導 讀

長期以來信息技術 IT 和操作運營技術 OT 是相互隔離的。他們各自有著不同的目標，沿著不同的路徑發展，同時在不同的生態系統中運行。它們之間的鴻溝實際上阻礙了制造廠充分利用尚待發掘和已經掌握的必要信息。

眾所周知，如果在合適的時機卻缺乏合適的信息，會導致決策錯誤和產生不可靠的行動。隨著工業互聯網、智能制造和大數據的出現和運用，它們不可能永遠保持著老死不相往來的局面。

我們應該看到 OT-IT 融合是一個需要分階段實施、逐步提升層次的相當緩慢的過程，不過制造廠已經開始認識到在一個互聯的工廠和企業中把 OT-IT 結合，會取得許多意想不到的利益，例如：

● 收獲大數據帶來的諸多好處

● 為更好的決策獲得信息

● 優化業務過程

● 使突發的設備故障最小化

● 削減運營成本

● 降低風險，縮短項目的時間進程

01

關于 OT 的定義

維基百科的 OT 定義：

“專門用于直接監控和/或 控制物理設備（諸如閥門、泵等）來檢測物理過程，或使物理過程發生變化的硬件和軟件”。

簡單地說 OT 是用計算機（或其它處理設備）監控或改變一個系統的物理狀態，例如電站的控制系統或鐵路的控制網絡。創建 OT 的初衷是用來表述傳統 IT 系統與工業控制系統環境在技術性和功能性的差異，工業控制系統所處的環境是所謂“非鋪地毯區域的 IT”，即在嚴酷的工 業環境中直接監控和控制生產的 IT 設備， 例如 PLC、 SCADA、 DCS、 CNC 系統（包括計算機化的機床）、科學設備（如數字式示波器）。

Gartner 關于 OT 的定義：

“ 直接監控和/或控制工業設備、資產、流程和事件來檢測物理過程或使物 理過程產生變化的硬件和軟件” 。

在網上還可以檢索到一些其它的定義，但基本離不開上面兩種定義的概念。歸納 OT 的概念有著以 的幾點基本內容：

① OT 和在工業企業用的 IT 系統都是為工業企業服務的，這些工業企業是指流程工業，離散制造業、批量制造業等， 將其它類型的企業的運營技術納入 OT 的概念只是引申，并非原意。

② OT 技術是直接對工業的物理過程、資產和事件進行監控和/或對過程、資產和事件實施改變控制的硬件和軟件。直觀來看， OT 其實就是工業控制系統（ PLC、 DCS、 SCADA 等） 及其應用軟件的總稱， 但其應用軟件 顯然隱含了工業工程技術（所謂的 ET）的豐富內容。

③ 不直接對工業物理過程、資產和事件進行監控和產生影響的技術， 不屬于 OT 的范圍。按照這個概念 ERP 顯然不是 OT 的范疇， MES/MOM 處于 IT 和 OT 之間。

④ OT 技術的承載體是計算機系統或其它的運用計算技術的處理系統。不過由于 OT 直接面對工業生產的 物理設備和過程，保證其安全穩定運行，按質按量生 產產品是其首要的目標，因此長期以來采用專用的系 統、網絡和軟件。在這個意義上，與 IT 相比，其開放性和標準化有待于改善和提升。

簡而言之，當下的工廠有 IT 和 OT 之分。

處理工廠的數據和信息，并以維護所制造產品的質量為目標的團隊，就叫 IT。另外的團隊控制和分析整個的生產過程以獲得進一步的改善，這就是 OT。

歷史上這兩個團隊是相互獨立的，但一旦它們相互融合會使整個工廠產生顯著的改善。OT 與 IT 融合必然創建提質增效的結果。它賦予工廠的管理者監控運行和過程的能力大為增強，甚至可以預測到可能發生的任何意想不到的事件，未雨綢繆。

它會加速生產節拍或速度、使能源和時間的消耗最小化，以及降低監控資產的成本。

下圖1 是從近年新進且在 IIoT 領域發展很好的美國 Inductive Automation 公司的白皮書《IIoT： Combining the Best of OT and IT》 中的截圖。直觀地指出 OT 包括機械裝備、物理成套設備以及對它們踐行監控和控制的工業硬件和軟件。

