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★上海工業自動化儀表研究院，PLCopen中國組織 彭瑜

工業邊緣計算設備的終極功能應該是感知和控制物理過程，運行本地程序，并與工業控制器、工廠運營系統、企業業務管理系統和云應用程序通信。工業企業為了持續地實現盈利和提高競爭力，正在循著實時閉環制造業務運營的數字化制造架構（DMA）方向探索和發展。正如圖1所示，邊緣計算在DMA中起著數字化底座的基礎作用。在充分利用邊緣計算的基礎上才可能運用云-邊-端的分布式計算和開放系統的進展，來實現同步、實時、優化生產，以適應包括供應鏈、客戶需求、能源和可持續發展等諸多的外部變化因素。

圖1數字制造架構創建實時的閉環運行操作

（圖源：automation.com）

1工業數字化轉型的目標是實現實時、同步和協同的業務處理與制造

在傳統的制造業中，長期形成了生產制造系統、企業業務管理系統和供應鏈這三套系統相互分離，即使有一定的松散耦合，也不能克服在功能上缺乏同步的協同和關聯。這種功能的孤島現象往往造成流程的重疊、一些關鍵信息的空白和決策的低效，從而阻礙企業的發展和優化。圖2清晰地指出傳統制造的孤島表現在企業的業務管理只制定計劃和下達生產指令，供應鏈只管企業內部和外部的原材料、物料和能源的供給，而生產的運轉部門只關注在制件的控制和跟蹤，三者之間極少關聯和協同，更談不上實時和同步;唯一能做到實時運行的是生產過程的控制和自動化。

圖2傳統制造在業務管理、供應鏈和生產運轉三者之間缺乏同步的協同和關聯

（圖源：automation.com）

一般企業管理系統ERP與生產制造系統耦合松散表現在，ERP以書面或電子方式發送訂單和庫存清單來啟動生產運行，缺乏實時同步地向工廠發送指令和信息的能力。例如，接到訂單后下達生產指令，但對生產中發生的事情視而不見，直到完成生產任務后工廠信息反饋到業務系統中，再進行所謂的“倒沖”，將生產過程中消耗的材料扣除。MES加強了溝通和協調，提高了工廠的可視化能力，實行實時工單/實時庫存發布，扣除材料消耗/實時對生產進行監控，但導致了復雜的復制模型、更高的成本和可疑的可靠性等問題，同時不能提供對產品可用性的足夠洞察。數字制造架構的目標就是希望將制造系統、業務管理系統和供應鏈系統集成整合，克服松散耦合形成的一切弊病。

從這個意義上講，制造業中很多時候對IT/OT融合的關注，在范圍上可能過于狹窄，基本局限在一條產線、一家工廠，如果涉及一個企業也僅僅關注企業內部，很少擴展到供應鏈以及客戶需求和響應，因而無法利用日益先進的技術來實現制造競爭優勢。在理想情況下，工業數字化轉型應該囊括整個制造過程和生態系統，包括：產品設計、采購與供應鏈同步、柔性生產、廠內/企業內物流、服務、客戶響應能力，以及相關的基礎設施（如工業通信系統、邊緣計算等）。因此IT/OT的融合也應該不僅貫穿整個制造過程，也需要擴展到整個產品生命周期和企業生態系統。IT/OT的廣泛融合意味著企業內的生產流程與企業相關的外部資源和供應鏈之間，以及與產品生命周期的應用狀態之間，存在清晰和直接的溝通；而IT/OT的融合發展是開發和部署一系列創新技術的關鍵，這些創新將定義制造業的未來。

由此可見，工業制造數字化轉型的基本要求是：向集成的、實時的、數據驅動的制造業轉變；從終極目標來看，工業企業應該在數據驅動的基礎上追求實時、同步、優化地實現制造系統、供應鏈和業務管理系統全范圍和全過程的IT/OT融合。實時數字化制造正在成為一種更有效、更全面、更有競爭力的業務。通過將制造/生產整合到整個業務系統中，制造業和生產的基礎正在被重塑。

2工業邊緣計算在重塑制造業生產基礎中的重要作用

多年來，工業自動化體系結構的特點是，利用分布式計算提高性能、質量、可靠性、可用性、快速響應能力和降低軟件維護成本，越來越多的計算被推向現場的終端設備。每一步進展的限制因素都是技術的成本、堅固性和可靠性。工業儀表、傳感器和執行器即使隨著芯片和物聯網技術的顯著進步發生了許多變化，要像智能手機那樣以低成本通信的方式傳遞大量制造基礎信息，恐怕還需時日。因此，工業邊緣計算的設施和能力仍需大力加強和推進。何況工業邊緣計算的角色也是分布式制造架構中不可替代的。

