一种基于边缘计算的设备状态边缘监测及数据采集系统

技术领域

本发明涉及工厂数字化技术领域，具体而言，涉及一种设备状态边缘监测及数据采集系统。

背景技术

目前，随着智能制造及物流行业智慧化的趋势，各类智能装备及物流设备被广泛使用，几乎所有的设备都具有控制系统，但大部分的设备应用系统都是非云化部署的，如果发生电子或机械故障，通常依赖现场级服务器来获得错误代码，对于不在现场的工厂及车间管理层人员存在消息滞后于现场设备维护人员的情况，往往依赖于现场设备维护人员信息上报，有可能导致延迟上报、遗漏上报或者错报的情形，无法实时准确的获知现场设备的运行状态，为了应对设备安全性、可靠性以及对物流效率提升的要求，特别需要实时监控和分析设备的运行状态并实时发送给不在现场的管理人员，基于此，本申请就显得非常有必要和重要了。

发明内容

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明公开了一种基于边缘计算的设备状态边缘监测及数据采集系统，其特征在于：包括智能边缘节点及部署于智能边缘节点上的边缘APP，所述智能边缘节点具备多条数据传输通路，其中的一条或多条数据传输通路用于与现场需监测的1台或多台设备通信，除前述的数据传输通路以外另一条或多条数据传输通路用于与工业互联网平台通信，所述智能边缘节点与现场监测设备之间的数据传输通路为能满足现场级计算和边缘计算的实时数据交互技术，所述智能边缘节点与工业互联网平台之间的数据传输通路为能满足云中心计算的准实时数据交互技术，所述智能边缘节点内包括设备数据采集模块、设备数据分析模块、设备数据监测模块、设备数据推送模块且具体负责智能感知、智能计算、数据分析、实时控制和过程优化，具体实现步骤如下：

S1：选择需要实时监控和分析的某个设备作业区域，获取该区域内所属的设备清单；

S2：优选该区域内可用于智能边缘节点部署的位置，根据该位置优选适合现场的数据传输通路技术路线；

S3：根据S2选择的位置和数据传输通路技术路线，优选的接通智能边缘节点的供电和网络，并配置接通智能边缘节点与现场需监测设备和工业互联网平台的通信参数；

S4：完成S3后，优选的将需要监控和分析的设备状态数据、任务数据和报警数据配置进智能边缘节点内部边缘APP的设备数据采集模块；

S5：完成S4后，设备状态边缘监测及数据采集系统就已配置完成，部署于智能边缘节点的设备数据推送模块会将现场设备的特征数据点优选的推送至工业互联网平台中；

S6：工业互联网平台对智能边缘节点推送上来的特征数据进行读取解析并存储，对数据进行监测、控制，基于对数据的分析结果来提供报告并针对需求可选地进行可视化展现。

本发明具有以下有益效果：利用通用智能边缘节点设计，定义好对接接口，接口实现灵活配置，将数据采集与交互实现分离，使它们可以独立变化，降低采集与交互实现两个维度的耦合度，典型设备型号内置通用应用程序编程接口连接，参数配置一致的情况下设备的更换不影响到数据采集及工业互联网平台的功能，支持根据不同业务场景灵活部署智能边缘节点，支持一对多可有效减少采集设备的数量，智能边缘节点负责智能感知、智能计算、数据分析、实时控制和过程优化，在以上功能过程中减少数据量，能有效减小工厂内网络带宽及云端或本地后台服务器的负荷，交互实现层支持多端展现，可多端查看设备运行状态和分析结果报告。

附图说明

图1为本发明提出的一种实施例的方框结构示意图。

图2为本发明一种实施方式的AGV状态边缘监测及数据采集系统的示意图。

图3为本发明一种实施方式的输送机状态边缘监测及数据采集系统的示意图。

图4为本发明一种实施方式的堆垛机状态边缘监测及数据采集系统的示意图。

图5为本发明一种实施方式的工业机器人状态边缘监测及数据采集系统的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。

