邊緣計算是實現工業物聯網在工業領域應用的關鍵方法與路徑，通過實現基礎的連接、數據的存儲、分析與優化來對制造業現場的規劃與策略性問題進行全局處理，并進而用以提高生產制程的效率、成本與品質的提升，而在實現制造業現場的第一步即互聯問題，然而，工業現場的復雜性使得對于統一的規范與標準有著迫切的需求，因此，包括工業4.0組織、IIC、中國智能制造體系規范等均聚焦于OPC UA over TSN，本文將闡述OPC UA over TSN在其中所扮演的核心角色問題。

一、邊緣計算解決基于連接的價值融合

1.1邊緣計算為制造業數字化升級帶來新方法

傳統的制造業運營技術與方法需要升級，基于模型驅動的控制以及服務往往需要非常專業的領域知識，而基于數據驅動的則不依賴于此而由數據建模來實現預測、分析與優化，各自有其優勢，模型具有可解釋性，但往往門檻較高，而數據驅動方法則往往由于缺乏可解釋性，但隨著ICT技術的發展，它為工業帶來新的方法和思路，兩者的融合將發揮傳統工業優勢和現代數字化技術的優勢。

邊緣計算可以在工業中解決以下問題

（1）尋找最佳的機器間協同，這些協作包括在時間上的最佳匹配，避免因為等待、不同步的過程而損耗了機器的能耗、使用效率，使得資產無法發揮最大的價值。通過削減中間環節，消除了浪費環節，提升效率，簡單的如讓柔性輸送系統來降低不必要的搬運輸送時間消耗，提高生產的連續性，使得離散自動化系統邁向流程工業那種連續的生產，使得效率提高，如圖1所示。

圖1-工業互聯網連接底層設備與管理系統進而挖掘效率提升空間

（2）通過動態的響應變化來尋找最優的控制，傳統的PID往往是以“安全值”設定靜態的控制目標，這并非是最優值，而通過設備協同來在更高級的動態協同，根據變化，讓機器來適應生產變化，包括負載端、 其它設備的狀態、工藝變化，以挖掘設備的最大效率。通過數據驅動來實現優化，尋找在生產中的預測性，包括工藝參數預測，適應于“變化”的需求，減少開機浪費的方法、尋找在新的協同生產下的質量優化、能源計量、維護成本下降的方法，各種方法都是因為連接帶來了優化的可能性空間。

（3）智能化，盡管很多任務如優化、策略在機理模型已經可以實現最優，但，當出現更為全局的非線性區域時，機器學習等智能算法將會進一步來為生產系統提供新的解決方法，進一步挖掘優化的潛能。

（4）資產管理類，確保透明的數據，并在數據中對問題進行歸結、判定，以便提高設備的使用效率，這些應用包括了排產、OEE、品質、能源等采集與呈現場景。

（3）預測性維護：在維護階段，來自數字化的建模與運營中的數據采集，共同為維護提供了透明的數據呈現，以及分析的基礎，如采用機器學習來對生產運營中原來被忽視的信息進行挖掘，分析質量、成本、設備狀態等之間的關系，實現最佳的生產系統運營，包括降低故障帶來的停機風險、延長設備的使用壽命。

1.2邊緣計算的連接需求分析

在解決邊緣計算架構搭建與實施中，首先不討論后續的數據獲取后的智能分析與處理環節，我們先探討第一步數據的采集與傳輸問題，就目前的工業連接推進中，首先會遇到這個問題。

（1）實時性需求：與離散制造中運動控制、機器人以及高速同步不同，邊緣計算的同步性在于大數據量、時間節拍下的同步，因此，需要精確的時間同步、以及大負載下的傳輸中的實時性，對于在線優化而言，100mS級的任務也需要在通信領域10mS、1mS級的分支節點數據傳輸，考慮到路徑消耗、時間匹配，工業必須考慮容量，因此，使得通信也需要達到mS甚至微秒級，同時，考慮控制與管理的兼容，因此，選擇了達到傳統實時以太網所需的100uS級。

（2）統一與規范的數據接口

對異構網絡而言，不在于是否最優，而在于是否統一，最低的標準在于統一，如果沒有統一的規范，哪個協議或標準效率更高、負載更小是沒有意義的。

（3）同一網絡傳輸的問題

表1反映了各種數據的周期性、帶寬、丟包容忍度、關鍵性、抖動的需求，而這些是一種復合型需求，依靠傳統的實時以太網和標準以太網都無法解決全部的問題，而因此，TSN技術被開發以解決這些問題。

