OnePower工业互联网平台助力智慧工厂建设

李腾达 詹瑶 蒋宇佳 马昊

(中国移动上海产业研究院,上海 201206)

0 引言

在工业4.0时代,工业互联网、5G、大数据等已成为新一代信息技术生产力[1],引领了智能物流、智慧仓储、智慧驾驶舱等新型运营模式,催生了制造业智能工厂、“黑灯工厂”、透明工厂的数字化转型需求,推动了制造业的服务化转型。

智慧工厂是工业4.0时代下实现制造业转型升级的重要助力,大数据、云计算、人工智能(Artificial Intelligence,AI)、物联网等新技术为智慧工厂赋能。

在智慧工厂建设中,通过5G数采网关、传感器、工业通信协议等实现设备连接、联网,5G网络、工业Wi-Fi、现场总线等实现数据传输,为工业场景中万物互联、数据分析与处理、应用开发等功能奠定基础,并以此实现制造业数字化、网络化、智能化转型升级的最终目标。

中国制造业整体大而不强,将新一代信息技术(AI、区块链、云计算、大数据、边缘计算、物联网等)融入生产制造的核心环节,实现生产企业与上下游供应商、客户之间,企业内部各业务部门之间的数据、信息的高效流通,是建设智慧工厂的必由之路。

1 智慧工厂发展现状

智慧工厂的发展可以分为以下几个阶段。

(1)自动化阶段:工厂主要采用自动化设备和机器人等,实现生产过程的自动化。这个阶段主要是为了提高生产效率和降低成本。

(2)数字化阶段:工厂开始采用数字化技术,实现生产过程的可视化、可预测和可优化。这个阶段主要是为了提高生产效率和降低成本,同时也可以提高产品质量和个性化程度。

(3)智能化阶段:工厂开始采用智能化设备和系统,实现生产过程的智能化管理和控制。这个阶段主要是为了提高生产效率和降低成本,也可以提高产品质量和个性化程度,同时还可以实现设备的自主运行和优化。

随着5G技术的蓬勃发展,5G逐渐从生产辅助环节进入核心生产环节,深入各垂直行业,包括工厂、冶金、矿山、港口、电力等重点行业,5G+智慧工厂呈现融合发展趋势。在5G+智慧工厂建设方面,已经有如下场景落地。

(1)5G+大规模数据采集

通过5G数采网关,实现车间内设备连接、协议适配、数据采集、数据清洗与预处理、数据分析及可视化展示,并通过5G网络,对海量数据实现实时采集与上传[2]。

图1 中国移动OnePower工业互联网平台架构

(2)5G+视觉质检

在边缘侧,采集现场照片,训练机器视觉算法[3],利用特征提取、特征识别、缺陷分类等技术,实现质量检测、异常检测、仪表读数等功能,借助5G的高速数据传输,提高设备的移动性,实现远程控制。

(3)5G+视觉安防

利用5G大带宽的特点,借助边缘计算,在远端部署服务器和安防算法,通过对现场的视频流进行拆帧、取流等分析,实时发现安防风险,并及时报警,将传统的事后被动检查,改为事中、事前预防,降低安全生产风险[4]。

(4)5G+AR巡检

将5G和增强现实(Augmented Reality,AR)技术相结合,借助5G的高速数据传输,将AR终端的数据实时传递和处理,实现音画同步、高清画面回传,用于辅助装配、培训教学、专家远程指导、智能巡检等场景[5]。

(5)5G+能耗管理

通过5G智能网关、传感器等,对电表、水表、气表等设备的数据进行采集,并通过5G技术进行数据传输和边缘计算,实现能源数据的采集、存储、统计、分析,便于耗能大户企业采取针对性措施降低能耗,并根据能耗数据分析设备健康状况[6]。

(6)5G+数字孪生

数字孪生是将现实场景通过3D建模的形式[7],真实地反映在网络空间的技术。通过将真实现场进行映射,可以对生产过程的关键指标进行监控和评估,并记录生产过程中的各类数据,并可以动态显示在数字孪生系统中,为后续的生产分析与优化提供依据。5G+边缘计算大大提高了数据的传输和处理速度,使数字孪生技术摆脱了网络的掣肘[8]。

2 OnePower工业互联网平台

OnePower是中国移动依托5G云网优势,面向工业、能源领域打造的工业互联网平台,自2020年首次发布以来,历经20多个版本迭代,形成了“1+1+1+N”的产品能力体系(见图1)。2023年8月,OnePower入选工业和信息化部“跨行业跨领域工业互联网平台”,标志着该平台进入国家工业互联网平台“第一梯队”,成为全国工业互联网核心平台中有实力、有潜力、覆盖较广的创新力量之一。OnePower工业互联网平台以“项目→产品→平台”为发展路径,以“连接→控制→融合”为推进策略,以5G+AICDE为技术方向,以“平台+生态”为合作模式,聚焦细分行业,重点打造数字化运维服务,做深数据采集、数据分析、异常告警、反向控制核心能力,赋能制造企业数字化转型。

