工業(yè)4.0的一個主要方面是獲取和分析大數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)轉化為可操作的信息,并使系統(tǒng)能夠自行做出決策。盡管存在新技術,但大多數(shù)制造企業(yè)仍使用剪貼板和紙張來收集數(shù)據(jù)和信息。在很多情況下,多達90%的數(shù)據(jù)最終孤立的滯留在現(xiàn)場。若希望從工業(yè)4.0中獲益,這將帶來一定的挑戰(zhàn)。
好消息是新技術可以在這方面提供幫助,用戶只需采取幾個簡單的步驟,就可以為數(shù)據(jù)轉換做好準備,包括訪問更多數(shù)據(jù)、進行邊緣計算、清理數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行情境化處理以及標準化通用數(shù)據(jù)結構。
獲取更多數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0的重要組成部分。工業(yè)的運營環(huán)境非常復雜,涉及數(shù)百種不同的協(xié)議、通信介質和傳統(tǒng)設備的知識。數(shù)字化轉型的實現(xiàn)必須是自下而上的實施,首先要優(yōu)化運營技術(OT)。這需要以新的態(tài)度來保持系統(tǒng)的開放性、互操作性和安全性。第一步是以有效的方式獲取所有的數(shù)據(jù)——能夠在需要時從任何地方輕松訪問數(shù)據(jù)。
MQTT的發(fā)布/訂閱功能可簡化通信,并有助于將輪詢轉移至網(wǎng)絡邊緣。圖片來源:InducTIveAutomaTIon
數(shù)據(jù)訪問的主要障礙之一是傳統(tǒng)軟件許可模式,它對每個標簽或用戶收費。這些模式無法擴展,阻礙了增長。此外,工業(yè)應用一直是封閉的、專有的,并且功能和連接性也有限制。今天,我們需要從根本上無限制的、開放的新模式。這些新模式可以釋放新的擴展機會和更大的可擴展性。
另一個挑戰(zhàn)是新智能傳感器和設備與現(xiàn)有舊設備融合之間的平衡。擁有同時支持兩者的基礎設施非常重要。它歸結為一個關鍵概念:架構的變更。不再通過通訊協(xié)議將舊設備連接到應用,而是將設備與基礎設施連接起來。需要提供一種即插即用、可靠且可擴展的OT解決方案,以滿足運營人員的需求。
開放和可互操作的架構
這是一種基于消息隊列遙測傳輸(MQTT)的新架構。MQTT是一種發(fā)布/訂閱協(xié)議,啟用了面向消息的中間件體系結構。在信息技術(IT)領域,這不是一個新概念;長期以來,企業(yè)服務總線(ESB)一直通過類似的總線的基礎架構來集成應用程序。MQTT在異常事件發(fā)生時,設備數(shù)據(jù)會發(fā)布到本地或云端的MQTT服務器。應用程序訂閱MQTT服務器以獲取數(shù)據(jù),這意味著無需連接到終端設備本身。MQTT具有以下優(yōu)點:
●開放標準/可互操作(OASIS標準和Eclipse開放標準(TAHU));
●設備與應用分離;
●事件觸發(fā)報告;
●需要的帶寬很少;
●傳輸層安全;
●遠程發(fā)起連接(僅出站;無入站防火墻規(guī)則);
●狀態(tài)感知;
●數(shù)據(jù)單一來源;
●自動識別標簽;
●數(shù)據(jù)緩沖(存儲和轉發(fā));
●即插即用功能。
如何獲得新的架構?答案是邊緣計算和協(xié)議轉換。假設有10個Modbus設備要連接到監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)。用戶可以部署一個支持Modbus和MQTT的邊緣網(wǎng)關,以使輪詢更接近可編程邏輯控制器(PLC)。這樣,用戶就能夠以更快的速度輪詢更多信息,并在數(shù)值發(fā)生變化時將數(shù)值發(fā)布到中央MQTT服務器。還可以將SCADA連接并訂閱MQTT服務器以獲取數(shù)據(jù),而不是直接連接到終端設備。這是確保SCADA系統(tǒng)面向未來的重要一步。當用戶購買支持MQTT的傳感器或升級設備時,SCADA無需了解終端設備即可獲得數(shù)據(jù)訪問權限。
