弥合 IT 与 OT：通过融合驱动工业物联网成功

公司多年认识到信息技术 (IT) 优势。随工业物联网 (IIoT) 技术到来，生产数字化新革命正在进行。但随着两种技术成熟，IT/OT 融合正成为现实，承诺为 IIoT 采纳提供比单独任何一方更大的综合收益。

信息技术 (IT) 定义

IT 系统存在数十年。由软件、系统、网络、维护、数据存储组成的组合系统处理分发数据。管理者决策者在工业环境中各层级用此数据做企业级或工厂级决策。

软件方面可能包括独立 MRP 系统、ERP 系统、专业财务或质量平台等。最初这些软件平台是需要定期更新的本地系统，对使用者成本高昂。

IT 也需要网络。传统指内部服务器、布线电缆或光纤、安装维护网络硬件的维护技能。连接系统软硬件还需其他宝贵技能组合。

IT 系统常受设备无法与其他软件程序通信困扰，导致数据孤岛、受输入偏见影响、从数据获取到可落地分发有滞后。云平台替代了大部分需内部网络，但许多遗留硬件系统可能仍无互操作性。

运营技术 (OT) 定义

早期运营技术利用 MES、SCADA 等平台，像 IT 系统，这些 OT 系统并不总是网络化。云计算平台与高级分析进步让 OT 系统能在更短时间内集成迁移到中心化分析、处理、集成平台。

这得益于计算机分析、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、设备普及等相关技术进步。作为工业物联网 (IIoT) 运动一部分，更广泛地作为工业 4.0 技术一部分，OT 是监控事件的一组控制系统。

OT 数据使公司能监控传感器、温度计、振动输出、高频数据等过程与设备。因能在实时或近实时完成监控，企业级与工厂级工业调整可做出，导致流程更优化。

OT 对实时数据的依赖也允许调整被机器比人类操作员更快检测执行。先进系统可接收用户定义参数或来自 AI/ML 赋能分析引擎的洞察以执行自主或半自主调整。

IT 与 OT 有区别吗？

IT 与 OT 最直接区别是 IT 专门处理数据中心信息，而 OT 专注于机器连接与采集数据的中心化分析，以在制造流程等运营中做更好决策。

IT 可能由互操作或不互操作的软件平台组成，意味着工厂级质量软件可能无法与 MRP 或需求规划软件通信等。

这种孤岛数据意味着职能组间沟通不透明、不优化。决策仅在所用软件上下文中做出，可能与另一部门冲突甚至矛盾。

OT 专注于机器，致力于按设备采集正确数据以执行控制车间流程。IT 可能有孤岛软件或网络覆盖与数据输入缺口；OT 要求无孤岛数据为绝对前提。

因机器连接允许海量数据输入，高级分析让 OT 系统优化制造系统与车间流程、质量流程、财务、销售与运营规划 (S&OP)、需求规划等高层业务流程。OT 数据生态系统由机器驱动数据，而非单纯滞后导向数据处理系统。

为什么 OT 仍区别于 IT？

OT 仍区别于 IT 有几个原因。

技术年龄

IT 存在时间远长于 OT，由更成熟技术集合组成。OT 始于将软件力量带入车间，但获敏捷灵活云系统助力，在单一实时系统中结合多功能，用机器层面采集数据。

沉没成本

OT 也因许多公司在内部复杂网络、光纤、服务器、维护技能组合投入巨额资本支出而区别于 IT。大量投资公司尽管 OT 系统今天提供更低准入成本与减少物理维护负担，仍犹豫淘汰其系统。

新技术采纳率

制造公司企业文化多元。新技术采纳可能因此滞后。估计 2020 年仅 25% 公司在企业范围使用分布式云系统。另外 29% 小规模使用，其余落后或介于两者间。大多数制造运营每年在昂贵生产设备上投入大量资本支出。一些立即采纳，许多增量推进，其他采取“观望”。

IT/OT 融合含义

IT 与 OT 在工厂级都对提升效率与流程优化有巨大影响。各自可用软件分析运营数据。但 IT/OT 融合意味着创建网络物理系统连接两者，利用各自最佳部分，交付比单独任何部分更大的价值。

