捕捉方法

機器人的驅(qū)動控制故障檢測示意如圖A.3示。邊緣計算平臺嵌入機器人的動力學模型和控制模型，

通過獲取現(xiàn)場機器人實際響應(yīng)數(shù)據(jù)，并與模型進行對比判斷，從而推斷出機器人是否存在異常。如，

對機器人的轉(zhuǎn)矩進行實際數(shù)據(jù)的采集，并與模型數(shù)據(jù)進行對比。首先，通過過濾器，將不需要的數(shù)據(jù)進

行排除，并將容易出現(xiàn)誤差的動作進行加權(quán)處理，從而提高判斷的可靠性。在機器人動作時，有可能因

為每次動作的略微差異會導(dǎo)致判斷結(jié)果的不穩(wěn)定，因此利用模型數(shù)據(jù)與實際采集數(shù)據(jù)差作為判斷數(shù)據(jù)，

從而可以實現(xiàn)不依賴于動作的穩(wěn)定故障預(yù)測。

圖A.3機器人驅(qū)動系統(tǒng)故障征兆檢測示意圖

A.1.4需求分析

根據(jù)以上案例可得出：

網(wǎng)絡(luò)需求：邊緣計算（平臺）處于OT/FA層和IT層之間的中間層。主要是實現(xiàn)對OT/FA層數(shù)據(jù)的

集中采集，預(yù)處理后對生產(chǎn)現(xiàn)場做出高速反饋，并將需要的數(shù)據(jù)上傳至IT層，用于深入分析或者企業(yè)

管理。

數(shù)據(jù)需求：邊緣計算（平臺）可以通過傳感器（內(nèi)置或外掛）、PLC等采集現(xiàn)場所有設(shè)備的運行數(shù)

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據(jù)，無論采用什么工業(yè)協(xié)議。平臺對采集到的數(shù)據(jù)可以進行快速處理，存儲和反饋。

服務(wù)需求：邊緣計算（平臺）可嵌入各類分析與服務(wù)軟件，從而實現(xiàn)某種目的。比如用于機器人故

障檢測的模型分析軟件，用于加工精度趨勢預(yù)測的診斷模型軟件等。這樣可以減輕IT/Cloud層對數(shù)據(jù)

處理的負擔，且只有需要深入分析或者用于企業(yè)管理的數(shù)據(jù)才會上傳至IT/Cloud層。

安全需求：由于機器人/數(shù)控機床等的運行數(shù)據(jù)屬于工廠生產(chǎn)的保密數(shù)據(jù)，邊緣計算平臺能夠?qū)⑦@

些數(shù)據(jù)保存在現(xiàn)場側(cè)，從而防止上傳至IT側(cè)或云端導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄漏問題。

A.2產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測與優(yōu)化

A.2.1概述

在產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)生命的今天，如何持續(xù)提高產(chǎn)品質(zhì)量的檢測精度和效率是企業(yè)一直關(guān)注的重點。

而當前很多產(chǎn)品的質(zhì)量視覺檢測手段主要依靠人工識別或傳統(tǒng)的圖像量化檢測技術(shù)，在實際應(yīng)用中都

存在很大的局限性：

其中人工檢測的局限性為：

a)識別效率低，勞動強度高；

b)識別精度低，檢測不穩(wěn)定；

其中傳統(tǒng)的圖像量化檢測技術(shù)的局限性為：

a)缺乏檢測彈性和自主學習性，無法實現(xiàn)多樣性產(chǎn)品和復(fù)雜性缺陷的檢測；

b)檢測精度較低，誤檢率較高；

而通過邊緣計算、工業(yè)云平臺、人工智能的系統(tǒng)結(jié)合，能實現(xiàn)產(chǎn)品實時在線高精度高效率檢測，同

時通過工業(yè)云平臺實現(xiàn)檢測模型的迭代提高，持續(xù)優(yōu)化檢測效果。

A.2.2解決方案

針對現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場產(chǎn)品質(zhì)量在線檢測的問題，可通過機器視覺、邊緣計算、工業(yè)云平臺的系統(tǒng)結(jié)合，

實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的視覺實時檢測與持續(xù)優(yōu)化，解決方案整體架構(gòu)如圖A.4所示.

