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工业互联网的八大关键技术

在业界将目光聚集在工业互联网平台培育的同时,网络侧的“互联互通”缺失却不容忽视。

在工业互联网体系中,网络是基础,数据是核心,安全是保障。《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》中提出,组织实施工业互联网工业企业内网、工业企业外网和标识解析体系的建设升级。

在“看得见的手”的推动下,一场自上而下的工业互联网网络改造工程正式开启。本文为你解构工业互联网中的通信技术。

1

5G:搭建比马达还快的机器连接

一场自上而下的工业变革正悄然进行。

2012年,国际制造业巨头—美国通用电气公司(GE)首次提出工业互联网概念,认为未来将通过设备、互联网与大数据相结合,促进更先进的设备和更完善的服务产生,工业互联网将是继工业革命和互联网革命之后的下一次全球商业浪潮。

随后,德国、中国等国际大国相继将工业互联网摆着重要战略地位,工业互联网之战一触即发。

然而,在各方意图抢占工业互联网先机时,5G因为其高速率、低时延、海量连接等特性能够为工业互联网提供网络基础,而被视为实现工业互联网的“助燃剂”。

那么,5G是如何助燃工业互联网?据悉,要想节省工厂效率,实现工业互联网,就需要完成工业自动化的工业控制,而这需要端到端毫秒级的超低时延和接近100%的高可靠性通信做保障。

5G网络切片技术能够为工业应用分配专属的低时延高可靠切片,并通过切片内部参数监控,实现可根据业务需求变化自动优化网络参数,并可针对不同企业的多样产品需求进行更细粒度切片, 从而可以较低成本满足垂直行业需求。

尽管5G还未走进现实,华为、中兴、爱立信、诺基亚等国际主流设备商在加紧研发5G技术的同时,都在积极与垂直行业合作,利用其端到端无线网络试水工业互联网。

华为轮值CEO徐直军曾公开表示,5G能大幅度提升用户体验,诸如在5G网络下,下载一部6G的高清电影只需要2秒,且能实现千亿级的连接,同时,5G还具有工业级的可靠性和实时性,将为工业互联网提供强大网络支撑。

值得一提的是,在日前落幕的2018 MWC上,华为就展示了5G助力智能制造实现柔性生产的缩影。据悉,该应用通过用无线网络连接了“工厂”中的9台WAVE机器人,它们通过无线网络的形成分工协作,能够快速地根据需求组装3种不同的圆珠笔,甚至将买家的名字刻在笔壳上。

此外,爱立信也将工业互联网作为5G的杀手级应用,并在MWC2018上和中国移动联合展示了智能工厂,该应用是利用5G网络切片能力,支撑产线产品的定制化组装能力,对产线上的配件信息实时采集,借助云端人工智能进行识别和匹配,并根据识别结果,驱动机械臂完成产品组装。

同时,诺基亚也与中国移动共同展示了5G网络切片在工业自动化领域的应用场景,通过移动网络实现了液压自动化高精度控制和作业场地实时监控的业务演示, 展示了5G网络切片技术在工业自动化领域的应用实践。

可以发现,虽然工业互联网方兴未艾,5G仍在路上,但5G与工业互联网结合已是必然,也必将创造更大的价值。

2

边缘计算:海量工业应用的计算基石

工业互联网离不开边缘计算(MEC)。

IDC统计,截至2020年将有超过500亿终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。边缘计算能在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

通过边缘计算的资源和能力,可将虚拟空间和物理实体紧密融合在一起。

在工业制造领域,要实现数字化制造、网络化协同、智能化转型,离不开物联网、大数据和云计算,更离不开边缘计算。

换言之,边缘计算接近于工业上分布式自律的概念,在基于互联网的异构分布式计算环境下,集中与分散相结合,既有效利用互联网的资源,又保证了用户系统的自律性、安全性和健壮性。

众所周知,“工业4.0”的核心是CPS,而融合了网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算,显然是CPS的核心。因此,边缘计算被看作“工业4.0”核心之核心。

在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控机和工业网络的控制系统中,位于底层、嵌于设备中的计算资源许多都是边缘计算的资源。

作为边缘计算的具体表现形式,工业CPS在底层通过工业服务适配器,将现场设备封装成web服务;在基础设施层,通过工业无线和工业SDN网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中;在数据平台中,根据产线的工艺和工序模型,通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合,并与MES等系统对接。工业CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化,旧的制造设备快速替换与新设备上线。

