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AI • 物联网 • 网络边缘

为什么智能工厂需要时间敏感网络

现在,工业物联网 (IIoT) 的优势显而易见。然而,很多制造商仍难以实现该技术。

问题通常归结为传统资产的限制。尽管大多数工业设备可以收集数据,但很难从旧机器中提取和共享数据。因此,数据通常保持孤立状态。

即使可以收集数据,但通常为异步收集方式,并且采用无法在网站外部轻松共享的格式。这些限制妨碍了实时控制,并阻碍企业在其运营过程中获得可见性。

然后是成本问题。生产商要收集的数据量能够淹没现有网络与存储系统,并且升级这些设施可能会非常昂贵。

最后是运营技术 (OT) 和 IT 之间的脱节问题。在很多工业环境中,OT 系统使用专业的网络和协议,而 IT 系统使用通用技术。这些系统之间的差距难以克服。例如,IT 系统依靠使用“尽力而为”方法的以太网网络,而该方法不适用于时间关键型数据。

时间敏感网络 (TSN) 和边缘处理

为了应对这些挑战,工业组织可以同时部署时间敏感网络 (TSN) 和边缘处理。

TSN 是以太网 IEEE 802.1 标准的进一步发展,设计用于实时、确定性通信。它引入了两个关键概念:

  • 同步 — 网络上的所有设备拥有共享时间参考基准。其通常使用 IEEE 1588 精确时间协议来实现,而且该协议使用以太网帧创建分布式时钟。
  • 调度 — 所有设备遵守相同的数据包处理和转发规则。这些包含带宽和时隙保留规则,以及通信路径选择规则 — 包括为容错使用多条路径。

简而言之,TSN 优先考虑网络流量,以确保依靠准确的协同数据来了解资产和流程的工业应用可以使用时间关键型数据。同时,由于 TSN 是以太网的一种形式,因此它与现有的 IT 系统兼容。

与此同时,TSN 与传统以太网的“尽力而为”方法明显不同。对于电子邮件和其它应用来说,从 A 点到 B 点的数据首次发送失败后,重新发送数据可能是可接受的,但这不能为工业设备提供使其能以一种可靠、安全且适当的方式工作所需的数据同步。

借助标准 IT 技术与实时确定性的结合,TSN 非常适合可将数据捕获和处理从数据中心移动到网络边缘的边缘计算架构。此举减少了上传到云端所需的运营数据量,并提供了另一项技术优势:可以实现接近实时的响应,以控制部署和执行预测性维护计划所需的任务(图 1)。

图 1. 将数据捕获和处理移动到边缘节点可实现对控制任务进行接近实时的响应,并减少了上传到云端的数据量。(信息来源:National Instruments)

针对严峻挑战的可靠解决方案

National Instruments 的 CompactRIO 系统为负责工业设备和设施的 IT 团队提供设计用于工业物联网、监控和控制应用的解决方案。该系统提供高性能处理、传感器特定调节 I/O 和紧密集成的软件工具链,可帮助实现数字化和连接传统设备。

CompactRIO 专为承受工业和制造现场的极端情况而打造,并且具有集成视觉、运动、工业通信和人机界面 (HMI) 功能。CompactRIO 系统与开放式 TSN 标准兼容,可以紧密同步要通过网络与多个设备进行共享的数据。

CompactRIO 系统具有可实现以下方面的异构计算架构:

  • 将英特尔凌动® 处理器与 FPGA 相结合
  • 提供可互换的 I/O 模块,可直接将传感器连接到信号源
  • 包括在实时操作系统中或通过 FPGA 配置的总线/协议特定模块,以实现通信和系统集成的灵活性

每个 I/O 模块都可以直接连接到 FPGA 来提供定时和 I/O 信号处理的低级自定义,或者使用用于测量和控制的直观 NI-DAQmx API 来路由到实时处理器。

CompactRIO 的实时控制器支持 TSN,而无需独立的子系统。超过 100 个 I/O 模块可用于测量特定的信号调理,而这些模块全部可以直接连接到 CompactRIO 控制器。

CompactRIO 系统使用 LabVIEW,这是一种可以轻松集成任何供应商测量硬件的系统工程工具。LabVIEW 的图形编程方法使用户能够直观了解应用的各个方面,包括硬件配置、测量数据和调试。此外,该软件还简化了复杂逻辑的表示方法、数据分析算法的开发以及定制工程用户界面的设计(图 2)。

图 2. CompactRIO 提供坚固的工业外形和板级设计,并且预装了软件和 LabVIEW 工具。(信息来源:National Instruments)

CompactRIO 系统的用户将受益于安全增强 Linux (SELinux) 的原生支持所带来的安全性和可靠性。SELinux 是一种基于强制访问控制 (MAC) 的系统,该系统使用安全策略明确指定允许每个系统组件执行的操作。

缩短计划外停机时间

工业部门的工程师负责推荐或选择可以缩短传统设备计划外停机时间的解决方案。鉴于所涉及系统的复杂性,工程师们正在向既具有工业和技术专业知识,又拥有设计高效且可扩展的工业物联网边缘解决方案所需的知识和资源的公司寻求解决方案。

工业物联网边缘解决方案,如 National Instruments 的 CompactRIO 系统,可帮助从位于边缘的传统设备所产生的数据中提取洞察。通过了解各种指标和数据驱动型决策制定,这些解决方案使工业运营从反应式转变为预测性维护计划。

通过缩短计划外停机时间,工业、制造和能源领域的企业可以提升工作效率、改善设备和运营效率,并且降低成本及提高安全性。

作者简介

Robert Moss is an independent consultant and strategist who focuses on the value gained through IoT, AI, machine learning and other technologies. He also helps give voice to executives at leading technology companies, enabling their personal stories to show how they encourage innovation, overcome obstacles, and improve their leadership skills. Tweets @RobertMoss_IoT

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