邊緣計算的主要價值是就近在物理生產的地點執行應用程序，以極低的延遲實現快速響應時間，并捕獲實時數據。將高級功能直接集成到這種新型的功能強大的現場設備和工業控制器中，再加上實時事務處理業務系統，正在減少對工業中間件軟件的需求。業務系統比工業系統發展得更快，以滿足包括供應鏈、客戶服務、物流和互聯網商務在內的業務功能的要求。雖然中間層軟件和計算機達到了緩沖、同步、轉換和優化傳感器和控制器信息的目的，但也產生了許多弊端，例如由大量中間層計算機、重復的數據庫、復雜的配置控制和昂貴且難以維護的軟件組成的脆弱系統。邊緣計算是在用戶或數據源的物理位置或附近進行的計算，有可能逐步用邊緣的分布式功能包括優化、專家系統和具有新型設備的人工智能來替代中間件軟件。

邊緣設備類型大致有如下幾種：（1）支持原有老系統的邊緣網關：工業邊緣網關通常是堅固的工業計算機，運行中間件軟件，連接到PLC、驅動器和其他邊緣設備，理清信息的來龍去脈和情境化（contextualization），并將其映射到數據企業軟件和數據庫。邊緣網關是利用已安裝的原有控制和自動化系統擴展資本設備提供邊緣計算功能的理想選擇。（2）邊緣工業計算平臺：堅固的邊緣計算平臺提供網關功能以及許多其他功能，包括分布式控制、優化、web服務器、OPCUA服務器和客戶端、人工智能AI、RESTAPI、圖像識別和云通信（AWS、AZURE等）。許多邊緣計算平臺還集成了多用戶環境，如Docker和Kubernetes，允許添加用標準編程語言（包括Python和JavaScript）編寫的用戶應用程序。（3）智能現場邊緣設備：這是一類新的智能現場設備，包括傳感器和執行器，它們是智能的，可以直接與控制器、企業和云應用程序通信。這些設備集成了分布式控制功能，包括優化、web服務器、OPCUA服務器和客戶端、RESTAPI和云通信（AWS、AZURE等）。一些立足于最終用戶的項目計劃正在定義基于這些概念的新體系結構，包括NAMUR開放體系結構（NOA）和開放過程自動化論壇（OPAF）標準。

值得注意的是以太網IP到邊緣的發展。隨著單對雙絞線以太網（SPE）標準10BASE-T1集成到各類工業通信網絡，工業優勢正在進入主流計算和物聯網領域，一個重要原因是IP通信在嵌入包括傳感器和執行器在內的終端現場設備時擁有了成本效益。支持工業控制和自動化的基于以太網的網絡利用了大量生產的以太網基礎設施產品的優勢，包括較低的硬件、軟件和支持成本。顯然SPE是一種直接從傳感器、執行器、驅動器、電機啟動器和其他設備中解鎖更多信息的方法。

單對雙絞線以太網是先進物理層（APL）將以太網用于易爆易燃危險區域的現場級儀器儀表的基礎，為在0區和1區Div1提供本質安全的解決方案。現場級以太網將以其廣泛性和速度突破現場總線的限制，使流程工業數字化成為現實。主要目標是在流程自動化領域采用成熟的技術和選項。

還有一個現場直接與企業溝通發展方向，這就是傳統的嚴格層次結構正在讓位于一個反應更靈敏、更直接的模型，將制造業帶入實時制造業務模型。現場設備可以直接與應用程序通信信息，包括歷史記錄、高級云分析、實時維護監控和其他功能。這簡化了這些功能的應用，更為消除ISA95所規范的L2級和L3級軟件成本、復雜性、性能滿足不了要求而導致的拖累，以及長期的軟件維護成本。

3如何解決數據存取的互操作性這一最基礎的問題

制造業尋求自動化設備和應用程序的集成，最好的榜樣就像即插即用的網頁瀏覽體驗那樣，完全不用通過人工來連接“物”。為了達到這一理想狀態，工業自動化的許多專家和從業人員投入到這一復雜的挑戰中。然而歷經多年，到目前為止任何參與智能制造和工業4.0的人都知道，標準化還是在路上，離完成式還有不小的距離。也就是說，在許多方面這僅僅才開了一個頭，目前市場上的工業物聯網的產品還沒有選擇一套公認的標準的技術。

