一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统技术方案

本发明专利技术提供了一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，包含：部署在工业现场的5G Open CPE，所述5G Open CPE包括模型训练回溯验证平台、数据开放订阅平台、微服务部署验证平台、生产环境运行平台；部署在云端的5G Open CPE云端开发平台，所述5G Open CPE云端开发平台包括AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台、微服务开发平台；一体机数据、模型和微服务市场平台，用于发布模型的镜像、数据分析的结果和分析流程、验证通过后的微服务。相对于现有技术，本发明专利技术大大提高了模型准确性和时效性，加快了工业现场自动化部署的节奏，且指标更实时、更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统
本专利技术属于工业互联网领域，尤其涉及一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统。
技术介绍
在工业现场的工业互联应用中，各设备厂商的数据、模型和应用都处于封闭的状态，没有在工业现场部署数据的采集、训练和分发的相关服务和软件平台，也没有构建相关数据、模型和应用的开发、共享和分发机制，这导致工业现场成为工业互联网部署的瓶颈。目前工业现场部署服务大概需要4-8周的时间，而相关服务的开发和调试需要长达3个月-6个月之久，极大地延误了企业生产效率的提升。这种困难具体表现在：1.整个制造业的终端门类、品牌非常多，导致集成困难，根据中国工业互联网协会2019年的统计，我国各类制造设备如机床、磨床等的型号和品牌数量大约在5000个，这对工业互联网的普及造成了极大的困难。希望工业互联网的采集软件部署能够像App一样简单方便。2.制造加工的设备众多，对于这些设备的监测模型也是五花八门，而寻找这些模型以及相应的部署调试需要花费大量时间。这些模型亟需被聚集起来，从而能够方便地查找和使用。3.工业领域的开发者众多，由于制造业的细分行业很多，各细分行业使用到的设备也不一样，各种设备有各自的开发平台和开发语言，这导致开发零散，无法集中推进整个行业的软件开发速度。因此需要有一个聚集开发者的平台和环境。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，提供一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，其特征在于所述系统包含：部署在工业现场的5GOpenCPE，所述5GOpenCPE包括模型训练回溯验证平台、数据开放订阅平台、微服务部署验证平台、生产环境运行平台，其中，所述模型训练回溯验证平台，用于对于具备权限的AI用户，部署AI用户开发的模型；利用现场数据进行模型训练，并基于现场数据和存储的特征值库进行模型的回溯验证；以及根据现场情况进行模型训练策略和参数的调整；所述数据开放订阅平台，用于为AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台提供数据的订阅服务，其中所述数据根据其开放等级、访问权限和门类在数据开放订阅平台进行分模块部署和开放订阅；所述微服务部署验证平台，用于进行业务的模拟运行，模拟传感器数据的上报、处理、告警以及对应终端的处理动作以实现微服务验证；所述生产环境运行平台，用于将从一体机数据、模型和微服务市场平台获得的相关内容下载到一体机生产环境中进行使用；部署在云端的5GOpenCPE云端开发平台，所述5GOpenCPE云端开发平台包括AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台、微服务开发平台，其中，所述AI模型开发平台，用于利用从数据开放订阅平台订阅的样本数据进行模型开发；所述数据标注和知识库，用于对现场数据进行特征值标注，将数据进行筛选和分类，为后续的模型训练提供了数据基线；根据现场数据的特征值以及背后的业务逻辑进行归纳，形成行业数据知识库；所述数据分析平台，用于提供数据分析工具，进行多维度的数据钻取和分析；提供报表呈现工具，将分析的结果进行快速呈现；以及根据现场情况进行计算规则和参数的调整；所述微服务开发平台，用于对现场数据进行孪生建模，获取数字化工厂模型；根据工业现场的工作流程和设备属性，通过低代码编程的方式实现流程的设计；一体机数据、模型和微服务市场平台，用于发布模型的镜像、数据分析的结果和分析流程、验证通过后的微服务。优选的，所述5GOpenCPE包括底层嵌入式计算硬件、底层操作系统、大容量存储系统以及适用于嵌入式系统的轻量级Docker容器服务，通过拖拉拽的方式将服务、数据和模型从云端部署到本地。优选的，所述AI模型开发平台集成了数据处理工具、数据挖掘工具、建模用AI算子，以使AI用户使用所述工具进行模型开发。优选的，所述微服务开发平台提供了适用于5GOpenCPE开发、编译、部署规则的微服务开发套件，以开发符合5GOpenCPE现网应用的微服务。