而另一方面，如果能夠采用同一網絡傳輸，那么將會節省電纜、工程連接、測試等多方面的成本。

（4）安全傳輸問題

由于互聯的產生，因此，必須解決安全性問題，以往的工業網絡，由于采用了專用網絡，并且控制系統如PLC往往采用硬邏輯來實現，而操作系統沒有或基于非通用架構的RTOS，而且考慮到與標準網絡的時間搶占問題，通常是隔離的，而在邊緣計算中，這些隔離的網絡將會被連接，為了全局數據打通，必須將底層與上層，水平層間進行集成，這個集成過程開放了各自的壁壘，使得安全成為了最大的潛在風險。

因此，在全新的工業網絡中必須對上述問題予以考慮。

二、OPC UA over TSN的角色扮演

2.1為什么采用OPC UA

圖2-使用OPC UA的原因

如圖2，采用OPC UA構建連接的原因有多個方面，當然，比較核心的在于語義互操作和它所構建的信息模型，這個是被認為OPC UA核心的原因。

2.1.1OPC UA實現語義互操作規范

對于邊緣計算或其它今天我們所討論的工業物聯網架構而言，必須考慮在其底層所連接的設備、系統之間的網絡協議中的語義規范問題，不同的控制器、系統往往采用了不同的數據對象、結構、單位等，這使得工業物聯網在全局數據采集時，無論是上行、下行的數據傳輸都會出現需要開發、測試不同的驅動程序的問題，而工業領域復雜多樣的總線標準與規范，自定義了眾多的協議，這個局面造成了互聯的難題。

因此，產業界一直在尋求一個統一的規范，而在進行多番比較后，制造業無論是OT端還是ICT端都將目光聚焦在了OPC UA上，包括了IIC、工業4.0組織、中國制造等均將OPC UA定義為統一的語義互操作規范。

OPC UA作為統一的語義規范所扮演的角色在于“經濟性”，即無需每個企業、項目都重新編寫自定義的驅動程序，包括語義轉換程序，這些程序不但消耗時間，而且浪費工程師資源，因此，使得IT訪問OT端缺乏經濟性。

2.1.2OPC UA的信息模型

圖3是OPC UA的信息模型結構，包括了基礎、行業、廠商自定義的信息模型三個層級。

圖3-OPC UA通信、信息模型與安全連接

信息模型是整個OPC UA也是工業互聯網中的關鍵，因為無論對于控制協同、數據擬合、機器學習，結構化的數據額是非常必要的，否則，將會需要大量的編程與測試，這會導致整個工業互聯網在連接中缺乏經濟性，而垂直行業信息模型則反映了行業在如何進行數字化控制、與ERP/MES長期連接中建立起來的知識，像EUROMAP，如圖4，其它則包括最新開發的AutoID，用于解決資產的數字化輸入，對RFID、QR碼等的數據接口，確保產線上的設備、在制品都可以被便利的集成。機器視覺與機器人，在最新的OPC UA集，由VDMA協同各個機器人與視覺廠商共同開發了這一越來越重要的伴隨模型，因為今天的智能產線，機器人需要更多“眼睛”來識別在制品，對其位置、幾何尺寸等進行識別，以便進行各種撿取、加工動作。

圖4-EUROMAP連接注塑機與MES系統

2.2TSN及其角色

TSN是另一個關注的焦點，早期應用于音視頻同步，而2015年IEEE成立了面向工業應用的TSN工作組，在2016年成立整形器（Shaper）工作組，到2018年開始包括華為、CISCO、貝加萊、SIEMENS、Mitsubshi等各家自動化公司宣布推出TSN交換機、TSN終端設備，TSN的發展速度較之以往的總線技術更為迅速。

2.2.1TSN解決統一的連接標準問題

圖5-工業通信技術逐漸向統一架構演變

傳統工業現場存在著復雜的網絡環境，這些總線、基于以太網的實時通信來自各個時期，以及始創企業自身的技術應用場景、行業屬性等，使得其具有較大的差異，并且在這些總線上數據對象的定義也有這較大差別，尤其是在數字化時代，IT數據的大負載與OT端的實時性、高可靠性同時傳輸的需求更為迫切，來自于現場的、管理級的數據要被納入統一架構進行融合，這也使得需要一個統一的底層網絡來實現這一設計，因此，TSN成為了聚焦的關鍵技術，目前包括IEEE、IEC等均在制定基于TSN的工業應用網絡的底層互操作性標準與規范。