圖A.4解決方案架構(gòu)

該方案具有如下特性：

a)實時性：產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)在靠近設(shè)備的邊緣側(cè)進行分析處理并實時反饋操作，滿足了工業(yè)應(yīng)用實

時性的要求。

b)精確性：在云端基于歷史數(shù)據(jù)完成對檢測模型的訓練，訓練后的算法模型在邊緣層持續(xù)完成迭

代更新，識別精度隨著模型的訓練逐步提高。

c)數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)在本地邊緣層進行實時分析和處理，在滿足實時性的同時更大限度的保障產(chǎn)品

數(shù)據(jù)的安全。

d)邊云協(xié)同：邊緣層實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲、分析、決策，以及任務(wù)的編排和調(diào)度，同時將歷史

數(shù)據(jù)上傳到云端進行數(shù)據(jù)的挖掘和共享以及模型的訓練和迭代，邊緣端與云端協(xié)同處理，實時

檢測并持續(xù)優(yōu)化檢測效果。

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A.2.3方案實例

由于汽車零部件要求有很高的可靠性和安全性，其質(zhì)量檢測標準有嚴格的要求，如汽車軸承、一字

軸、萬向節(jié)等。通過邊緣計算、工業(yè)云平臺、人工智能的系統(tǒng)結(jié)合，可以實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的視覺實時高精

度高效率檢測與持續(xù)優(yōu)化。

a)視覺檢測

通過工業(yè)高清相機、線陣相機實現(xiàn)產(chǎn)品的質(zhì)量圖像實時檢測，并將實時圖像數(shù)據(jù)傳輸至邊緣層進行

智能檢測分析，同時根據(jù)反饋結(jié)果實時操作。

b)邊緣計算

邊緣計算層接收來自工業(yè)相機形成的產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)，基于人工智能算法模型進行實時分析決策。邊

緣層將數(shù)據(jù)經(jīng)過聚合后上傳到云平臺，同時接收經(jīng)過訓練的數(shù)據(jù)處理模型進行更新，以優(yōu)化檢測精度并

滿足多樣性產(chǎn)品的檢測。

c)工業(yè)云平臺

接收來自邊緣云聚合的數(shù)據(jù)信息，訓練模型，將更新模型推送到邊緣端，完成數(shù)據(jù)的分析和處理，

云平臺根據(jù)周期數(shù)據(jù)流完成模型迭代。各產(chǎn)品生產(chǎn)系統(tǒng)可以基于工業(yè)云平臺實現(xiàn)人工智能檢測模型的

調(diào)用和共享。

A.2.4需求分析

根據(jù)以上案例可得出：

網(wǎng)絡(luò)需求：由于采集的數(shù)據(jù)都是圖像和視頻數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)的帶寬又較高的需求。同時為了提高檢測

效率，對網(wǎng)絡(luò)的實時性有較高需求。

數(shù)據(jù)需求：方案需要支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集、存儲、上傳等功能。

服務(wù)需求：云平臺需要首先對模型進行訓練，并且根據(jù)后續(xù)檢測的實例可以不斷的更新。邊緣層可

以對檢測任務(wù)實時反饋，達到本地智能決策的效果。

安全需求：工業(yè)的模型信息以及實時采集的信息都屬于隱私數(shù)據(jù)，對于云平臺和邊緣層的網(wǎng)絡(luò)有較

高的安全需求。

A.3智能電力運維

A.3.1概述

低壓配電網(wǎng)是供電服務(wù)的“最后一公里”，是供電系統(tǒng)的基本要素，隨著配用電需求增長以及外部環(huán)

境變化，低壓配電網(wǎng)面臨著越來越多的問題。一方面，長期以來，我國的10kV配電臺區(qū)存在幾大明顯

的問題。第一，故障搶修效率低下，目前主要依靠用戶人工報修，難以合并工單，不能提前預(yù)測防護，

非常被動；第二，低壓臺區(qū)拓撲不準確，缺乏有效的技術(shù)手段建立配電臺區(qū)與戶表間的拓撲關(guān)系，目前

主要通過人工方式，管理難度大、成本高、核查準確率和及時性難以保證；第三，管理精細化程度低，

缺乏對低壓配變及低壓配電設(shè)備的狀態(tài)進行有效監(jiān)測手段。另一方面，配電網(wǎng)的外部環(huán)境出現(xiàn)了“電能

替代”、電動汽車充電設(shè)施數(shù)量增長、分布式電源并網(wǎng)發(fā)電等變化，配電臺區(qū)內(nèi)電能質(zhì)量、供電可靠性、

經(jīng)濟運行等面臨新的挑戰(zhàn)。低壓配電網(wǎng)亟需利用先進科技手段，提高自動化和智能化能力，提高運維效

率，因此智能低壓配電臺區(qū)勢在必行。

邊緣計算能夠在靠近物或者數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布

式開放平臺/架構(gòu)，就近提供邊緣智能服務(wù)。在低壓配電臺區(qū)應(yīng)用邊緣計算，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可獲得的