如图1所示，其中显示了根据本申请的一种设备状态边缘监测及数据采集系统的架构示意图，具体实现步骤如下：

S1：选择需要实时监控和分析的某个设备作业区域，获取该区域内所属的设备清单；

S2：优选该区域内可用于智能边缘节点部署的位置，根据该位置优选适合现场的数据传输通路技术路线；

S3：根据S2选择的位置和数据传输通路技术路线，优选的接通智能边缘节点的供电和网络，并配置接通智能边缘节点与现场需监测设备和工业互联网平台的通信参数；

S4：完成S3后，优选的将需要监控和分析的设备状态数据、任务数据和报警数据配置进智能边缘节点内部边缘APP的设备数据采集模块；

S5：完成S4后，设备状态边缘监测及数据采集系统就已配置完成，部署于智能边缘节点的设备数据推送模块会将现场设备的特征数据点优选的推送至工业互联网平台中；

S6：工业互联网平台对智能边缘节点推送上来的特征数据进行读取解析并存储，对数据进行监测、控制，基于对数据的分析结果来提供报告并针对需求可选地进行可视化展现。

下面将通过具体的实例对依据本发明实施的智能边缘节点20应用场景进行进一步的描述。

场景一：

如图2所示，AGV30被部署于需要实时监控和分析的某个设备作业区域内，展示为本发明的一种实施方式，AGV的状态数据、任务数据和报警数据通过AGV控制器通信接口传输给到智能边缘节点中通信接口，智能边缘节点上预设有用于AGV状态监测及数据采集的边缘APP，在基于智能边缘节点硬件及边缘APP的基础上实现了对AGV数据的实时采集；动态分析、监测；数据清洗过滤；并将重要特征数据通过部署于智能边缘节点上的API服务推送到工业互联网平台上部署的API服务中，经过工业互联网平台对数据进行应用后提供可视化服务，基于可视化服可实现在多端（PC端、Android端、iOS端以及网页端）查看AGV运行状态和分析结果。

场景二：

如图3所示，输送机被部署于需要实时监控和分析的某个设备作业区域内，展示为本发明的一种实施方式，输送机的状态数据、任务数据和报警数据通过输送机控制器通信接口传输给到智能边缘节点中通信接口，智能边缘节点上预设有用于输送机状态监测及数据采集的边缘APP，在基于智能边缘节点硬件及边缘APP的基础上实现了对输送机数据的实时采集；动态分析、监测；数据清洗过滤；并将重要特征数据通过部署于智能边缘节点上的API服务推送到工业互联网平台上部署的API服务中，经过工业互联网平台对数据进行应用后提供可视化服务，基于可视化服务可实现在多端（PC端、Android端、iOS端以及网页端）查看输送机运行状态和分析结果。

场景三：

如图4所示，堆垛机被部署于需要实时监控和分析的某个设备作业区域内，展示为本发明的一种实施方式，堆垛机的状态数据、任务数据和报警数据通过堆垛机控制器通信接口传输给到智能边缘节点中通信接口，智能边缘节点上预设有用于堆垛机状态监测及数据采集的边缘APP，在基于智能边缘节点硬件及边缘APP的基础上实现了对堆垛机数据的实时采集；动态分析、监测；数据清洗过滤；并将重要特征数据通过部署于智能边缘节点上的API服务推送到工业互联网平台上部署的API服务中，经过工业互联网平台对数据进行应用后提供可视化服务，基于可视化服务可实现在多端（PC端、Android端、iOS端以及网页端）查看堆垛机运行状态和分析结果。

场景四：

如图5所示，工业机器人被部署于需要实时监控和分析的某个设备作业区域内，展示为本发明的一种实施方式，工业机器人的状态数据、任务数据和报警数据通过工业机器人控制器通信接口传输给到智能边缘节点中通信接口，智能边缘节点上预设有用于工业机器人状态监测及数据采集的边缘APP，在基于智能边缘节点硬件及边缘APP的基础上实现了对工业机器人数据的实时采集；动态分析、监测；数据清洗过滤；并将重要特征数据通过部署于智能边缘节点上的API服务推送到工业互联网平台上部署的API服务中，经过工业互联网平台对数据进行应用后提供可视化服务，基于可视化服务可实现在多端（PC端、Android端、iOS端以及网页端）查看工业机器人运行状态和分析结果。

以上各个场景虽然分别描述了本发明的系统、方法、部件的各个实施方式，需要注意的是，上述各个场景里提出的这些系统、方法、部件的各个实施方式不是固定于该使用场景中，而是可以灵活地在需要的场景下进行重新组合进而实现新的场景、新的系统、方法、部件的实施方式，在此不再赘述。

本发明具有以下有益效果：利用通用智能边缘节点设计，定义好对接接口，接口实现灵活配置，将数据采集与交互实现分离，使它们可以独立变化，降低采集与交互实现两个维度的耦合度，典型设备型号内置通用应用程序编程接口(Application ProgrammingInterface，API)连接，参数配置一致的情况下设备的更换不影响到数据采集及工业互联网平台的功能，支持根据不同业务场景灵活部署智能边缘节点，支持一对多可有效减少采集设备的数量，智能边缘节点负责智能感知、智能计算、数据分析、实时控制和过程优化，在以上功能过程中减少数据量，能有效减小工厂内网络带宽及云端或本地后台服务器的负荷，交互实现层支持多端展现，可多端查看设备运行状态和分析结果报告。

以上所述，仅为本公开较佳的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开的精神和原则技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。