以冶金行业为例,目前规模以上冶金企业信息化已颇具成效,但缺少的恰恰是末端智能。冶金方面的数据经常出现完整性和一致性的问题,解决不好会给能源管理和智能管理环节造成困难。

此外,冶金的物流跟踪是典型的CPS,其间,物理与化学形态经常发生改变,控制过程有一定难度。边缘计算能在其中发挥着重要作用,帮助实物联网,成为工业物联网技术的有效补充。

显而易见,通过引入边缘计算,能够为制造业提供:设备灵活替换;生产计划灵活调整;新工艺/新型号快速部署。进一步推动智能制造的实现。

未来,作为工业物联网分析和处理应用程序的引擎,边缘计算将会发展得更快。此外,边缘计算技术公司也在成为资本市场下一个投资目标。随着从汽车无人机医疗设备到机器人领域设备连接数量不断增长,越来越多企业正在拥抱边缘计算技术。

3

SDN:工厂灵活组网的首选

物联网时代将至,与所有网络一样,工业互联网正在沿着IP化、扁平化、无线化、灵活组网的方向演进。

在这一背景下,能为传统网络僵化架构带来新活力的SDN与NFV将成为工业互联网网络技术发展的重要方向。

众所周知,目前分层割裂的工业控制网络架构严重阻碍了信息的高效互联,需要构建新的扁平的工业控制网络架构,同时,工业互联网的工厂内网正在向着一个IT与OT融合趋势发展。

因此,基于SDN的工业融合互联网架构凭借既能够实现扁平化,又能将IT与OT完美融合成为工业互联网发展的首选。

未来工业SDN融合网络架构将包含三大特征:

首先是融合接入,工业以太网的专有协议和标准以太网的通用协议都都可通过这个网络进行统一接入。

第二是融合互联,因为目前仍然存在大量现有工业控制网络系统,而原有系统和原有生态里的专有网络协议仍会占有相当大市场份额和空间。因此融合互联将能够支持标准以太网协议相互之间的互联,也支持工业以太网专有之间的互联。

第三是融合管理,未来工业互联网显然将要求在一个统一的网络里进行统一拓扑管理、设备管理、策略管理、业务管理等功能。

工业SDN应用正在形成。近日,中国科学院沈阳自动化研究所借鉴SDN理念在网络层成功构建了一个扁平化架构。在此架构中,转入、转发的网络设备能以一个融合的形式连接在一起,并通过一个统一的ICT的控制器进行整个网络统一管理和调度。

未来,所有用于工业生产的IT和OT设备全都能接入这样的网络中来,并利用SDN的北向接口跟工业控制系统相关联,系统会产生什么样的通讯的需求,有多大的通信量,有什么样的实时和可靠性的要求,都可以通过北向接口送到控制器,然后由控制器掌握所有调度和管理,生成策略下发到扁平化的交换机中。通过这样的架构,能极大的提高网络扩展性和灵活性,又能保证现有的ITOT业务的需求。

随着国家对工业互联网发展战略的进一步推进,未来我国工业互联网产业必将进一步探索面向工业环境的有线无线融合组网以及工业制造领域SDN技术。

针对工业互联网海量连接、安全可靠等新需求,加快5G、软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)等技术创新与应用,不断提升网络宽带接入和传输速率,加大力度促进标识解析系统建设,构建支撑跨工厂、跨企业全面信息互联的关键基础设施。

4

NB-IoT:特定场景的连接利器

作为物联网在工业领域的重要应用,工业互联网与物联网有密不可分的关系。

“工业互联网可以说是物联网的一部分,但是大多数工业互联网场景,要求网络达到毫秒级的端到端时延和100%高可靠性。这意味着,工业互联网具备物联网的普遍特征,但却在时延和可靠性等特性上有高于一般物联网的要求。”一位不愿具名的工业互联网资深专家告诉《通信产业报》(网)记者。

与此同时,具备超高可靠、超低时延特性的窄带物联网(NB-IoT)也将作为工业互联网重要连接技术。

据媒体披露,从2018年开始,我国将在推动工业企业内网改造升级的基础上,在工业领域逐步部署窄带物联网(NB-IoT)等先进技术,并以此形成成熟的工业互联网应用和生产体系。

那么,NB-IoT如何助力工业互联网?

