用于在机床的边缘计算设备上部署工业应用的方法和平台与流程

本发明涉及一种用于在与制造设施内的机床的控制器连接的边缘计算设备上部署工业应用的方法和平台。

背景技术：

随着云计算的到来，制造设施内的工业资产（诸如马达、机器人、工业设备、自动化设备）可以经由诸如iot网关的代理连接到云平台。可以在制造环境中使用数字化以及诸如物联网、云计算和人工智能的相关技术发展，从而出现了智能工厂，其中可以借助于数据驱动的决策来优化流程。在许多情况下，必须在数据源附近做出决策，以缩短响应时间，解决隐私问题和/或处理大量数据。因此，边缘计算设备在制造环境中与物理系统并置。然而，计算设备处理由物理系统生成的数据以便提供增值功能，特别是诊断、过程监视和过程优化以及抢先维护、安全监视等。这可以基于多种基础技术，诸如复杂事件处理、机器学习或推理。

这些增值功能通常可以部署为可重用的软件组件，即工业应用。这形成了一种有效的方法，由此仅对核心功能进行一次编程，并且然后就可以将其部署到可以执行大部分等效任务的多个制造环境。制造设施可以包括由相关联的控制器控制的不同的机床。例如，可以提供制造环境的机床来切削金属工件。

然而，由于制造环境的异质性，很难实现这一愿景，因为可以在每个工厂中使用不同的设备配置来执行任务。例如，可以使用不同系列或版本的数字控制器（甚至来自不同的制造商）。此外，可以以不同的方式（例如，具有不同数量的轴）来配置机器。

这使得创建可以在不同制造环境下工作的通用应用变得困难。到目前为止，应用开发人员可以提供适用于不同制造环境的多个版本的工业应用，如图1中所示。用户或开发人员d可以发布该工业应用的不同版本v1、v2。在典型设置中，可以将不同的制造环境连接到一组通用的远程（例如，基于云的）计算服务，即所谓的后端be。后端be可以提供所有管理的制造环境共有的不同服务。在该设置中，应用开发人员或用户d需要提供适用于不同机器配置的应用app的不同版本v1、v2（例如，发布到后端）。后端be然后可以决定要在给定的制造环境me上执行哪个工业应用版本。可以将已发布的工业应用的不同版本部署在相应制造环境me的边缘计算设备ecd上，也如图1中所示。该传统方法的缺点是，需要使用制造环境me内的机器或机床mt的不同机器配置来针对不同环境生产工业应用的多个版本。

一种更高级的保守方法是将标准协议用于工业自动化，诸如opc统一架构（opc-ua）。此类协议可以为从不同类型的设备接收的数据提供统一的广告处理机制。在机床mt的所有控制器实施此类通用协议的假设下，app开发人员d可以为所有制造环境me提供单个应用。然而，通过诉诸通用协议来对通用应用进行编程，其自身会出现许多局限性。这些应用与使用其它协议的设备和机器不兼容。这可能使应用无法访问制造环境me中可用的所有数据。此外，基于关于目标制造环境的能力的先验假设来开发应用。例如，协议可以使用通用的静态信息模型。此外，没有机制使开发人员d了解一些潜在目标制造环境me的特定特征，诸如数据点或额外的传感器设备。此外，工业应用彼此之间并不了解，因此独立开发人员难以基于其它应用逐步构建复杂的功能。

因此，需要提供一种方法和平台，其允许部署工业应用而不将应用绑定到唯一协议或信息模型。

技术实现要素：

根据本发明的第一方面，该目的通过包括权利要求1的特征的一种用于部署工业应用的方法来实现。

根据第一方面，本发明提供一种用于在连接至机床的控制器的边缘计算设备上部署工业应用的方法，其中，该方法包括以下步骤：

提供机床组件、组件配置和/或动态数据项的通用机床模型，

将由边缘计算设备从机床的控制器提取的机床数据报告转换成实例化所述通用机床模型的机床的机器实例模型，

使用机床的机器实例模型将通用工业应用的通用数据要求转换成机床特定要求，

通过采用机床特定要求扩展其配置数据或者在机床运行时转换子集要求或全部要求来实例化通用工业应用，提供了机床的实例化工业应用，并且在机床的边缘计算设备上部署实例化工业应用。

