专栏名称: 产业智能官
用新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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【OPC UA】OPC UA over TSN能否改变制造业格局 ?

产业智能官  · 公众号  ·  · 2019-09-11 06:22

正文


为了变化,也在改变产业


悄然无息中,OPC UA和TSN已然成为了产业的聚焦,即便如此,对于很多企业而言,这似乎还比较遥远,变革的发生总有些不经意的味道,对于缺乏敏锐的人而言,沉湎于过去放佛被温水煮着的青蛙,不知不觉中放松警惕,而OPC UA over TSN实际上正在为“改变”而准备,也正在改变着我们的产业。

连接的挑战


这个世界上就两件事情最重要,一个是“Why”—决定我们的方向,而“How”则解决方法的问题,人们总是在讨论“转型升级”、“互联“,“智能”,不同的声音弥漫在产业中,却又似乎在很多人眼中看到的是迷茫,因为”Why“这个问题若不能被清晰描述,就会让”How“难以为继,这是符合逻辑的。

为什么要挑战


自动化真是伟大的存在,就单机生产而言,甚至包括连线的生产而言,都已经达到了巅峰状态的感觉,如何继续挖掘生产效能的潜力?显然,将机器连接起来,让生产变得连续这是一个解决办法,但是,不仅仅是产线的物理连接,包括了软件、信息必须连接才能成为一个整体。

对于已有系统的连接而言,接口的标准与规范是首要的问题,因为实际上,在各个领域的丰富知识和经验已经存在了,而需要的仅仅是“接口“的标准与规范,这个问题普遍存在于各个产业。


1
打破语言的障碍

连接并非像大部分说的“连接“就能连上,连接分为互联(物理接口一致)、互通(数据存储一致)、互操作(语义语法一致)多个层级,而就现状而言,各种总线已经在独立的内部实现了互联互通,但缺乏语义互操作级的标准规范,OPC UA扮演这个角色。

2
T SN- 同一网络的意义

而TSN是另一个问题,即,连接并非发生在OT的世界内部,而是要与IT的系统连接,这个时候就会出现周期性、非周期性数据同一网络传输的需求,通过严格优先级+各种整形器(Shaper)的设计,TSN可以用于解决这个问题。

图1-OPC UA pub/Sub机制与TSN整体运行机制

如果通过OPC UA over TSN的连接后,它将如何给我们改变呢?

将要发生在自动化世界的改变



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任意的数据访问能力

OPC UA提供了数据的透明访问,而且更为直观,例如mappVIEW就是这样。其实,任意一个终端都将成为一个HMI,去呈现数据,并作为一个入口来访问数据,通过OPC UA提供了跨平台、多用户、SoA面向服务架构的支持能力。

OPC UA的Pub/Sub机制提供了一种更便捷的数据交互方式,解决了人们所担忧的数据流量消耗过大的问题,仅对有数据发布的时候才提供连接。

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云端 A PP 架构提升资源效率

对于云端后台支持的应用,如数据驱动的分析、机器智能、深度学习而言,通过OPC UA和TSN构建了直接的连接,避免了由于多种工业复杂通信带来的障碍。

OPC UA over TSN提供了一种改变现有格局的实现方法,即,通过碎片化的云端APP架构,解决了现有MES/ERP的紧密绑定关系(这种强耦合让用户必须为某个功能购买庞大的系统),也将应用变成轻资产(用户无需购买APP,仅租赁时间、服务能力也是可以的),尤其对于中小企业,有众多的可以被开发的APP来实现细分市场的方案获得盈利,而另一方面也同样对于中小企业而言,可以分享IT资源(软件、存储、服务),而对于服务提供方,也可以通过大量的服务分摊其资源成本。让整个社会通过协作、资源分享实现经济性运营。

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推进边缘计算( E dge Computing

边缘计算用于解决各种全局的优化问题,但是,边缘计算中需要一定的实时性,而其采集量往往是信息而非控制信号,如机器视觉、振动信号、质量信息,虽然不像运动控制的微秒级实时,但考虑到动态的计算后需要指导现场设备的运行,如AGV路径规划、动态视觉检测下的焊接质量调整,动态OEE计算等问题,这些需要连接来自不同的控制器、而又需要实时和非实时数据的连接,这是OPC UA over TSN的典型应用场景。

图2-边缘计算实现机器到车间的全局规划

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APM 应用

资产性能监测是一种基于数据的全局数据采集,包括设备的性能、维护、诊断、能源的数据都可以通过这个架构来访问,如果需要效率更高,那么直接的云端传输即可,而OPC UA over TSN给了这个架构已实现的可能。

图3-采用公共信息平台来进行资产性能监测

OPC UA可以被云端应用直接访问,而TSN网络则构建了一个链接,直接从现场到云端,支持交换机网络的IT架构,可以解决原有的现场数据访问的复杂性(太多的总线与协议)。

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机器学习中的规范

机器学习中同样需要考虑大量的数据预处理、标准化的问题,否则,数据无法得到结构化、标准化,需要在系统里做大量的程序预处理,而如果能够有OPC UA的规范的话,OT端现场数据可以与诸如Microsoft Azure中的学习算法和模型进行快速的对接,能够访问来自现场控制器的数据,通过OPC UA的Pub/Sub机制传输,而且不消耗大量的带宽,仅在有数据产生时才发送,如图4。

图4-OPC UA为机器学习提供有价值数据的高效传输与结构化

高效传输是一个问题,然后再看传输的数据必须是结构的,才能与分析软件进行数据对接,软件操作才能是一致的,例如一个温度包括了温度值、单位、事件、报警、HMI接口的描述,这个结构与其它软件在数据类型、结构上具有一致则易于对接,再次的问题是数据的价值,而这是OPC UA的垂直行业信息模型所带来的,通过对各个垂直行业如包装、塑料、纺织、电子行业的知识构建信息模型,进而让数据能够发挥其有效性,才能真正分析、优化。

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数字孪生与 O PC UA 信息模型

图5-通过OPC UA构建统一的仿真信息模型

如图5-对于仿真软件如MATLAB/Simulink或其它的数字化设计软件如Pro-engineering而言,能够无需每次都配置和编写一个借口与不同自动化厂商进行信息的交互最好不过,因此,他们选择了将OPC UA与其建模仿真软件制定统一的接口,这样,对于数字孪生设计的数字化一方可以不用考虑下行的控制器平台是Portal、Automation Studio还是Logix,都可以进行交互,对于End User而言,也是欢迎这样的,避免他们的Know-how与某个厂商具有绑定关系,而仅限于自己独立的,可以选择性更高。

O PC UA over TSN 带来的生态系统改变


IT O T 的访问便利性

对于IT的企业而言,这是一个突破边界的快速办法,因为如果不借助于OPC UA over TSN,意味着大量的软件编程与测试用于驱动程序,而且,还可能无法访问,如果推动OPC UA over TSN的话,这将使得IT访问制造业现场,推进IIoT成为可能。







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