幫助系統(tǒng)了解數(shù)據(jù)
用戶不僅需要訪問數(shù)據(jù),還需要確保數(shù)據(jù)有效,具有上下文信息,并且是通用結構的一部分(如果適用)。這是使用分析和機器學習之前的重要步驟。系統(tǒng)只有了解數(shù)據(jù),才能正確使用數(shù)據(jù)。通常,新的傳感器和設備已經(jīng)具有這些功能。但是,對于老舊設備并非如此。有數(shù)百種需要映射和擴展的不同輪詢協(xié)議。大多數(shù)PLC的尋址方案都不容易理解。這些映射通常存在于SCADA中,但是仍然缺少上下文知識,或者包含無效數(shù)據(jù),或者不是標準數(shù)據(jù)結構。
完成此步的最佳位置是連接到PLC的邊緣網(wǎng)關。它需要具有清理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)情境化和支持數(shù)據(jù)結構功能的軟件。
讓我們從清理數(shù)據(jù)開始。假設有一個傳感器連接到PLC,有時信號會丟失。當信號丟失時,PLC中的數(shù)值將降為0。但在某些時候,數(shù)值可能確實為0,但如果最后一個數(shù)值是50,那現(xiàn)在的數(shù)值就可能不是0。在這種情況下,需要要查看數(shù)據(jù)變化以確定是否應該忽略當前值。使用該邏輯設置計算標簽,可以解決此問題。在與其它系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)之前,請務必在最接近源頭的位置確認數(shù)據(jù)的有效性。
另一個關鍵步驟是為數(shù)據(jù)提供上下文。例如,在用戶的ModbusPLC上,有一個參考地址為40001的標簽。在SCADA系統(tǒng)中,會將其映射到某個標簽,例如“環(huán)境溫度”。如果僅有這個數(shù)據(jù),那無法知道溫度是攝氏度還是華氏度,以及高、低限是多少。如果沒有上下文,數(shù)據(jù)分析和機器學習模型可能會提供錯誤的數(shù)據(jù)。
使用能夠提供名稱、比例、工程單位、工程上下限、文檔和工具提示等信息的邊緣網(wǎng)關,將為其它系統(tǒng)提供關鍵信息,以便于更好地理解基礎數(shù)據(jù)。
標準化通用數(shù)據(jù)結構
最后一步是在整個企業(yè)范圍內,標準化通用數(shù)據(jù)結構。由于每個站點的數(shù)據(jù)可能不同,并且很難找到通用的數(shù)據(jù)模型,因此通常會忽略此步驟。分析包和機器學習模型要求對于通用對象采用相同的數(shù)據(jù)結構。用戶不希望為每個站點創(chuàng)建不同的分析或機器學習模型。這超出了單個數(shù)據(jù)點的范疇,是已知對象的數(shù)據(jù)點的集合。
重要的是調查每個站點以找到一個通用的模型,并使用支持用戶定義類型(UDT)的邊緣網(wǎng)關。這意味著調整每個站點的數(shù)據(jù)以適應模型,這可能包括縮放、計算標簽、轉換等。這樣數(shù)據(jù)在表面上看起來是相同的結構,同時隱藏了背后的復雜性。
通過設置新的運營架構,解決將大數(shù)據(jù)導入基礎架構的問題。在訪問數(shù)據(jù)之前,用戶無法進行分析和機器學習,因此數(shù)據(jù)必須有效并且具有上下文以便于理解。利用這種新的思維方式和基礎架構,用戶可以通過一些小的步驟和調整來實現(xiàn)先進技術帶來的潛在好處。