根据本发明的第一方面的方法允许定制和扩展。它提供并维护了常见的通用机床模型gmtm，该模型是可扩展的，并且可以用作开发工业应用的基础。该通用机床模型gmtm可以形成现有机床数据标准的超集，并且可以提供用于描述驱动参数以及机床mt的运动学转换的方案。该方法可以使用不同的机器、配置和数据协议将通用工业应用自动部署到特定制造环境me中。该方法可以自动生成与特定制造环境me相对应的通用机床模型gmtm的实例。

该方法允许开发人员d创建通用工业应用，该通用工业应用可以部署在多个异构制造环境me上，从而充分利用那些制造环境的能力以及由其它应用所提供的功能。为不同的制造环境me创建通用工业应用的可能性大大提高了部署平台的效率和可用性。

在根据本发明的第一方面的方法的可能的实施例中，利用相应机床的原始设备制造商的oem特定数据丰富了机床的机器实例模型。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，通用机床模型和机床的机器实例模型被存储在边缘计算设备连接到的后端内的模型管理组件的存储器或数据库中。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，通用机床模型提供了适于描述机床组件的配置、运动学和相关联数据项的方案。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能实施例中，通用工业应用的通用数据要求包括查询。

在根据本发明的第一方面的方法的可能的实施例中，通用工业应用的查询由查询引擎使用机床的丰富的机器实例模型来评估，以生成形成机床特定要求的查询结果。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，使用机床的丰富的机器实例模型转换成机床特定要求的通用工业应用的通用数据要求包括在部署时转换的静态数据要求和当工业应用在边缘计算设备的处理器上执行时在应用运行时期间转换的动态数据要求。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，由边缘计算设备从机床的控制器提取的机床数据报告包括包含控制器特定的数据报告格式或工业标准格式的预定义格式，并且包括从预定义格式到后端的模型管理组件的数据库中存储的通用机床模型的映射。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，通过通用工业应用的通用应用模型来扩展存储在后端的存储器或数据库中的通用机床模型。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，通过应用在通用工业应用中指定的规则来丰富机床的机器实例模型。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，具有采用机床特定要求扩展的其配置数据的实例化工业应用部署在机床的边缘计算设备上，其中由边缘计算设备使用机床特定要求和/或通用数据要求经由边缘计算设备的机床接口从机床的数据源获取数据。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，机床的机器实例模型的副本被存储在相应机床的边缘计算设备的本地存储器中，其中，机器实例模型副本由工业应用用来将通用数据要求转换为机床特定要求。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，每当改变存储在模型管理组件的存储器中的机床的机器实例模型时，更新机器实例模型副本。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，数据质量谓词用于关于由边缘计算设备从机床的数据源获取的数据限定工业应用的动态数据要求。

在根据本发明的第一方面的方法的可能的实施例中，数据质量谓词包括

数据采集频率，

数据正确性的概率，

数据精度，

数据完整性，

数据最新性，

历史数据可用性范围，以及

数据安全约束。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，将根据通用机床模型表达的通用工业应用的通用数据要求转换成机床特定要求，包括机床及其控制器及其边缘计算设备的数据点和/或数据协议。

在根据本发明的第一方面的方法的另一可能的实施例中，在已经成功检查相应的边缘计算设备满足机床特定要求之后，将实例化工业应用部署在机床的边缘计算设备上。

根据另外的第二方面，本发明进一步提供了包括权利要求15的特征的部署平台。

根据第二方面，本发明提供一种部署平台，用于在连接到机床的控制器的边缘计算设备上部署工业应用，

所述部署平台包括：

模型管理组件，其适于基于由模型管理组件从相应的机床的边缘计算设备接收的机床数据报告，实例化存储在存储器中的通用机床模型，以提供相应的机床的机器实例模型，并进一步适于使用相应的机床的机器实例模型将通用工业应用的通用数据要求转换成机床特定要求，