本专利技术还提供一种利用上述系统进行模型部署、共享、分发的方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：AI用户权限管理步骤，具体为：AI用户进行注册，审核通过之后对AI用户进行权限设置；数据订阅步骤，具体为：AI用户从数据开放订阅平台订阅样本数据，用于模型开发；模型训练和回溯步骤，具体为：对于具备权限的AI用户，利用5GOpenCPE提供的模型训练回溯验证平台部署AI用户开发的模型，利用现场数据进行模型训练，并基于现场数据和存储的特征值库进行模型的回溯验证，以及根据现场情况进行模型训练策略和参数的调整；模型发布步骤，具体为：进行模型标准化封装和发布；发布成功后的模型在一体机数据、模型和微服务市场平台中形成镜像，以供查看和下载。本专利技术还提供一种利用上述系统进行数据部署、共享、分发的方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：现场数据特征值标注步骤，具体为：对现场数据进行特征值标注，将数据进行筛选和分类，为后续的模型训练提供了数据基线；行业数据知识库形成步骤，具体为：根据现场数据的特征值以及背后的业务逻辑进行归纳，形成行业数据知识库；数据分析步骤，具体为：利用数据分析平台提供的数据分析工具，进行多维度的数据钻取和分析；利用数据分析平台提供的报表呈现工具，将分析的结果进行快速呈现；以及根据现场情况进行计算规则和参数的调整；数据发布步骤，具体为：将分析的结果以及分析流程发布在一体机数据、模型和微服务市场平台中，以供后续使用。本专利技术还提供一种利用上述系统进行服务部署、共享、分发的方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：数字化工厂模型获取步骤，具体为：利用微服务开发平台提供的系统，对现场数据进行孪生建模，获取数字化工厂模型；流程设计步骤，具体为：根据工业现场的工作流程和设备属性，通过低代码编程的方式实现流程的设计；微服务验证步骤，具体为：在微服务部署验证平台进行业务的模拟运行，模拟传感器数据的上报、处理、告警以及对应终端的处理动作以实现微服务验证；微服务发布步骤，具体为：将验证通过后的微服务发布在一体机数据、模型和微服务市场平台中，以供用户选择对应的微服务进行现场部署。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。相对于现有技术，通过本专利技术所述的工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，AI用户可以基于工业现场数据和环境进行建模、训练、回溯工作，大大提高了模型准确性和时效性，加快了工业现场自动化部署的节奏。工业现场的客户可以通过平台进行对应的模型、服务下载，从而快速的查找和验证各类适用于客户工厂环境的模型和服务，大幅降低了AI的经济成本和时间成本，提高了工厂车间数字化、智能化的建设节奏。数据分析师用户可以根据工业现场的数据进行实时的数据分析，如OEE、OPE等各类指标，从而使得所述指标更实时、更准确。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，所述系统包含：部署在云端的5G Open CPE云端开发平台，部署在工业现场的现场5G Open CPE，以及一体机数据、模型和微服务市场平台，其特征在于：/n所述5G Open CPE云端开发平台包括AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台、微服务开发平台以及一体机数据、模型和微服务市场平台，其中，/n所述AI模型开发平台，用于利用从数据开放订阅平台订阅的样本数据进行模型开发；/n所述数据标注和知识库，用于对现场数据进行特征值标注，将数据进行筛选和分类，为后续的模型训练提供了数据基线；根据现场数据的特征值以及背后的业务逻辑进行归纳，形成行业数据知识库；/n所述数据分析平台，用于提供数据分析工具，进行多维度的数据钻取和分析；提供报表呈现工具，将分析的结果进行快速呈现；以及根据现场情况进行计算规则和参数的调整；/n所述微服务开发平台，用于对现场数据进行孪生建模，获取数字化工厂模型；根据工业现场的工作流程和设备属性，通过低代码编程的方式实现流程的设计；/n所述现场5G Open CPE包括模型训练回溯验证平台、数据开放订阅平台、微服务部署验证平台、生产环境运行平台，其中，/n所述模型训练回溯验证平台，用于对于具备权限的AI用户，部署AI用户开发的模型；利用现场数据进行模型训练，并基于现场数据和存储的特征值库进行模型的回溯验证；以及根据现场情况进行模型训练策略和参数的调整；/n所述数据开放订阅平台，用于为AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台提供数据的订阅服务，其中所述数据根据其开放等级、访问权限和门类在数据开放订阅平台进行分模块部署和开放订阅；/n所述微服务部署验证平台，用于进行业务的模拟运行，模拟传感器数据的上报、处理、告警以及对应终端的处理动作以实现微服务验证；/n所述生产环境运行平台，用于将从一体机数据、模型和微服务市场平台获得的相关内容下载到一体机生产环境中进行使用；/n所述一体机数据、模型和微服务市场平台，用于发布模型的镜像、数据分析的结果和分析流程、验证通过后的微服务。/n...

