通过Tony Paine, Kepware平台总裁
工业物联网承诺让工业环境中的一切都连接起来，以获得操作的完全可见性，并允许最佳的实时决策——有或没有人工干预。
在一个完美的世界里，工业物联网连接所有组成自动化系统的硬件和软件组件(物)。这些连接将带来好处，包括使Things能够共享信息、了解其周围环境，并自动调整自身以实现最佳吞吐量和最小停机时间。操作人员将能够远程评估和操作生产线的所有方面，而不需要专门的现场专业知识。
但这些好处取决于能否解决关键挑战——其中有几个是该行业多年来一直在努力解决的。
工业自动化过程包括机械、数字和人工组成部分。在任何时候，其中一个部分可能拥有对其他部分有价值的信息。其中大部分信息已经存在于工业环境中，并且已经共享了一段时间——只是规模比工业物联网场景中所概述的要小得多，并以不同的名称(SCADA、M2M、预测性维护和流程优化)进行共享。
今天，有几个变化影响着工业物联网的规模和速度:
•新的供应商正在进入市场，试图将数据整合为可操作的信息，统一历史解决方案，弥合公共和私人运营领域之间的差距。
•我们的社会越来越依赖互联网，比以往任何时候都有更多的连接工具。
•技术不再是昂贵的:我们可以用低成本的传感器技术使任何东西联网，解锁和存储以前无法使用的数据。
•最后，下一代工程师的成长伴随着丰富的、易于使用的、无处不在的技术——创造了一种期望，即现有的控制系统将由插入式技术组成，工作起来不费力。
在企业级别，多站点意识将为竞争战略规划提供关键的洞察力，以及为利用第三方的业务服务而在组织边界之外进行集成的机会。
数以亿计的“东西”将连接到工业物联网，产生的东西将比数以亿计的数据点大得多(目前业界对此的度量单位是zetb或1021字节)，所有这些都需要收集、分析，可能还需要存档。
随着工业物联网的发展，工业物联网面临的最大挑战将是让生活在网络边缘的事物实现无缝联网。在整个行业范围内，这一优势包含数以万亿计的事物，其中包含可能需要被分析并转换为信息的数据点。不幸的是，当需要互联网连接时，网络的边缘与我们已经习惯使用的信息技术(IT)距离最远。
IIoT挑战
在互联网上识别事物
对于事物之间的通信，它们必须在Internet上是唯一可识别的。历史上，这是通过分配互联网协议(IP)地址来实现的。随着业界展望未来要连接的数以万亿计的事物，焦点一直在采用IPv6标准，该标准定义了一个128位的地址，能够唯一识别340 × 10 (340 × 10)36)可寻址项(相比之下，使用今天的IPv4标准只有40亿可寻址项)。尽管这一范围将超过工业物联网的要求，但在全球互联网规模上有效管理这一数量的地址将是困难的——如果不是不可能的话。通常由命名和数字授权机构在网络管理员的帮助下进行管理，这将是一个障碍，因为事物以前所未有的速度添加。
发现事物和它们所拥有的数据
一旦一个Thing可以被识别，下一个挑战是如何让其他相关方发现它的存在以及它包含什么数据。当然，Thing应该能够基于安全性需求限制对其全部或部分数据的发现。平衡易发现性和严格的安全约束将是工业物联网成功的基础，没有网络安全博士学位的人员必须能够做到这一点。
管理大量数据
万亿的事物产生的数据点将远远超过万亿的数据点(目前业界以zettabytes或10来衡量数据点的数量)21字节)，所有这些都需要收集、分析，可能还需要存档。在互联网上移动这么多数据将消耗更大的带宽级别，这可能导致服务的退化，并提高互联网运营商、服务提供商和最终用户的成本。此外，将这些数据存档用于未来的分析将需要大量的数据存储和新一代的可伸缩应用程序，以便及时地对感兴趣的点进行细化。
导航连接中断
构成工业物联网的东西，以及将它们连接在一起的通信媒体，将不会在100%的时间可用。虽然可能会安排一些停机时间，但可能会有物理或环境变化导致间歇性或更长时间的停机。但在某些情况下，数据丢失是不可接受的，或者操作人员需要实时了解数据方差的关键程度。
将现有基础设施整合到新的工业物联网战略中
