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TSN聯手OPC UA,將是阿里、騰訊、華為們直達工業4.0的特快通道?

來源: 物聯網智庫

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:TSN OPC UA 工業4.0

    現在TSN與OPC UA聯手,正在嘗試改寫工業通訊的底層架構,而由TSN與OPC UA鋪成的“特快通道”,有可能讓一直在工業物聯網領域懸空的BAT們直達工業現場層。目前國內只有少數人中的少數人讀懂了這一趨勢,今天我來試著把這個事情講透。


    還記得我曾經跟你提到的實時物聯網協議TSN嗎?TSN(Time Sensitive Networking,時間敏感網絡)是一組全新的標準簇,從底層架構中改變了以太網的不確定性,將它轉變為確定性網絡,觸發了以太網本身的一次自我迭代,激發了IoT邁向實時物聯網的演進。復習請參考文章《實時物聯網RT-IoT終于有了自己的專屬通訊網絡TSN!》。

    OPC UA是OPC基金會提供的新一代技術,提供安全、可靠并獨立于廠商的數據傳輸,跨越制造層級、生產計劃層級和ERP層級。通過OPC UA ,所有需要的數據信息在任何時間、任何地點、對每個授權的應用、每個授權的人員都可使用。這種功能獨立于制造廠商的原始應用、編程語言和操作系統等軟硬件屬性。

    現在TSN與OPC UA聯手,正在嘗試改寫工業通訊的底層架構,而由TSN與OPC UA鋪成的“特快通道”,有可能讓一直在工業物聯網領域懸空的BAT們直達工業現場層。目前國內只有少數人中的少數人讀懂了這一趨勢,今天我來試著把這個事情講透。

    到底什么是TSN+OPC UA?

    每當聽到“專業人士”們運用各種專業術語,來解釋通訊協議之時,大部分人基本上是一臉懵逼的表情。要搞懂TSN+OPC UA的意義,首先需要搞明白,網絡中數據通訊的基本流程。

    其實無論是人與人之間的社交禮儀,還是設備之間的通訊協議,都必定建立在信息交互的既定流程上。打個比方:當我們要和某人交談時,先得在人群中找到TA,確認TA此時有空,經過簡單的寒暄和握手,隨后說出要交流的內容;如果TA此時正忙,那么就需要等待,或者另約時間...此外,雙方交談時,只有交替輪流發言,才能確保溝通效率;以及,交流完成后還要互相告別...這,是一套信息交互的基本流程。

    而在這個過程中的每一步,雙方具體采用什么樣的交流方式,例如:怎樣找到TA、交談用哪種語言、以什么樣的方式寒暄、如何反饋繁忙狀態、忙時是否繼續等待、怎樣告別結束交談…這些,就是通訊協議的內容了。

    所謂的通訊協議組,很接近郵政快遞公司在郵件遞送時,總部為各職能部門及其協作分工制定的明確規則。具體來說,假設網絡中的設備A要向設備B發送一組數據,那么其通訊流程大致就會是這樣的:


    事實上,我們目前使用的各類以太網通訊協議,基本上都遵循著這樣一個系統化的數據傳輸流程。只不過為了方便協議設計和實施的一致性,協議框架被抽象的表述為一個多層的參考模型,每一層協議分別對應上述通訊流程中的不同階段(a/fà7應用層;bà4傳輸層;dà5網絡路由層;c/eà2數據鏈路層;gà1物理層)。

    現在說回TSN和OPC UA。TSN解決的是參考模型中1-4層的事情,OPC UA解決的是5-7層的事情;也就是說,TSN解決的是數據獲得的問題,OPC UA解決的是語義解析的問題。

    想象一下你要寄信,在和郵政部門打交道時,需要撰寫信件的內容、寫信封、打包、封裝、選擇投遞服務類型(比如信件的緊急程度),這些都是有格式的。如果沒有OPC UA,相當于你每次面對不同快遞公司,在處理每一步時,需要使用不同的表單和內容格式。有了OPC UA,就把這個部分的填寫標準制定出來了,每家快遞公司給用戶的郵件服務和表單都是統一格式。

    目前,主流的工業自動化廠商,以及IT和通信領域的華為、微軟、思科…都是OPC UA的支持者。

     