圖1 OT 和 IT 的范圍

OT 專業人員偏好使用 PLC、 DCS、 RTU、 HMI、 SCADA，以及嵌入式計算技術。而 IT 包括用于企業管理的硬件、軟件、網絡、通 信技術以及存貯、處理和向企業各個部門傳輸信息的系統。IT 專業人員擅長聯網技術，非常熟悉快速擴展網絡規模、云基礎架構、基于 web 的部署和諸如 SQL、 Java 及 Python 等技術。

在解決問題的工作和思維方式上 OT 和 IT 也往往不同。IT 采用自頂而下的方法，慣于從總體需求出發， 然后劃分為若干的子部件，且針對子部件提出和開發 解決方案。這種解決問題的思路，不僅僅能了解問題 的所在，而且也很好地給出了解決問題的方法。

OT 人員習慣于自下而上的思路，從個別的部件出發構建復雜的系統。例如 SCADA 系統要從工廠層面的不同生產過程采集數據， OT 人員必須面對如何從不同的專用系統中把數據集成起來。而且 OT 人員環繞著以任務為關鍵的高風險系統工作，他們最關注的一定是安全（物理安全、功能安全和信息安全）。這也就是為什么互聯網和局域網的聯接不能在 OT 范圍直接運用的根源。

隨著智能裝備、大數據和工業互聯網的引入， OT 和 IT 人員都面臨需要解決存取工業數據同樣的問題。偏偏在企業中 OT 和 IT 處在不同的層面，從解決問題 的觀點來看，它們相互之間并不真正了解對方的需求。

IT 人員并不理解為什么 OT 仍然要使用傳統的設備，采用專用的昂貴的解決方案去處理問題。OT 人員或許 對 SQL 數據庫或者對現今在 IT 中運用的信息安全協議的寬度并不深度了解。

即使存在這些差異，而現在正好存在這樣的機會 讓 OT 和 IT 相互融合， 通過提升各自的能力，從而形成一種真正具有顛覆性的技術。在工業 3.0 的時代， OT 和 IT 保持著彼此相互的分割。而為了滿足今天的 數據密集型的環境和進入工業 4.0，企業必須將 OT 和 IT 交匯融合匹配。

02

怎樣可以實現 OT-IT 融合

IT 和 OT 的融合可不是一件輕而易舉的任務。即使是在提出 IT/OT 融合概念的美國，現在還在艱難地探索，至少在當下還不存在非常成熟的模式。這里暫不涉及技術細節，更多從組織方法上進行討論。

試想，要使長期獨立行事、互相隔離的 IT 部門和 OT 部門融合交匯，需要在業務層和技術層進行頂層設計和組織設計，乃至進行重組。

近兩年美國有三個不同行業的公司在這方面做了值得稱道的工作，主要是：建立一個新的混合的制造 IT 的機構；制造 IT 機構率先對工作人員進行交叉培訓，讓 OT 人員深度了解 IT 的同時，也使 IT 人員深度了解 OT；制造 IT 機構去執 行一整套協調一致的技術管理流程，以確保建立一個一致性更好的跨 IT 和 OT 的架構。這個被稱為實現 OT-IT 融合的操作架構，定義 IT 和 OT 系統的統盤考慮的路線圖。打破 IT 和 OT 之間的技術隔離和各自為政，是開發操作架構的關鍵因素。

我們還可以從企業架構的角度切入 OT-IT 的融合。將此兩個領域融合， 首先要求依據一系列預先很好定 義、且可擴可縮的標準，其涵蓋的范圍從資產到數據中心， 反之也然，即從數據中心到資產。確保這些標準安全，是相當關鍵的。否則重要的和價格昂貴的資產容易受到攻擊。所有這些相關的關切可被概括為企 業架構的概念。這一架構采取自頂而下的方法。在傳遞到技術細節之前，其流程包括需要組織的目標、策略、遠景規劃和業務諸方面。在操作運營的范圍里， 這一企業架構允許 IT 和 OT 不致發生對立的難以協調的工作。

什么是“企業架構”呢？維基百科的定義是：

“ 企業架構是一種為開展企業的分析、設計、規劃和實現而定義的完善的實踐活動，為了成功地進行策略的開 發和執行，它在所有的時間內采用統盤考慮全局協調的方法。”