其中，通过采用机床特定要求扩展其配置数据或者在机床运行时转换子集要求或全部要求来实例化通用工业应用，提供了机床的实例化工业应用，

其中，实例化工业应用由部署平台的模型管理组件部署在相应的机床的边缘计算设备上。

附图说明

在下文中，参考附图更详细地描述本发明的不同方面的可能实施例。

图1示意性地示出用于在边缘计算设备上部署工业应用的传统方法；

图2示出用于说明根据本发明的一方面的用于在边缘计算设备上部署工业应用的部署平台的可能的示例性实施例的示意图；

图3示出根据本发明的一方面的用于在边缘计算设备上部署工业应用的方法的可能的示例性实施例的流程图；

图4示意性地示出具有机器实例模型的通用机床模型的示例；

图5示出从sinumerik数据档案库自动生成机器实例模型的示例；

图6示出具有oem特定数据的机床的机器实例模型的丰富化；

图7示出用于说明在边缘计算设备上部署实例化工业应用的可能的示例性实施例的流程图；

图8示意性地示出由查询引擎使用机床的机器实例模型来生成形成机床特定要求的查询结果的查询评估；

图9示意性地示出实例化在机床的边缘计算设备上的工业应用的部署；

图10示出部署过程的可能的示例性实施例的流程图。

具体实施方式

图2示出用于说明用于在制造设施内的机床mt的一个或多个边缘计算设备ecd上部署工业应用的方法和平台的可能的示例性实施例的示意图。在图2中所示的示例性实施例中，不同的制造环境me1、me2、me3连接到公共后端be。每个制造环境me包括至少一个机床mt，该机床mt具有连接至相应制造环境的边缘计算设备ecd的机床控制器。机床mt可以包括用于在制造过程中处理工件的机械组件。机床mt可以连接至至少一个机床控制器，该控制器适于控制机床的机械组件。机床控制器包括到制造环境me的边缘计算设备ecd的接口以交换数据。

部署平台的后端be包括模型管理组件mmc，该模型管理组件mmc适于实例化存储在平台的存储器或数据库中的通用机床模型gmtm。模型管理组件mmc适于基于由模型管理组件mmc从相应的机床mt的边缘计算设备ecd接收的机床数据报告mtdr，实例化存储的通用机床模型gmtm，以提供相应的机床mt的机器实例模型mim。后端be的模型管理组件mmc进一步适于使用相应的机床mt的机器实例模型mim将通用工业应用的通用数据要求gr转换成机床特定要求mtsr。在图2中所示的实施例中，每个边缘计算设备ecd连接到机床mt的控制器。在该特定实施例中，边缘计算设备ecd和机床mt形成单独的物理实体，但是经由数据接口连接。边缘计算设备ecd本身也可以物理地嵌入到机床mt中，即与机床mt的其它组件（诸如机床控制器）集成在一起。

在可能的实施例中，通过采用机床特定要求mtsr扩展其配置数据来实例化通用工业应用gapp，来提供机床mt的实例化工业应用。如果选择将一些通用数据要求gr转换成机床特定要求mtsr，则可以执行此操作。在替代实施例中，所有要求在机床mt的运行时被转换。机床mt的实例化工业应用由后端be的模型管理组件mmc部署在相应机床mt的边缘计算设备ecd上。图2中所示的部署平台适于执行用于在制造环境内的连接至机床mt的控制器的边缘计算设备ecd上部署工业应用的方法，该方法在可能的实施例中包括图3中所示的步骤。