众所周知,NB-IoT作为一个空中接口标准,主要是在终端与基站eNB之间的约定,包括物理层与数据链路层的一些设计规定,除了能做到低时延和高可靠之外,其主要优势就是终端功耗低、待机时间长、成本低、覆盖深度更强、连接数量大。

所以对于低功耗、广覆盖、大连接等工业信息采集和控制场景,NB-IoT将成为最适合的连接技术。

正因为NB-IoT的巨大利好,我国也在政策层面推动NB-IoT建设。去年6月,工信部在文件中提出到2017年末,要完结NB-IoT网络掩盖直辖市、省会城市等首要城市,基站规划到达40万个;到2020年,NB-IoT网络完结全国遍及掩盖,面向室内、交通路网、地下管网等使用场景完结深度掩盖,基站规划到达150万个。

与此同时,在NB-IoT核心标准冻结之后,三大运营商均大力推动NB-IoT网络部署。

据悉,中国联通在去年完成了NB-IoT核心网建设,计划将在今年5月份建设30万个NB-IoT基站个,基本实现全国覆盖。中国移动也表示将在全国346个主要城市城区实现NB-IoT连续覆盖。

与此同时,中国电信在也去年宣布已建成全球首个覆盖最广的NB-IoT网络,实现31万个基站的升级。

显然,随着NB-IoT商用步伐的加快,将助推工业互联网落地。

5

TSN:智能工厂的“中央枢纽”

网络在智能工厂中扮演举足轻重的角色,各种传感器和设备机台都需要通过工业网络互相链接,才能实现智慧工厂的愿景。

在工业企业内网方面,传统工业现场总线、工业以太网等网络技术、标准和产品主要集中于少数发达国家。近年来,我国提出了工厂自动化以太网(EPA)、工业过程/工厂自动化无线网络(WIA-PA/FA)等技术,但产业化和商用水平低。

目前,时间敏感网络(TSN)、工业软件定义网络(SDN)等新技术研究和产业化成为国际产业界关注的新热点。“既有的工业以太网络对现有工业设备已绰绰有余,但若是要实现未来工业4.0,以云端服务器控管全球工业系统的愿景,则需倚靠TSN。”某工业企业人士表示。

TSN是Time Sensitive Networking(时间敏感性网络)的缩写,是一个IEEE的工作组的项目,其核心技术包括网络带宽预留、精确时钟同步与流量整形,保证了网络低时延、高可靠性的需求等。

作为底层的通用架构,TSN实现异构性网络的实时性数据交换,TSN通过一条以太网支持实时控制和同步,例如在运动应用和机器人之间,TSN可以同时支持其他在制造业应用中常见的数据通信。

TSN使得更多企业可以在此架构上实现OT和IT的融合。使得过去人们对于IT与OT连接的各种障碍得以获得一个清晰而可行的解决之道,最终实现工业互联,在这个基础上,大数据应用、人工智能分析等才能被实现。

来自于《控制工程》的报告,时间敏感型网络的优势主要有两个,首先,它基于标准以太网。其次,时间敏感型网络在任何时候都可以设定速度运行,不会停滞不前。

这项技术必不可少, 因为随着更多的设备接入网络, 需要中央“枢纽”来指挥所有的列车并确保它们按时到达正变得越来越重要。

据了解,目前IEEE TSN工作组已完成了实施TSN所需的核心标准, 业界已开发出支持TSN技术的首批产品。

国家仪器日前推出的TSN先期技术平台,以便长期支持开发同步化与通信作业的全新标准技术。在思科和英特尔的协力合作之下,国家仪器协助客户打造分布式系统,针对分布式控制与量测循环,执行同步化I/O、程序代码与精确的通信作业,而这些作业都能在以太网络上完成。

TSN能够在标准以太网络上建立分布式、可同步化的Hard Real-Time系统。这些系统使用同样的架构执行Real-Time控制与传递所有标准信息科技(IT)数据,驱动着控制、量测、设定、人机接口(UI)与档案交换架构的整合。其网络整合、安全控制流量与高效能的特性,可能会彻底改变系统的设计与维护。

6

工业PON:连接每一个生产单元

作为工业互联网的重要组成部分,工业无源光网络(PON)受到了业界的广泛关注。

所谓的工业PON是应用工业环境的全光PON网络系统,由一个光线路终端OLT、至少一个光配线网ODN、至少一个光网络单元ONU组成。

工业PON系统能够满足企业的生产控制、工序工艺数据采集、监测、视频监控等各种应用场景。基于PON技术的工业网络平台将产品设计研发、制造生产、销售、物流、售后各工业化环节融合集成,最终实现企业CRM、MES、ERP、SCM、SCADA等系统信息孤岛的统一控制和管理。