顯而易見，之所以需要企業架構，是由于需要形成一個綜合環境，能夠在在貫穿整個企業的范圍內，將通常碎片化的已有流程（不論是手動流程還 是自動流程）進行優化，從而達到為對每一個變化都能作出響應，并且支持業務策略的良好執行。

現在企業的 CEO 都清楚通過 IT 對信息進行有效管理和利用，是取得業務成功的關鍵因素，而且是獲取競爭優勢的必不可少的手段。在業務環境不斷變化的情況下， 企業架構的作用就是通過提供 IT 系統演進的戰略背景環境以及 IT 與 OT 的融合予以應對。

圖 2 企業架構由四個架構域構成

上圖2 描述了企業架構總體構成的四個架構域：● 業務架構（定義業務策略、治理、組織和關鍵業務流程）● 應用架構（ 提供要部署的的獨立應用， 這些獨立應用之間的交互作用，以及與核心的業務流程間的關系）● 數據架構（描述組織的邏輯、物理數據資產和數據管 理資源的結構） ● 技術架構（ 描述支持業務、數據和應用服務部署的邏輯的軟件和硬件的能力，包括 IT 基礎設施、中間件、網絡、通信、處理和標準等） 。

美國的 The Open Group 為企業架構制定了 TOGAF 標準。幾經版本更新目前這一企業架構標準已是第 9 版了。

在實現方法上在 IT 和 OT 集成期間，制造廠必須在初始階段就下力氣，譬如讓 IT 和 OT 一起建立一種實時反映各個車間生產狀況的看板，這些看板向預設 的各級主管人員報告重要信息，例如產線的負載不平衡，分析產品可能會因某個工段有故障而發生問題，等等。

由于產線是工廠最關鍵的區域，它們隨時隨地產生大量的數據，從監控車間中可以得到高效利用的信息。雖然信息通常是 IT 的范疇，但是通過傳感器捕捉信息， 在產線發生不良的事件之前加以檢測并預測， 這恰恰是 OT 的范疇。只有當這些信息流能與操作運行相結合并在產線中得以執行，制造廠才會從中得到客觀的利益。

03

ET 必須納入

OT-IT 融合的進程

圖3 ET 納入 OT-IT 融合的進程

由于在制造業中集成產品和流程設計的重要性大為增加，促使企業的數字化轉型要求工程技術 ET（engineering technology）納入 IT-OT 的融合進程中。

在 ARC 給出的概念中， ET 包括了數字模型的建模技術，形成了流程工藝工程師必須與 IT 軟件開發人員一起工作，工業安全專家必須與 IT 信息安全專家協同， 自動化專家必須與 IT 數據科學家協同的局面。

在制造業中由于智能設備的復雜度增加，相應的軟件推動 IT 和 OT 緊密的集成，于是創造了在原有的知識上獲得新的洞察和觀察視角的機會。只是在 IIoT 的數字化數據環境中，將 ET 工程技術中那些為建立虛擬模型的技術納入 OT-IT 融合的進程和交換中，這才能真正發揮作用。

或許過去 ET 已經被隱含在 OT-IT 的融合中，但是它的作用被低估了。在現在和將來的工作環境必須改變這種觀念，原因在于建模工具已成為管理決策或技術決策中的基礎和必備的環節。

圖4 在 IIoT 環境下 OT-IT 的融合必須納入 ET

如圖4 所示，由于 ET 需要利用 IT 來改善 OT，所以 ET 處于 IT 和 OT 的中間。隨著獲取實際狀態和對實際狀態進行可視化的技術不斷在改進， ET 為用戶提供更好了解資產在實際運用中的能力。在這三個領域之間的關系應該超越“和平共存”，而通過合并融合，最終產生大于其各自部分總和的結果。

在虛擬環境下對新產品、新系統，甚至新的生產工廠進行設計和測試，將會創造一種令人耳目一新的效果，特別是從成本的視角來看可以獲得前所未有的增益 。虛 擬 模 型 可 以 在 資 產 整 個 生 命 周 期 中 將IT/ET/OT 聯系起來，僅從資產管理的角度來評價，可以取得在一個問題發生之前就能預測，并能夠以優化的速度和成本對可能發生的問題進行維護。