以大家所熟悉的網頁瀏覽為例，調制解調器是互聯網的網關。購買PC后，將其帶回家，標準化的好處立竿見影。首先，開箱即用的個人電腦通常都有一個以太網端口。PC連接到網絡調制解調器后，通過DHCP（DynamicHostConfigurationProtocol）獲得IP地址，并發現自己的網絡網關。然后，它會發現自己的域名系統（DNS）服務器是什么，并開始訪問來自全球各地的廣泛信息。所有這些機制都通過一個網關自動激活；對于大多數用戶來說，它是一種相當于魔法的技術。歷史的經驗證明，這種全球網絡只有在市場圍繞特定標準進行整合時才有可能實現。那么，人們渴望著在運用工業物聯網（IIoT）也可以使用類似的魔法技術的時候，是不是也應該思考選擇什么樣的標準化方案和路徑才有可能跨出成功的一步呢?我們可以預言，像IIoT這種需要在全球形成的網絡，只有在市場圍繞特定標準進行整合時才有可能實現，否則就是一個實現不了的“承諾”。

如圖3所指出的在IIoT的許多服務和功能（諸如歷史數據存取、報警和通知、下達命令和控制、數據操作、數據分析和預測）中，實時數據訪問是最最基礎的，通常也稱為設備或流程遠程數據采集。這種類型的數據通常被歸類為時間序列數據，是非事務性（nontransactional）的，以真-假、數字或文本的形式存在。可視化或測量工廠層上正在發生的事態通常是數字化轉型的第一步。特別是大規模地將各種設備從不同的地域集成接入IIoT，跨越數據互操作性的鴻溝的重要性就益發顯現。如果我們運用IIoT最直接的用例，即數據訪問有了標準化的解決方案，那么工業物聯網給制造商帶來的巨大的挑戰就有了成功的基礎，而不會出現由于解決不了從工廠現場訪問數據這方面的問題，常成為一些數字化轉型計劃的攔路虎，以至于這一計劃胎死腹中。

圖3工業物聯網的各種功能

（圖源：IEB網站）

智能制造利用工業物聯網眾多目標之一是在企業中納入新的信息產生方或信息使用方時不需花費集成成本。簡化集成主要是通過在通信層和信息層運用一些知名標準的產品來實現，譬如OPCUA、MQTT。但是，這兩個標準是否足以實現數據存取的互操作性呢？

目前MQTT已實現“一次提供數據；可以到處分發”（providedataonce;distributeeverywhere）的架構。OPC基金會于2006年發布了第一個OPCUA規范，其中包括許多其他連接功能中的數據存取功能。其優點包括啟用非Windows設備、具有標準數據類型定義的可瀏覽地址空間，以及具有死帶過濾條件的長輪詢機制。OPCUA在制造商中變得流行，因為除了現有客戶端-服務器范式，在2018年還增加發布-訂閱協議，將Pub/Sub連接添加到規范中，包括無代理（brokerless）協議的以太網和UDP和有代理（brokered）協議的AMQP和MQTT。OPC基金會繼續接近互操作性的目標，通過配套規范定義了標準對象類型，每個規范都利用核心數據定義來構造標準對象定義。

關于數據存取的互操作性，OPCUA和MQTT并未明確定義。如圖4所示，為設備指定MQTT僅定義基本通信協議，其余所有堆棧都未定義，這為信息使用方的集成應用增加了沉重的負擔。信息使用方面臨的集成障礙包括：熟悉信息產生方實現的主題路徑，以及確定應用程序是否可以通過最后遺囑功能監視信息產生方的健康狀況。另外的挑戰有：選擇使用哪種QoS級別，信息產生者是在固定的時間間隔上發布還是僅在更改的數據上發布等。對集成商來說更可怕的是MQTT沒有傳輸數據的定義，因此信息使用方的應用程序不得不適應設備選擇的編碼方案、數據類型和對象定義。MQTT僅僅定義數據存取模型中的通信協議層，在通信層以上的各層次均未定義。由此可見，如果目標是數據存取的互操作性，指定MQTT是遠遠不能滿足要求的。

OPCUA在數據存取模型的每個級別上都實現了標準化。雖然每一層的定義都優于其他技術，但問題出在在模型的每一層級其規范的組合（portfolio）都包含許多選擇。考慮到過多的通信協議、編碼方案、數據類型和對象定義，簡單地將OPCUA的信息使用方連接到OPCUA的信息產生方并不能保證數據存取的互操作性，因為每個應用程序可能會在堆棧上選擇不同的選項。集成商必須仔細評估信息產生方的設備在每一層實現了哪些選項，并確保它與信息使用方應用程序的功能相匹配。或者相反，集成商了解信息使用方應用程序的功能，并不得不限制它可以使用的OPCUA產品的范圍。由此可見，如果目標是互操作性，指定OPCUA是不夠的。