几十年来，Industrial Things通过开放和专有协议使数据可以通过私有网络访问。但为了优化网络运营和第三方集成，这些网络忽视了安全等复杂性。工业物联网的典型生命周期超过20年，因此制造商期望将他们现有的基础设施集成到新的工业物联网战略中。在制造商有信心将互联网连接到现有的私有网络及其包含的数据之前，需要进行详细的安全评估。
利用云计算的力量
为了缓解上述挑战，工业物联网战略将把数据推送到集中的云平台上。云计算及其众多的资源可以处理将被收集、分析和存档的zetb级数据。此外，云平台的总体正常运行时间将继续上升，因为它们变得更有弹性。
与边缘设备通信
推送到云端的数据的实际来源来自于网络边缘的东西。边缘弥合了IT和操作技术(OT，简单地说，就是支持工业流程的人员和技术)之间的差距，在这些技术中，云中的可用资源不能直接使用。OT包含了工业网络，它们有自己的细微差别，并引入了额外的挑战。
需要一个新的通信平台将工业数据集成到工业物联网中。这个平台需要对OT的复杂领域和最先进的、快速变化的IT领域有广泛的了解。
连接不同的通信媒介
通常，工业网络技术不使用以太网作为其物理通信层。根据环境和组成系统的东西，工业网络可以使用从RS232/485到调制解调器到专有布线的任何东西。同样，这些通信媒介上的数据协议也不太可能是IP的衍生物。其结果是工业网络大杂烩的产生，没有考虑到连接到互联网的可能性。
使用非标准的鉴别方法
与IT界的IP地址不同，许多工业物有自己的寻址方案，以便在网络上唯一地标识自己。这些方案因供应商和类型而异，可能具有内置的发现机制，也可能没有。集成专家需要有天生的知识才能将事物以某种方式相互连接，使它们作为一个整体发挥作用。
确定请求/响应模型
工业产品历来遵循请求/响应模式。如果一个特定的东西对另一个东西中的一段数据感兴趣，它将进行适当的连接，请求数据，并等待包含结果的响应。尽管这种拉模型对于OT的相同数字边界内的事物来说是可以接受的，但是安全性和可伸缩性要求使得外部IT世界无法接受这种模型。相反，印度工业物联网更喜欢推动模式，工业数据流向云平台。
工业产品通常遵循请求/响应模型，有时称为推/拉。拉模型对于位于OT的相同数字边界内的事物来说是可以的，但是安全性和可伸缩性要求使得这个模型对于试图查看的外部IT世界来说是不可接受的。相反，印度工业物联网更喜欢推动模式，工业数据流向云平台。
启用短期数据存储
在一个单一的工业网络环境中，我们可能会发现成千上万的事物，它们加在一起可以产生几千个数据点。虽然这听起来像是一个很小的数据集，但OT的实时需求将要求这些点以亚毫秒的速率采样，以进行数据变化检测。在过去，这些高频数据只会被简单地分析、处理，然后被丢弃。随着我们向工业物联网提供这些数据，我们将需要短期存储，以确保在其他方可用时可以将其推送给他们。
IIoT优势解决方案
需要一个新的通信平台才能将工业数据无缝集成到工业物联网中。这个平台必须考虑到复杂的OT领域和最先进的、快速变化的IT领域。在OT中，平台必须理解各种网络拓扑和数据协议。它必须能够自动发现和识别工业物及其包含的数据，以及处理高频更新的存储。在IT内部，平台必须能够转换其收集的数据，并通过工业物联网标准将其推入云端。
新兴标准包括:
•异步消息队列协议(AMQP)
•消息队列遥测传输(MQTT)
•约束应用协议(COAP)
•数据描述服务(DDS)
这些标准允许在数据未到达目的地时进行重传。由于OT中缺乏计算机网络基础设施，该平台必须是可嵌入的，并在IT和OT融合的独立设备或基于边缘的交换机或路由器中运行。
它的灵活性将使工业数据能够循环采样或基于某些事件或条件，并独立于数据收集发布到云中。数据过滤应该可以通过基本分析来实现。最后，应该通过自动化尽可能多的配置来最小化用户设置。
随着工业物联网的不断定义，最佳嵌入式工业物联网解决方案的概念和实现将不断发展。
Kepware
www.kepware.com
了下:网络•连接•现场总线，无线设备
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