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企业IT、OT与CT的融合,加快数字化制造转型

2018.07.09       阅读:2794

  在以往,信息科技(IT)与操作技术(Operation Technology;OT)很少交集,随着工业互联网时代的到来,通过物联网、大数据与云端智能,使IT与OT两者终能展开对话,由OT领域的传感器获取数据,上传IT领域的云端中心执行大数据分析,已繁衍出各种创新应用。

企业IT、OT与CT的融合,加快数字化制造转型

  有人说,工业互联网时代开启了IT与OT的融合,此话可谓正确,但仍有欠完整,如果把融合范围再加上通讯技术(Communication Technology;CT),便可谓是完美的诠释。
 
  工业物联网的核心架构,将是以数据创新、服务创新为轴心,将来制造业也需要如同服务业、农业等等不同行业,将其经营核心摆在服务之上,凡事皆以满足客户需求为依归,而在传统价值链中扮演中间媒介角色的代理商、经销商或零售商等等,今后可能因为去中间化效应下而消失,届时产品的制造者,必须懂得善用ICT技术,直接对最终用户提供服务。
 
IT、OT、CT融合贯通 带动服务与数据创新
 
  如何实现数据创新与服务创新?就必须依赖IT、OT与CT三者的融合。

 


  IT包括电子商务(e-Commerce)、企业资源规划系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)、客户关系管理系统(CRM)、产品生命周期管理系统(PLM)乃至于办公室自动化系统(OA),凡此种种,都是IT部门相对驾轻就熟的项目。

 
OT是泛指与工厂营运相关的技术,主要涵盖三个类别:
 
  1、自动化/智动化;
 
  2、自动化整合搭配操作流程整合;
 
  3、工厂自动化与信息技术的整合;
 
  如制造现场控制(Shop Floor Control;SFC系统)、制造执行系统(Manufacturing Execution System;MES系统)、监视与整合控制(SCADA系统)等工厂信息系统,即需要与IT系统进行整合;而在串联信息技术与工业现场实体世界的过程中,传感器(Sensors)则扮演重要角色。


  CT是包含各种有线通讯、无线通信、长距离通讯与短距离通讯等相关技术,如Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee、4/5G等无线通信技术,以及工业通讯与总线技术范畴。

 
  在此前提下,许多以信息物理网络融合生产系统(CPPS)为核心的工业互联网解决方案,在架构设计方面,都不会脱离IT、OT与CT三者融合的主轴。在未进行虚实整合之前,以一家制造企业而论,其内部便拥有两个泾渭分明的世界,其一是座落于生产制造端的实体世界,内含工业现场总线网络、嵌入式RTOS作业平台、I/O控制模块,还有Soft-LogicPAC、VC++程序等项目,另一面则是虚拟世界,包括了因特网、无线通信、大数据数据采集(Big Data Concentrator),及移动人机交互mobiles HMI。


  既然谈到虚实整合,意味着制造企业必须跳出现行自动化控制框架,进一步将工厂的设备、控制器连接到虚拟云端世界,把各种在工业现场所取的大量数据,透过网络上传云端数据中心,执行大数据分析,来强化生产效率,提高企业营运效能。

 
  在整合过程中,必须借助物联网来串联虚、实两个不同世界,这就要求物联网具备强大的“翻译”功能,能够识别各类不同的现场总线通讯协议,除此之外,支持诸如MQTT、SQLite等因特网或云端通讯之相关协议与技术,这样就可以发挥求同存异功效,让建立智能工厂的制造企业,无需大量斥资更新设备,同时也不需要停产实施,依循最短路径,加速实现数字化工厂与工业互联网的愿景。
 
为什么整合不同现场总线通讯协议,对于实现数字化工厂与工业互联网如此重要?


  因为不少工厂现阶段现场控制系统,在导入之初,匆忙为了提供机台控制功能,没有采用一些标准通讯协议,长此以往,就形成生产机台与工业控制网络之间难以整合的难题,若不借助如IoT网关等中介机制发挥转译功能,机台将继续停留在非IP化格局,导致机台与机台之间、或机台与工控网络之间无法沟通串联,使机台之间不可能形成可供协调控制的群组,更不要说相互支持与替代,最终,无法实现数字化工厂与工业物联网IIoT 。


  可喜的是,近年来很多工业物联网应用案例,都指向预知维护保养用途,即管理者仅需于远程,即可透过不断搜集与上传的传感器、控制器等数据,辅以经由大数据分析、预测性建模技术所获得的机台故障前兆特征,辅助实时告警机制。在机台即将失效之前掌握状况,提前准备应变方案,避免了机台突如其来故障而导致产线突然停顿,酿成巨大损失。

 
  在未来,随着市场竞争的日益加剧和市场需求的加速变革,制造业将面临更大的挑战,这些趋势将不断推进制造业的发展和进步,也将对数字化技术与解决方案提出更高的要求,数字化工厂的概念将进一步丰富与深化,并引领企业逐渐向未来的智能制造与愿景中的工业互联网不断迈进。


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