如圖5所示，工業通信業的確朝著更為統一的方向發展，這也是潮流所趨。

2.2.2TSN的構成要素

TSN事實上是由一系列IEEE標準構成，包括了圖6所示的幾個方面標準構成：

（1）時鐘同步，在IEEE1588精確時鐘同步協議基礎上，考慮工業的高可靠性開發了IEEE802.1AS-Rev的廣義時鐘同步標準，其主要負責最佳時鐘選擇、發送同步時間給各個橋節點和終端節點、延時計算等工作。

圖6-構成TSN的標準組

（2）低延時整形器（Shaper），根據應用不同，定義了IEEE802.1Qav-基于信用的整形器（Credit-Based Shaper），以及IEEE802.1Qbv-基于時間感知整形器、以及為了提升帶寬使用效率的IEEE802.1Qbu+IEEE802.3br的可搶占式MAC方式，包括IEEE802.1Qch-周期性排隊與轉發整形器，以及IEEE802.1Qcr采用ATS異步數據整形器的方法，這些整形器主要實現“數據調度”，以及如何在復雜的網絡環境中實現最高效的數據傳輸，而IEEE802.1QCB則針對冗余而設計，包括與5G融合的IEEE802.1QCM等正在制定中的標準。

（3）網絡與用戶配置雷標準：由于TSN能夠將網絡中的周期性和非周期性數據統一傳輸，并且支持了橋接網絡（交換機網絡），因此，網絡中的設備、數據傳輸類型、帶寬需求等與傳統網絡更為復雜，需要一個統一的調度，而中央網絡與用戶配置則是收集各個節點的數據傳輸需求，并統一計算，統一下發，統一調度，當網絡出現動態變化的時候，可以自動優化網絡的傳輸。

三、OPC UAover TSN在邊緣計算中的角色

對于OPC UA常用的角色主要體現在信息模型，然而，必須結合邊緣計算的實際應用場景，我們才能更為清晰的了解到OPC UA將在其中扮演的角色，OPC UA大部分時間被討論在于傳輸（支持Client/Server，Pub/Sub機制的傳輸）、信息模型方面的能力，這里我們以數字孿生場景、機器學習應用場景中的OPC UA角色來闡述其重要性。

3.1OPC UA與數字孿生

在數字孿生的設計中，控制類設計軟件如ATLAB/Simulink可以為數字化模型提供OPC UA的接口，那么直接仿真的模型可以構建一個基于OPC UA的信息傳遞規范，可以通過OPC UA接口與不同的控制器提供統一規范的連接，這樣就可以讓數字化的軟件與控制器進行快速的模型交互，實現數字孿生的上下行信息交互。

圖7顯示了一個基于OPC UA的連接，如B&R的Automation Studio可以與MATLAB/Simulink通過OPC UA進行信息交互—當然，這同樣可以與其它第三方的控制器實現這樣的交互，對單個的控制器而言也許它的價值在于高效的信息建模，但對一個工廠涵蓋多家控制器而言，則意味著快速的跨平臺的連接。

圖7-基于OPC UA的數字孿生信息交互

在其它的數字化設計軟件如PTC、Solidworks均已提供了OPC UA的接口，并且可以與多種控制器連接，這樣就會實現機理模型、學習模型與控制器的交互，而無需為每個不同的連接建立復雜的交互接口。

通過數字孿生，可以實現虛擬交付、虛擬調試等任務，連接數字化設計、數字化運營以及數字化維護。

3.2機器學習的結構化數據源

人工智能，包括機器學習被認為是制造業現場解決非線性、聚合、關聯性分析的有效途徑，基于各種數學算法與模型來實現對制造現場數據的分析，但是，對于機器學習而言，其必須實現以下幾個方面的條件：

（1）結構性數據：如果數據缺乏結構性，會產生與學習算法模型的無法對接問題，或者會產生大量需要進行手動的映射變量的工作，而OPC UA提供了結構性數據，并且，在OPC UA的方法中對數據進行了一些預處理，如積分運算等，另外，基于OPC UA的SoA特征也使得各種數據應用可以便利的訪問現場設備的數據。