在第一步骤s1中，提供相应机床mt的机床组件的通用机床模型gmtm，并且可以将其存储在模型管理组件mmc的存储器或数据库中。

在另一步骤s2中，通过实例化通用机床模型gmtm，由边缘计算设备ecd从相应机床mt的控制器提取的机床数据报告mtdr被转换成机床mt的对应机器实例模型mim。

在另一步骤s3中，可以使用在步骤s2中提供的机床mt的机器实例模型mim，将通用工业应用gapp的通用数据要求gr转换成机床特定要求mtsr。

在另一步骤s4中，提供了实例化工业应用。在可能的实施例中，通过采用机床特定要求mtsr扩展其配置数据来实例化通用工业应用gapp，提供了实例化工业应用。此外，在替代实施例中，有可能在机床mt的运行时转换子集要求或所有要求。

在最后的步骤s5中，可以将实例化工业应用部署在机床mt的边缘计算设备ecd上。

在可能的实施例中，步骤s2中生成的机床mt的机器实例模型mim可以用相应机床mt的原始设备制造商oem的oem特定数据来丰富，也如图2中所示。存储在模型管理组件mmc的数据库中的通用机床模型gmtm提供了适于描述机床组件的配置、它们的运动学以及相关联数据项的方案。图2中所示的部署平台的平台所有者po可以生成和/或更新通用机床模型gmtm。通用工业应用的通用数据要求gr可以包括查询q。这些查询q可以由平台的查询引擎qe使用机床mt的机器实例模型mim进行评估，以生成查询结果qr，从而形成机床特定要求mtsr。机器实例模型mim可以通过相应机床mt的oem来丰富oem特定数据，也如图2中所示。

可以使用机床mt的丰富的机器实例模型mim将通用工业应用的通用数据要求gr转换成机床特定要求mtsr。机床特定要求mtsr可以包括在部署时转换的静态数据要求以及当工业应用在制造环境的边缘计算设备ecd的处理器上执行时在应用运行时期间转换的动态数据要求。

在可能的实施例中，在步骤s2中由边缘计算设备ecd从机床mt的控制器提取的机床数据报告mtdr可以包括预定义格式。该预定义格式可以包括控制器特定数据报告格式或工业标准格式。机床数据报告mtdr还可伴随从预定义格式到后端be的模型管理组件mmc的数据库中存储的通用机床模型gmtm的映射。

在可能的实施例中，可以通过通用工业应用gapp的通用应用模型gappm来扩展存储在后端be的存储器或数据库中的通用机床模型gmtm，也如图2中所示。在可能的实施例中，在步骤s2中提供的机床mt的机器实例模型mim也可以通过应用通用工业应用中指定的规则来丰富。

具有采用机床特定要求mtsr扩展的其配置数据的实例化工业应用可以使用平台部署在机床mt的边缘计算设备ecd上。可由边缘计算设备ecd使用机床特定要求mtsr和/或通用数据要求gr经由边缘计算设备ecd的机床接口从机床mt的数据源获取数据。

在可能的实施例中，机床mt的机器实例模型mim的副本可以存储在机床mt的边缘计算设备ecd的本地存储器中。然后，机器实例模型mim副本由工业应用用来将通用数据要求gr转换成机床特定要求mtsr。此外，每当改变存储在模型管理组件mmc的存储器中的机床mt的机器实例模型mim时，就可以更新存储在本地存储器中的机器实例模型mim副本。

在可能的实施例中，数据质量谓词用于关于由边缘计算设备ecd从机床mt的数据源获取的数据限定工业应用的动态数据要求。这些数据质量谓词可以包括数据采集频率、数据正确性的概率、数据精度、数据完整性、数据最新性、历史数据可用性范围以及数据安全约束。

可以将根据通用机床模型gmtm表达的通用工业应用的通用数据要求gr转换成机床特定要求mtsr，包括机床mt及其控制器及其边缘计算设备ecd的数据点和/或数据协议。在可能的实施例中，在已经成功检查相应的边缘计算设备ecd满足机床特定要求mtsr之后，仅将实例化工业应用部署在机床mt的边缘计算设备ecd上。

