通過工業物聯網（IIoT ）來實現自動化系統，部署傳感器來測量、監控和分析數據，從而提高效率，并增加生產經營的收入，越來越多的制造企業正受益于此。

這些新連接起來的工廠，所產生的數據量驚人，甚至可以用拍字節（100萬千兆字節）來衡量：連接在工業控制系統 （ICS） 上的傳感器、自主的無人值守機器、工業機器人以及覆蓋全場的視頻監控攝像頭，產生了數以百萬計的數據流。

利用傳統的信息技術（IT）方法來處理運營技術（OT）環境，已經無法滿足在需要與供應商互聯的、受控的、嚴苛的運營環境中，對容量、延遲、移動性、可靠性、安全性、保密性和網絡帶寬等方面提出的挑戰。現在是時候采用新的架構方法，使IIoT可以在霧計算中充分發揮其潛能。

圖 1： 圖中顯示了 OpenFog架構的8支柱模型，包括安全性、可擴展性、開放性、自主性、可靠性/可用性/可服務性（RAS）、靈活性、層次結構和可編程性。?

定義霧計算

霧計算是為數據密集、高性能計算、高風險環境而設計的。霧是一種新興的分布式體系架構，它在云和與之相連接的設備之間架起橋梁，而不需要在現場和工廠中建立永久的云連接。通過選擇性地轉移計算、存儲、通信、控制，霧計算可以在靠近物聯網傳感器和執行器（這是數據產生和使用）的地方來制定決策。它是云計算的有益補充，而不是完全替代，這樣就可以在生產制造環境中實現高效、經濟、安全和建設性地使用IIoT。

霧有時也被稱為邊緣計算，但它們之間有關鍵的區別。霧是邊緣功能的超集。霧架構將資源和數據源與駐留在南北邊緣設備 （云到傳感器）、東西邊緣設備（功能到功能或點對點） 的層次結構結合在一起，以獲得最大效率。邊緣計算往往僅限于少量的南北層，通常與簡單的協議網關功能相關。

霧節點是霧體系結構的基本元素。霧節點可以是任何提供霧架構的計算、網絡、存儲和加速元素的設備。例如，工業控制器、交換機、路由器、嵌入式服務器、復雜網關、可編程邏輯控制器 （PLC） 以及智能物聯網節點（如視頻監控攝像機）等。

圖 2： 智能工廠中的霧節點： 單個機器、制造單元和生產線相互連接起來，以優化基礎結構來提供服務交付。

使工廠受益的霧架構

工廠可以充分利用霧節點層的數據流，使工廠間連接的更好。位于總體結構上較低層級的霧節點，如單個計算機，可以直接連接到本地傳感器和執行器上，以便能夠及時分析數據，解釋異常工況。如果已經獲得授權的話，它還可以自主地響應和補償問題或解決問題。另外，霧節點還可以將更高級別霧層次結構的適當服務請求，發送給擁有更好的技術資源、機器學習能力或維護服務的提供商。

如果工況需要實時決策，例如在設備受損之前將其停機，或調整關鍵過程參數，霧節點可以提供毫秒級延遲的分析和操作。制造商不必通過云數據中心的路由來實現此實時決策。這有助于避免潛在的延遲問題、隊列延遲或網絡/服務器停機時間，而這些延遲都會導致工業事故、降低生產效率或產品質量。

在工廠中，位于較高層次的霧節點，可以獲得對工業過程更廣闊的視角。它們可以添加更多的功能，如生產流水線操作的可視化、監視故障機器的狀態、生產參數的調整、生產計劃的修改、訂購供應以及將警報發送給合適的人。

用于工業領域的霧計算

為了說明在更惡劣的環境中霧計算是如何工作的，讓我們先了解一下使用壓力和流量傳感器、控制閥和泵的輸油管線。傳統上，遠程傳感器讀取完數據后，并通過昂貴的衛星鏈路傳輸到云中，從而進行數據分析以及檢測異常情況。云端將命令回傳給操作員，以便其進行閥門位置調整等操作。