“1+1+1+N”的产品能力体系,即 OnePower包含一系列5G工业终端模组、一张5G工业专网、一个OnePower工业互联网平台,以及N个5G应用场景。其中,一系列5G工业终端模组包括新型工业智能网关(现场级)、5G工业模组、工业传感器、5G 无线终端设备(Data Transfer unit,DTU)等;一张5G工业专网包括新型工业智能网关(工厂级)、高质量外网、工业标识解析和递归等;一个OnePower工业互联网平台主要是面向中小微型企业提供云化工业应用,面向政府单位提供区域型工业互联网平台,为政府施策提供数字化服务,并帮助地方企业转型及上云,面向行业头部企业提供工业互联网行业子平台,结合行业特色应用,助力企业数字化转型;N个5G应用场景包括智慧工厂、智慧矿山、智慧电力、智慧冶金、智慧石化等。

工业数字化底座是中国移动上海产业研究院自主研发的OnePower平台底座与集成框架,可灵活集成与打通政府和企业内外各领域的应用与系统,统一用户管理,消除“数据孤岛”,提供场景化、定制化能力的集成,为数智化工业互联网平台融合夯实根基。

工业数字化底座包含连接集成平台、工业数据中台、工业AI使能中心、应用开发平台、智慧运营中心(Intelligent Operations Center,IOC)、企业工作台。

从整体架构来看,底层是数据接入层,通过融合创新支持摄像头、传感器、机器人等现场设备泛在接入;可以利用新型工业智能网关将行业应用、边缘应用等已下沉到现场的数据泛在接入;可以接入第三方数据库、业务系统。

连接集成平台提供了数据清洗、数据转换、数据接入等模块,支持工业物联网(Internet of Things,IoT)数据、工业物联网卡连接等业务数据,对数据进行统一清洗与预处理后,将其归集到工业数据中台。

工业数据中台支持工业数据共享、工业数据治理与工业数据归集三大模块,将设备数据、业务数据、平台数据和三方数据进行高效的数据融合,实现数据交换、数据共享。其中,数据价值的发挥离不开工业AI使能中心,通过建设统一的工业AI算法库、工业视觉模型库、工业设备模型库、工业数据模型库、工业机理模型库、工业知识图谱,从海量的工艺数据中萃取经验,从海量数据中沉淀共性价值,支撑上层业务实现产业升级。

应用开发平台是在工业数据中台之上,利用工业低代码平台、工业商业智能(Business Intelligence,BI)可视化工具与数字孪生等工具,对数据和业务进行二次开发与探索,实现工业领域现实与虚拟的融合、数据与实体的融合。

企业工作台是面向业务的工作界面,统一用户身份,支持中国移动上海产业研究院的工业安监、工业质检、工业标识、设备云巡检等标准化产品,还可以集成企业自有/第三方的生产执行系统(Manufacturing Execution System,MES)、企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)、分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)等系统与应用,以及生态伙伴的集成应用,满足企业现场不同类别人员需求。

IOC重点建设运营监控与安全防护两大核心模块。运营监控方面,实现了统一的系统监控、系统运维、系统运营,一站式纳管工业互联网平台;安全防护层面,数字化底座围绕业务安全、数据安全和网络安全三大维度开展安全防护建设,提升泛在的安全接入能力,确保工业互联网安全可靠。

3 某光伏组件企业AI质检项目案例

基于OnePower工业互联网平台,中国移动上海产业研究院推出了OnePower-工业视觉质检产品。该产品是一款基于云、边、端一体化架构的AI机器视觉检测产品,调用了OnePower工业互联网平台的工业连接、工业AI、工业低代码等能力,其核心是通用算法模块。该模块结合传统图像检测算法以及神经网络算法,在不同细分领域进行调试和优化,从而提高在不同场景下的部署落地效率和检测质量。在边缘侧,产品采集图像数据,进行缺陷标注,并将有缺陷的图像上传云端;在云端,产品进行多行业算法模型训练,并实现算力资源分配和缺陷在线判断,下发至客户产线侧的算力一体机,对工业成像设备如工业相机采集到的图像进行实时智能检测。所有产线的检测数据都会作为初检结果汇总在边缘侧的质量管理分析平台,由人工进行一人多机远程复检,同时该平台可以实现多维质量统计分析、历史检测数据查询等功能。

基于OnePower-工业视觉质检平台,中国移动上海产业研究院在河北某光伏组件企业,落地了电致发光 (Electroluminescent,EL)智能检测项目,实现了基于图像处理和深度学习的光伏组件智能检测方法,由AI质检代替人工目检,极大提高了质检效率和准确率。

3.1 项目背景

某光伏组件企业主营光伏组件研发,涵盖光伏组件、光伏电站、光伏支架、储能、氢能、风能六大事业板块。该企业在全球范围拥有四大生产基地,包含12家子公司,目前为国内光伏企业产能十强。该企业在部署视觉质检系统前面临如下质检痛点。

