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            破譯 OT 數據的秘密——工業數字化轉型的真諦!

            發表時間::2022-11-18

            當 OT 數據用于進一步分析時,IT 和 OT 之間的界限變得模糊。但雙方有不同的優先級、重點和基本需求,這可能使事情變得復雜。圖片來源 :Moxa


            作者 | Alvis Chen


             

            過去,確保運營技術(OT)數據的可靠傳輸是唯一的要求;現在,還必須確保數據的質量。


            受到 COVID-19 新冠疫情的影響,工業領域的企業和系統集成商正在積極投身于近代歷史上最具影響力的變革之一——工業數字化轉型。然而,在實施之前,了解工業數字化轉型需要什么非常重要,這需要從構建它的基石開始:運營技術(OT)數據。


            以將有毒廢物轉化為有機肥料的工廠為例。如果在生產過程中發生輕微的溫度變化, 就會影響活性劑的中和作用并影響生產能力。過去,必須由現場工作人員進行檢查并作相應的調整。然而長期以來,在應對突發和即時變化方面,這種方法被證明是無效的。在實際波動發生前的 6 小時內,準確預測溫度變化,對于進行必要調整以保持最佳中和過程至關重要。要想準確預測需要多種數據,包括設備運行數據、控制器數據、現場溫度數據和天氣預報數據等。這類運營數據,就是工業數字化轉型的基本構建塊。


            為創建有效的商業智能,不僅需要收集 OT 數據,還需要對其進行分析,以制定相關策略。工業數字化轉型可被視為發現和解釋現有 OT 數據價值的過程。這說起來容易做起來難。正如系統集成商從連接 OT 數據中發現的那樣,當 OT 數據的價值增加時(即期望從數據中獲得更多價值),連接它的難度也會增加。因此,OT 數據連接性技術最初的任務——在及時傳輸數據之前安全地收集、處理和標記數據,現在被細化為更多步驟。


            為了應對輸入數據的涌入,在傳輸方法和速度方面已經取得了巨大的進步?,F在,OT 數據連接是一個融合專業知識和最新技術能力的混合專業?!?/span>OT 數據連接”方面的這些進步,是工業數字化轉型成功實施的關鍵要素。


             監控當前與優化未來 


            在過去,收集 OT 數據的目的是監測和控制現有運營系統。OT 數據通過跟蹤工廠車間設備的當前狀態來確保機器的穩定運行。它還可用于控制輸油管道的流速,以滿足石油生產目標。換句話說,它只關注維持“現在”。


            然而,隨著工業數字化轉型的持續推進,獲取 OT 數據不僅僅是為了監測和控制當前工況,整合數據以分析未來才是主要目標。通過發現影響運營效率的關鍵因素, 優化和創造新的商業機會,OT 數據使很多早期行業能夠創建全新的商業模式。


            以一個領先的電力系統集成商為例。該公司分析氫能電池中甲醇使用量的歷史數據,來估計未來每個客戶的能源消耗量,為每個客戶制定新的個性化收費計劃。將最初的按使用量收費計劃,升級為機器即服務(MaaS) 月度收費計劃,為供需雙方創造了一種雙贏的交易模式。


             將數字轉換為實際價值 


            當 OT 數據用于進一步分析時,IT 和 OT 之間的界限變得模糊。過去,確保數據的可靠傳輸是唯一的要求。現在,還必須確保數據的質量。這已成為工業數字化轉型的最大障礙之一。工業設備的生命周期通常很長,這意味著它積累了大量不完整或無法識別的 OT 數據。在使用之前,需要 IT 專業人員進行額外的數據清理和轉換。


            最好的情況是花費較長的時間數據清理,這需要花費金錢和精力,但數據是可用的。最壞的情況是,數據完全無法理解,因此毫無用處。例如,如果輸出數據顯示“5”而沒有任何標簽,也就無法破譯該數字所代表的內容。如果沒有進一步的調查,人們可能永遠不會知道該數字代表機器轉速。這種無效的溝通通常是由 IT 系統無法識別的格式造成的。由于這種現象很常見,一種解決方案是通過 OT 數據連接設備中的內置程序對其進行預處理,將此類數據轉換為所需的格式。


            因此,數據預處理提供了數據情境并使其可識別。將無效數據轉化為可用的 OT 數據的過程,是開啟 OT 數據革命的一個重要步驟。


             復雜的數據源和類型 


            傳統的控制系統依賴大量的 OT 數據來維持日常運行。簡單的數據,如水箱閘門的位置、每日產油量等,顯示運行狀態的基本信息,也會生成復雜的數據,如生產配方或流程。然而,工業數字化轉型需要更多。 


            以可再生能源產業為例。要快速去除太陽能電池板上的陰影或污點,需要大量數據。除了監測發電外,還需要溫度和濕度等環境信息。這些數據加上監控無人機的實時反饋和人工智能平臺的分析,可以精確確定被污染太陽能電池板的位置。有了這些信息,就可以安排實時和精準的維護。因此,來自不同數據源的大量 OT 數據減少了傳統的資本支出,提高了生產效率。


             從線性控制到實時循環反饋 


            傳統的自動化系統非常重視實時控制。在線性控制過程中, OT 數據通常用作特定時隙的指示器。當特定過程結束時,數據的使命就結束了。然而,工業數字化轉型通過關注“OT 數據收集 / 分析 / 反饋”回路,強調不同類型的實時性。


            借助大數據處理技術、更快的網絡和成熟的工業計算能力,IT 可以分析不間斷的 OT 數據,并在分析數據后立即向運行設備提供反饋。這種接收、分析和反饋數據的回路,允許企業進行實時調整。


            以一家中小型制造商客戶為例。為了減少不良產品造成的人力和物力浪費,采用 AI 平臺收集、上傳和分 析更多的 OT 數據,如振動、溫度、 速度、電流等。通過分析,了解到當某臺機器的刀具電流頻率過高,這意味著刀具磨損,然后可以提前更換工具,以確保產品質量。


             優先考慮網絡安全 


            雖然在談論 OT 數據時,網絡安全并不總是最主要的關注點,但它是工業數字化轉型的一個重要的優先事項。大部分 OT 數據來自關鍵基礎設施(如水廠和發 電廠的設備監控)或關鍵制造設施(如煉油廠和半導體工廠)的重要運營信息。這些信息如果被惡意篡改,可能會造成不可估量 的巨大損失。


            2021 年 2 月, 黑客用過時的微軟 Windows 操作系統版本和糟糕的網絡安全管理,進入了 Oldsmar 公共水處理廠的監控和數據采集系統(SCADA)。黑 客們企圖將水中的氫氧化鈉含量提高到可能傷害人類的范圍。幸運的是,現場運營員發現了異常情況,并阻止了攻擊的實施。隨著網絡攻擊威脅的增加,更多的行業可能成為此類攻擊的受害者,從而可能造成重大后果,因此應優先考慮網絡安全。 


            工業數字化轉型將聚光燈對準了以前神秘而未被注意的 OT 數據,這一轉變促進了 IT/OT 在知識、運營、安全和人員方面的整合。


            - END -


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