由于網絡帶寬價格昂貴，而且連接性可能會下降，在惡劣天氣下更是如此，因此這種方法有時并不是十分理想。傳輸數據也可能受到黑客的攻擊、往返延遲時間太長等因素的影響，這都會導致反應速度減緩，從而影響對關鍵事件的響應。

增加霧計算，將層次結構中的本地霧節點布置在管線附近，就可以通過廉價和快速的本地網絡設施，將其連接到傳感器和執行器。霧節點提升了安全性能，減少了泄密的機會，如果已經獲得授權，那就可以在毫秒級時間內，對異常工況作出反應，快速關閉閥門，大大降低溢出事件的嚴重性。霧節點可以在有線、光纖和無線網絡之間以及這些網絡的內部運行，使其最適合于連接到基于監控與數據采集 （SCADA） 系統、OPC UA接口、Modbus的工業元件上。在本地站點上的霧節點分析，減少了對云端帶寬的需求，降低了總體成本。

在云計算和霧計算之間的平衡控制，會在整個業務流程中（成本、控制、安防和安全性） 產生更好的結果。將大部分決策功能轉移到霧節點上，并偶爾使用云來報告狀態或接收命令或更新，這樣有助于企業創建一個更卓越的控制系統。

圖 3：霧計算及其系統層水平體系結構的示意圖。

霧計算的5個優勢

安全、認知、靈活、延遲和效率 （SCALE） 可以被描述為霧計算的主要優勢。雖然選定的IIoT設備和技術可以解決特定方面的問題，但霧計算滿足了對安全性、靈活性和效率等方面的更多需求。

1.安全性： 傳統的制造業安全措施，側重于為工業控制系統提供基于周邊的威脅檢測保護。新的控制請求被重新定向到云端，以進行身份驗證和授權處理。硬件和軟件更新，通常被安排在下一次計劃停機時間內進行。如果威脅突破了防火墻，常見響應是手動將系統停機，以便隔離和清理，而這將會導致整個工廠陷入崩潰。現在，這些處理流程已經不能滿足需求了。

使用霧計算，本地的安全功能可使用與公司一樣的IT策略、控制和過程。大多數的霧節點包括一個受信的硬件根，這是一個信任鏈的基礎，從最低級傳感器、執行器向上沿著霧層次結構，直到云端。從互聯網到分布式霧網絡的通訊都被監控，使用機器學習可以發現本地環境下的異常活動，從而可以及時發現潛在的攻擊。

如果檢測到攻擊，霧節點可以通過阻止攻擊者的通信來保護關鍵的工廠網絡，這樣霧節點就充當了網關。高度敏感的數據可以在本地處理，根本不需要離開制造工廠范圍。通過低成本的大量物聯網（IoT）節點，霧架構還提供了一個分布式認知功能層，即使一些網絡元素缺乏實現完全區域鏈部署的計算資源，也可以經濟高效的實現網絡范圍內的區域鏈部署。

2.認知： 霧架構決定了在云到物的連接體上進行計算、存儲和控制功能的最佳位置。可以在大量IoT節點設備上或通過附近的霧節點來進行決策，以避免將數據傳輸到云中。數據可以在本地進行高效、自主的處理和分析。經過過濾的信息通過霧架構發送到總部的數據中心進行分析。這種方式還支持未來的規劃和長期的持續改進。

智能傳感器可以在制造執行方面做出自主決策和權衡。互聯的多個機器可以在生產環境中進行通信，從它們的決策中相互學習，并隨著時間的推移逐步提高性能。

特別是，霧架構可以通過創建數字化雙胞胎來再現經驗豐富的操作員的技能，它可以使用從安裝在生產工具上的傳感器收集到的數據。數字化雙胞胎是物理資產、過程和系統的數字化復制品，提供了設備在整個生命周期中的運行方式以及動態響應。通過數字化雙胞胎進行仿真，一個操作員可以在多個位置監視和管理多個設備，甚至可以同時管理過去、現在和將來的數據。