（2）有效數據：如果采樣大量無效數據，那么對于機器學習而言同樣是沒有意義的，OPC UA的各種行業伴隨模型充分體現了其在工業領域的深厚積累，例如注塑機信息模型就包括了注塑機的模腔溫度、壓力、鎖模力、螺桿進給速度等各種與注塑機質量、運行相關的參數，這些已經被驗證完整反映注塑機加工過程的信息模型為各種機器學習與數據分析平臺提供了快速構建整個過程的數據。

關于高效傳輸不再累述，這是OPC UA眾所周知的基本功能，人工智能與現場連接同樣需要高效傳輸機制。

圖8-機器學習通過OPC UA獲得有效的結構性數據

圖8結合信息模型，進而分析機器學習中OPC UA所能提供的多個維度的支持。

3.3TSN為邊緣計算帶來架構的柔性與便利

OPC UA over TSN可以實現傳感器到云的傳輸，這件事情本身對整個工業應用場景是一個巨大的變革，突破了傳統網絡的層層架構，賦予了新的應用潛在的可能，使得整個運營管理更加透明、直接的數據實現奠定了基礎。

向邊緣計算的擴展，目前來說，IT和OT端都延伸到了邊緣計算這個領域，各自發力，OT以解決原有問題，以及新的形勢下的系統連接帶來的數據連接需求。

圖9-OPC UAover TSN實現完全集成

邊緣計算對于數據的需求是多樣的，而這正是TSN網絡所要應對的，也即，TSN為這樣的場景而生。

TSN實際上不僅是一項技術，它對于IT和OT融合的格局將會產生深遠的影響：

（1）TSN使得新的計算架構得以實現：傳統的控制集中式架構，DCS分布式控制架構，但是，未來，有了TSN，新的架構可以實現任意形式的，分布或集中，可以說沒有邊界，數據可以直接通過TSN交換網絡被發送到云端，這構成了應用的云端化，也會產生新的業務模式。

（2）TSN也將擴張到更多的領域，使得OT可以借助于更多的技術來解決問題。包括機器視覺、AR/VR，而解決問題不僅在控制，也在管理運營。

（3）TSN使得現場數據可以被有效的傳輸，分流，自動化在其中扮演更為靈活的角色，數據采集、信號處理本身就是自動化的優勢，而借助于TSN會能夠讓自動化進入更為廣泛的領域，包括進入樓宇、智慧城市、交通、農業等領域。

圖10-邊緣計算層級

圖10所示，為工業領域的邊緣計算從嵌入式到云端的整個層級過渡，這里必須依賴于OPC UA over TSN從底層到頂層的連接。IT與OT如何發揮各自效應，則關鍵在于如何借助于OPC UA over TSN的架構來實現融合，如果各自為政，最終對于IT而言，則無法獲得經濟性，對于OT同樣如此，如果無法取得經濟性，高效益，用戶最終也無法讓整個架構推進。

四、OPC UA over TSN構建全新OICT融合生態系統

技術的發展有一種自然而然的規則，非以人的意志為轉移，從IT與OT融合角度來看，的確需要一個新的生態系統—這是自然發展的規律，從競爭到競合，這是一個必然的過程，而對于IT與OT都屬于工程技術界，那么本身的融合自然依靠于技術來作為生態系統的基底，而能夠扮演這個角色的，就目前來看，想要使得雙方都能夠獲得有效數據傳輸，則TSN可以在其中扮演這個角色。

圖11-OPC UA over TSN構建未來制造技術生態

圖11為在OPC UA基金會中對于FLC-Field Level Communication的定義，將TSN與OPC UA融合，構成OPC UA over TSN（注意這里的OPC UA over TSN中over是一個標準連接寫法）。

對于IT與OT端而言，各自對如何推進制造有各自的想法和主張，但是，必須明確的是“融合”是誰也規避的，誰也不能自說自話，必須通過相互的配合，但是，各自又有“邊界”，對于OT而言，優勢在于接近現場，對現場物理對象與模型、控制、優化有直接的采集、連接、應用經驗和知識積累，而對于IT則在于交換網絡、軟件、工具與方法等的積累，但是，相互逾越都不會專業，而邊界其實就在這個融合的標準與規范上，各自繼續發揮自身的優勢，而又可以為用戶帶來基于轉型需求的價值提升。

至于這個生態系統所需的商業智慧，則需要來自IT與OT業界的同仁們共同來構建，需要引入專業的生態系統研究的管理學家能夠參與其中，技術作為載體，而價值作為OT與IT各自有其發揮的領地，而如何平衡其中的關系與利益，則是來自于“人”的智慧。

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