胡典钢-边缘计算：促进工业互联网OT与IT融合的重要抓手.pdf

1、胡典钢胡典钢边缘计算边缘计算促进工业互联网促进工业互联网OTOT与与ITIT融合的重要抓手融合的重要抓手目 录CATALOG010203工业互联网：OT与IT融合之路工业互联网与边缘计算边缘计算应用实践关于OT与IT融合的争论一直不断，主要体现在两个方面：围绕概念上面，要求澄清OT和IT的概念、界线；在公司组织和规划实施层面，由哪个部门组织牵头，在多大范围内实施融合，预期产生什么收益OT与IT技术OT技术发展相对较缓慢，更强调稳定性与可靠性稳定性与可靠性，对运行中的系统，OT人员倾向于保持不做变更IT专注于数字环境，主要考虑数据数据处理速度、系统可靠性和安全性处理速度、系统可靠性和安全性等问题

2、，因此IT必须接受快速创新和变革，以跟上不断发展的技术支撑体系工业互联网工业互联网面向工业数字化、网络化、智能化需求，以OT和IT技术融合为核心，在研发设计、生产制造、运营管理以及服务运维各个关键环节，通过自主感知数据采集、学习、分析和决策闭环自主感知数据采集、学习、分析和决策闭环，支撑工业资源泛在联泛在联接、弹性供给、高效配置接、弹性供给、高效配置，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。数字化转型将改变企业为客户创造价值的方式，即业务数字化；而数字化技术的作用，将降低业务转型或发展的阻力数字化转型数字化转型智能制造和工业4.0是面向工业的数字化转型战略，要求OT与IT的紧密融合智能制造与工业智

3、能制造与工业4.04.0工业互联网是OT与IT融合的具体实现，智能制造和工业4.0的重要使能技术和关键实现路径工业互联网工业互联网脉络关系目 录CATALOG010203工业互联网：OT与IT融合之路工业互联网与边缘计算边缘计算应用实践丰物互联平台丰物互联平台 云边端一体化架构云边端一体化架构数据采集的范围显著扩大，从设备扩展到人及一切生产要素强调信息孤岛打通，通过接口和系统集成方式实现业务系统数据采集将强物联网属性的数据与其它业务数据联动数据采集数据采集轻客户端的可视化数据驱动下，决策依据和手段变多由于数据采集维度和和分析方法增加，操作运营技术OT与信息技术IT融合，使得决策更加准确除了工业

4、机理模型，人工智能AI数据模型在特定场景取得的成效也帮助化解了复杂系统的不确定性可视化可视化/决策决策数据分析处理的手段更加丰富，处理能力增强，大数据和云计算的普及，加速了数据驱动、数据应用的步伐以前在单机上做数据分析与可视化，现在搬到了云上，数据存储能力和算力大幅提升，很多限制已消除数据分析数据分析应思考其中的延续性应思考其中的延续性：本质仍然是“采集-分析-可视化/决策”，只是每个环节的内容都发生了巨大变化数据采集-数据分析-可视化/决策基站设备边缘网关Modbus/Profinet/CANRFID/BLE交换机无线APWiFi/4G/5GZETA标签ZETA引擎ZETA网关环境监测能耗监

5、控NB-IoT/5G现场服务器工具、容器、货物有线连接以太网无线连接计算引擎边缘计算车4G/5G覆盖有线或无线、长距离或短距离，设备直连或通过边缘节点连接云端并存，并有效打通生产OT系统泛在感知因素：精度、安装、成本、通信质量、周期、续航、距离、实效4G/BLE人目 录CATALOG010203工业互联网：OT与IT融合之路工业互联网与边缘计算边缘计算应用实践拟解决的主要问题工艺安全、客户信息安全（有可能成为刚性推动力）安全性安全性应对断网情况和网络带宽挑战、降低传输成本网络可靠性网络可靠性实时状态监测、数据实时处理、（工业数据保鲜期短）实时性实时性趋势推动趋势推动：数字化和智能化浪潮，包括制

6、造、能源电力、交通、物流、农业、医疗和政府公共事业，越来越多的终端设备联网，“人机料法环人机料法环”互联，现场数据激增互联，现场数据激增 随着企业对效率、质量与成本等方面关注，企业IT运营管理系统对现场工艺过程数据和设备运行数据有着强烈的需求。OTOT和和ITIT由分开的两条路径逐渐走向融合由分开的两条路径逐渐走向融合如果把大脑大脑比作云端，那么边缘计算就是神经末梢神经末梢，自行对前端的刺激进行处理并将处理后的特征信息反馈给大脑SCADAMES现场设备物联网云平台现场控制级操作监控级信息管理级对工业领域而言，很多现场系统天然涉及数据即时处理，边缘计算应用