远程智能支持多对多解决方案

劳动力的重大而永久性的变化要求公司加快采用远程访问技术，特别是提高远程智能。由于工业资产的地理分布，传统的远程解决方案是出于必要而采用的，但由于COVID-19的社会和业务影响，今天的劳动力在地理上越来越分散。

无论是在城市还是在人口密集地区以外，雇主都很难招聘到合格的员工，也很难找到愿意搬迁到任何特定地点的人。现在，它取代了让工人来工作的经典方法必须把工作交给工人，无论他们在哪里。

这种模式转变可以通过安装在现场的先进计算和通信系统组成的远程智能实现。这是连接许多资产与工人的关键。

由于这些原因，终端用户发现支持自动化系统的远程访问非常重要，而实现这一点需要对这些远程系统进行更大程度的边缘智能。智能边缘解决方案需要与工业智能设备通信，预处理数据，并提供与高级计算和可视化系统的连接，通常同时克服带宽和网络可靠性限制(图1)。

创建具有可接受性能的实用远程解决方案很难完成，但使用传统技术并非不可能。更好的方法是结合现代边缘软件和计算平台，通过提供全面的远程智能来加速自动化和连接。

多对多远程资产连接

传统的远程自动化实现通常可以被认为是“多对一”的命题，许多地理上分布的资产连接到一个集中的位置。例如，许多油井或管道泵站分布在很远的地方，但都集成在一个主控制室中。或者可能是在全球各地安装了一批自动化机器，并使用虚拟专用网络(VPN)连接向原始设备制造商(OEM)报告，以便OEM可以监视性能并提供支持。

如今，远程自动化需求转向了“多对多”场景。已经有一种技术的驱动，使员工能够在家或任何地方工作，以最大限度地减少与旅行相关的风险、成本和延误。新冠肺炎大流行的影响以及由此引发的社会/专业“远程工作”和“在家工作”社会运动加速了这一趋势。

除了不断发展的远程自动化业务驱动因素外，还必须解决始终存在的技术挑战:

• 性能:连接性要求可接受的带宽(大量数据)、响应性(低延迟)和正常运行时间(最小中断)。
• 背景:来自许多不同来源的数据必须在通信中嵌入上下文化，以便高级应用程序能够识别数据的来源和含义，从而使它们能够根据需要对数据进行排序、筛选、分配、显示和其他操作。
• 预处理:传感器数量的增长和快速的轮询时间意味着可以获得非常高分辨率的数据。必须将这些数据预处理为可接受的平均值，以减少网络流量，避免将存储从可管理的数据“湖泊”升级为难以处理的数据“海洋”。
• 可伸缩性:解决方案需要同时适用于小型和大型控制器尺寸，以及一个或多个控制器。监视单个远程设备很重要，但分析和比较一组资产可能更有价值。
• 计算与控制:一些远程项目只需要基本的监控就可以了，但更多情况下，必须在边缘具备重要的计算和控制能力。
• 网络安全:大多数远程解决方案将以某种方式利用互联网，因此网络安全成为一个关键问题。一些项目涉及到云计算和双向路径(数据、响应/控制)，但即使只有监控的项目也很容易受到攻击。任何在中间的攻击都有问题。

边缘自治对于解决远程智能的每个需求和挑战都是必要的。

建立远程情报

开发现代远程智能通常比传统的可编程逻辑控制器(plc)、可编程自动化控制器(pac)和人机界面(hmi)需要更多。这些设备将在遗留应用程序中运行，并且非常适合许多新项目，但需要一系列策略来解决各种用例，例如:

• 升级现有PLC安装，改进监控。
• 对于新建或现有生产，增加闭环、实时监控。
• 开发更高层次的分析。

对于现有的安装，许多plc操作的设备安排在并行生产或作为顺序生产线，安装一个小型监控控制和数据采集(SCADA)系统作为监控所有感兴趣的点的生产线主管是有用的。合适的软件套件，具有适当的连接，将在工业PC (IPC)上的设施中自主运行，并允许远程用户使用适当的凭据登录，以监控操作，并在需要时进行手动调整。

在许多情况下，需要有这种远程监控和调整能力，并辅以更多的闭环控制方案。对于这一角色，边缘控制器是最合适的，因为它提供了数据收集、处理、可视化和共享所需的通用计算，并辅以以最可靠的方式执行控制逻辑所需的实时确定性控制。

边缘控制器压缩了硬件架构，因为分析是在流程的边缘执行的(可能与云资源集成)，但可以应用于自主控制(图2)。

由于各种原因，在边缘也经常需要更高级别的分析。当数据在本地和云中收集、存储、处理和分析，并将结果返回边缘定位系统进行实现时，就可能实现运营改进，特别是基于对广泛分布资产的分析。

应用示例:能源定价，成本

例如，当不同地点的生产需求和能力与能源定价相一致时，可以确定生产线应该在白天或晚上的什么时间运行以最小化运营成本。对于这一角色，IPC(有时是边缘控制器)运行用于边缘通信的软件，提供物联网实现所需的连接结构(图3)。

应用示例:远程智能应用

有一家消费品制造商，业务遍及全球，已经有许多生产线投入使用。相关人员知道生产线上存在生产效率低下的问题，并怀疑存在改善能源使用的机会，但他们需要获得和分析数据来证明这一点。制造商需要评估和优化生产速度，确定和解决停产的根本原因，检测空气泄漏，并执行其他任务。这些都是可以通过远程情报计划收获的容易摘到的果实。

在一个现场，该公司安装了带有边缘/物联网软件套件的IPC，以收集相关传感器数据，如气流、功率和其他设备状态信息。数据以全分辨率存储在本地，然后进行预处理，以便能够有效地在云基础设施中使用。数据在多台机器和生产线上进行汇总，以发现改进的机会。这些分析的结果为公司提供了手动进行操作更改所需的信息。

最初的实施在一个地点得到了验证，但这个概念可以很容易地安装在其他地点，并扩大规模，以便在全球范围内进行分析。请注意，这不是一个闭环解决方案，因为运营商仍然需要做出一些决策。然而，自动化的改进通常不需要这种程度的完全自主，因为最好的解决方案通常来自于为人类操作员提供更好的信息，以便他们采取行动来提高整体效率。

远程智能为平台

对于许多制造商来说，“远程”可能意味着跨大楼或在世界各地操作，而网络连接和边缘处理能力往往是一个限制因素。需要与远程站点连接的多个用户和计算资源可以位于任何位置。在过去的几年里，远程连接通常是多对一，但今天多对多更加规范，并推动了对更好技术的需求。

传统的plc和hmi可以用于某些形式的远程连接，但最强大和安全的解决方案需要以边缘控制器和运行现代边缘功能软件的ipc的形式改进远程智能。如今，软件和计算平台可以帮助用户创建新的和改进的解决方案，以解决远程连接、监视和控制问题——解决多对多实现的挑战。

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