存储在后端be内的模型管理组件mmc的数据库中的通用机床模型gmtm提供了用于描述机床mt的机床组件、它们的配置以及动态数据的方案。通用机床模型gmtm可以包括物理和抽象的机床组件类（类型）、它们的属性以及它们的关系（诸如子类、词法和连接性）的存储库。通用机床模型gmtm的示例也在图4中示出。通用机床模型gmtm可以包括动态数据项类（类型）、模拟量和离散量二者、它们的属性和其子类层次结构以及与机床组件的关系的存储库。通用机床模型gmtm可以包括用于指定机床组件运动学转换的概念和结构。通用机床模型gmtm可以支持多个层次结构，并且也是可扩展的。存储在平台后端be内的模型管理组件mmc的数据库中的通用机床模型gmtm形成了机床数据标准的超集，诸如mtconnect和vdw的opc-uacompanions。机器实例模型mim可以借助于由通用机床模型gmtm提供的方案来定义特定机床mt的配置数据和动态数据。机器实例模型mim描述了机床mt及其机床组件以及相关联数据项，并且可以将它们与通用机床模型gmtm对齐。动态数据项以本机控制器/oem（原始设备制造商）定义的格式或例如借助于opc-ua地址空间映射到机器特定地址。

通用机床模型gmtm和机器实例模型mim的示例性片段在图4中示出。通用机床模型gmtm提供了顶类资产ass的子类，以描述机床mt及其机床组件的类。在图4的所示示例中，机床mt是形成顶类的资产ass的子类别。此外，在所示的示例中，铣床mm形成机床mt的子类。此外，轴ax是资产ass的子类，其被定义为机床mt的一部分（po）。此外，线性轴1ax是轴的子类，如图4中所示。资产ass具有包括数据项di的特性（hp）。数据项di可以是模拟数据项adi或离散数据项ddi，如图4种所示。实际位置apos是位置pos的子类，而该位置pos进而是模拟数据项adi的子类，该模拟数据项adi形成数据项di的子类，如图4中所示。资产ass可以连接到（ct）另一资产ass。数据项di具有作为物理源（hps）的资产。轴ax连接到（ct）马达mot。

在图4的示例中，示出了模型实例模型mim片段。图4中示出铣床的实例millmach-123，该实例millmach-123具有零件轴1，该零件轴1为线性轴1ax的实例，并且具有名称为“x”的属性。轴1具有以下特性：axisl.enc2actpos，其形成实际位置apos的实例；以及特性axis1.comtorque，其是commandedtorquector的实例。axis1.comtorque具有另外的属性，诸如unit=nm和address=“/nck/servodata/nckservodatacmdtorque64[1]”，这是sinumerik特定的。后端be的模型管理组件mmc是适于管理通用机床模型gmtm和机器实例模型mim二者的生命周期的组件。除了commandedtorquector之外，actualtorqueator形成torquetor的子类。此外，commandpositioncpos和actualpositionapos形成positionpos的子类，如图4中所示。

后端be的模型管理组件mmc可以提供以下功能集。模型管理组件mmc可以用于生成和/或更新通用机床模型gmtm。此外，它可用于生成和/或更新从控制器特定地址到通用机床模型gmtm的映射。此外，模型管理组件mmc可以用于生成和/或更新从工业机床数据标准到通用机床模型gmtm和/或机器实例模型mim的映射。模型的生成和/或更新通常由后端be中的后端平台拥有者po执行。

模型管理组件mmc也可以用于解析输入并将其转换成机器实例模型mim的一部分，并将其存储到后端be的存储器中。所需的输入可以包括由边缘计算设备ecd提供的机床数据报告mtdr。机床数据报告mtdr可以以控制器特定的数据报告格式（例如，sinumerik的数据档案库和动态数据规范）或工业标准格式（诸如mtconnect和vdw的opc-uacompanions）提供。

所需的输入可以进一步包括从接收的报告格式到通用机床模型gmtm的映射。这些可以存储在后端或与mtdr一起存储。

图5中示出从sinumerik数据档案库自动生成机器配置实例模型mim的示例。左侧所示的sinumerik数据档案库可以是机床mt的机床数据报告mtdr的一部分，该报告转换成实例化通用机床模型gmtm的机床mt的机床实例模型mim，如图5中所示。channel1是信道ch的实例，信道ch是资产ass的子类，线性轴1ax和旋转轴rax是轴ax的两个子类，均形成资产ass的子类。axis3是主轴sp的实例，主轴sp是旋转轴rax的子类。

