芯耀
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TSN時間敏感網絡作為在工業(yè)領域融合信息技術IT和工業(yè)操作技術OT的重要橋梁，由其掀起的改造工業(yè)互聯網底層架構的浪潮也將持續(xù)演進。而利用TSN建立的智能網絡，整套系統(tǒng)可以更加自動化，減少人為干預和依賴。
古語道：“千里之堤，潰于蟻穴”，其中蘊藏的真理放在現代制造業(yè)也同樣適用。
工廠在實際生產中并不能保證產品百分之百的完美，或是銜接的螺絲沒有擰緊，或是表面出現細小劃痕，或是產品標簽忘記粘貼……特別是在顯示屏、電子產品、汽車、航天航空等行業(yè)，一個看起來毫不起眼的缺陷或瑕疵，輕則致使企業(yè)的商譽和財產遭受損失，重則甚至會導致傷亡事故的發(fā)生。所以瑕疵/缺陷檢測環(huán)節(jié)十分關鍵。
然而，在生產力大幅提升的當下，僅僅依靠人工完成海量商品的瑕疵/缺陷檢測往往低質又低效，這就需要綜合運用物聯網、人工智能等技術。
為此，聚焦智能制造領域多年的富士康工業(yè)互聯網(以下簡稱“工業(yè)富聯”)與卓信創(chuàng)馳合作，通過借助基于英特爾架構的處理器、英特爾以太網控制器、英特爾FPGA現場可編程邏輯門陣列等硬件設備提供的強勁處理能力，以及其對時間敏感型網絡TSN的良好支持，引入基于TSN網絡的智能制造解決方案，在以瑕疵/缺陷檢測為代表的實際生產場景中獲得了良好的效果。
AI、物聯網技術賦能存在挑戰(zhàn)
在將AI能力引入自動化缺陷檢測系統(tǒng)時，其理想的操作流程包括高清圖像采集、實時數據分析、控制指令下發(fā)、產線快速調整等過程。
以工業(yè)富聯工廠的不良品檢測系統(tǒng)為例，其首先需要利用工業(yè)相機對產品進行捕獲，之后，所采集到的圖像會被送往部署在邊緣服務器或云平臺中的視覺處理系統(tǒng)中進行實時處理。在視覺處理系統(tǒng)中，基于CV算法或深度學習方法構建的檢測系統(tǒng)會快速判定產品是否符合質量要求，并將結果下發(fā)控制指令給產線，以幫助執(zhí)行停機等后續(xù)操作。
由此可見，在整個過程中，將配備了AI能力的檢測系統(tǒng)的結果下發(fā)至產線是整體流程打通的關鍵一環(huán)。然而，由于存在數據擁塞、網絡延遲等原因，傳統(tǒng)工業(yè)化系統(tǒng)中信息技術IT與工業(yè)操作技術OT很難真正做到精確同步，從而導致機械臂或流水線無法根據預想實現精準聯動。
為了解決這一問題，卓信創(chuàng)馳選擇借助TSN網絡。具體來看，TSN 網絡作為一種開放的協(xié)議標準，可消除不同廠商設備間的兼容性問題，不僅使缺陷檢測中的IT與OT系統(tǒng)在連接性上更為便捷，同時在數據傳輸帶寬等方面也更具優(yōu)勢。不僅如此，TSN網絡還打破了傳統(tǒng)制造業(yè)產線中控制系統(tǒng)與分析系統(tǒng)的界限，讓AI應用更易于部署在缺陷檢測等過程的生產第一線。同時，由硬件設備帶來的優(yōu)先級控制、數據安全機制也能對產線所需的高可靠性提供保障。
對于工業(yè)企業(yè)而言，從縱向來看，企業(yè)中現有的網絡架構分層，信息層、控制層和現場層對于網絡的需求不盡相同；從橫向來看，各個企業(yè)也都開發(fā)了自己的專屬工業(yè)以太網協(xié)議，從而讓網絡設備與協(xié)議彼此綁定。盡管這些手段能夠一定程度上解決工廠的連接問題，但卻形成了事實上的人為割據。TSN的出現，則打通了IT和OT融合的基礎，并在一定程度上減弱了人為制造的割據勢力。
盡管TSN具備強大優(yōu)勢，但如何將TSN網絡融入既有生產過程中，進而打造新一代智能制造解決方案卻成為工業(yè)富聯面臨的更大挑戰(zhàn)，這也為基于英特爾先進硬件基礎設施的全新TSN網絡解決方案提供了一展身手的巨大舞臺。
工業(yè)富聯完整解決方案一覽
事實上，除缺陷檢測外，全新TSN網絡解決方案已經被應用于預測性維護等工業(yè)生產的各個領域。
在工業(yè)富聯工廠的精密加工過程中，時常會出現斷刀、錯位等異常情況。其中，刀頭的壽命和使用情況對產品精密度起著至關重要的關鍵作用。一旦刀頭超過其黃金壽命，加工精度就無法得到有效保證。然而，黃金壽命并非同一固定時間，而與其加工方法、產線溫度、電流等一系列因素密切相關。
