通信世界网■5G边缘计算在智能制造中的探索和实践
边缘计算（MEC,Multi-access Edge Computing/Mobile Edge Computing）起源于2013年 ， 并在2014年12月由欧洲电信标准协会移动边缘计算规范工作组（ETSI ISG MEC,Industry Specification Group for Multi-access Edge Computing）正式负责其标准化工作 。 边缘计算为应用开发者和内容提供商在网络边缘提供云计算能力和IT服务环境 。 边缘计算在诞生伊始就和移动蜂窝网络密切联系在一起 ， 是IT和CT技术融合发展的产物 ， 可以有效增加移动宽带网络的弹性 ， 以达到在吞吐率、延迟、可扩展性和自动化等方面的要求 。
MEC概念出现时 ， LTE（4G）标准已经冻结 ， 在LTE网络中MEC经常作为一个“附加项”部署 。 而5G标准最初设计就已经将MEC视作一个关键项 ， 5G的标准化组织3GPP明确定义了MEC相关的功能 。 电磁波在光纤中的传播速度为200km/ms ， 在5G网络中 ， 数据要在相距数百千米的终端和核心网之间来回传送 ， 显然无法满足5G毫秒级时延的要求 。 因此 ， 需将内容下沉后分布式地部署于接入网侧（边缘数据中心） ， 使之更接近用户 ， 降低时延和网络回传负荷 。 此外 ， 物联网的爆发加剧了网络拥塞 ， 运营商必须在保证用户体验和优化资源利用两者之间找到平衡点 。 5G超密网络对回程线路的容量和能效提出了巨大的挑战 ， 如何降低承载网的压力是运营商亟待解决的问题 。
MEC作为一种天然具有运营商特色的技术 ， 同NFV、SDN一起普遍被认为是5G业务使能三大技术 。 5G同MEC技术紧密联系 ， 以达到预定的性能和可扩展性 ， 最突出的就是低时延的特性 。 可以说5G自带MEC属性 ， 二者生态共通 ， 特别是在2B垂直行业应用领域 。
5G及边缘计算逐步应用于智能制造领域
目前在制造企业的转型升级中 ， 其以有线和Wi-Fi为主的网络通信方式存在较大的局限性 ， 主要体现在以下几个方面 。 首先 ， 有线布线成本高、走线难、部署周期长 ， 导致企业无法根据需求灵活调整产线 ， 制约了柔性制造的发展；其次 ， 有线部署无法快速满足工厂内迅速扩张的物联网通信节点需求；再次 ， Wi-Fi稳定性不足 ， 在连接数达到一定数量之后网络干扰问题严重、移动性差 ， 不适合AGV（Automated Guided Vehicle）等移动场景；最后 ， 多数工厂以私有网络部署为主 ， 维护升级成本高 ， 且数据互通困难 。 而5G网络高速率、低时延、大连接三大特性 ， 满足制造业苛刻的高可靠性需求 ， 一方面使得柔性生产成为现实 ， 另一方面可以降低网络建设和维护的成本 。
随着工业互联网的快速发展 ， 制造业对边缘计算的需求十分迫切 。 工厂利用边缘计算网关对本地数据进行采集、过滤、清洗等实时处理 。 同时 ， 边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力 ， 实现碎片化工业网络的统一接入 。 工厂内存在着大量实时交换的生产数据 ， 例如西门子PROFINET的RT模式要求反应时间小于10ms 。 如何保证大数据量的通信实时性 ， 实现生产网络的持续稳定运行 ， 对边缘计算的部署方案提出了更专业的要求 。
5G及边缘计算在智能制造领域的应用实例
以正处于数字化、智能化转型过程中的捷普电子为例 ， 其在工厂生产和管理中存在一些实际问题 ， 如现有生产数据获取方式落后、工业机器人处于单机工作模式、现有工业数据互相独立没有连通和员工安全规范生产不到位等 。 另外 ， 工厂车间对产线间网络覆盖的连续性、可扩展性、安全性和时延有严格要求 ， 工业Wi-Fi和有线方式无法完全满足 。
5G MEC业务系统架构和网络部署方案
基于在5G网络中以集成方式部署MEC系统的架构 ， 本项目针对应用场景设计业务系统架构如图1所示 。 该系统架构从管理的维度分成电信域和应用域两个相对独立可解耦的组成部分 ， 两个域之间在网络层互通以支撑处于电信域的终端设备到应用域的云端后台的数据双向传送 ， 并采取必要的安全隔离以保证各自的系统独立性 。
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