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IT與OT融合的難點在哪里?

時間:2019-08-22來源:宋華振公眾號《說東道西》

導語:工業互聯網?產業聯盟的季度工作會議現場又與多位業界專家進行了交流,包括華為、信通院、研華等在討論邊緣計算解決方案有些新的啟發,將前期的認識和最新的各方觀點進行了糅合來進行一個闡述,可以理解為一個開放的探討。

e-works黃博士周一希望在周四介紹我們的應用軟件在智能制造也順便談談“IT與OT融合的難點問題”—關于這問題和趙敏老師、陳冰老師和丁研都簡單交流了一下,昨天晚上到了寧波又與華中科技大學陳冰老師進行了當面的交流,今天在工業互聯網產業聯盟的季度工作會議現場又與多位業界專家進行了交流,包括華為、信通院、研華等在討論邊緣計算解決方案有些新的啟發,將前期的認識和最新的各方觀點進行了糅合來進行一個闡述,可以理解為一個開放的探討。

從技術角度來分析融合的難點問題

實際上,如果從現實的基礎話題,技術視角來看,本身就存在著融和的困難,包括了幾個方面:

工業通信與商業通信對比

1.數據網絡的傳輸接口與標準統一問題

實際上,OT與IT在很多方面具有差異,就像幾個典型的方面:

這個話題也是老生常談,其實,不同的總線本身就帶來了融合的障礙,如同趙敏老師之前提到的“一化融合”,他的意思在于別說兩化融合,即使在自動化、信息化各自領域,想做到融合、互操作并非易事。

這種數據傳輸的差異就導致了兩個世界用的是不同方法、數據結構、信息模型、軟件接口標準。

2.改變的障礙:

IT首先要能夠訪問OT端的數據,這就是現實中的難點,趙敏老師說的有道理就在于這個問題在OT側的企業之間本身就難以實現,對于一個工廠而言,以往這種連接比較少,現在這個工業互聯才剛剛開始,目前的階段仍然是在以“手工”的方式進行著“導表”的一些工作,包括復雜的配置,還沒有真正的實現數據的連接,因為OT端的網絡本身出于自身Know-How的保密緣故開放的迫切性并不高,或者如戴老師之前所說“就目前而言,制造的現場在沒有IT系統參與也可以運營賺錢,因此,它沒有到那種”如果不開放數據、不搞工業互聯網就會影響生存的階段—因此,開放數據的迫切性并非想象那么高,甚至他們會覺得開放數據會死的更快“,就像郭老師所說的必須考慮經濟性、考慮企業本身的戰略,這是管理問題,自上而下的推動問題,但是,這個又必須對自身問題清晰的認識,又對數據驅動的價值能夠有認識,才能真正下決心去推動。

3..在邊緣側控制器與云端之間的連接端口問題:

在數據的標準與格式的定義問題,即,如何提供一個有效的對數據的特征定義,按照行業性對于周期性、數據的標準格式(單位,結構)、預處理,這個清洗過程,才能送到MachineLearning的算法與模型中進行訓練,OPCUA提供了傳輸機制,包括一些初步的預處理,但是,對于這個數據從邊緣側與云測之間的交互需要接口與標準,否則,在工業中的數據如果按照短周期的話,即使對于云而言,也會出現大量的數據負載,畢竟Cycle如果到了mS級的話,那還是會有比較大的負載。

邊緣測控制器與云端鏈接問題

如果這個角度,就必須意識到OPCUAoverTSN的價值,必須意識到它本身可以擴展IT和OT的業務疆域,而且,OPCUAoverTSN本身也是一個構建新智能制造時代的生態系統的利器-通過技術把生態基礎的基地夯實,這才能談之后的融合問題。

從商業利益的角度

技術能解決的問題都不是問題:這就像說“錢能搞定的事都不是事一樣”,技術實際上并沒有那么難,歸根結底,IT與OT融合的推動是一個必須依賴于利益的驅動問題,這個利益驅動包括兩個問題:

