基于边缘计算的工业互联网平台架构设计

摘要：随着工业互联网技术的逐渐应用，在为企业带来收益的同时，企业独立搭建私有工业互联网平台也造成更多开销。因此，传统制造业在数字化、智能化过程中，面临是否引入工业互联网技术的问题上出现分歧。基于上述问题，本文提出一种基于边缘计算的工业互联网平台架构设计，实现多源数据采集与存储，在保护用户数据隐私的同时，也可为用户提供定制化工业互联网技术服务，为企业提供更专业的工业互联网技术服务的同时，也减少了企业开销，具有一定的应用价值。

关键词：工业互联网；边缘计算；数据采集

中图分类号：TB49;TP393.02 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）24-0101-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

工业互联网技术是工业4.0的关键环节，是助力工业再发展的核心技术，旨在通过工业互联网技术的发展切实解决智能制造领域以及制造业数字化过程中面临的问题[1-2]。

传统工业互联网平台架构设计主要针对单一企业的单一数据源环境[3-4]。然而，随着工业互联网技术的逐渐发展与成熟，虽然为企业带来了更多收益，但企业在搭建私有工业互联网平台时也面临许多开销[5]，因此，传统制造业在是否引入工业互联网技术的问题上出现了分歧。在这种情况下，基于边缘计算的工业互联网平台的出现可以有效地解决上述问题[6]。

本文基于边缘计算技术，设计一个面向多源数据的工业互联网平台架构。通过在数据采集端搭建边缘服务器，基于Modbus等通信协议采集工业数据，并进行简单数据处理后，将数据上传至工业互联网平台。该平台使用SpringBoot+Vue技术[7-8]，实现了多源数据分离和用户权限管理，在保护用户数据隐私的同时，也可为用户提供定制化工业互联网技术服务。

1 相关工作

针对工业互联网平台架构设计的研究，国内外学者做了很多研究。为了防止工业互联网中的工业数据产生偏差，肖楠[9]等人提出一种工业互联网的异常监控系统，通过该系统可以有效监控工业数据。左雄辉[10]等人设计了一种车间级工业互联网平台，用于工业数据的实时监控，解决了工业数据多样性的问题。易学明[11]等人设计了一种低代码的工业互联网开发平台，简化了工业互联网的开发方式，低代码开发模式有利于推动工业互联网技术的发展。

然而，目前对工业互联网平台的研究主要集中于单一数据源，缺乏针对多源数据的工业互联网平台研究。因此，本文提出了一种基于边缘计算的工业互联网平台架构设计，以实现对多源数据的采集与分析。

2 系统业务流程

基于边缘计算的工业互联网平台的业务流程如图1所示，主要分为多源数据采集、边缘数据处理、私有云中心数据存储与分析以及工业互联网平台的应用4个步骤。

1）多源数据采集。在实际的智能生产车间中，不同的企业和设备所产生的工业数据各不相同，因此数据采集的方式也会有所不同。根据实际设备型号及可采集的工业数据字段，获取关键数据。通过数据采集盒与边缘服务器的交互，实时传输工业生产数据。

2）边缘数据处理。边缘服务器负责接收工业生产数据，并对数据进行简单的过滤和标准化处理，然后将处理后的数据传输至云计算中心。

3）私有云中心数据存储与分析。云计算中心负责接收边缘服务器传送的数据，并将数据存储在数据库中。同时，云计算中心可以对各边缘服务器发送的数据进行分析，并将分析结果反馈至边缘服务器。

4）工业互联网平台的应用。本文所设计的工业互联网平台部署在云计算中心的服务器上。通过对服务器中的工业数据进行分析和处理，可以实现对各工厂数据的分类显示，为企业提供个性化服务，进而实现工业生产的智能化监管和决策。

3 平台架构设计

本文所设计的平台架构如图2所示，主要分为四层架构，分别为智能工厂层、边缘服务器层、私有云中心以及工业互联网平台，下面分别介绍各层次的功能。

3.1 智能工厂层

智能工厂层中包括多场地的智能工厂，每个智能工厂包含多种类的工业设备，比如，工业机器人、铣床、机床等。在实际生产过程中，这些工业设备会产生大量工业数据。由于设备种类和型号的不同，产生的工业数据也会有所差异。通过数据采集设备与工业设备直接连接，并与边缘服务器构成小型工业局域网用于数据传输，这些数据是可供边缘服务器采集的原始数据。

智能工厂中的工业设备产生的工业原始数据，通常不具有直接获取有效信息的价值。此外，不同的设备使用的工业通信协议也存在一定差异，工业数据采集的过程会面临许多挑战。因此，本文将数据采集的任务分配给边缘服务器来完成。

3.2 边缘服务器层

边缘服务器负责智能工厂的工业原始数据的采集和处理。根据区域、地理位置的分布，每个智能工厂将由一个边缘服务器负责数据的采集与处理。对于不同的工业设备，采用相应的工业通信协议，获取原始工业数据，基于边缘服务器提供的计算资源，通过分析工业设备数据的字段含义，过滤无关数据，提取有价值的工业数据，并将该数据按照规定的格式打包上传至私有云中心。

3.3 私有云中心

私有云中心负责接收各边缘服务器发送的工业数据，并根据数据的来源和用途进行分类，然后将其存储至私有云服务器中。按照工业互联网平台的用户需求，私有云中心提供数据处理、分析与决策服务。相比于边缘服务器，私有云中心由服务器集群构成，具有强大的算力和存储空间，同时具备一定的数据安全保护机制，从而为工业互联网平台提供可靠的支持。