    工業中持續上百年的縱向金字塔結構將被打破

    至此,你應該可以看出,基于TSN和OPC UA建立的“綠色通道”,就像秦始皇統一度量衡一樣,徹底統一了數據鏈路的服務標準,也就是徹底統一了工業界近百種碎片化的通訊協議。一個統一的,有效的數據結構,對于數字化社會發展的貢獻,絕不亞于秦始皇“書同文,車同軌”的舉措。實現這種大一統之后,必然會造成一系列顛覆性的連帶反應,傳統工業的金字塔架構在很大概率上會被直接打破,變成扁平化結構,不用再經過層層設備,數據獲得可以直接“跳步”貫穿到數據分析和應用。

    這種“跳步”體現在,從傳感器端采集的數據通過TSN和OPC UA,不用再歷經PLC控制器、SCADA系統、MES系統…就可以直接連入云端。OPC UA作為一種數據傳輸的統一格式,無論是傳感器層還是云平臺層都可以部署,保持全棧信息模型的統一。

    要知道,在過去從現場層、控制層到信息層,最佳方案是采用相似供應商的產品才容易集成和貫通,但是現在,由企業互相競爭而造成的“人為邊界”已經有被打破的跡象,因為無論產品類型、品牌和功能等差異如何存在,都可以輕而易舉的實現從下到上的貫穿和整合。

    更進一步,有了這種大一統的局面之后,傳統工業自動化廠商依靠PLC控制器作為工廠神經中樞的地位有可能被沖擊。BAT等互聯網公司在制造業的話語權是否將會隨之提升?這種可能發生的轉變并非一蹴而就,因此我們逐層進行剖析:

    1. 首先使用非標準的工業通訊協議,芯片價格在幾歐元的量級,而TSN和標準以太網的芯片,售價僅有幾美分到幾十美分,況且通用的網絡、存儲、計算資源更為經濟,因此傳統工業控制系統的價格體系隨著時間的推移將被重構,過去龐大的工業控制基礎設施投入的必要性正在減弱。


    2. 打通了數據獲取到數據分析的“特快通道”之后,并非所有數據都需要經過PLC控制器再接入云端,PLC控制器的地位在很大程度上將會降低。控制器、變頻器、執行器在同一個層面發揮作用,控制器的功能回到協調和管理前后流程這一基礎工作,變得更加專注,同時控制器之間的差異化也有可能逐步消除。到那時,IT工程師不必再人肉識別到底是使用了誰家的PLC控制器開發的系統,而是直接通過TSN和OPC UA架起的數據標準配置即可訪問到機器。

    3. 再看HMI(人機界面)和SCADA:傳統的HMI硬件似乎完全失去了存在的必要,TSN和OPC UA完成了軟硬件的解耦,HMI硬件與應用程序可以分離。

    目前的工業現場,HMI面臨著早期Android相似的局面,那就是你必須為每種不同的屏幕開發相應的畫面,因為數據無法自適應這些尺寸,尤其是那些非標的規格,而另一方面大量的程序員也面臨著HMI與應用程序之間的復雜耦合關系帶來的麻煩。

    但是現在,TSN和OPC UA實現HMI硬件與軟件的解耦,使得修改HMI畫面的組態界面、流程與應用程序無關,而應用程序的修改也不會影響HMI的畫面。任意尺寸規格的HMI硬件,比如各種智能手機、平板電腦,都可以作為新一代的HMI硬件使用,而無需購買專用硬件。

    4. 作為連帶效應的一環,MES恐怕也會失去作為單獨軟件系統存在的意義,將被打散為不同的應用模塊散布到邊緣或者云平臺之中。

    當工業現場的金字塔結構被打破,系統集成商的工作內容將有可能發生本質變化。過去實施工業自動化系統的門檻很高,工業的問題在于技術碎片化,Profinet、Modbus、DeviceNet…各種通訊協議一大堆,導致系統集成非常困難。系統集成商需要使用傳統的網絡架構,辛辛苦苦跨越不同層級翻越設備互聯互通的千山萬嶺,從下到上完成一系列復雜的系統調試工作,怎一個苦逼了得。

    而現在TSN和OPC UA直接打通了各層的數據鏈路,不再需要復雜的設備逐級調試,只需部署傳感器到工業現場,就能方便的連入云平臺進行數據分析,而且硬件成本極低,系統架構簡單。這時系統集成商的差異化主要體現于應用軟件,也就是工業APP之中。


