前言

随着工业4.0发展，传统控制系统因算力及扩展能力不足制约了生产效率。云计算凭借其弹性算力、海量存储与高效协同特性，为解决上述瓶颈提供了新思路。

一、云计算在工业自动化控制系统中的应用

1.1云端监控与数据可视化

相较于传统的SCADA需要限定于局域网和固定的工作站，在云化之后，SCADA采集到的数据由安全通道传到云端后，其对应的终端为任意可以使用浏览器的设备（PC大屏、平板电脑、手机）。此举能实现管理人员对于生产状态的移动化、远程化的实时掌握，并且将分布在各地的多条产线及多座工厂的数据集约到一个平台上集中展现和对比分析，比如：集团总部可以调出全球一张图查看其各分厂的产能达成率和OEE（全局设备效率）等KPI情况，快速锁定瓶颈节点。

1.2预测性维护与设备健康管理

与一般定期的或者出了问题后再去维修相反，预测性维护是根据设备的状态通过数据分析，判断未来可能发生的故障来解决问题，而云计算平台可以汇集大量的同种类型设备长期积累下来的运行数据（例如：振动、温度、电流波形等），将这些运行数据上传到云上，然后用强大的云端算力去训练高精度的故障预测模型（利用深度学习的方法来识别出异常模式）。之后可以将训练好的模型下发给每个设备的边缘侧，分别对单台设备进行运行状态评估以及异常预警，在此例中，就可以针对一台数控机床主轴，在云端通过分析前面提到的历史振动数据和历史故障记录建立模型，在其磨损趋势真正达到临界点之前数小时对其进行预警。

1.3生产优化与柔性调度

云MES收集的数据将囊括更多的供应链及市场面数据，并利用云端先进的排程算法（如：基于遗传算法，基于约束规划）快速针对动态场景（紧急插单、物料延误、设备故障等）做出最优化的解决方案——全局最优或者近优生产计划。在柔性制造场景下，云平台可根据实际订单情况对生产线工作站进行实时配置、对机器人进行排程，在虚拟世界对订单物料、工艺信息、能力、顺序等数据模型形成数字孪生，在仿真空间完成调度仿真分析后确定最优生产指令下发至物理系统完成精准排产，真正实现“订单驱动生产”^[1]。

1.4能源管理与碳足迹追踪

“双碳”目标要求在能耗方面有严格的管控手段，云平台能将电、气、水、压缩空气等不同的能源介质进行统一的计量管理，并且应用大数据算法来进行能耗异常判定和节能分析（如空压机群启停策略），发掘节能的机会。通过对产品、工艺过程等参数的采集，计算出产品的碳足迹甚至是工序的碳足迹，为支撑企业的绿色制造以及开展碳交易提供数据依据，帮助企业达成绿色发展、低碳发展的目标。

二、云计算工业控制系统架构设计与关键技术挑战

2.1典型云控系统架构设计

云控系统采用“边缘－平台－应用”三层架构：边缘层实现本地实时控制与数据预处理，并通过安全协议上云；平台层提供设备管理、时序存储、大数据与AI能力；应用层以SaaS形式支撑监控、预测维护等多样化工业服务。

2.2关键技术挑战与对策

（1）实时性与确定性：采用“云边协同”架构，硬实时控制保留在边缘/PLC，云端处理非实时任务如优化与预测；（2）数据安全与隐私：构建纵深防御体系，涵盖设备认证加密、传输层防火墙/专线、网络微分段、应用层数据脱敏，并优先采用私有云或混合云部署敏感业务；（3）系统可靠性：边缘端保留自治能力以应对断网，云端实施双活、跨区域备份与自动切换，配套完善灾难恢复计划（DRP）；（4）异构设备接入：通过统一工业网关支持OPC UA、Modbus、PROFIBUS等协议，转换为MQTT/HTTP等标准云端协议，实现即插即用与数据标准化。

三、面向高职教育的教学与实践方案设计

3.1课程内容整合建议

为有效整合云计算与工业自动化教学内容，建议在现有课程体系中进行以下针对性的模块化嵌入：在《工业网络技术》中增加“工业互联网与云接入”部分，对比讲解MQTT、OPC UA over MQTT等云通信协议与传统工业总线；在《智能制造系统》/《MES原理与应用》中增设“云MES与大数据分析”模块，解析云化生产管理系统的架构与数据流；在《工业机器人技术》/《PLC应用技术》的高级应用中，引入“设备数据上云与远程监控”实践项目。同时，需开发配套教学资源，如校企合作共建活页式教材与项目化案例库，确保教学内容与技术发展同步。

3.2实验平台搭建方案

考虑到高职院校经费与安全限制，建议采用“虚实结合、由简入繁”的搭建策略。

虚拟仿真实验：通过借助AWS IoT、Azure IoT和阿里云IoT这样的公有云平台提供免费额度和/or教育优惠政策来制作相关课程，让学生能够创建自己的物联网中心、设备模拟器、流数据处理作业以及配置好一个可视化的仪表盘，让学生以低成本无风险的方式认识并理解云服务如何进行配置与管理。

低成本硬件实验：用树莓派或者工业级的开源硬件（比如ARM架构网关）来建立自己的微型产线（比如：传送带+传感器+执行器），以边推进试做边学习的形式，用其中的传感器来连接边缘节点，并通过Node-RED（可视化编程）来采集数据与逻辑运算，再经Wi-Fi或4G将采集的数据发送到云端平台（通过MQTT协议接入百度天工、腾讯云IoT）上，学生可以完整地体验“数据采集－边缘处理－云上存储－可视化展示”全过程^[2]。

3.3典型教学项目示例

（一）项目2：云边协同的简单预测性维护算法实现

目标：掌握云边协同对于数据的分析至关重要。任务：在振动传感器模拟的设备上采集该设备正常工作和产生某种类型的故障（比如不平衡）的数据样本，并把样本数据的历史记录文件数据上传到云端。然后通过云平台的机器学习服务（比如Azure Machine Learning Studio AutoML、Python）对该设备进行分类建模（即得出在什么状态下是“正常”，什么是“异常”），将训练完成后的轻量化模型下载并部署到边缘节点（树莓派）上，以此来实现对实时采集的振动数据的在线诊断以及本地报警。

评估：模型的精度、系统的整体部署情况以及对云边协同的充分理解。

四、结束语

云计算极大地改变了工业控制的结构，实现了“云边协同”对数据的价值放大，在解决实时性和安全性问题上还有很大的发挥空间，从而有建立“云边协同”的第三层架构来实现的可能性。“云边协同”是平衡好云端智能和边缘确定性的主要措施之一。随着系统进一步智能化，教育也应重视人才培养，在工业及数字化发展道路上走得更远，更好地服务制造行业的发展，做到高效、灵活、可持续。

参考文献：

[1]杨丽华,鄂晶晶,冯锋.云计算任务数据节能存储模型仿真[J].计算机仿真,2023,40(2):535-539.

[2]高涛.《工业自动化和控制系统的安全性——第3-2部分:系统设计的信息安全风险评估》标准解析[J].中国标准化,2022,(6):89-96.