在可能的实施例中，图5中所示的变换可以由模型管理组件mmc的处理器执行。

模型管理组件mmc可以包括接口工具，该接口工具允许丰富不同机床mt的机器实例模型mim，或者允许oem丰富具有oem特定数据的一系列机器实例模型mim。例如，可以以oem特定的方式对存储在plc中的机床数据进行寻址，其中只有相应的oem可以理解这些数据的语义。例如，如图6中所示，oem可以将用db13.dbdbb148寻址的数据项插入机器实例模型mim。这是工件状态wps的实例，并且可以定义为托盘更换器pch的相应实例的特性，如图6中所示。如果在机器实例模型mim中不存在该实例，则也需要添加该实例。后端be的模型管理组件mmc还可包括接口工具，用于在必要时经由oem丰富通用机床模型gmtm。例如，如果在通用机床模型gmtm中不存在实例生成所需的机器组件类（诸如“palletchanger”）或数据项类（诸如“workpiecestate”），则oem可以生成其通用机床模型gmtm的自身扩展。oem可以例如引入缺失的类，并将它们与通用机床模型gmtm对齐，如图6中所示的示例所示。

oem1：palletchanger（pch）subclassofmt：资产ass

oeml：palletchanger（pch）partofmt：机床mt

oeml：workpiecestatesubclassofmt：discretedataitemddi

oem还可以决定保留该模型扩展的私有性。在该实施例中，仅具有访问oem特定的模型的应用也可以使用oem特定的数据。可替代地，oem也可以向通用机床模型gmtm的所有者发送请求，该所有者可以采用建议的类扩展通用机床模型gmtm。

还如图2中所示，还可以经由由应用管理组件appmc提供的通用应用模型gappm来扩展存储在模型管理组件mmc的数据库中的通用机床模型gmtm。

例如，如果应用“xyz”（应用xyz-axisloadindex）计算所有机器轴的负载指数，则应用通用模型gappm可以包含通用机床模型gmtm的以下扩展：

mt：axishasproperty应用：xyz-axisloadlndex

应用：xyz-axisloadlndexsubclassofmt：discretedataitem

通过这种方式，应用宣布其模型扩展，使得其它应用可以通用方式订阅其输出。该扩展可以由应用管理组件appmc和应用部署组件appdc发起。

如图2中所示，还可以通过应用部署组件appdc来丰富要在其上部署工业应用app的机床mt的机器实例模型mim。这可以通过应用为应用指定的规则来完成，例如机床mt中轴的每个实例a都会生成类型为xyz-axisloadlndex的新特性a.xyz-axisloadindex。该扩展可以由应用管理（appmc）和部署组件（appdc）发起。

在触发生命周期变化的情况下，可以应用不同的功能。例如，如果边缘计算设备ecd提取了新的机床数据报告mtdr，则可以生成新的机器实例模型mim。此外，静态部署的应用可以应用丰富的机器实例模型mim（例如，轴数可能改变）。

如果发布了新的应用，则可以发布用于扩展通用机床模型gmtm的应用通用模型扩展。

此外，如果在机床mt的边缘计算设备ecd上部署了新的应用，则可以生成应用实例模型mim。

如果通用机床模型gmtm不足以描述新配置，则可以使用模型管理组件mmc的接口工具来丰富和/或扩展机器实例模型mim。

应用管理组件appmc和应用开发组件appdc允许经由后端系统be通用应用gapp来开发和发布，该通用应用gapp可以为不同的制造环境me提供可重用的功能。该应用除软件外还可以包含以下信息或数据：

该应用可以包括通用模型扩展。这可以指示已发布的应用如何扩展上层模型。例如，如果创建了应用xyz，该应用测量特定机器轴上的负载，则可以通过将参数xyz-axisloadindex添加到轴类来指示它扩展了通用模型。