    到那時,BAT等互聯網公司慣常采用的生態玩法便可充分發揮優勢,系統集成商不再需要痛苦的購買軟件、設計UI,部署網絡,費力的從下到上打通數據,才能實現工業物聯網的場景。現在系統集成商們可以簡便的加入互聯網公司構建的云平臺生態,開發充分體現自己行業Know-How的工業應用APP,作為SaaS服務提供給各個工業企業,讓最終用戶以輕量級的準入門檻就能完成價值轉化,并持續性的通過運營服務獲得長期回報。


    不同行業橫向之間的差異性和碎片化有望整合

    TSN和OPC UA實現了軟硬件之間的解耦,軟件進一步功能化,不同行業之間的硬件差異將被縮小乃至消除。在元器件層面,比如各種傳感器、I/O設備、安全設備、機器視覺產品可能出現跨越不同行業,共享標準硬件的局面,打破垂直行業的壁壘。

    過去,工業由于具有強烈的行業屬性,導致廠商的產品極為碎片化,每個廠商只在特定的幾個行業具備競爭優勢,規模普遍不大,幾乎沒有贏家可以通吃各個行業。即使在西門子、ABB這樣的大型企業內部,各個行業的產品定位和推廣策略也有很大區別,設立了不同垂直行業的銷售與工程部門。

    而現在工業企業第一次有機會通過硬件的標準化,將傳統細小碎片的割裂市場,通過開源等手段,變為大顆粒度的市場,創造贏家通吃的局面,做大企業規模。

    再往前遞推一步,在這種局面之下,整個工業的控制思維在很大概率上正在面臨一次轉型,這次轉型并不單純是從硬件為主轉型到軟件為主,更接近它的描述是從“因果關系”思維到“因果與關聯關系相結合”的思維的轉型。

    還記得從經典控制論到現代控制論的那次演進嗎?

    學過工業控制的人都知道,工業上普遍應用的PID 控制,說白了還是經典控制理論的產物。經典控制論形成了負反饋閉環,優勢在于輸出對特定輸入響應的“穩”、“快”、“準”性能,系統收斂很快,控制精確,適合輸入輸出較少的情況。而現代控制理論,傾向于研究多輸出和多輸入系統,跨越不同應用和技術之間的相互作用。

    經典控制理論更接近工程師思維,工程師腦子里轉的第一個念頭就是“我怎么控制這玩意兒?增益多少?控制器結構是什么樣的?”而現代控制理論更接近于數學家思維,數學家的想法和工程師很不一樣,他們想的是什么解的存在性、唯一性之類的,在工程師看來虛頭八腦的東西。不過好多時候,工程師憑“努力”和“實干”,辛苦了半天,發現得出的結果完全不合情理,仍徘徊在“解的存在性、唯一性”的問題的下一個層次,因而無法觸及的矛盾的內核。

    有了TSN和OPC UA的存在,把這種思維的差異性又向前演進了一步。這次即將完成的是從“因果關系”思維到“因果+相關關系結合”思維的轉型。

    工業過去的數據分析是以機理模型為主,運用理論力學、流體力學、材料力學…等知識,關注數據之間的因果關系,需要建立基礎理論。而IT工程師則更多依靠運籌學、統計學和人工智能,將大數據的運算能力融入其中,采用黑箱的方式,基于數據的關聯性研究相關關系,分析和預測趨勢。

    在牛頓和麥克斯韋時代,人們所推導出的簡潔公式,給出的確定性規律是由大量觀察數據所提煉的。現在我們面對的是更為復雜的工業流程,多維度和多變量導致很大的不確定性,雖然還不能用解析式來說明因果關系,但如果能夠從足夠多的數據中發現相關性,也能把握設備的運行軌跡,從而形成因果關系與相關關系相輔相成的更佳應用效果。從當前情況目測,大數據和機器智能正在將這一因果性與相關性疊加的思維邏輯,推向極致。

    不可否認,TSN+OPC UA建立的“特快通道”尚處于起步階段,各種邊緣智能設備也尚在嘗試,圍繞數據分析展開的應用才剛剛開始,沒有太多的場景證明AI在工業領域的有效性。但以因果關系與相關關系相結合的思路,解決工業現場的問題,已是明確的探索方向。

    目前已有支持TSN+OPC UA這對組合的產品落地,接下來這對組合還有可能將“小米模式”引入工業領域,這些有待本文的續篇繼續解讀。當然,在我的新書《智聯網——未來的未來》中,你將看到最為完整的闡述。 

    最后,衷心感謝宋華振和史揚在成文過程中對我的大力支持。

    (審核編輯: 智匯張瑜)

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