背景
在制造型企業在智能化、網絡化、數字化的轉型過程中，我們經常會遇到傳統的OT系統中采用了不同廠商的設備，它們使用的通信協議也不盡相同，相互連接時需要進行復雜的協議轉換。考慮到系統的安全性和穩健性，傳統的OT 系統和 IT 系統的設計往往是各自獨立的，很多制造企業在做智能制造升級時不得不面對大量的設備數據整合和系統融合的工作。
現在，我們可以借助諸如TSN網絡將不同工業現場中不同的設備間的數據整合到同一網絡中，實現工業現場的IT和OT融合的同時，保持系統的穩健型和安全性。
相關技術
卓信創馳和其客戶工業富聯一起采用基于intel創新技術的E512無風扇工控機、V510運動和視覺控制器和V300邊緣節點等產品打造了一套基于TSN網絡的智能制造解決方案，目前已經應用于國內很多諸如CNC加工、金屬焊接、精密制造等工業現場。這個方案采用基于Intel Coffee Lake 平臺和Intel Apollo Lake平臺、Intel Cyclone FPGA和Intel Ethernet Controller的產品和技術。針對 TSN 網絡，卓信創馳提供的工控機產品均采用了全新英特爾®酷睿™ 處理器，加入了專門的英特爾®時序協調運算 (Intel® Time Coordinated Computing，英特爾®TCC) 技術，可最大程度地減少網絡或系統延遲，滿足制造業對關鍵實時計算應用的需求。
以E512系列工控機為例，它采用Intel Core CPUs，可以根據性能需求變換不同的配置，支持雙高清獨立顯示，具備6個Intel 獨立網卡芯片的千兆網口，均支持TSN網絡功能，可以靈活的進行組網、數據采集和處理等任務。
解決方案
TSN 網絡作為一種開放的協議標準 (IEEE 802.1)，可以消除不同廠商設備間的兼容性問題，使工業物聯網中的設備在連接上更為便捷，在數據傳輸帶寬方面也更具優勢，突破了傳統制造業產線中控制系統與分析系統的界限，讓 AI 應用更易于在工業現場部署。同時，由硬件設備帶來的優先級控制、數據安全機制也能對產線所需的高可靠性提供保障。
通過搭建計算機視覺(Computer Vision，CV) 系統和運動控制 (Motion Control，MC) 系統相配合的自動化不良品檢測系統，工業富聯將這個解決方案應用于CNC(Computer Numerical Control)工廠中, 它的典型工作流程如下圖所示，當產品被工業相機捕獲后，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中進行實時處理，基于 CV 算法或深度學習方法構建的檢測系統會快速判定產品是否符合質量要求，并下發控制指令給產線，執行停機等后續操作。
借助TSN網絡，整套系統具備高數據同步、低網絡延遲的特點，促進IT和OT系統的融合，來自產線不同設備的實時數據能夠通過統一網絡進行集中，在統一的數據平臺進行數據處理與分析，并將結果下發到各個產線設備上執行。
通過在刀柄、主軸以及電源等關鍵位置加裝各類傳感器的方案，解決了CNC設備在加工過程中，時常會出現斷刀、錯位等異常情況。這種方案可以利用數據采集器進行實時數據采集，上傳到可編程自動化控制器(Programmable Automation Controller，PAC)，并根據算法模型進行快速推理，然后再對異常情況進行相應的反向控制，形成異常檢測的閉環網絡。
 通過交換機等設備，來自邊緣設備端的數據可以上傳至 方案中中專門的 霧小腦 (Fog AI) 服務器來進行模型訓練，并將得到的模型再經由交換機下發到邊緣端進行推理和執行。得益于TSN網絡提供了一系列的時間同步和流量調度機制，因此可以使上述系統的信息傳遞更加精準、高效、可控。當閉環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則，保證優先級高的數據，如控制指令等可被更快地傳遞，生產線中的設備能夠支持TSN網絡的設備越多，TSN網絡的優勢越明顯，對整個制造過程的智能化程度也越高。
在CNC加工過程中，刀頭有一項重要的參數對產品精度起著關鍵作用，它就是刀具的“黃金壽命”，當刀頭超過其黃金壽命時，就無法保證產品的加工精度。刀頭的黃金壽命取決于加工方法、產線溫度、電流等一系列因素，因此，我們可以通過已經部署在這套方案中的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，得到刀頭使用壽命的預測模型，對CNC設備中刀頭的壽命、使用情況等進行預測性的分析判斷，從而可以在刀頭到達黃金壽命時被及時替換，保證產品的加工精度。進而管理數以千計刀頭的黃金壽命，設計出最優的替換時間表，避免因停機替換刀頭而導致的生產效率下降。
得益于基于英特爾®架構的卓信創馳工控機產品的優異性能和快速高效的TSN 網絡，這個解決方案能夠有效推動工業 OT 系統與 IT 系統的融合，確保工業物聯網在 保證高效率數據傳輸的同時，兼顧了工業級的穩健性和可靠性，從而為工業富聯的智能制造解決方案帶來以下優勢：
1）提升制造業產線良品率：通過將物聯網設備部署到生產一線，再借助 TSN 網絡提供的高效傳輸能力，既可以在產線出現異常時進行有效管控，也可以利用預測性分析等 AI 方法對設備使用情況進行預測。
2）增強工業物聯網傳輸效率：在一些場景中，過去經常出現數據量過大等原因造成的網絡擁塞、數據包丟失或重傳等現象，數據傳輸效率低于90%。而在采用基于TSN網絡的新方案后，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。
3）降本增效、提 高生產效率：TSN網絡對異常檢測、預測性分析等AI應用的良好支撐，使產線能夠有效降低停機檢測的次數，并基于更為科學的設備管理方案來提升生產效率。在一些場景中，原先每個機臺必須配置一名操作員工，引入新方案后即可實現一人多機操作。
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