收益包括但不限于：

a)自動臺區(qū)識別-通過在配變、分支箱、戶表、充電樁、分布式能源等關(guān)鍵節(jié)點應(yīng)用低成本的智

能設(shè)備，通過邊緣計算判斷線路相位關(guān)系，自動識別“站-線-變-戶”關(guān)系。

b)故障快速處置–通過邊端的本地化計算，快速處理區(qū)域內(nèi)故障，提升配電網(wǎng)智能處置和自愈

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能力。

c)臺區(qū)能源自治-通過智能配變終端邊緣計算就地管控能力，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)換相開關(guān)、智能電容器、

SVG等設(shè)備，實現(xiàn)對電網(wǎng)的三相不平衡、無功、諧波等電能質(zhì)量問題快速響應(yīng)及治理。

d)線損實時分析-通過邊緣計算就地開展臺區(qū)線損統(tǒng)計分析，實現(xiàn)對中低壓線損進行實時監(jiān)管。

國家電網(wǎng)已在規(guī)劃在配電站、臺區(qū)管理、綜合能源服務(wù)等場景中應(yīng)用邊緣計算技術(shù)。

A.3.2解決方案

基于邊緣計算的智能低壓臺區(qū)的架構(gòu)如圖A.5所示。

智能決策層配網(wǎng)管控平臺

生產(chǎn)管理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)融合層配電自動化主站

用電信息采集系統(tǒng)

智能配電臺區(qū)

本地計算層智能配電終端

智能感知層

臺區(qū)本地采線路分支采用戶側(cè)負荷

II型集中器

集點集點采集點

圖A.5基于邊緣計算的智能低壓臺區(qū)總體架構(gòu)。

基于邊緣計算的智能臺區(qū)總體架構(gòu)包括智能感知層、本地計算層、數(shù)據(jù)融合層和智能決策層。

a)智能感知層–主要感知和收集終端設(shè)備的信息和環(huán)境等信息，例如感知采集環(huán)境變量、進線

開關(guān)狀態(tài)、光伏發(fā)電負荷、電動汽車充電樁負荷和低壓線路的電壓和電流等。主要采集點包括

臺區(qū)本地采、線路分支、用戶側(cè)負荷和低壓檢測單元等。感知層包括無線和有線通信，可以將

感知采集到數(shù)據(jù)通過本地通信方式發(fā)送到邊緣設(shè)備即智能配電終端，也可以通過蜂窩通信方

式發(fā)送到基站然后傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)中心。

b)本地計算層–主要對感知層收集到的數(shù)據(jù)進行存儲、處理和轉(zhuǎn)發(fā)等操作。提供基本邊緣計算

框架工具，負責設(shè)備注冊，保證只接入已注冊傳感器設(shè)備數(shù)據(jù)，屏蔽未注冊傳感器設(shè)備數(shù)據(jù)，

實現(xiàn)感知設(shè)備數(shù)據(jù)的永久或短期存儲，滿足歷史數(shù)據(jù)調(diào)閱需求，對感知數(shù)據(jù)進行函數(shù)計算且返

回結(jié)果，并實現(xiàn)感知設(shè)備數(shù)據(jù)的實時轉(zhuǎn)發(fā)。通過設(shè)置路由規(guī)則，實現(xiàn)感知設(shè)備數(shù)據(jù)的規(guī)整，以

及在通用框架、邊緣計算應(yīng)用以及物聯(lián)管理平臺之間的流轉(zhuǎn)。進行邊緣計算管理服務(wù)，實現(xiàn)邊

緣計算各模塊的運行狀態(tài)監(jiān)管、日志記錄和上報，以及各模塊的啟動、停止和重啟等功能。

c)數(shù)據(jù)融合層–在配電自動化主站融合多個智能配電終端傳輸上來的配電網(wǎng)的運行工況、設(shè)備

狀態(tài)、環(huán)境情況等信息，應(yīng)用配用電統(tǒng)一模型、物聯(lián)網(wǎng)通用標準協(xié)議，實現(xiàn)配電側(cè)、用電側(cè)各

類感知終端互聯(lián)互通互操作，通過線路拓撲、電源相位、戶變關(guān)系的自動識別支持“站-線-變

-戶”關(guān)系自動適配，推動跨專業(yè)數(shù)據(jù)同源采集，實現(xiàn)配電網(wǎng)狀態(tài)全感知、信息全融合、業(yè)務(wù)全

