工业自动化界定了最好的OT和它

对于具有自动化焦点的制造和基础设施行业，越来越多的数据用于驱动分析洞察力的利用已经强制了传统的操作技术（OT）的收敛性（IT），创造了更多联合实施。在回应中，硬件，软件和网络的商业进步以增加的速度采用了工业平台。

这些趋势是由可用的技术和复杂的最终用户推动，他们希望消费者应用程序提供的相同灵活性和便利性。然而，用它与它合并的路径有一些颠簸和坑洼。

工业互联网（IIOT）依赖于OT和IT领域的良好协调的产品和性能。对于OT的逐步重叠角色，它是最有效的，有必要合并OT和IT学科的优势。检查这些优势是有用的，以及混合的OT / IT解决方案方法如何大于其部分的总和。

它并寻求扩大限制

现实情况是，在OT和IT环境中执行的工作受到独特的约束。一个关键的挑战是OT和IT所使用的传统硬件和软件解决方案是从不同的起点演变而来的。它们被目标和技能不一样的不同群体的人所使用。OT和IT专家经常发现，当接触到其他小组使用的常用工具时，他们自己就跟不上了。

用于自动化的OT工具与IT一起扩展

OT工具是为具有电气或机械工程背景的领域专家设计的，主要目的是以最大的可靠性监测和控制生产设备。

自动化设计和物理处理设备往往是容量有限的，需要控制工程师应用对极限的深入了解。梯形逻辑、结构化文本(ST)和功能框图(fbd)是OT社区用于管理可编程逻辑控制器(plc)、分布式控制系统(dcs)、监控控制和数据采集(SCADA)、历史记录和其他典型OT应用的特定工业开发语言的例子。

它在频谱的另一端出现了它的工具，并考虑到软件和计算机工程师。最近，云开发人员，数据工程师和数据科学家等额外的人员已经参与其中。云系统，本质上，假设无限计算和存储容量。将应用程序约束到小边缘设备的想法与IT社区为外国社区，因为开发C＃或Java应用程序是某些OT专家。

数据推动OT / IT收敛

来自公共数据集的见解需要强制用于收集，分发和分析数据的工具的融合 - 要求使用OT和IT应用程序。最初，IT导向的开发人员假设所有分析将被移至云端，其中庞大的开源社区创建了一个适合分析大数据集的工具集合。许多企业倡议都以此目的推出，通常是有限或混合的结果。

OT应用程序从24/7/365运行的机器中产生大量的“小数据”。总的来说，一个工业设施可以创造出远远超过消费者应用程序的“大数据”，即使是那些拥有数百万用户的应用程序(图1)。

某些像历史学家这样的OT应用程序已经演变为通过内置压缩算法和非常高速索引数据访问有效地存储此数据。将此数据量移动到云并将其存储有繁琐且昂贵。典型的云软件工具在存储和访问速度中不高效，因此与基于云的数据的交互可以小于评估甚至一台机器的数据集可接受的数据。

另一方面，它在通过使用软件基础架构中内置的并行计算技术，IT工具在分析跨越资产队列的大型数据集时更有效。解决性能挑战通常与向系统添加额外服务器一样简单。同样，IT基础架构被设计用于向全套用户提供信息，因为它们包括浏览器，Web服务器和移动设备，无论物理位置如何向人们提供信息。

最后一点是OT应用程序通常需要始终可用，因为任何停机都会导致设备和生产停机。另一方面，基于it的云应用程序通常可以在部分连接范例中运行，利用可用的计算和连接资源。

融合边缘/云工具、平台

为了应对上面讨论的挑战，开发工具正在合并OT和IT的最佳方面，并转向边缘位的平台，使用独立或与基于云的努力结合使用。出于必要性，OT和IT应用程序和用户现在正在共享边缘平台，该平台已成为工业数据管理任务的重要元素（图2）。

IT用户了解在具有高保真度和低延迟任务关键数据的边缘执行分析的好处，设计和架构以始终可用。对于植物广泛的多工厂和车队级别分析，数据必须传输到更高级别的系统。边缘平台非常适合从每个站点从基于云的平台提供正确的数据子集，其中大规模并行计算架构可用于获得大数据洞察力。当连接丢失到基于云的系统时，边缘平台通常在本地存储数据，直到恢复连接。

