统一的OT数据层——填补IT和OT的“天然鸿沟”.docx

01

数智化转型的过程是IT和OT融合的过程

数字化智能化转型，是当前全球制造业共同的发展趋势。无论是要实现更高的效率、效能，还是要走向可持续、高质量发展，数智化是必经之路。而所谓的数智化就是将新一代IT技术应用到制造企业的设计、生产、管理、销售及服务各个环节，并基于各个环节产生的数据进行分析与挖掘，控制、监测、预判、优化，这其中就包括现在比较流行的数字孪生、仿真建模、预测性维护、机器学习、人工智能等的应用。

对于制造业来说，最核心的数据当然来自生产环节，而这就是传统的OT领域。这样，IT和OT就相遇了，而且需要融合，需要互相交换数据，“数据”也就成了数智化转型的核心。

“一旦开启数字化转型，各个层级的人都希望得到更多的数据，特别是来自车间这一层级的OT数据。”IT和OT融合会给企业带来诸多好处，例如：能够降低工业成本，优化业务流程，降低过程风险，更快实施开发和集成，以及打通OT设备和环境设施数据、IT基础设施数据，实现双向互用。

但同时，由于IT和OT有着各自的目标、优先事项、技能、指标甚至语言。IT希望数据采集越多越好，速度要快、数据要开放统一，而OT希望连接要安全，要保护好底层数据源避免其被过度访问，保证稳定生产是首要任务。特别是在技术层面，IT与OT融合最大的困难在于：数据网络的传输接口与标准不统一，IT首先要能够访问OT端的数据，而OT的数据往往是不同于IT数据的专有系统的数据，包括各类工业协议的数据、不同软件接口标准的数据。

正是由于IT和OT存在着这样的“天然鸿沟”，IT和OT的融合不可能一蹴而就，数智化转型的过程就是IT和OT不断融合的过程。

02

OPCUA为IT和OT融合开启了一扇窗

IT和OT融合使得OT数据需要在企业各层级之间进行流动，因此IT和OT之间的互联、互通、语义互操作成为了必然要求。由于对数据有实时性要求和各个自动化厂商处于商业利益的考量，在工业现场，目前存在着各种各样的通信协议，有开放的，有封闭的，有标准的，也有专有的，所以互联互通并不容易，而要做到语义互操作更难。好在一个独立于制造商的通信技术OPCUA为互联、互通、语义互操作铺平了道路，而且随着OPCUA的发展，目前已经得到绝大部分厂商和用户的支持。

“当企业需要依靠数据来做决策时，你要确保每个人都可以使用实时或近乎实时的准确数据来做出决策，而不是等待很长时间才能获得报告，然后试图弄清楚发生了什么。先生认为，数据最重要还要具有上下文含义，也就是要有语义，否则，数据将没有意义。“我们所接触过的的一些北美石油公司客户，他们每天都有TB级的流量从海上平台发送，汇聚成一个数据湖，但这些数据他们无法理解它，实际工作中并不能使用。”

为了让数据带有语义，OPCUA提供了基础信息模型，包括底层总线传输的语义可以参考统一标准进行定义，而垂直行业的信息模型也同样可以进行协同。在OPCUA的基础架构中包括内嵌信息模型、行业信息模型与供应商信息模型等几个层面的信息模型，这些信息模型对不同层级的数据进行了标准封装，甚至也可以由用户创建自己的信息模型。

对于安全性，OPCUA的规范、配置文件和认证过程可以让用户十分安心，OPCUA使用协议本身而不是附加安全性来保护OPCUA客户端/服务器通信的安全。

得益于平台独立性、强大的安全基础以及信息模型这些性质，OPCUA因此成为工业4.0最被看好和普遍支持的标准规范，这也为IT和OT的融合开启了一扇窗。

03

统一OT数据层（UODL）?

填补IT和OT“天然鸿沟”

借助于OPCUA，从机器到机器间的水平传输和从机器到云端的垂直传输，数据已经转变为带有语义的“信息”，为企业车间、运营、业务及云端分析等各个层级提供了统一的实时源数据。

但随之而来的是，越来越多的设备中都包含了用于外部访问的OPCUA服务器，例如PLC，边缘控制器，甚至是传感器中都可能包含一个OPCUA的服务器。而一般的OPCUA连接，OPC客户端需要与每台OPC服务器建立单独的连接，这种连接方式会极大将会占用网络带宽和前端处理器的算力。即使只有少量的服务器和客户端，系统架构也会变得非常复杂，当系统中OPCUA设备很多时，这种访问是异常复杂的，且会极大增加一个客户端同时连接多个服务器端时的管理成本。使用OPCUA网关等物理设备固然可以对数据进行整合，但这种方案，并不适用于多个OPCUA服务器分处多地的情况，而且还会带来额外的设备安装、维护成本。

更为重要的是，各层级都直接访问源数据，或者将OT数据直接上传到云端，都是极不安全的做法。

“因此，我们提出，增加一个统一的OT数据层，UODL，以便OT端数据可以以OPCUA开放标准的形式汇聚在一个平台上，而企业各个层级的人都可以通过访问这个平台得到带有语义的有价值的数据。