為了解決這一情況，卓信創(chuàng)馳采用可編程自動化控制器PAC為核心，通過對刀柄、主軸以及電源等關鍵位置進行數據采集，從而形成異常檢測的閉環(huán)網絡。具體來看，卓信創(chuàng)馳在基于TSN網絡的智能制造解決方案中，通過一系列傳感器對刀頭的振動曲線、溫度、電流等數據進行采集，并通過TSN網絡實時上傳至Fog AI服務器進行訓練，從而得到刀頭使用壽命的預測模型，并在刀頭到達黃金壽命時并及時替換，進而以最大程度地避免因停機替換刀頭造成生產效率下降。
圖：工業(yè)富聯基于TSN網絡的智能制造解決方案
在檢測過程中，當閉環(huán)網絡內因數據量過大而可能造成擁堵時，各設備之間的數據流傳輸能夠根據既定規(guī)則，保證優(yōu)先級高的數據。當產線中有更多設備支持TSN網絡后，通過交換機等設備，來自邊緣設備端的數據可以被上傳至專門的霧小腦服務器進行模型訓練，并將得到的模型再經由交換機下發(fā)到邊緣端進行推理和執(zhí)行，進一步發(fā)揮TSN網絡的優(yōu)勢。
不難看出，PAC設備的性能在整體解決方案中占據著舉足輕重的作用。據了解，卓信創(chuàng)馳在方案中選擇英特爾第十一代酷睿處理器作為PAC設備的動力引擎，不但能滿足PAC設備在高速數據預處理、AI模型推理等低延遲確定性計算上的需求，還加入了英特爾TCC時序協(xié)調運算技術，可最大化滿足TSN網絡需求。
不僅如此，TSN網絡在應對繁重的流量負載時，還需要對海量數據進行定時、調度、同步、轉發(fā)、排隊、無縫冗余以及流預留等操作，這也就對TSN網絡對處理器、以太網控制器以及FPGA等硬件基礎設施提出了更高的要求。
為此，英特爾提供的包括英特爾至強處理器、英特爾凌動處理器、英特爾FPGA產品以及英特爾以太網控制器I210等在內的一系列性能優(yōu)異的先進硬件產品也就成為整個解決方案的支撐底座，為TSN網絡發(fā)揮最大效能提供保障。
TSN何以成為工業(yè)物聯網助推器？
綜合來看，全新的TSN時間敏感網絡支持已經成為基于英特爾先進硬件基礎設施的智能制造解決方案核心，有效推動了工業(yè)OT系統(tǒng)與IT系統(tǒng)的融合，實現了工業(yè)物聯網在高效率數據傳輸及穩(wěn)健型和可靠性的兼顧。
據介紹，在采用基于TSN網絡的全新智能制造解決方案后，工業(yè)富聯的制造業(yè)產線良品率提升了8%左右，數據丟失問題得到了有效控制，數據傳輸效率提升到99%以上。同時，該方案也使產線能夠有效降低停機檢測的次數，并幫助實現一人多機操作。
事實上，作為工業(yè)領域IT和OT的重要橋梁，TSN也已經在工業(yè)智能領域掀起一場風暴。早在2016-2017年，TSN應用于工業(yè)互聯網領域的核心功能逐步完善。隨后，多家廠商宣布了對OPC-UA與TSN的支持，并加入相關國際組織。
與此同時，幾乎所有的工業(yè)以太網組織都提供了描述現有工廠如何與基于TSN的設備結合的模型。TSN有機會全面利用以太網高帶寬的優(yōu)勢，彌補標準以太網“非確定性”的短板，在工業(yè)網絡中充分引入競爭并實現大規(guī)模放量。
隨著5G時代的到來，在CT和OT領域，一些公司共同發(fā)力，正在嘗試將5G與TSN相結合。在將傳感器、執(zhí)行器等工業(yè)設備以無線方式連接到TSN網絡的過程中，5G是非常合適的解決方案。與4G相比，5G的新功能，尤其是無線接入網（RAN），提供了更好的可靠性和傳輸延遲。而且，新的5G系統(tǒng)架構允許被靈活地部署，可以實現不受電纜安裝限制的TSN網絡。
寫在最后
毫無疑問，TSN時間敏感網絡作為在工業(yè)領域融合信息技術IT和工業(yè)操作技術OT的重要橋梁，由其掀起的改造工業(yè)互聯網底層架構的浪潮也將持續(xù)演進。而利用TSN建立的智能網絡，整套系統(tǒng)可以更加自動化，減少人為干預和依賴。
在工業(yè)富聯的工廠中，全新TSN網絡解決方案已經得到廣泛應用，而隨著工廠對于海量數據傳輸分析需求的不斷加劇，基于英特爾架構的先進硬件產品也將能夠提供強力支持的TSN網絡，為工業(yè)物聯網夯實底層基礎。
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