管控。

d)智能決策層–在云端對電網(wǎng)進行區(qū)域全景態(tài)勢、臺區(qū)全景、臺區(qū)運行狀況、運行指標等進行

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綜合分析和管控，對區(qū)域和臺區(qū)進行預(yù)警和告警處理，對區(qū)域和臺區(qū)的各類電能的分配、存儲、

消費進行有機協(xié)調(diào)與優(yōu)化，實現(xiàn)用戶需求、負荷預(yù)測、設(shè)備管理、信息化管理、配電運維、需

求響應(yīng)，提供有效的決策支撐服務(wù)。

A.3.3方案實例

在電力系統(tǒng)中，臺區(qū)是指（一臺）變壓器的供電范圍或區(qū)域。如圖A.6所示，以樹形連接為例，低

壓臺區(qū)線路連接的核心設(shè)備主要包括：配電變壓器、出線柜、分支箱和用戶表箱。其中，出線柜為臺區(qū)

線路首端設(shè)備，級聯(lián)的分支箱為臺區(qū)線路中間設(shè)備，用戶表箱為臺區(qū)線路末端設(shè)備。

圖A.6低壓配電臺區(qū)拓撲結(jié)構(gòu)示意圖。

臺區(qū)識別即是對電能表的臺區(qū)歸屬進行判定，可以根據(jù)同臺區(qū)同相位智能電能表的實際相位基本

一致，不同臺區(qū)智能電能表的實際相位有較大差異進行臺區(qū)歸屬判定。低壓臺區(qū)相線上的實時電壓相位

在本臺區(qū)和鄰臺區(qū)是不同的，具有明確的統(tǒng)計規(guī)律。因此，智能配電終端（也即邊緣計算節(jié)點）通過電

力線載波獲取智能電能表的相位信息并進行統(tǒng)計分析，可自動判定智能電能表的臺區(qū)歸屬。

典型的低壓臺區(qū)分為獨立臺區(qū)和“背靠背”臺區(qū)。獨立臺區(qū)是指一個區(qū)域內(nèi)，僅有一臺變壓器供電，

該變壓器與其他變壓器相距甚遠。獨立臺區(qū)的特點是臺區(qū)供電域與載波的通信域一致，利用載波通信可

以直接判定負荷的臺區(qū)歸屬?！氨晨勘场迸_區(qū)是指一個區(qū)域內(nèi)，有兩臺或多臺變壓器在一起，相距非常

近，多數(shù)是共零線，載波信號可以從一個臺區(qū)經(jīng)過零線到達另一個臺區(qū)。因此，“背靠背”臺區(qū)的特點

是臺區(qū)供電域與載波的通信域不一致，不能直接利用載波通信判定負荷的臺區(qū)歸屬。

一個臺區(qū)的某一相上，由于負荷的接入和切出，尤其是感性、容性負載的接入和切出，會造成交流

電相位出現(xiàn)某些特征，如電壓過零點偏移，相位畸變等。在同一臺區(qū)同一相線上的不同位置，相位特征

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具有相似性，不同臺區(qū)的同一相線上，相位特征具有差異。

針對“背靠背”臺區(qū)，智能配電終端（即邊緣計算節(jié)點）需要采集電壓相位偏差，進行具體分析（即

邊緣計算）。為降低數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析的難度，臺區(qū)交流電壓相位特征采用電壓過零點偏移來表示。

通過對多個獨立臺區(qū)和“背靠背”臺區(qū)進行實驗數(shù)據(jù)采集和分析，發(fā)現(xiàn)本臺區(qū)相線上不同位置的過零偏

差基本在1μs以內(nèi)，抖動方向相同，偏差數(shù)據(jù)具有聚集性；不同臺區(qū)相同相位上，過零偏差大多在

15~30μs，且過零抖動方向不同，有超前和滯后現(xiàn)象，偏差數(shù)據(jù)具有離散性，如圖A.7所示。

圖A.7不同臺區(qū)相位偏移示意圖

基于此，智能配電終端（即邊緣計算節(jié)點）可以連續(xù)采集每個智能電能表所在處的相位值，通過簡

單的方差計算便可以統(tǒng)計出該智能電能表與臺區(qū)集中器所在位置的相位關(guān)系，從而得出該智能電能表

的臺區(qū)歸屬。如果智能電能表屬于本臺區(qū)，則其與臺區(qū)集中器所在位置的相位差的方差小。反之，如果

智能電能表不屬于本臺區(qū)，則其與本臺區(qū)集中器所在位置的相位差的方差大。

A.3.4需求分析

根據(jù)以上案例可得出，邊緣計算的一些基礎(chǔ)需求有：

網(wǎng)絡(luò)需求：本地計算層（即邊緣計算/智能配電終端）處于智能感知層和數(shù)據(jù)融合層/智能決策層之

間。需要通過有線或無線通信網(wǎng)絡(luò)從智能感知層收取數(shù)據(jù)，并通過有線或無線通信網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)

