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與云計算的便捷連接為自動化行業(yè)開辟了許多新的可能性，例如預測性維護或系統(tǒng)的遠程監(jiān)控。盡管如此，一些工廠運營商仍然不愿利用這些選項。為了能夠盡可能高效，安全地使用現(xiàn)代自動化概念，在處理軟件和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議時需要專門知識，而這些知識在許多地方還沒有深度應(yīng)用。

OPC UA被越來越多的公司用作標準接口，以確保通過互聯(lián)網(wǎng)連接在不同數(shù)據(jù)源之間進行可互操作的通訊，無論是針對生產(chǎn)設(shè)施中的設(shè)備，永久安裝的測試系統(tǒng)還是數(shù)據(jù)庫。現(xiàn)在，熟悉工業(yè)以太網(wǎng)和TCP/IP的內(nèi)部服務(wù)技術(shù)人員應(yīng)確保與OPC UA的連接，以便系統(tǒng)可以從遠程診斷和預測性維護中受益。

自動化行業(yè)中的經(jīng)典方法是使用轉(zhuǎn)換器，該轉(zhuǎn)換器將以太網(wǎng)信號轉(zhuǎn)換為適合OPC UA的格式。這解決了互聯(lián)網(wǎng)連接問題，但是從工業(yè)4.0的意義上講，此解決方案不能回答數(shù)字化過程所需的其他問題：我可以從系統(tǒng)中獲取哪些數(shù)據(jù)？我是否真的要將系統(tǒng)中每個傳感器、每個執(zhí)行器或每個單獨的傳動系統(tǒng)直接產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)直接存儲到云中？即使我在云中有一個處理數(shù)據(jù)的平臺，該平臺是否完全支持某些自動化組件中的數(shù)據(jù)評估？我如何讓他們了解？我是否需要必要的帶寬來上傳和下載所有信息？如果沒有互聯(lián)網(wǎng)可用，我的系統(tǒng)會怎樣？

無論是在傳感器中，在人機界面上，還是在運行過程中，在系統(tǒng)中創(chuàng)建無數(shù)的二進制數(shù)據(jù)和鏈接圖。如果工廠操作員希望將其機器連接到云，必須首先能夠訪問所有這些數(shù)據(jù)。但這還不夠，一方面，這會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)還需要提供高帶寬。另一方面，具有來自各種來源的無數(shù)二進制數(shù)據(jù)的云平臺，無法獨自執(zhí)行任何操作，因此，您首先應(yīng)該從大量數(shù)據(jù)中獲得或匯總有用的信息。

這就是邊緣計算發(fā)揮作用的地方，數(shù)據(jù)已經(jīng)可以在系統(tǒng)和通往云的路徑之間的接口處進行本地收集和預處理。因此，系統(tǒng)操作員可以完全控制自己系統(tǒng)中生成的信息，并將其傳遞給他選擇的云平臺。運營商保留對其數(shù)據(jù)的主權(quán)，同時可以在云中評估和更有效地使用數(shù)據(jù)。因為預處理是在本地進行的，所以即使在此期間沒有互聯(lián)網(wǎng)訪問，系統(tǒng)也可以繼續(xù)不受干擾地運行。

繼續(xù)使用上面提到的帶有轉(zhuǎn)換器的示例：在這里可以運行應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序負責匯總和初步評估收集的數(shù)據(jù)，而不僅僅是使用設(shè)備進行轉(zhuǎn)換。服務(wù)技術(shù)人員可以繼續(xù)堅持自己的專有主題，并且可以保持概覽和控制他以何種形式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，無需支付額外費用，現(xiàn)有硬件可以通過軟件進行有益補充。

如果系統(tǒng)操作員或設(shè)備開發(fā)人員想要實現(xiàn)所有這些功能，那么一個專門的軟件團隊必不可少。例如，德國赫優(yōu)訊公司擁有一個由25人組成的IoT團隊，他們?nèi)⑴c軟件開發(fā)，根據(jù)我們自己的估計，這仍然是一個很小的團隊。

為了能夠應(yīng)對整個功能深度，高效的工具鏈是必不可少的，其范圍從設(shè)備邊緣的數(shù)據(jù)采集和預處理到與云的連接。赫優(yōu)訊決定在這種情況下與微軟公司合作。借助Azure云，該公司不僅運營行業(yè)標準的云服務(wù)，開源開發(fā)環(huán)境Azure IoT SDK允許工廠運營商和開發(fā)人員將幾乎所有設(shè)備連接到云服務(wù)。 Azure IoT中心可在云本身中使用，利用它可以在不同地區(qū)管理數(shù)十億個設(shè)備。

此外，還有Azure IoT Edge，它位于系統(tǒng)和云之間的連接處。在此，可以專門解決設(shè)備的各個部分以及專門定制的應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序在容器中安全且相互獨立地工作，可以在GitHub存儲庫中開源許可下獲得此應(yīng)用的源代碼。在大型社區(qū)的參與下，內(nèi)部開發(fā)人員很容易查看現(xiàn)有項目并使其適應(yīng)自己的需求。

