傳統(tǒng)制造業(yè)正在經(jīng)歷著前所未有的轉(zhuǎn)型，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析，作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智能制造的核心技術(shù)，正在從各個(gè)方面改變著工業(yè)行業(yè)，包括產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)、維護(hù)，以及供應(yīng)鏈管理。通常，即使工廠里采用了以太網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、MES和SCADA系統(tǒng)，大部分硬件設(shè)備還是沒(méi)有接入網(wǎng)絡(luò)，或僅單向輸出信息。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)，傳統(tǒng)制造企業(yè)更需要主動(dòng)地去嘗試和采用新的自動(dòng)化技術(shù)來(lái)迎合多變的市場(chǎng)環(huán)境和客戶(hù)需求。

本文將簡(jiǎn)要分析制造企業(yè)實(shí)踐工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所需走過(guò)的過(guò)程，以及在工業(yè)制造業(yè)所呈現(xiàn)的主要問(wèn)題和趨勢(shì)。

1、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的五個(gè)環(huán)節(jié)和兩大階段

IHS Markit將傳統(tǒng)制造工廠轉(zhuǎn)化為真正的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工廠的過(guò)程劃分為五環(huán)節(jié)，如圖1。

第一階段是實(shí)現(xiàn)“機(jī)器與機(jī)器對(duì)話”，即現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)和底層數(shù)據(jù)的采集兩個(gè)環(huán)節(jié)。在企業(yè)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、建立模型之前，工廠內(nèi)的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施還有很多準(zhǔn)備工作要做。首先，工廠的機(jī)器都能夠與工廠內(nèi)和其他遠(yuǎn)程地點(diǎn)的所有其他機(jī)器和設(shè)備互相通信，并進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)交換，這是所有后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)。

目前，大部分企業(yè)仍處于這個(gè)階段，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備互通互聯(lián)，同時(shí)確保數(shù)據(jù)和信息溝通的準(zhǔn)確性、可靠性、完整性和及時(shí)性，這是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，也是工業(yè)企業(yè)要首先解決的問(wèn)題。在很多工廠中，已有的自動(dòng)化設(shè)備，比如驅(qū)動(dòng)器、傳感器、控制器、儀表等都已經(jīng)使用多年，甚至十幾年，企業(yè)用戶(hù)不會(huì)推倒重來(lái)用新設(shè)備來(lái)替代已有設(shè)備，而都會(huì)在不影響生產(chǎn)的前提下，擴(kuò)充已有設(shè)備的通信能力。然而，已有設(shè)備來(lái)自不同的制造商，并沒(méi)有采用統(tǒng)一的通訊協(xié)議，需要采用協(xié)議轉(zhuǎn)換設(shè)備對(duì)原有設(shè)備和產(chǎn)線進(jìn)行改造，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的無(wú)縫通信，比如支持不同協(xié)議的高級(jí)HMI、協(xié)議轉(zhuǎn)換器，或其他自動(dòng)化產(chǎn)品，連接這些采用不同專(zhuān)用通信協(xié)議的設(shè)備。

根據(jù)IHS Markit最新數(shù)據(jù)，全球聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)數(shù)量在2017年已經(jīng)達(dá)到950億個(gè)，其在2017至2021年的年復(fù)合增長(zhǎng)率會(huì)保持在11.6%。IO-Link sensor和IO-Link master市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)也能反映將現(xiàn)場(chǎng)層信息可視化的旺盛需求。IHS Markit預(yù)測(cè)IO-Link聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)在2017至2021年這5年期間將以25.7%的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。

第二階段是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值輸出，包括第三、第四和第五環(huán)節(jié)，即數(shù)據(jù)的存取、分析和價(jià)值輸出。對(duì)企業(yè)而言，在解決了如何搜集數(shù)據(jù)的問(wèn)題后，數(shù)據(jù)的存取和利用是接下來(lái)更為重要的問(wèn)題。客觀來(lái)看，工業(yè)企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)邏輯并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化，自動(dòng)化水平也不同，并不能用一套通用軟件平臺(tái)來(lái)解決每家企業(yè)的問(wèn)題，都需要定制化的軟件開(kāi)發(fā)，這也需要工業(yè)企業(yè)用戶(hù)有更多的資金投入。目前，我們能看到幾乎所有工業(yè)技術(shù)廠商都已經(jīng)推出了自己的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決平臺(tái)，比如IBM有Waston，GE有Predix，Schneider有EcoStruxure，Honeywell也有了Sentience。