據(jù)融合層/智能決策層。

數(shù)據(jù)需求：本地計算層（即邊緣計算/智能配電終端）需要通過協(xié)議工具比如MQTT，MODBUS等

獲取智能感知層的傳感器數(shù)據(jù)。

服務(wù)需求：

本地計算層（即邊緣計算/智能配電終端）需要基礎(chǔ)框架工具，進行設(shè)備注冊，對感知數(shù)據(jù)進行函數(shù)

計算且返回結(jié)果，并實時轉(zhuǎn)發(fā)。需要對感知設(shè)備數(shù)據(jù)進行規(guī)整，以及轉(zhuǎn)發(fā)感知數(shù)據(jù)中間結(jié)果給本層其他

應(yīng)用及數(shù)據(jù)融合層/智能決策層。

本地計算層（即邊緣計算/智能配電終端）需要對邊緣計算各模塊的運行狀態(tài)監(jiān)管、日志記錄和上

報，以及各模塊的啟動、停止和重啟等功能。需要對邊緣計算應(yīng)用的資源占用進行有效管理，邊緣計算

應(yīng)用不能過度占用資源，以免系統(tǒng)出現(xiàn)擁擠和崩潰，造成重大損失。

安全需求：電網(wǎng)屬于重要基礎(chǔ)設(shè)施，其運行和配置的數(shù)據(jù)特別需要安全保護，避免無關(guān)或有害人生

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/機構(gòu)惡意獲取和利用。

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參考文獻

[1]工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（AII），《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)連接白皮書（2018年）》

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目次

前言...............................................................................III

1.范圍..............................................................................1

2.規(guī)范性引用文件....................................................................1

3.術(shù)語和定義........................................................................1

4.縮略語............................................................................1

5.概述..............................................................................2

6.需求..............................................................................2

6.1.邊緣網(wǎng)絡(luò)需求....................................................................2

6.1.1.概述........................................................................2

6.1.2.網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)....................................................................2

6.1.3.確定性時延..................................................................2

6.1.4.可靠性......................................................................3

6.1.5.高帶寬......................................................................3

6.1.6.多接入......................................................................3

6.1.7.柔性組網(wǎng)....................................................................3

6.1.8.網(wǎng)絡(luò)與計算融合..............................................................4

6.2.邊緣數(shù)據(jù)需求....................................................................4

6.2.1.概述........................................................................4

6.2.2.數(shù)據(jù)采集....................................................................4

6.2.3.數(shù)據(jù)加工....................................................................4

6.2.4.數(shù)據(jù)診斷....................................................................4

6.2.5.數(shù)據(jù)反饋....................................................................4

6.2.6.數(shù)據(jù)存儲....................................................................5

6.2.7.數(shù)據(jù)上傳....................................................................5

6.3.邊緣服務(wù)需求....................................................................5

6.3.1.概述........................................................................5

6.3.2.協(xié)議轉(zhuǎn)換....................................................................5

6.3.3.工業(yè)控制....................................................................5

6.3.4.邊緣設(shè)備管理................................................................5

6.3.5.離線業(yè)務(wù)處理................................................................6

6.3.6.邊緣應(yīng)用開放................................................................6

6.3.7.邊云協(xié)同....................................................................6

6.3.8.邊緣智能....................................................................6

6.4.邊緣安全需求....................................................................7

6.4.1.概述........................................................................7

6.4.2.物理安全....................................................................7

I

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6.4.3.隱私安全....................................................................7

6.4.4.冗余備份....................................................................7

6.4.5.可信性......................................................................7

附錄A（資料性）工業(yè)典型邊緣計算場景分析........................................8

A.1預(yù)測性維護.......................................................................8

A.1.1概述.........................................................................8

A.1.2解決方案.....................................................................8

A.1.3方案實例.....................................................................9

A.1.4需求分析....................................................................10

A.2產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測與優(yōu)化..........................................................11

A.2.1概述........................................................................11

A.2.2解決方案....................................................................11

A.2.3方案實例....................................................................12

A.2.4需求分析....................................................................12

A.3智能電力運維....................................................................12

A.3.1概述........................................................................12

A.3.2解決方案....................................................................13

A.3.3方案實例.......