该应用可以进一步包括用于扩展机器实例模型mim的规则。这指示如何扩展通用机床模型gmtm的实例。在之前的示例中，它可以指示参数xyz-axisloadindex必须分配给模型实例中类轴的哪些特定对象。

该应用可进一步包含通用数据要求gr。这些包括对数据要求的描述，例如可以由应用利用的数据点的列表，借助于通用机床模型gmtm，例如通过使用查询q（例如sparql查询），来引用它们。

该应用可以进一步包含其它相关性。这些其它相关性可以包括相应应用所需的系统服务、其它应用、资源、机器详细信息等方面的相关性。

例如，该应用可以以通用方式描述数据要求，而无需知道机床mt确实具有多少轴。此外，该应用可以描述如何在特定机器上处理动态数据。例如，应用可以订阅所有轴的扭矩数据。

首先，借助于sparql，查询axes_config

选择

其中

。

该应用查询所有轴的静态轴配置数据：其名称（例如x，y）和类型（例如线性/旋转/主轴）。

此外，借助于查询axes_commanded_torque

选择

其中

。

该应用订阅轴扭矩数据以及这些数据的上下文，即它与哪个轴相关以及以哪个单位进行测量。

提交后，后端be可以管理这些工件的生命周期。两者都可以在应用部署过程以及模型生命周期过程中使用。

包括机床mt的制造商、运营商或所有者的用户能够经由后端系统be将工业应用部署到特定制造环境me中的特定机床mt。当发生这种情况时，在后端be处执行图7中所示的流程图的步骤。

在步骤s70中，触发应用部署。在步骤s71中，检查相关性，即检查是否已准备好将应用部署在特定边缘计算设备ecd上。检查是否满足所有必要要求。这些包括物理要求、软件要求和/或资源要求。物理要求例如是相应应用所需的相关联机器模型的型号和类型。例如，软件要求可以包括对其它应用的相关性，或者对边缘计算设备ecd提供的特定服务或服务版本的相关性。资源要求可以包括设备上的可用物理存储器要求或cpu要求。如果一些相关性未得到满足，则后端be可以尝试部署它们，尽管并非所有要求都得到满足。否则，部署步骤可能失败。

如图7中所示，在步骤s72中，确定相关性是否已经满足。如果满足相关性，则在步骤s74中执行静态数据要求的解析。如果不满足相关性，则在步骤s73中触发相关性的部署。应用开发人员d可以例如以对通用模型的查询q的形式提供数据点的通用描述。对于应用的任何正在运行的实例，所有通用数据要求都可以转换成特定于部署应用的机床mt和边缘计算设备ecd的数据要求。这些特定要求可以包括例如必须在感兴趣的特定机器上读取数据的物理地址，以及必须用于与机床mt通信的特定协议。该转换步骤可以通过在后端be的查询引擎qe上评估查询q来进行，该查询引擎qe可以使用与感兴趣的机床mt的边缘计算设备ecd相对应的机器实例模型mim，也如图8中所示。通用应用的通用数据要求gr可以包括由查询引擎qe使用机床mt的机器实例模型mim评估的查询列表q，以生成形成机床特定要求mtsr的查询结果qr，如图8中示意性所示。可以通过采用机床特定要求mtsr扩展其配置数据来实例化通用工业应用，以为相应机床mt提供实例化工业应用。

在部署期间，可以决定将哪些查询q形式的通用数据要求gr解析为特定要求，以及哪些通用数据需求gr在部署之前没有解析，留给边缘计算设备ecd在应用运行时期间解析。在部署期间将通用数据要求gr解析为特定数据要求更为有效，因为它不会消耗边缘设备资源。然而，部署期间的解决方案灵活性较差，因为它不允许正在运行的应用对模型的改变做出反应。在可能的实施例中，后端be可以基于关于所请求的参数在应用运行时期间改变的可能性的知识来选择静态解析哪些通用数据要求gr（例如，在部署之前）。

