三化融合指的是自动化、信息化到智能化的融合。说是融合,其实是有层级关系的,一般会从实现自动化开始,然后逐步发展。但作为下一代智能工厂,如果不在建立之初就充分考虑三化融合问题,而是分开来搞那么最终的结果就很可能是不协调、不一致。
我们先来聊聊自动化,自动化行业从第一台PLC诞生,至今至少有60年的历史,应该说这已经是一个非常成熟的领域了。然而我国很多企业还是处在从手工作坊往自动化生产的转型之中,因此自动化依然是个重要的课题。并且,无论是“中国制造2025”、德国的“工业4.0”还是美国的“工业互联网”,自动化都是实现这一切的基础,也是实现信息化和智能化的必要实施条件。而另外一个不可忽视的问题,就是人力成本上升带来的“用工荒”对劳动密集型企业带来的巨大影响,而类似工业机器人这种的自动化应用将有力地解决这个问题。比如,富士康这几年大力投入资金进行机器人的研发和推广工作,目的就是解决自身过度依赖人力的问题。
在自动化行业里,核心部件就是PLC(可编程序控制器),这类产品目前基本属于德日系产品的天下,美国货仅在高端领域有所建树,而我们的国货多集中在低端市场。但随着这两年市场开始萎缩,有明显的两头向中间挤压的态势,并且在一些对产品性能要求较高的行业中开始出现如和利时、浙大中控的身影。而像西门子这种以往只出现在高端市场中的品牌也开始生产适合国内低端市场的产品,并出口至印度、东南亚各国和俄罗斯等发展中国家市场。
除了PLC,另一个核心部件就是工业机器人。目前,高端工业机器人依然属于ABB、发那科、库卡、川崎这四大品牌的天下。这四大品牌也是看到了中国市场这块巨大的蛋糕,纷纷把其机器人事业部的总部或者研发中心、生产中心搬到中国来。相比之下,我国国内品牌依然很弱小,虽然得到了政策的大力扶持,但因为产品积累度和行业经验的缺失,在核心应用场合依然暂时无法取代四大品牌的地位。对于国产品牌,除了市场和品牌影响力外,核心技术的缺失也是导致目前发展不佳的重要因素,比如机器手臂用到的RV减速机,目前依然被两家日本企业所垄断。
工业领域的技术,不同于互联网平台,后者重要的是应用和体验,因此在平台应用端可以实现弯道超车,诞生BAT这种巨无霸公司。而工业领域需要的是基础研究和技术沉淀。在我国,可以说到目前为止,在工业领域还未出现一家世界级的公司,并且从现在中国大多数企业的发展来看,预计短时间内也不可能出现世界级的工业公司。
在未来通往智能工厂的道路上,信息化是重中之重,这也是目前被讨论得最多且最广泛的话题。信息化的概念其实非常好理解,就是利用IT技术将流程化的事务进行标准化的封装,再用软件系统予以解决。其中一个重要的核心要素是信息能够自由流动,即能够做到上传下达。
对于构建信息化平台从基础设施角度来讲,一是要进行全厂的全网布局,即网络架构;另一个就是要部署软件平台系统。
先来说下全厂的网络架构设计,一个好的架构设计标准非常简单,总共就十二个字:稳定、可靠、安全、无线、方便运维。用标准学术语言来说就是“达到专业规范、技术先进、经济合理、安全使用、质量优良、管理方便之目的”。
在整厂的网络架构中,一般分为两个层级。第一层级我们可以称之为IT层级,中文来说就是信息层级,这个层级都是信息的传送,不负责对生产设备的实际控制,所以这个层级又被称为企业层,对于实施来说主要利用的是企业的信息化技术,多以办公网络为主。一般在这个层级运行办公管理系统OA)、客户关系管理系统(CRM)、企业资源管理系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)、产品生命周期管理系统(PLM)和制造执行系统(MES)。发现了吧?我在这里没有用软件一词,而是说系统,因为这些缩写为两个字母或三个字母的单词不单单代表一个软件,里面还包含了大量的管理流程和方法,而软件只是这个方法的集成和展示,所以选择这些系统别再关注谁家技术好、码代码能力强。关于这点我可以负责任地说,不管哪个品牌的软件,从技术角度都是用JAVA或者.net的标准语言开发出来的;而作为使用者应该关注的是不同品牌对流程管理方法的不同理解。当然,不可否认的是,技术水平不同的工程师写出的程序是有差距的,差距在于:成熟的产品都会经过很多轮实验,系统Bug会比较少,而一个新的产品就可能不知什么时候会遇到陷阱。所以一个世界级的软件平台一般都会有一支上百人的优秀开发团队。
回到讨论IT层级,这一层级一般包括全厂的主干网络布局,比如光纤、数据中心、主交换机等。像思科、华为、H3C、锐捷等都有一套成熟的布局方案和设备。如果想对这方面有更加深入的了解,可以参阅这几家公司的介绍资料,这里不再赘述。(www.daowen.com)
