在OT和IT成功融合的边缘

运营技术(OT)和信息技术(IT)在制造设施中扮演着非常独立的角色。今天，由于这一战略提供的固有效率和竞争收益，这两个实体走到了一起。

我们面临的挑战是确保IT融合以一种优化的、具有成本效益的方式进行，而不会对正在进行的运营造成重大破坏，这就是边缘计算发挥关键作用的地方，特别是随着人工智能(AI)和机器学习(ML)的出现。

通过利用人工智能软件算法，可以处理OT信息，并在没有人为干预的情况下做出基于经验的决策。从历史上看，人工智能软件需要高水平的计算机能力，但边缘推理平台的出现，使得人工智能能够扩展到工厂车间。边缘推理平台在一个更受限制的环境中使用人工智能训练算法的结果。

一旦制造商有可能加速其决策，它就可以提高生产率和效率。将人工智能进一步引入自动化流程也有助于解决劳动力老龄化带来的挑战，因为劳动力老龄化没有得到新的人才的补充。利用新技术和算法，制造商可以用同样数量的人做更多的事情。

数字检查器的好处

举例来说，考虑一个典型制造过程的检验阶段。在生产环境中，有些人有30到40年的制造经验，他们用这些经验来发现缺陷、异常和其他质量数据。然而，随着这些人退休，没有新一代的检查员来取代他们，制造商如何保留和利用他们的知识?

AI和ML通过类似于新学徒检查员的培训过程，将知识数字化，从而提供了一种解决方案。一旦训练完成，AI模型可以部署到边缘推断设备，然后执行缺陷和质量评估的角色，将信息反馈给训练服务器，以进一步调优和优化AI模型。

边缘推断平台提供的“数字检查员”永久保留了经验丰富的操作人员的所有聚合知识，并将其应用于检查过程，通常具有比人工检查更高的准确性。与此同时，人工检查人员的角色被提升为分析结果数据并确定流程改进的领域。

使用最新的AI和ML技术，加上适当的训练服务器和推理边缘硬件，可以在不需要数据科学家或复杂编程的情况下实现数字检查员。相反，系统在一个短暂的训练期间学习什么构成了可接受和不可接受的样本。由此产生的模型可以同时部署到多个站点和生产线，进一步利用来自多个地点的检测团队的汇总经验。不断地运行系统会导致对训练服务器的持续反馈，以不断提高的准确性提炼边缘推断，最终导致近乎完美的决策过程。

那么，传统制造商如何利用这项技术并变得“智能”，尤其是在许多生产设施都是“棕地”的欧洲?通常，这比制造商想象的要容易得多。当然，有必要将网络连接到检查位置，并且需要摄像机来收集视觉检查数据，但如果OT投资是最新的，这些元素通常已经到位。推理边缘通常是一个相对简单的“附加”，提供图像捕获和形成缺陷检测系统的AI推理算法。训练服务器——根据边缘反馈的数据不断完善模型——通常位于IT服务器室，但也可以安装在任何可以访问边缘推断设备所连接的网络的地方。

在许多情况下，该模型还使用从其他来源获得的信息，但系统基于标准的开放技术性质使得实现物联网技术层成为可能，结合边缘应用程序、通信协议和数据采集能力，从而实现棕地站点的数字化，并将其带入制造业的新时代。

当欧洲第一次开始讨论工业4.0革命时，最直接的问题是如何创建一个非专有的“开放”解决方案，以避免供应商锁定。最初的步骤是创建技术兼容性，并将其集成到一个开放和透明的环境中，以便进行进一步的创新。

大约六年前，当组织提出在生产环境中实现物联网的想法时，主要讨论集中在制造商如何连接他们的设备、机器和设备上。与之前基于SCADA或MES应用程序的解决方案相比，他们如何提高分析水平?如何使OT领域的更多应用程序能够确保有吸引力的投资回报(ROI)?随着时间的推移，这导致了工业物联网越来越多地基于开放的PC技术。虽然这对OT行业来说是新的，但it世界已经熟悉了几十年，了解利用公共体系结构、通信标准、管理工具和应用程序框架的价值。随着开放通信(如OPC UA)的发展被更广泛地采用，时间敏感网络和5G等新技术克服了对专用实时设备的需求，使用基于开放PC的技术的理由变得越来越充分。

开放架构降低了复杂性

反过来，这种开放架构的采用意味着今天，在棕地制造现场之上创建技术层的概念比两三年前要复杂得多。这是因为有许多堆栈将专有OT设备和系统集成到物联网领域。通信、协议和物理接口已经变得更加标准化，与老式的专有OT设备相比，用于构建系统的开放技术平台正变得越来越商品化，因此投资变得更加容易。

技术部分在历史上代表了业务案例的价值，但今天公司不再讨论技术兼容性，因为它已经存在了。相反，他们谈论的是如何使用物联网技术优化端到端工作流，而不仅仅是一个独立的流程。关于如何利用他们在劳动力中的智力资本和经验，通过使用技术来丰富他们的角色，进一步增加组织价值。他们越来越多地讨论如何在整个企业的边缘利用可以捕获和虚拟化的信息。

成功的关键在于利用最新工业物联网技术的开放性，减轻正在实施业务应用程序的集成商和在边缘实施OT应用程序的集成商的负担。

实现物联网应用程序并在现有棕地制造基地之上提供一个层的复杂性较低。今天，我们主要讨论如何提供与业务应用程序的集成。

-这最初出现在欧洲控制工程的网站。由CFE媒体与技术杂志副主编摩根·格林编辑，mgreen@cfemedia.com

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