【技术特征摘要】
1.一种工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，所述系统包含：部署在云端的5GOpenCPE云端开发平台，部署在工业现场的现场5GOpenCPE，以及一体机数据、模型和微服务市场平台，其特征在于：
所述5GOpenCPE云端开发平台包括AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台、微服务开发平台以及一体机数据、模型和微服务市场平台，其中，
所述AI模型开发平台，用于利用从数据开放订阅平台订阅的样本数据进行模型开发；
所述数据标注和知识库，用于对现场数据进行特征值标注，将数据进行筛选和分类，为后续的模型训练提供了数据基线；根据现场数据的特征值以及背后的业务逻辑进行归纳，形成行业数据知识库；
所述数据分析平台，用于提供数据分析工具，进行多维度的数据钻取和分析；提供报表呈现工具，将分析的结果进行快速呈现；以及根据现场情况进行计算规则和参数的调整；
所述微服务开发平台，用于对现场数据进行孪生建模，获取数字化工厂模型；根据工业现场的工作流程和设备属性，通过低代码编程的方式实现流程的设计；
所述现场5GOpenCPE包括模型训练回溯验证平台、数据开放订阅平台、微服务部署验证平台、生产环境运行平台，其中，
所述模型训练回溯验证平台，用于对于具备权限的AI用户，部署AI用户开发的模型；利用现场数据进行模型训练，并基于现场数据和存储的特征值库进行模型的回溯验证；以及根据现场情况进行模型训练策略和参数的调整；
所述数据开放订阅平台，用于为AI模型开发平台、数据标注和知识库、数据分析平台提供数据的订阅服务，其中所述数据根据其开放等级、访问权限和门类在数据开放订阅平台进行分模块部署和开放订阅；
所述微服务部署验证平台，用于进行业务的模拟运行，模拟传感器数据的上报、处理、告警以及对应终端的处理动作以实现微服务验证；
所述生产环境运行平台，用于将从一体机数据、模型和微服务市场平台获得的相关内容下载到一体机生产环境中进行使用；
所述一体机数据、模型和微服务市场平台，用于发布模型的镜像、数据分析的结果和分析流程、验证通过后的微服务。


2.根据权利要求1所述的工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，其特征在于：所述现场5GOpenCPE包括底层嵌入式计算硬件、底层操作系统、大容量存储系统以及适用于嵌入式系统的轻量级Docker容器服务，通过拖拉拽的方式将服务、数据和模型从云端部署到本地。


3.根据权利要求1所述的工业现场的服务、数据和模型部署、共享、分发系统，其特征在于：所述AI模型开发平台集成了数据处理工具、数据挖掘工具、建模用AI算子，以使AI用户使用所述工具进行模型开发。

【专利技术属性】
技术研发人员：万能，柳思远，刘洋，刘斐斓，马欣，
申请(专利权)人：上海后米物联网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31