(1).這些融合能夠帶來用戶真正顯化的價值:這個價值不能是模糊的,而是確定、可計算的,或者說,即使不能馬上看到,也必須能夠在邏輯上是可行、合理的,并可預測,那么,用戶才愿意真正推動這件事情。

(2).利益平衡問題:在新的時代,出現了要多方協同推進制造的升級優化,而這需要構建生態系統,但是,生態系統最難的問題是“利益均衡”,就像各種聯盟組織,如果只是開會討論沒有落地不行,但是,如果有些公司只有輸入而無輸出不行,而且在這個融合過程中,如何保護原有的利益同時又新增利益。

(3).數據的價值與歸屬權的問題:這是一個核心問題,對于整個工業互聯網架構而言,是一個多廠商、多技術(以軟件形式)的融合問題,而在這個過程中數據的價值定義以及數據分享的層級定義比較關鍵,如果缺乏這方面的策略和機制,如何為數據定義權屬并且為數據賦予價值,并對這些價值進行有效的利益劃分,如果缺乏一種良好的分成機制,那么,就會讓雙方不愿意邁出融合這一步。

現階段OT端的邊緣計算

目前比較直接的方式對于OT端延伸邊緣計算或云計算的連接問題會有先天的優勢,在于以下幾點:

(1).目前的開放架構支持計算能力的擴展,本身就得益于IT的發展,包括芯片、軟件、網絡、服務器等資源的成本不斷降低,本身OT端已經在大量采用來自IT發展的技術,使得具備了在嵌入式邊緣計算、邊緣計算方面的能力。

(2).OT端本身已有的工作:從控制論數十年的發展,我們會看到,在某種意義上控制工程在人工智能領域本身就是覆蓋的,維納的控制論描述的是行為主義學派,而控制工程中則采用PID、MPC、迭代控制基本也屬于數據驅動型的應用,在本地的嵌入式邊緣架構、開放的邊緣計算系統中可以延伸。

工業互聯網

(3).數據優勢:因為OT端控制器本身具有數據源的問題,從邊緣控制器、如果傳統DCS中的數據源優勢(來自實時數據庫、歷史數據庫)。

OT向邊緣計算、工業互聯網方向走,而IT也開始往制造業現場走近,相互就會有一個相互發揮各自優勢,并解決實際產業問題的融合點,但是,各自有其自身的優勢,需要更好的發揮。

未來的OT與IT融合

1.各自的優勢發揮空間:

IT與OT本身之間協同都是建立在如何更為“經濟性“為最終用戶提供價值,而這個需要雙方各自發揮各自的優勢,必須明確,IT與OT本身都是要共同服務于制造業的EndUser和OEM客戶的,這個用戶無論是流程工業還是離散工業。

在網絡、容器技術、算法與模型方面,IT積累了大量的經驗,而OT則在于制造端本身的控制、數據采集、算法、工程領域經驗。

在網絡、容器技術、算法與模型方面的工具與方法、易用性設計,尤其是來自于消費產品對于“用戶體驗”的追求—Simple,Simple,andSimple,這方面,的確IT有優勢,在機器學習領域的開發工具方面,IT的軟件工程能力提供了非常“高體驗“的工具,就像之前有一次和Microsoft的管震先生聊到的”就是個玩具“—做一個簡單易用,讓更多的普通缺乏IT訓練的OT端工程師也可以便利應用的工具,而交匯點在于標準與規范。

工業互聯網的經濟性

2.邊界的定義問題

IT行業具有非常強大的軟件及軟件工程能力,它可以構建這些工具,通過雙方不斷的溝通和互動,把各自的邊界劃分清楚,然后相互定制一個符合雙方各自利益保障的接口和合作規則、機制,這樣才能更好的推進IT與OT的融合。

技術的融合在邊界的規范,而商業的邊界在各自擅長的盈利模式,IT提供易用工具,OT提供領域知識,兩者融合,共同服務于制造業用戶的價值創造過程。


標簽: 工業互聯網

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