第二个层级称为OT级,中文一般叫作生产网络。这是连接设备与设备之间的网络,因此也是物联网的核心。因为其运用的是工业现场通信技术,所以又称为现场级。这一层级一般包括两个方面:控制层和设备层,这就又回到了自动化领域。控制层一般就是SCADA系统,即数据采集与监视控制系统。在离散工业中多用“组态软件+人机界面+PLC”(可编程控制器)来进行实际控制,而在过程中就是DCS系统的架构。这里有一个很有意思的故事。早期,西门子DCS系统的硬件其实同PLC是一个产品,只是软件系统略有不同,因为DCS系统更多是控制模拟量,而PLC更多是控制数字量。从一个品牌的架构来说,我认为这是一个非常好的布局,一种产品就可以多场景应用,未来无缝链接的扩展性也就更强。但这一方式遭遇了竞争对手的强烈阻击,因为在PLC领域,西门子的地位很高,尤其是其经典的S7-300系列。而其在DCS领域的主要竞争对手在PLC领域都比较弱,因此这也成了竞争对手的一个重要控标点。在这个领域里,因为要对设备进行实时控制,所以没有使用开放的以太网协议,而是用的较为封闭的协议。说其封闭是因为至今在总线协议上也没有达成全世界统一的、唯一的标准。从主流的Profibus总线协议、Can总线协议、Modbus总线协议,再到目前以工业以太网为基础发展出的Profinet协议、Ethernet协议等,每个时期基本都是几个协议共存的状态,而且这些协议标准都是国家和国家间、企业和企业间所争夺的要地。在管理学上有句话:一流企业做标准,二流企业做品牌,三流企业做产品。而这些世界级企业都在争相参与标准的制定。遗憾的是,在工业通信领域,我们国家的企业基本没有什么发言权,主流标准没有一个是由我们来制定的。而如今,美国提出“工业互联网”、德国提出“工业4.0”、中国提出“中国制造2025”,这些国家战略都把制定标准作为首要目的,应该说谁抢得到标准,谁就手握王旗,谁就会领先市场。中国市场因为其巨大的体量和商业价值,通过用市场换技术的方式,确实在标准制定的话语权上越来越高,最典型的就是高铁的例子。至于在这次工业大革命中能否实现弯道超车,我们也只能拭目以待。
正因为在OT层都是传统自动化公司的天下,并且都是半封闭的协议,所以在这个层级中,工业自动化公司在解决方案和设备上都占有绝对话语权。而IT网络公司一直在尝试进入这个领域,但是这些企业除了技术问题,最大的问题还是市场认知度以及目前工业自动化产品这种硬件设备和通信协议打包销售的市场模式。
可能你会说,在IT层用的是以太网协议,而OT层也有工业以太网,为什么不能统一呢?对于这个问题,我认为答案应该是对于网络的需求不同。
首先来说说两者的聚焦方向,由于IT是办公型网络,因此对于管理人员来说,他们更关注的是信息的传达要简单方便,以及对于知识产权和资产要进行保护。而OT端对于现场人员来说,更关心的是安全稳定,要保证24小时不间断地运行,并且在设备角度上追求综合效益高。综合效益就是指设备间的一致协调性,网络再快,设备处理跟不上也没有任何意义。
然后我们再来看对网络需求的优先级,IT的顺序是保密性、完整性、可用性,而OT端正好相反,依次是可用性、完整性、保密性。因为IT端一般都会连到公网,简单来说,如果有个黑客技术很厉害,那么只要他能突破公网防火墙就能进入你的系统,所以IT端对安全性和保密性要求最高。而在OT端,一般都是进行局域网隔离,只允许物理访问,很少允许网络设备访问,也就是说,你可以拿网线去连其局域网,但通过公网的远程控制是不被允许的。虽然对于某些高手来说,远程技术上侵入也是有可能的,但只要你不是特别知名,一般人也不会没事非要攻击你,毕竟物理隔离还是很难突破的。所以对于OT网络来说,安全性较有保障,所以追求稳定变成了第一位,因为对于很多企业来说,停机停产都可能会造成巨额损失,甚至会造成生产事故。
再来看数据流量的类型,IT端会涉及数据、音频和视频,单体传输量可能会比较大,因此对带宽和速度都有要求。这点不用多说,家里有宽带的都能明白。另外就是偶尔出现的丢包现象(这是个IT术语,你可以理解为你打算给对方5元钱,结果传到对方手里还剩2元,另外3元在中间掉了),因为其可以重复地发送数据包,直到对方接收齐全为止,所以在IT层风险较小。而在OT端,数据类型基本是数据和控制信号,单体传输量都不大,但是却不能接受丢包现象,因为一旦丢包,设备没有接收到正确的指令,就将无法进行操作。
这里其实有一个重要的问题,那就是随着技术的发展,设备和设备间之间要想实现真正的智能化联网,那么未来OT端数据的体量和对速度的实时性要求也都会很大,所以现在从技术上来看这还是制约的一个因素,而随着5G甚至6G时代的来临,不知道这个问题是否能够如愿解决。
另外还有一些需求差异体现在技术层面,但作为一个认真讲故事而不认真做技术的风险工业家,兔哥在这里就完全略过了。
目前来说,IT和OT的融合将会是大趋势,很多主流企业已经在开始尝试去做一整套企业网络方案了。但还是那句话,在工业领域,很多问题不是技术因素导致的,有很多是因为使用习惯、销售模式、决策体制以及市场因素等决定的。
说完网络架构设计,另一个就是系统部署层面了,这也是个大活。
免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。