OT用户也在采用更常见的面向it的开发工具，如Node-RED和Python，它们现在可以在边缘硬件上运行。他们正在使用这些工具和其他工具开发专注于ot的应用程序，以减少停机时间，预测故障，并提高生产效率。对于分析和仪表板应用程序来说，这些工具比传统的OT选项更强大，它们支持创建高级工业物联网应用程序。

通过在边缘的IT协议的出现，例如消息排队遥测传输（MQTT），高级消息排队协议（AMQP），以及近期采用OPC UA，以及OPC UA，传统的更新采用，可以看到这种IT / OT平台收敛程度的证据。OT协议，用于向IT应用程序提供生产数据。

OT和IT最佳功能有助于自动化

Edge硬件将继续发展，以支持希望最佳的世界两全其业务开发，部署，运营和优化系统的用户。例如，经典OT工具允许根据需要拖动，丢弃，链接和移动的RPM仪表等仪表板图形对象，但在相对限制的情况下。在IT世界中，开发人员可以以他们想要的方式创建这样的对象，但它通常需要定制的努力。

混合发展必须使OT和IT人员更容易访问所有这些元素。它应该适合OT工程师使用，同时结合必要的It改进，以快速地将信息传递给正确的人，而不管他们在哪里。OT系统提供了最佳的操作可靠性，但对于车队级分析等更高级的计算来说并不理想。IT系统最适合用于分析目的，可以跨多个OT安装。通过在云/边缘基础设施中无缝共享边缘设备，可以在相同的数据上执行OT和IT分析。

必须为OT和IT人员提供易访问性，以便所有学科都能够轻松地使用所涉及的硬件、软件和网络技术。这还包括快速创建、使用和重用结合OT和IT原理的工业物联网应用程序的能力。

EDGE产品和工具需要保留OT使用的传统系统的强大操作功能，以自动化设备，并使用输入/输出（I / O）连接，同时可由工厂运营和维护人员使用。但是，在每个使用点管理点管理边缘应用是一个问题。

为了解决这个问题，可以利用IT概念，使边缘应用程序像IT应用程序一样集中管理，允许它们与最新的软件版本和安全更新保持同步，然后轻松、自动地分发到使用它们的边缘节点。为了应对这些挑战，必须全面和无缝地访问以it为中心的特性，如网络、云处理和高级计算和可视化选项。

协调OT, IT: 3个边缘自动化的例子

在消费世界中，一些软件产品和服务经过精心策划和安全，而其他软件产品和服务则公开分发。前者比后者更好地定义，更受保护，但通常更昂贵且灵活更柔韧。两种方法都可能是可取的，有时它们甚至可以组合。

同样，当今工业自动化平台和工具提供足够严格的oT，以及用于纳入IT技术的充足自由。三个例子是：

1. 边缘控制器:提供可靠的硬件，在许多方面与传统的PLC技术相似，但可扩展以实现通用计算(图3)。
2. 边缘堆栈:在IT世界中有许多软件选择，但是一个对边缘项目最有用的软件元素精心组织的堆栈可以显著地简化工业物联网的实现。
3. 边缘网络：设备级网络 - 例如工业以太网，OPC UA和其他特定的工业协议 - 为收集源数据是必要的。其他更多的IT友好的协议，例如MQTT，需要有效地将数据传送到更高级别，其面向的系统。虽然网络架构是平整的，但是边缘计算在协调两种类型的网络中起着关键作用。

随着最终用户踏上数字转换之旅，他们需要正确的平台和工具来构建IIT应用程序。成功的OT和IT Evolution创建了一个无缝的合并，并导致边缘解决方案，其中技术从使用中抽象出来，提供易于访问和扩展功能之间具有良好平衡的最终用户。

丰富的木匠他是艾默生机械自动化解决方案业务的产品管理总经理。由内容经理马克·t·霍斯克编辑，控制工程，CFE媒体，mhoske@cfemedia.com。

关键词：IT/OT融合，边缘到云技术

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