這就使基于霧的基礎結構能夠從過去的歷史中學習，提供對當前生產過程的實時控制，并推斷未來生產運行所需的生產參數，所有這些都集成在同一個系統中。在霧層中實現的數字化雙胞胎，使操作員可以在系統上，以非常接近于實際工廠的運行模式模擬過程參數的變化，因此不會影響產品質量，也不會損壞生產設備，或造成不安全的工況。

3.靈活性： 生產環境可能會造成數據和產出方面的波動。通過霧節點的層次結構，霧可以管理系統中不一致的需求，將負載分配給未充分利用的機器。霧節點的層次結構可形成動態組，用于交換信息以進行高效協作。例如，如果某工廠的生產能力不足，可以將生產任務轉移到另一家公司的閑置資產設備上。

動態更改的能力，也有助于在機器之間協調和控制信息。例如，機器1在一張金屬板上鉆孔，機器2隨后會插入螺釘。如果機器1制造的孔偏離指定位置超過一定范圍，產品標識和偏差信息將被發送到機器 2，機器2就會自動調整，防止有缺陷產品的出現。

霧計算還有助于更豐富的、基于軟件的生產環境。隨著工廠向定制化、低庫存、高混合的生產計劃轉移，在層次結構中重新編程霧節點的能力，將有助于使數字企業保持領先。

4.延遲時間： 許多工業控制系統都要求端到端的延遲維持在亞毫秒內，而主流云服務商提供的服務無法滿足此要求。在工廠，可能需要10微秒級的延遲，以防止生產線停工，避免事故，恢復電力服務或校正生產制造錯誤。霧節點減少了延遲，因為它消除了從生產線傳感器到云端，再從云端回到傳感器之間往返而造成的時間滯后。此滯后時間包括到達云端（無線或光纖設備）的傳輸延遲、排隊延遲和云服務器延遲，即使在設計良好的云網絡中，往返時間也可能超過100毫秒。本地霧節點可以在毫秒內對工況作出響應并作出決策。

需要指出的是，霧節點可以幫助機器人和無人值守機器按照預定的模式工作。機器人和無人值守機器需要復雜的快速運動序列。為了保證安全和精度，在使用電機驅動控制的情況下，控制這些運動必須在毫秒或微秒內完成。如果將太多的延遲引入到控制系統中，對物理設備的控制就會變得不穩定。基于霧的系統具有云的多功能性，但減少了一定的延遲，以幫助確保控制系統的穩定性。

5.效率： 互操作性是運行效率的關鍵。隨著工業系統從專門構建的和離散的系統發展到軟件定義和模塊化的系統，制造商們意識到由于連接系統和傳感器的復雜性以及使用不同的協議和通信方法，導致系統的互操作性不夠。霧節點可以作為這些老舊系統的翻譯或協議網關使用。霧節點通過設備傳感器以及傳感器和系統之間的連接，收集和規范化來自不同格式和協議的數據，使傳感器和系統能夠輕松連接，而無須知道每個系統的的不同訪問方法。

霧計算還通過平衡可用機器的峰值容量來提高系統效率。在每個工廠中，霧節點收集、匯總和分析與一般生產能力相關的必要數據。虛擬平臺在不同的工廠之間將霧節點動態地互連。不管它們位于哪個工廠，平臺都可以將生產同一產品的節點創建為虛擬霧節點組。由霧節點收集的數據被發送回虛擬平臺，用于工廠間的資源利用決策。

預測和主動維護

預測性和主動性維護被認為是IIoT帶來的最大收益之一。實際上，由于共享不同的數據格式和協議的復雜性，這一領域的實現速度很慢。此外，在向工廠外的第三方維護提供商提供敏感信息方面時，還存在一定的擔心。

霧架構為系統提供了互操作性層，以確保工廠系統與維護之間有效的通信和操作。霧計算有助于識別設備故障，然后再進行聚合過程。布置在機器上或附近的霧節點被連接到執行器上，以便更快的解決問題。