这种融合意味着制造系统的物理事件与流程可用遗留 IT 安装与软件、高级分析、其他新兴技术现有框架与基础设施控制，以数字化制造。

随机器数据以海量数据流输入分析引擎，机器控制、仿真、流程洞察等可提升流程优化，显著影响公司内效率、质量、库存控制等关键基础设施。

IT/OT 融合过去几年也在加速，因公司意识到新技术价值不可忽视。估计到 2022 年，多达 40% IT 与 OT 厂商将联手交付组合方案，将部署集成成本降低 20%。

工业物联网在拉近 IT 与 OT 中扮演什么角色？

IT 与 OT 系统在不同轨道发展因它们做不同事。IT 基于可用于工厂层面且常被利用的数据，OT 设计用软件力量改进车间流程。

IIoT 技术引入给 IT/OT 融合最大角色是充当桥梁。它通过减少时间延迟，让 IT 与 OT 组件在数据产生时都能访问。

它也桥接设备 ROI，因 IIoT 技术高度灵活，可通过安装设备部署于模拟遗留设备，也可用嵌入连接的 OEM 设备。也可用蜂窝技术用于难以到达设备或有限混合空间运营。

此桥梁让公司实现设备更高 ROI，因用 IIoT 的新分析平台不需新设备采购即可将所有物理设备纳入同一系统伞下。

最后，其桥梁角色在编程与处理灵活性。意味着公司可采购软件互操作性原生的整套平台，或可与 API 结合打破孤岛信息，让所有职能领域链接同一分析平台。

工业物联网解决方案部署加速，因制造商寻求融合车间物理与数字组件。

IT/OT 融合策略的优势

传统 IT 与 OT 平台基于“数据孤岛”。对循环时间等关键车间运营，这些数据孤岛可隐藏低效，因作业标准与循环时间必须人工测量记录，任何调整必须人工来。

通过利用实时数据从车间驱动决策贯穿至高管层，全运营驱动更大价值，公司可找到创新路径。实时数据采集聚焦机器实际绩效而非预期绩效。

IT/OT 融合优势包括：

实时生产可视性

操作员偏见与假设被实际机器状况替代。

增加产能

决策者将发现运营实际状态并开发数据驱动方案。可从同一设备实现增产，减少资本支出。

可落地洞察

因数据可即时驱动流程改进，可帮助管理者开发改进自动化、厂房布局变更、培训需求、人力利用等方案。

改进设计

数字数据给设计开发带来实时功能。这缩短昂贵迭代项目、缩短新产品服务上市时间。允许使用 CAD/CAM 与项目生命周期管理 (PLM) 软件。

改进可制造性

用 IIoT 技术的真正 IT/OT 集成解锁使用先进 3D 建模与性能仿真能力。创建“数字孪生”可帮助设计师创建可为生产优化的产品。

降低成本

IT 与 OT 融合成本节约从整体层面到机器主轴层面。IIoT 传感器与实时数据收集分析意味着流程可在工厂层面优化。但 IIoT 允许基于实际数据开发预测性维护计划，在最佳点更换维修热管理、刀具磨损等因素，这些是成本节约示例。

组织面临 IT/OT 融合的障碍

虽然 IT/OT 融合加速，一些挑战影响向完全工厂数字化更快迈进。这些挑战包括：

安全

因 IT/OT 融合利用 IIoT 技术，数据安全是许多人的顾虑。

可扩展性

寻求融合 IT 与 OT 的公司也须考虑如何扩展。因数据量大，许多设备传感器推送如此多信息可能造成带宽瓶颈。边缘计算技术进步通过在大部分处理完成后仅需最相关部分处理数据进入云端，减少延迟与带宽问题。

遗留问题

许多设备单向通信。IT 与 OT 系统通常需要双向通信能力。现有 IT 与 OT 系统类型也因通信协议重要，因许多 OT 设备有非标准协议。

技术进步使 IT/OT 融合成为可能

新技术进步上线可帮助缓解 IT/OT 融合面临的许多挑战。这些技术提供如下进步：

无代码应用

许多新设备传感器允许自然语言编程。这意味着上线不需编码专业知识。

数字孪生

构建物体数字复制品，数字孪生提供许多优势。可是整机或机器系统。也可是单个零件或组件，模拟压力至失效测试。或是新产品开发。

CNC 机床数字孪生。

增强现实

增强现实可用于检验。但也是改进培训或允许远程熟练技术员协助非熟练操作员维修的方式。

边缘计算

海量数据流造成云端瓶颈。用边缘计算，数据入云前部分处理。这意味着分析平台可更好负责分析，也意味着机器端延迟减少。

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