在該階段，如何解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全問(wèn)題，如何合理利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，怎么使用邊緣計(jì)算和云計(jì)算，以及怎樣發(fā)揮移動(dòng)設(shè)備在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的積極作用都將成為行業(yè)更為關(guān)注的話題。

2、網(wǎng)絡(luò)安全是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)施的一大困擾

舉個(gè)例子，比如OEM廠商提供的質(zhì)保內(nèi)容正在發(fā)生變化，所提供的質(zhì)保內(nèi)容由過(guò)去的“一年內(nèi)可以更換故障配件”，過(guò)渡到“保證設(shè)備可以一年中正常運(yùn)行的時(shí)間”，如果設(shè)備出現(xiàn)問(wèn)題，OEM廠商需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)響應(yīng)。但前提條件是OEM廠商能夠?qū)崟r(shí)地、安全地連接進(jìn)入工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)，查看相關(guān)數(shù)據(jù)。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)越來(lái)越開(kāi)放，與IT網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，與此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題將更為凸顯。IT系統(tǒng)所受到的任何威脅都會(huì)對(duì)OT系統(tǒng)造成嚴(yán)重的影響。安全問(wèn)題已經(jīng)成為投資工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一大障礙。近年來(lái)發(fā)生的黑客入侵電力公司網(wǎng)絡(luò)，阻斷電力供應(yīng)，劫持工業(yè)控制設(shè)備，篡改PLC中的程序和數(shù)據(jù)，造成產(chǎn)線停產(chǎn)的事件大大提升了工業(yè)企業(yè)用戶(hù)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全的關(guān)注度。

雖然自動(dòng)化設(shè)備制造商已經(jīng)在硬件產(chǎn)品和軟件平臺(tái)中都增加了網(wǎng)絡(luò)安全措施，比如在PLC和I/O模塊產(chǎn)品中增加了SSL/TLS加密。但距離終端用戶(hù)能夠廣泛接受，并使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)采集、監(jiān)控、處理和存儲(chǔ)各種數(shù)據(jù)和信息，還有很長(zhǎng)的路要走。此外，擴(kuò)充現(xiàn)有OT系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安防能力所需的成本和培養(yǎng)訓(xùn)練有素的人員的投入也是不可忽視的因素。根據(jù)IHS Markit的研究，實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)方案擔(dān)憂的主要問(wèn)題是網(wǎng)絡(luò)安全和隱私保護(hù)，其次是項(xiàng)目的實(shí)施成本和其復(fù)雜性。

3、邊緣計(jì)算和云計(jì)算協(xié)同合作更能滿(mǎn)足工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的需求

云計(jì)算處于數(shù)據(jù)中心的核心網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)層層網(wǎng)絡(luò)設(shè)備搜集終端的數(shù)據(jù)，憑借強(qiáng)大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。邊緣計(jì)算是指在貼近數(shù)據(jù)源的設(shè)備中的計(jì)算能力，進(jìn)行實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更高效地對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能化處理和執(zhí)行，同時(shí)能夠緩解網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量和云端的工作量。

當(dāng)海量的數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)、分析時(shí)，云計(jì)算更合適。比如需要大量數(shù)據(jù)輸入的人工智能離線訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)要通過(guò)合適的訓(xùn)練方法，驗(yàn)證和完善人工智能算法模型。

邊緣計(jì)算可以說(shuō)是對(duì)云計(jì)算的一種補(bǔ)充和優(yōu)化。很多工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)條件惡劣，設(shè)備分散，很難實(shí)時(shí)傳送大量數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候邊緣計(jì)算就更為適用。以風(fēng)電場(chǎng)為例，具有邊緣計(jì)算能力的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)地采集和分析數(shù)據(jù)，并能及時(shí)做出判斷，調(diào)整風(fēng)機(jī)以收集更多的能量。因?yàn)檎麄€(gè)過(guò)程都在本地完成，處理速度比采用云計(jì)算提升很多。

目前，工業(yè)產(chǎn)線中的數(shù)據(jù)中僅有約3%的數(shù)據(jù)是有使用價(jià)值的，通過(guò)邊緣設(shè)備過(guò)濾、處理后，到達(dá)云端的數(shù)據(jù)價(jià)值更高，相應(yīng)的計(jì)算和分析過(guò)程也會(huì)更高效。