3.4 工业互联网平台

工业互联网平台能够为用户提供数据分析、实时监控、风险预警、智能决策以及个性化服务。基于私有云中心强大的数据处理能力，工业互联网平台不仅可以提供基本的预警、监控、决策等服务，还能够根据用户需求制定专门的工业互联网服务。

该平台使用Spring Boot+Mybatis Plus框架搭建后台，MySQL数据库存储数据。平台代码目录如图3所示，由多个不同的功能模块构成。不同模块之间不具有耦合性，有利于用户在个性化需求时，便于功能扩展。

后台具有单独的管理员界面，如图4所示，可以进行设备管理、设备状态提醒以及工业数据处理与展示。通过饼状图和柱状图，更加清晰地显示当前智能工厂的设备总体状态。

另外，用户可根据需求请求个性化服务，比如后台中的工单管理功能就是一个个性化服务的案例，当用户选择工单管理服务后，当用户所在企业的智能工厂的工业设备发生故障时，系统会自动识别故障原因，并及时下达维修工单任务，通知工厂员工及时维护和修理。

该平台前端采用Vue框架，前端总界面设计效果如图5所示。该界面可以管理所有用户的工业数据，并可以提供工业生产的实时监控。通过边缘数据层的数据反馈，动态更新平台界面数据。

同时，如图6所示，根据企业用户需要，可以定制不同的用户界面，为其提供数据分析、实时监控、风险预警、智能决策以及个性化服务。

4 关键技术

4.1 边缘网关接入与数据采集技术

工业生产场景的不同，导致工业设备的种类复杂多样。边缘网关的接入和工业数据的采集是本文设计的工业互联网平台架构的关键技术。每个工业设备都须与一个数据采集盒连接通信，基于工业通信协议，构建工业局域网，再将边缘服务器与数据采集盒连接，通过配置数据采集盒实现实时数据采集，并将采集的数据上传至边缘服务器。

为保障数据的及时性，私有云中心监控边缘网关接入状态，支持动态接入技术。另外，为保障数据的隐私性，边缘服务器与私有云中心的通信通常需要采取一定的加密技术，并在工业互联网平台引入权限管理技术，确保数据的安全性。

4.2 数据处理与存储技术

原始的工业数据往往需要对照工业设备厂商提供的使用手册，获取价值信息，如果将此工作交由私有云中心处理，将对私有云中心的负载能力造成一定的挑战，并造成数据处理的延迟。因此，本文提出将原始工业数据的处理事务交由边缘服务器来处理，通过对照相关协议，提取关键字段，获取有价值的信息。

由于工业原始数据具有大数据量、多字段、稀疏性等特点，边缘服务器采用非关系型数据库（NoSQL）进行存储，在一定程度上提高了数据存储的性能，也为后续平台的功能拓展提供了可能。

4.3 数据分析与展示技术

工业大数据的分析是在边缘服务器提供的NoSQL数据库中获取工业互联网平台所需的信息。工业互联网平台基于传统经验、统计学理论、机器学习技术等策略，为用户提供数据分析服务。将分析过程中需要的数据转存至MySQL数据库中，并通过SpringBoot+Vue技术，将分析结果展示在客户端界面，从而为用户提供服务。

5 结论

为了解决传统制造业在数字化转型过程中引入工业互联网平台的经济效益问题，提出了一种基于边缘计算的工业互联网平台架构设计方案。该方案实现了多源数据的采集与存储，在保护用户数据隐私的同时，也可为用户提供定制化工业互联网技术服务。这样不仅为企业提供了更专业的工业互联网技术服务，还减少了企业开销，具有一定的应用价值。

参考文献：

[1] 张博，高云鹏，周江林，等.工业互联网平台产业发展现状及趋势分析[J].智能制造，2022（3）：94-96.

[2] 武帆，王聪慧，董佳辉.基于工业互联网平台的智慧车间研究设计[J].湖南邮电职业技术学院学报，2021，20（1）：33-35.

[3] 陈硕，孙欣，李民，等.基于工业互联网平台的智能轴承监控应用设计[J].天津理工大学学报，2023，39（6）：49-54.

[4] 杨国华，李海波，付琛，等.工业互联网智能型自动生产线实训平台设计[J].武汉职业技术学院学报，2023，22（6）：102-109.

[5] 胡元林，吴语涵，朱雁春.工业互联网平台应用对企业绩效的影响研究[J/OL].昆明理工大学学报（自然科学版），1-13[2024-03-20].https：//doi.org/10.16112/j.cnki.53-1223/n.2024.03.291.

[6] 王铖，路骁虎，王佳馨.5G+边缘计算技术在工业互联网云边协同场景中的部署[J].通信企业管理，2024（2）：60-62.

[7] 陈冬君，孔海军，吴荷，等.基于SpringBoot+Vue的智能随车营销系统[J].电脑与电信，2023（9）：55-59.

[8] 马浩淳，贾鹏，马乐.基于Spring Boot的自动化测试控制系统[J].软件，2023，44（6）：81-83.

[9] 肖楠，阮大智，宋凯华.基于数据融合的工业互联网运行异常监控系统[J].电子设计工程，2023，31（5）：149-152，157.

[10] 左雄辉，吴葛铭，张喆，等.智能化车间级工业互联网平台的设计与实践研究[J].工业控制计算机，2024，37（2）：8-10，13.

[11] 易学明，缪翀莺，谢晓军.面向工业互联网的低代码开发平台研究[J].广东通信技术，2024，44（2）：2-10.

【通联编辑：梁书】