捷创技术边缘计算网关助力5G工业物联网产业新发展

　　随着工业物联网在制造业行业的广泛应用，越来越多的制造业企业正通过5G工业物联网创建新的生产模式，保证在经济下行时，实现生产成本的大幅度降低；在经济上行时，实现企业经济效益的最大化，获得更多的利润。

　　工业物联网是由三层结构组成：感知层、网络层和应用层。在网络层中，以5G为代表的新一代信息通信技术，打造新型工业物联网基础设施，新建或改造产线级、车间级、工厂级等生产现场，形成生产单元广泛连接、信息（IT）运营（OT）深度融合、数据要素充分利用、创新应用高效赋能的先进工厂。

　　在生产现场，不同的生产的设备，采用不同的工业协议，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPC UA，以及大量的厂商私有协议。这种状况的存在，主要因为工业软硬件系统存在较强的封闭性和复杂性。要实现所有设备的互联，需要对各种协议做解析并进行数据转换，这是工业物联网存量改造项目开展时最先遇到的问题。

　　在复杂多样的工业场景中，要把产线的相关数据呈现在基于互联网的用户界面，按照传统的做法，大致需要如此的操作：

　　2）整理配置PLC数据标签，在工控机中配置对应驱动、轮询周期、点位信息，完成对现场设备的数据采集，然后将数据存储于本地工控机数据库；

　　如上图所示：受限于工控机系统能力，该系统一般采用分布式结构，由产线工控机完成就近多台设备的数据集中和监控，然后再由网络将数据汇聚到中心机房SCADA，最终完成数据的集中和呈现。

　　5G数据采集的实现，需要通过5G专网为工厂的快速信息化提供一张低时延、大带宽、广连接的无线网络，大大简化工厂专网建设的成本和工程量，为物联网系统的建设提供极大的便利。

　　在5G网络推广的初期，5G工业物联网建设多数以试点或者小规模的应用为主，系统逻辑设计相对简单，把产线工控机使用的数据采集软件系统IOServer简单的部署到5G MEC服务器上来，完成物联网系统的设备连接和数据采集，然后完成SCADA系统以及数字化应用平台的建设。

　　从上图可以看出，简单的把“图二”的系统中的本地SCADA系统部署在MEC边缘节点侧，即可实现按设定周期，轮询采集现场数据的功能。

　　1.流量浪费。MEC云端IOServer周期性全量的数据采集，流量消耗过大。例如：现场单台PLC@1000点/S的采集频率，每月需要约50G的通讯流量，此时只要边缘端设备具备数据采集、筛选、过滤、变化上传等策略，就可以大幅度降低网络流量开销。这种做法基本沿袭传统有线网络的做法，在本地提供支持5G传输、具备IOServer系统功能的设备。

　　2.断网数据丢失。5G无线网络断开时, 数据连接中断，断网期间的生产过程数据则无法获取，底层PLC等数据不缓存数据，应用系统业务将会受到影响，此时边缘端能够储存断点就显得尤为关键。

　　3.算力占用、系统稳定性问题。云端集中轮询采集，占用大量的系统资源（包括线程计算资源和网络连接资源）。如果对于硬件系统的配置提出更高的要求， 就会提升建设成本。同时整个系统的正常运行强依赖于中心化的IOServer，出现任何运行问题，都会导致系统的业务停滞。

　　通过以上分析，核心网集中轮询采集的方式，存在诸多弊端，不是一个最优的解决方案。随着技术的迭代，边缘采集脱颖而出。捷创技术自主研发的JENET 5G智能工业网关就是通过图中所示的5G 接入设备的方式，集成IOServer的边缘采集系统，来完成OT到IT数据解耦，这就是新兴的“5G边缘计算网关”。

　　5G边缘计算网关相较之前的5G DTU、5G CPE，重点在于5G+边缘计算。5G给传输带来前所未有的高带宽、低时延的网络特性，边缘计算一改之前的中心汇聚计算的模式，提倡去中心化应用。把感知层大量的数据先做有效的过滤和计算，提炼出有效的数据和计算结果再上发给中心进行更高效的计算和统筹，这样可以大大提高数据运算效率和存储资源的利用。

　　5G边缘计算网关的出现让传统行业应用得以信息化升级换代，大量应用于智慧工厂、智能电网、交通运输、智慧农业、水利信息化、冶金信息化等行业。

　　如上图系统中，使用到的JENET 5G边缘计算网关是由捷创技术面向工业及商业场景推出的新一代智能网关，主要具有如下技术特征：

　　此类边缘产品构建的解决方案，可以很好的弥补以上提出的系统的弱点，为5G深入全连接工厂建设提供可靠的边缘侧解决方案。

　　工业企业的数字化转型极大的推动了工业控制和工业互联网整合集成的发展，5G边缘网关产品应运而生。这一产品综合了高速数据采集、边缘数据过滤和处理和IIoT平台高效通信等功能，在很大程度上简化和改善了工业互联网的实现过程。目前这一新生事物已经有了一些工业实践的支持，在汽车、有色金属、轮胎、化工等多个行业的数据采集、分析、诊断等方面都取得了实际效果，相信其综合集成的性能一定会在今后的5G+工业互联网中发挥更多的作用。

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