圖4MQTT和OPCUA的協議棧

（圖源：IEB網站）

或許OPC基金會也開始認識到，雖然在每一個層面有多種技術規范提供選擇可以增加靈活性，但其帶來的負面影響卻是增加了集成的成本和推廣的困難。于是，OPC基金會在2022年2月宣布，包括亞馬遜AWS、谷歌Cloud、IBM、微軟、SAP和西門子六家云服務提供商有些在目前的產品中支持OPCUAoverMQTT，有些會在他們的開發路線圖中支持OPCUAoverMQTT。這一聲明標志著這六家重要企業將與OPCUAoverMQTT組合兼容。更令人印象深刻的是，這一聲明標志著企業內部多云架構的可能性，允許用戶無縫地將數據從一個云供應商轉移到另一個云供應商，實現云到云的互操作性。OPC基金會在2022年4月的OPC國際日上指出，OPCUAoverMQTT已有數千種實現可能。

對于需要識別OPCUAPub/Sub技術的信息使用方、應用程序的終端用戶和集成商，OPC基金會于2022年6月創建了一個市場，作為一個可供公眾訪問的網頁，允許基于功能、傳輸、應用配置文件和許多其他標準進行篩選。問題在于雖然已經保證了普遍的市場支持，但沒有宣布任何OPCUAoverMQTT產品在OPC市場上市的時間表，包括來自六家云服務提供商的產品。對于需要商業產品的終端用戶和集成商來說，了解市場上可用的產品仍然是一個挑戰。

與此同時，OPC基金會正在為構建語義語境的數據連通性做出努力。OPCUAFLC（現場級通信）計劃正在傳感器、執行器、控制器、企業和云之間創建開放標準語義語境的數據連接通信解決方案，以滿足工業自動化、工廠自動化和過程自動化的所有要求。OPCUAFX繼續取得快速進展，將最基本的工業通信現代化，并將主流計算數據概念推向工業邊緣。OPCUA現場級通信（FLC）計劃目標包括：在供應商、平臺以及目前尚不可知的范疇之間構建安全可靠的通信，實現從傳感器到企業及其他領域的互操作性。OPC基金會生態系統是統一的，由工業、IT、物聯網（IoT）和云組織組成，有超過65個聯合工作組參與，專注于定義和實現從工業現場設備（包括傳感器/執行器）到企業和云系統的標準語境和語義數據模型。

OPC基金會與清潔能源和智能制造創新研究所（CESMII）共同開發的全球可用UA云庫使OPCUA信息模型在全球范圍內的云端可用，為用戶提供查找和使用OPC模型的有效方法。這簡化了為語義數據模型提供可信源的應用程序工程。

4結束語

其實從應用的角度看，工業系統需要實時、同步、協同的業務處理和制造過程，其重要基礎就是全局的數據共享，而不是數據交換。這就要求有一個從數據存取架構的視角建立的數據存取模型，能夠實現數據/信息的使用方與數據/信息的產生方解耦，就如在互聯網中通過TCP/IP模型實現了數據/信息的存取與具體設備的地址脫鉤那樣。有人設想了這樣的數據存取模型（見圖5）。

圖5設想的數據存取模型

（圖源：IEB網站）

要使數據/信息的使用方與數據/信息的產生方解耦，一個重要前提是實現點對基礎架構的通信連接，而不是點對點的連接。在“點對點”體系結構中，信息使用方必須發起的連接數量與系統中信息產生方的數量直接相關。信息產生方的數量還規定了必須在信息使用方一側設計的不同協議和客戶自定義語法解析功能的數量。因此，隨著信息產生方數量的增加和實現的協議數量的增加，點到點模型變得不可持續。

當從所有工廠設備收集信息時，企業系統受到了所需通信協議數量的挑戰。對于應用程序來說，要做到跨所有設備且與任何協議通信，負擔實在太大了。人們一直在努力通過將過多的通信協議通用化來消除這種負擔，但一涉及到產品采用，那又是另外一回事了。工業自動化制造商不會只優先考慮標準化協議，而是繼續在EtherCAT、PROFINET和EtherNet/IP等原生現場總線技術上進行創新。幾乎所有的設備都繼續支持通過Modbus/TCP來交換數據，有些還增加了IO-Link。一些設備已經發展到包含OPCUA服務器，但即使是OPC基金會成員的工業自動化制造商仍然省略OPCUA服務器。一些集成商和終端用戶正在等待最新的設備規范OPCUAFX，期望它將帶來更大的市場采用。相比之下，其他人嚴重懷疑在工業設備這一級別是否有可能采用標準協議。

總之，時至今日我們尚不能看到適合全球的工業互聯網和工業物聯網的數據存取互操作性的明朗格局。我們盼望能在此方向加快進程，讓企業中納入新的數據/信息產生方或數據/信息使用方時不需花費或極少花費集成成本。

作者簡介：

彭瑜（1938-），男，湖南長沙人，教授級高級工程師，上海工業自動化儀表研究院教授級高工、顧問，PLCopen中國組織名譽主席。迄今為止，已經為中國工業自動化技術的發展服務了50多年，涉及流程工業、離散制造業等領域的檢測、控制、生產制造、執行管理等多個方面。

摘自《自動化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專輯》