舉例來說， 制藥行業由于具有對制造過程進行合規驗證的要求，一旦不合規就會影響其聲譽。當驗證的要求發生變化，接下去就要改變控制規程，如果能在專業的規程實踐的指導下運用制造 IT 自動地保證所需要結果的一致性，問題就容易解決。

還有一個依靠資產信息進行能源管理的案例。加拿大最大的集成能源公司 Suncor Energy，其運營卓越管理系統（OEMS）和數字化轉型平臺的基礎就是資產信息。從 2004 年開始 OEMS 的目標就是有效和高效率地改善工廠的可靠性、風險管理和環境的可持續發展。為了獲得良好的效果，資產信息必須是完整的、可存取的、適時的和可信賴的。

良好的資產信息提供了按許可證運行來改善風險管理、減少非計劃停車和非計 劃降低運行速度、提高生產率、削減供應鏈成本，以及削減資產投運的調試時間。Suncor 公司從企業的視角設計資產信息系統，首先設置四大支柱：標準和過程、內容、人與企業文化、技術工藝， 先對所采集的五花八門的信息按一定的數據格式加以標準化，接著按照工業標準建立工具，并按業務情況和實例加以提升。

建立一種可管理的結構確保呈現和顯示來自所有業務單位的數據。除非標準和業務情況和實例已經被批準，是不允許客制化的。過程按不同的人員即工程師、操作人員、維護人員予以實現。

04

充分運營 IIoT

促使 OT-IT 融合

怎樣把老一輩在工廠生產管理的經驗和積累的知識， 通過數字化轉型成為“數字原生” 的知識財富， 并被年青一代繼承和發展，這一挑戰也可理解為 OT 與 IT 交匯融合，使得 OT 和 IT 各自的“神經突觸”緊 緊相連， 從而為創造更多價值提供保證。圖5 是日本橫河利用工業互聯網 IIoT 實現流程工業的 OT 和 IT 融合的解決方案。

圖 5 通過 IIoT促成 OT-IT 融合的基礎架構

原來在本企業內各個工廠積累了豐富的控制、管理和優化的經驗， 形成了一套以生產任務優先的解決方案。不過這些解決方案充其量體現了操作運營管理 和控制的局部優化的系統思維。

如果在一個企業中有許多的工廠，它們各自的局部優化運營也需要服從于 該企業的全局優化運營。從社會大生產的全局而言，一個企業只不過是這一大生產鏈條中的一環，與其生產的上游和下游存在著諸多的關聯因素。因此一個企業的 IIoT 不僅僅要服務于該企業各個工廠間的生產 協調和優化，還必然要為企業與企業間的優化協調服務。在橫河的方案中，邊緣設備的解決方案作為 IIoT 的一部分，執行過程優化和分析功能；并通過與云基的解決方案的通信，實現企業間供應鏈的協調和優化，同時還通過遠程解決方案實現各種工程化、運營和維護的需求。

橫河的 IIoT 的解決方案包括：

● 實施提高效率，使產出最大化；

● 進行過程數據分析，使生產性能最優化；

● 實現云端庫存管理，提高庫存的可視化和協調能力，以優化供應鏈；

● 運用實時的過程數據共享服務，遠程監控過程數據，從而達到設備運轉時間最大化的目的；

● 提供運營管理目標服務，實現云基的性能跟蹤和管理；

● 通過區域能源管理協調，利用云計算使區域能源成本最低；

● 集中的過程數據管理系統采集和利用海量的過 程數據以改善運營效率和安全；

● 工廠或過程仿真，使用 CPS 對相關工廠或過程進行近期行為的預測；

● 對重要設備進行振動檢測，以改善狀態檢測的效率，達到降低成本的要求；

● 運營人工智能分析閥門的“ pure PV”， 預測空蝕現象；

● 利用 IIoT 采集的數據和分析，

① 確保過程的安全運行和信息安全，防止突發事件的發生和來自外界的信息攻擊；

② 杜絕非計劃停車的可能性，以改善可用性和可靠性；

③ 為消除人為的出錯，而導致的人因可靠性失控。

此外還有：進行全廠范圍內的溫度檢測，以求得預測性維護的實施，減少過程突發停車的風險和降低設備的維護成本；利用增強顯示技術進行智能維護和實時決策支持等等。

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