霧節點自動為設備制造商和維護提供商選擇最合適的通信路線，并將數據安全、實時的發送到維護系統。

在分析接收到的數據后，如果維護系統檢測到故障跡象，則會立即檢查庫存以更換部件，并調整時間表，從而對生產帶來很少的影響。來自傳感器讀數的微小偏差可能預示著即將出現故障，并使系統能夠在災難性故障發生之前修復它。

為了保持工廠數據的保密性，霧節點自主確定數據的內容，并僅將適當的數據發送到所需的系統。使用數據分類、加密和虛擬專用網絡 （VPN） 可以提供更安全的通信。這大大降低了無意間在任何方向上交叉泄露專有信息的危險。

霧架構的8支柱模型

基于8個被稱為支柱的高級特性，OpenFog聯盟已經創建了一個開放的、可互操作的霧計算架構。這8大支柱是安全性、可擴展性、開放性、自主權、可靠性、靈活性、層次結構和可編程性。下面談一談它們是如何應用到自動化環境中的。

1.安全性： 如前所述，安全對霧環境至關重要。霧使生產系統能夠在端到端的計算環境中，安全地傳輸數據并對數據進行處理。在各種應用中，可以動態地建立物到霧 （T2F）、霧到霧 （F2F） 和霧到云 （F2C） 的連接。

2.可擴展性： 通過在本地處理大多數信息，霧計算可以減少從工廠到云端傳輸的數據量。這將提高生產資源和第三方提供商的成本效益，改善帶寬性能。可以動態縮放計算容量、網絡帶寬和霧網絡的存儲大小，以滿足需求。

3.開放性： OpenFog聯盟定義的可互操作架結構，可通過開放的應用程序編程接口 （API） 實現資源透明和共享。API還使工廠的生產設備能夠連接到遠程維護服務提供商和其它合作伙伴。

4.自主性： 霧計算提供的自主性，使得供應商即使在與數據中心的通信受限或不存在的情況下，也能執行指定的操作，實現與其它工廠資源共享。這可以通過及早發現可能發生的故障和預測性維護，來減少裝配線上的停工次數。即使云無法訪問或過載，關鍵系統仍可以繼續運行。

5.可靠性/可用性/可維護性 （RAS）： 霧節點的高可靠性、可用性和可維護性設計，有助于在苛刻、執行關鍵任務的生產環境中實現順利運行。這些屬性有助于遠程維護和預測維護功能，并加快任何必要修復的速度。

6.靈活性： 霧計算允許在霧系統中快速進行本地化和智能的決策。工廠生產設備的小故障可以得到實時檢測和處理，生產線可以迅速調整，適應新的需求。靈活性還有助于實現預測性維護，從而減少工廠停機時間。

7.層次性： 無論是否在生產制造現場，OpenFog定義的霧架構都允許對設備或機器對霧、霧對霧和霧對云進行操作。它還允許在霧節點和云上運行混合的多個服務。對制造的監視和控制、運行支持和業務支持，都可以在多層霧節點的動態和靈活的層次結構中實現，工廠控制系統的每個組件都可以在層級結構的最佳級別上運行。

8.可編程性： 根據業務需要重新分配和重新調整資源，可以提高工廠的效率。基于霧的編程能力，可以對生產線和工廠設備進行動態變更，同時保持整體生產效率。它還可以創建動態的價值鏈，并分析現場的數據，而不是將其發送到云。

通過部署IIoT技術，互聯的生產環境使制造企業獲益良多。不過，基本的挑戰依然存在，比如不兼容的系統和繁忙的網絡需要處理的數據量、速度和安全性。霧計算提供了開放的、可互操作的和安全的體系結構，使企業能夠從這個傳感器驅動的世界中獲得優化的機會。

盡管霧計算仍然處于初期階段，但制造商和工藝工程師希望通過這種分布式的開放式架構方法來幫助重新塑造生產制造世界，這將是一個巨大的機遇。