一是人工质检的检测准确性较差,当前漏检率约为10%。二是人工检测效率低,产线7×24 h不间断生产,两班人员倒班,难以保证稳定、高效的工作质量。三是产线质检环节缺乏质量管理流程,无法溯源某一个工序前的缺陷成因,极大影响质量管理效率。四是产线节拍快,日均3 000张图,易对产品造成损伤,工人负荷也较大。

3.2 解决方案

中国移动上海产业研究院自主研发了基于图像处理和深度学习的光伏组件智能检测方法,该方法在EL图像数据采集的基础上,对组件图像进行预分割,根据先验的缺陷类型对组件类型进行预分类,并基于Faster RCNN模型对光伏组件缺陷的不良类型进行二次检测。详细的方法描述如下。

3.2.1 EL图像数据采集

基于5G智能网关的EL图像数据采集与传输方法,通过5G智能网关采集生产现场的数据,借助5G专网大带宽、广连接、低时延的特点[9],将分散在生产现场的众多设备、系统中的数据上传到边缘计算服务器。借助5G专网,EL图像可以实时传输,使EL设备安装、布局时不再拘泥于现场网线布置限制,可以随时随地将图像实时传输到OnePower-AI质检平台;同时,5G网络的大带宽特性确保EL图像可以高质量传输:快速传输4～8 K的EL图像,100%保留EL图像的细节和清晰度,提高了光伏检测算法的识别准确率[10]。EL图像数据采集及传输过程如图2所示。

3.2.2 EL图像处理

为提高整张EL图像检测的精度和鲁棒性,需要首先对EL图像进行处理,项目实施团队提出一种光伏组件EL图像预分割方法,对EL图像进行划分,从而得到每个单片电池所在区域的图像(见图3)。

图2 EL图像采集与数据传输

图3 EL图像预分割示例

3.2.3 组件类型预分类

为提高光伏组件检测的效率,减小计算资源的消耗,可对单个光伏电池片进行正常或者疑似异常的预分类。预分类的具体步骤如下。

步骤1:统计各个单片电池所在区域图像的平均亮度,若平均亮度<50 cd/m2,则判断该单片电池为短路缺陷。

图4 Faster RCNN模型架构

步骤2:创建正样本的单块电池片模板,将排除短路缺陷后的单片电池与单块电池模板进行对比,若相似度高于80%,则判断为无缺陷的正样本,反之则为候选负样本。

3.2.4 基于Faster RCNN模型的二次缺陷检测

(1)缺陷分类及样本训练

分析数十种光伏组件EL的缺陷类型,包括叉状隐裂、线型隐裂、树枝状隐裂、断栅、破片、混档、黑斑、黑片、黑边、线痕、虚焊、过焊等。

将每一种缺陷的单元图像,使用标签图像标注缺陷类型和位置,包括前面提到的12类缺陷,标注信息保存成xml文件,每种缺陷类型标注200组。

(2)Faster RCNN模型

引入Faster RCNN检测模型。如图4所示,该模型的架构主要包括4个模块,分别是二层卷积层(Conv Layers)、区域网格(Region Proposal Network,RPN)、感兴趣区域池化(Region of interest pooling,RoI Pooling)、分类与压缩。

(3)二次缺陷检测

对预分类之后疑似异常的光伏板进行检测,进一步明确其具体的缺陷类型,主要步骤如下。

步骤1:对目标检测标注数据集进行训练集和测试集划分,做归一化、缩放图像预处理,使图像符合网络结构,并减小对计算资源的要求,再设置好输入图像的宽高、类型等参数和初始权重文件,进行模型训练直至收敛,或达到设定的预定义次数,保存权重文件。

步骤2:载入训练好的Faster RCNN模型权重文件,对当前单元图像进行缺陷检测。

3.3 项目效果

在产线侧部署了一套基于云边端架构的AI质检系统(质检平台架构如图5所示,光伏质检系统界面如图6所示),从EL质检仪获取图像数据,面对主要的19种缺陷进行自动检测。对工业产线初始过检率、漏检率高的问题,本项目采集两万张样本进行模型训练,迭代70余轮后,检测精度由部署前的漏检率10%提升至部署后的漏检率<0.2%、过检率<4%。同时,系统将重点质检数据上报边缘侧部署的工业质检业务平台,实现质量数据全流程智能化管理。除此以外,在机器代替人工的数字化转型浪潮中,中国移动上海产业研究院还为客户提供了数字化管理全套解决方案,助力企业完成管理模式的变革。

图5 5G-AI质检平台架构

图6 光伏质检系统界面

4 结束语

中国移动作为5G通信领域的主力军,积极践行中国制造业数智化战略,打造OnePower工业互联网平台助力智慧工厂建设,在终端侧做到设备能连能采,在边缘侧做到数据能存能算,在平台侧做到开放、共享、包容,在应用侧坚持赋能千行百业,汇聚产业链上下游,共同营造繁荣有序的产业创新生态,助力中国制造业数字化、网络化、智能化转型升级的最终目标。