机床特定要求mtsr（可能与运行时要解析的通用数据要求gr一起）可以与应用一起在图7的步骤s75中部署，并且可以由边缘计算设备ecd用来从机床mt获取特定数据值，并经由边缘计算设备ecd上的机器接口组件将获取的数据提供给应用，该边缘计算设备ecd使用特定协议来实施与实际机床mt的通信。

在一些情况下，查询q在部署时不是静态解析的，而是在应用运行时解析，即当在边缘计算设备ecd的处理器上执行应用app时解析。在可能的实施例中，边缘计算设备ecd可以包含机器实例模型mim的本地副本以及本地查询引擎qe，也如图9中所示。边缘计算设备ecd可以包括本地存储器，该本地存储器包含机器模型实例cmim的本地副本。此外，边缘计算设备ecd可包括如图9中所示的本地查询引擎qe。应用app可以使用本地查询引擎qe来将通用查询q解析为特定机床mt的数据点和/或使用适当的寻址机制从其它应用解析为通用查询q。然后可以将这些转发到边缘计算设备ecd的机床接口组件mt-int。

在可能的实施例中，数据质量谓词可用于定义动态数据要求。如果应用app在运行时提供了此类谓词，则查询引擎qe不仅会用于解析应用所需的数据点，而且使所需的数据质量与如机器传感器、摄像机、音频输入设备等的可用数据源匹配。

数据质量的属性可以由应用定义为时间序列数据集随时间推移的谓词，诸如来自机器传感器或其它应用提供的数据的采集频率。此外，谓词可以包括关于数据正确性的不确定性的概率。谓词还可以与数据精度或时间序列数据中有关丢失数据点的信息有关。此外，谓词可以指代所接收数据的最新性和/或历史数据可用性的量或范围。谓词还可以包含可以以静态方式（例如，应用对数据的基于角色的访问控制）或动态方式（例如，基于仅允许在预定义的上下文中访问数据的应用的需要了解的上下文，该上下文在应用的数据传输期间不断被评估）定义的数据安全约束。

为了协调整个数据点解析过程，可以将数据质量属性和谓词的语义添加到通用模型中，并在实例模型中进行管理。当基于本地模型实例从它们解析数据点时，这允许合并应用的数据质量要求。例如，当请求查询引擎qe基于模型解析数据点时，每个应用可以提供一个或多个属性作为可选谓词，用于根据其原理可用性和提供的质量属性来解析所需的数据点。通过将谓词应用于管理随时间推移传入数据的数据质量属性的模型实例，查询引擎qe可以匹配定义的质量要求。

这意味着正在运行的应用可能潜在地取决于存储在边缘计算设备ecd的本地存储器中的本地机器实例模型mim，如图9中所示。本地机器实例模型mim可以在后端be处进行管理，并且可以由多方改变。因此，每当后端be上的对应机器实例模型mim被更新时，就实施一种机制来更新边缘计算设备ecd上的本地机器实例模型mim。后端be可以执行该过程。

当改变机器实例模型mim时，后端be可以（自动或由机器操作员或机器所有者手动）在边缘计算设备ecd上部署更新的机器模型实例。随后，后端be针对当前部署在边缘计算设备ecd上的每个单独应用检查是否必须重新部署它，包括是否仍然满足相关性或数据要求。在静态解析的数据要求发生变化的情况下，可以执行应用重新部署。

如图10中所示，如果在步骤s10-0中更新了机器实例模型mim，则可以在步骤s10-1中部署更新的机器实例模型mim，其中对于每个安装的应用，执行与图7中所示的过程类似的步骤。在步骤s10-2中，类似于图7中的步骤s71，检查相关性。在步骤s10-3中，确定检查是否已经成功执行。如果满足相关性，则在步骤s10-5中执行静态要求的解析。否则，在步骤s10-4中触发任务的部署。在步骤s10-6中，确定是否已经执行了改变。如果已经发生改变，则在步骤s10-7中，将应用二进制文件和配置数据部署在边缘计算设备ecd上。过程在步骤s10-8中结束。