此外，微軟于2019年底在預覽版中推出了一項新服務(wù)，旨在大幅簡化新設(shè)備與云平臺的連接：Azure Plug&Play。在此服務(wù)中，設(shè)備制造商可以存儲其組件或設(shè)備的屬性描述。如果將這樣的“Azure即插即用”設(shè)備連接到合適的網(wǎng)關(guān)（例如赫優(yōu)訊生產(chǎn)的網(wǎng)關(guān)），則它可以根據(jù)存儲的屬性描述自動從云中獲取所有必要的信息，類似于Windows的驅(qū)動程序安裝。用戶可以快速連接新設(shè)備或組件，對其進行配置并將其拖放到Edge平臺上，而無需其他軟件知識。

但是，并不是每個系統(tǒng)操作人員目前都能夠或愿意在自己的軟件部門投入大量金錢和精力。特別是在自動化行業(yè)，許多組件制造商已經(jīng)意識到了這一需求，并提供了自己的邊緣和云平臺。這些承諾使操作員可以快速地處理設(shè)備識別和連接等問題，運行用于數(shù)據(jù)聚合、設(shè)備維護等的相關(guān)應(yīng)用程序，無需深入的軟件專業(yè)知識，只要連接的設(shè)備和組件也是受支持的生態(tài)系統(tǒng)的一部分。不利的是，現(xiàn)實同時導致了必要的軟件服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)平臺和制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）存在大量不同組合，其中部分僅支持某些制造商的設(shè)備。

所以，系統(tǒng)運營商希望為其設(shè)備配置找到最合適的邊緣平臺，并為其提供合適的云連接，如果他們不追求全源的方法，那么他們將面臨巨大的困難。如果所選的MES平臺軟件組合不支持傳感器或執(zhí)行器的運行，自行改裝會使情況更加復雜，特別是如果它是專有的封閉產(chǎn)品。

為了解決這個令人困惑的市場形勢，在漢諾威工業(yè)博覽會2019上已經(jīng)成立了開放工業(yè)4.0聯(lián)盟，截至2020年1月，已有49家公司加入該聯(lián)盟。現(xiàn)場總線組織已經(jīng)成功建立了業(yè)界統(tǒng)一的通訊標準，成為這種跨制造商聯(lián)盟的典范。該聯(lián)盟的目的是創(chuàng)建一個統(tǒng)一的生態(tài)系統(tǒng)，在該生態(tài)系統(tǒng)中，可以將來自盡可能多的不同制造商的設(shè)備進行交互操作。這樣，這些組件的供應(yīng)商更容易協(xié)調(diào)其產(chǎn)品在各個制造商之間的協(xié)作和交流。另一方面，設(shè)備制造商發(fā)現(xiàn)更容易為系統(tǒng)配備基于統(tǒng)一生態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用程序，無需其他軟件知識。這些技術(shù)充分利用了邊緣和云功能的優(yōu)勢，很大程度上獨立于各個制造商的規(guī)范。

以這種方式工作的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺必須滿足某些要求。無論制造商如何，它必須是能夠使用唯一ID自動識別連接的設(shè)備，這些設(shè)備的制造商必須提供合適的資產(chǎn)管理，以便可以自動配置和使用所有組件。這樣，系統(tǒng)操作員就不必花費太大的編程精力。這些設(shè)備運行的應(yīng)用程序安全地封裝在容器中，以免危及正在進行的操作，同時匯總和預處理來自操作的數(shù)據(jù)。所有制造商使用的統(tǒng)一數(shù)據(jù)總線必須確保這些應(yīng)用程序可以彼此安全通訊，相應(yīng)的標準化接口和服務(wù)可確保邊緣與云之間、以及云與云之間的安全易用的通訊。

Edge不僅是本地數(shù)據(jù)生成和與云平臺的連接之間的網(wǎng)關(guān)，它本身也是一個計算平臺，來自不同制造商的設(shè)備數(shù)據(jù)可以在此平臺上相互組合。例如，傳感器制造商肯定比其他制造商更熟悉自己的組件，如果他能夠在邊緣級別上為各個組件之間的通訊或有意義的數(shù)據(jù)交換提供可能性，那么他將為客戶提供更多的附加值，并在市場上超越競爭對手。在這一點上，智能優(yōu)勢非常重要：它以相對簡單的方式用于解決單個問題。

由寶馬集團和微軟運營的開放制造平臺計劃（OMP，于2019年漢諾威工業(yè)博覽會開始）也有類似的目標。微軟Azure工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的解決方案旨在建立一個開放技術(shù)平臺，該平臺從跨行業(yè)的開發(fā)人員社區(qū)中受益。該平臺旨在推動智能工廠解決方案的開發(fā)，可以由汽車和制造業(yè)的OMP社區(qū)共同使用。同樣，工業(yè)數(shù)據(jù)模型在平臺中標準化，以加速信息分析。