工业互联网项目实施经验分享——我是如何解决问题的

　　随着工业互联网技术的快速发展，近几年我开始帮助一些制造企业实施工业互联网相关的项目，有个比较深刻的总结，就是企业普遍对工业互联网的实施难度预估不足，造成对项目落地的期望过高。这篇文章将结合我这几年的工业互联网项目实践经验，梳理工业互联网项目实施中普遍面临的问题。

　　中国工业经过几十年的高速发展，规模产值已居世界第一。中国制造业拥有联合国工业门类中全部的工业类型。中国制造业规模化生产能力独步全球，但不可忽视一个现实问题是，中国企业生产制造中所使用的工业软件、自动化设备绝大多数都源自国外，核心系统自主化率极低。数控机床、工业机器人、检验测量等设备可能来自德国、美国、日本、意大利，在工厂多年的发展中普遍留下了不同年代、不同品牌的系统和产品，多而杂的工业设备和系统给如今的工业互联网实施带来了挑战。

　　另外，从工业控制角度讲，生产过程可分为非实时和实时两大场景，如数控加工、化工生产等对控制系统数据处理并反馈的实时性要求达到毫秒甚至微秒级别，这时就必须在边缘端部署相应的计算、存储、网络资源，实现对边缘端数据实时采集、处理与控制，这是驱动边缘计算发展的很重要因素；另一方面，像企业调度排产、经营管理、质量优化等对控制实时性、可靠性要求不高，需要耗费大量计算、存储、网络资源的工业场景，就可以将数据采集上来上传至云平台做处理，通过大数据分析实现工业优化。

　　工业网关就像是“翻译”，由于集成了丰富的工业协议，相当于懂多种“语言”，无论是仪器仪表的ModBus、Profibus协议，还是数控机床的Profinet、EthernetIP协议，只要经过这里中转，就可以让各方都“听懂”对方的语言，进而实现互联互通。而对于边缘端与云平台的通信，涉及IT与OT的融合问题，云平台大多是基于通用的IT标准协议，只要工业网关中也集成了相关的协议标准，如MQTT、HTTP、OPC-UA、COAP，就可以实现边缘端转发，实现数据上云。

　　目前，在一些边缘计算平台中就集成了工业网关功能，如Stratus ztC Edge中就支持通用的OT和IT协议，能更容易集成到现有的工业自动化环境中。而SNMP请求和陷阱可用于配置通知和警报。客户可以通过OPC UA或REST API在大多数第三方系统管理工具和仪表盘中呈现相关系统数据。

　　通过工业网关实现设备间的互联互通，这还是比较好解决。难以解决的是，企业生产现场还存在较多的老旧设备，这些设备根本没有以太网端口，也没有基本的串口通信，要想采集数据，只能硬来，从PLC电气图硬接线上下功夫，这种实施难度和风险就比较高，搞不好出现设备故障不说，还严重影响项目实施。因此，对于这种情况如果只是采集震动、温度等数据还好，加装传感器即可。但对于需要采集设备内部的核心数据，如主轴转速、刀具号、进给速度、加工时长等，就必须联系原厂商一起解决。

　　项目实施还有一个最大的风险，工业互联网平台是一个全新的应用平台，不仅技术集成度较高，应用许多新技术，也承载了众多核心工业系统，而工业系统对安全可靠能力的要求极高的，特别在流程型行业，丝毫不允许任何中断。因此，如何保证平台的安全稳定，是对项目组的最大考验。

　　由于边缘计算平台离工业现场较近，承担的都是实时性、可靠性要求较高的工业生产需求，是工业互联网平台实施中安全问题攻克的重点。一方面要采用更加先进的硬件冗余体系架构，即便硬件出现故障，也能保障业务瞬时自动化迁移能力，对工业系统运营不造成任何中断影响；另一方面边缘计算系统都远离数据中心，企业管理者很难及时关注并响应工业现场的运维需求。因此，在项目实施中优先考虑边缘计算平台的自主性和安全性，不仅要便于部署和运维，具备极高的可用性和安全性，还要便于远管理和操控。

　　在项目实施中，Stratus ztC Edge是接触的较多的工业边缘计算平台，不止是我们使用，很多同行也使用。从目前看，ztC Edge在自身的硬件架构、安全性、可用性以及成本方面都具备诸多优势。以安全性来说，ztC Edge通过被限制的USB端口、安全通信协议、安全可信的启动、基于角色的访问控制以及易于配置基于主机的防火墙，彻底解决边缘计算的安全访问的问题，解除了对数据泄露的后顾之忧。而ztC Edge搭载自有工具ztC Edge控制台，凭借这一工具，管理员可远程访问系统、设置阈值和警报、检查更新、备份和恢复系统设置与偏好，还能轻松地管理虚拟机。使IT人员实现远程部署、运维和管理。

　　此外，ztC Edge自我监控和自我保护功能有助于减少意外停机时间。坚固耐用、紧凑、工业化的造型特点，无论在控制室、控制台或车间都表现同样出色，为客户提供了更多的选择。它高度自主化的处理能力，非常适合无人值守站、工业现场以及资源有限的远程或分散位置。

　　从工业发展趋势看，未来通过人力运维系统不但成本高昂，而且效率极低。不管是生产运营优化还是系统故障的查找，都必须依托自主化的数据分析完成。在未来智能化工业体系中，需要人直接介入的场景需求将越来越少，而是更加依托智能化IT系统支撑，边缘计算作为工业现场设备的连接、数据采集和分析处理平台，只会越来越自动化和智能化，这是产业的发展趋势，也是工业互联网应用深化的基础。