正是由于工业PON在工业互联网中的核心地位,才促使国家从政策层面鼓励企业开发和运用工业PON。国务院印发的《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明确指出,支持工业企业以IPv6、工业无源光网络(PON)、工业无线等技术改造工业企业内网,以IPv6、软件定义网络(SDN)以及新型蜂窝移动通信技术对工业企业外网进行升级改造。

在国家这一政策的有力支撑下,中国电信、中兴等产业链企业均从各自的优势出发,推出了一系列工业PON产品和解决方案。

其中,中国电信通过合资企业浙江省公众信息产业有限公司开发了工业PON网络系统。而中兴与合作伙伴一起推出了工业无源光网络(PON)2.0解决方案。

据了解,中国电信的工业PON网络系统是该企业立足于构筑新一代智能通信网,在对传统工业交换机系统研究基础之上,结合最尖端的无源光网络通信技术的发展,创新出的一套安全、可靠、融合、先进的综合解决方案。目前,中国电信已在江苏、云南等省份的制造企业成功运用了上述方案。

而中兴的工业PON2.0解决方案,是在成熟应用工业PON1.0解决方案基础上技术升级,实现了标准工业协议兼容、协议容器、多种协议转换、数据采集、远程数据接入、安全访问等功能,IT、CT、OT三网互联形成一个互通的内网,帮助制造企业快速构建工业4.0扁平化的工厂内神经网络。除了上述较成熟的解决方案之外,还有更多产业链企业有意进军工业PON领域。

比如,中国联通就计划在固网方面,通过工业PON切入到园区内网的解决方案。

国家千人计划专家、中国联通大数据首席科学家范济安博士表示,相比于传统的以太网,工业PON的连接距离长,抗干扰防污染性强,性能和安全性高等特点,使其在内网的解决方案中具有更强的能力,是智能车间、智能工厂、智能园区必不可少的基础设施。现在联通主要针对新建园区、厂房,原有厂房的更新换代等为工业企业提供内网解决方案。

尽管工业PON在工业互联网中担负着信息传输的重要作用,加之在通用光通信系统中PON技术已经趋于完善,但是各大厂商在工业互联网领域的PON技术还处于摸索阶段,未来仍有加大成长空间。

7

标识解析体系:工互的关键“神经系统”

“如同DNS在互联网中的作用一样,标识解析体系是工业互联网的关键神经系统。”一位深谙工业互联网领域多年的专家向记者表示。

标识解析体系,作为用于识别和管理物品信息、机器的资源,是整个网络实现互联互通的关键基础设施。

目前,国内外存在多种标识编码及标识解析方案。由于标识编码尚未统一,中小型企业内部大量使用自定义的私有标识,而涉及流通环节的供应链管理、产品溯源等应用模式正在逐步尝试跨企业的公有标识。

《工业互联网体系架构1.0》(以下简称“白皮书”)指出,标识解析体系可分为两大发展路径,改良路径和变革路径。

改良路径仍基于互联网DNS系统,并适当改进,其中以美国GS1/EPCglobal组织针对EPC编码提出的ONS解析系统相对成熟。国际上主要的标识解析体系在中国都授权设立了分支机构,如电子标准化院组建的OID注册中心,物品编码中心负责国内的EPC编码分配。

同时,我国也在基于DNS系统积极探索其他改良方案,如中科院计算机网络信息中心的物联网异构标识解析NIOT方案,中国信息通信研究院CID编码体系。

变革路径采用区别于DNS的标识解析技术,目前主要是DONA基金会提出的Handle方案。其采用平行根技术,实现各国共同管理和维护根区文件,现已在ITU、美、德及我国设置了4个根服务器。

不过,白皮书指出,现有的标识解析体系尚难以满足工业互联网的发展需求。这是因为,和互联网相比,工业互联网的主题对象来源更为复杂,数据更多,而且敏感信息占得比例也居多。

鉴于这些挑战,标识解析体系将是一个长期研究的课题。从目前来看,多种标识解析体系将在一定时期内共存。基于改良路径的方案和基于变革路径的方案在国内外均已启动并形成一定规模布局,短期内难以实现标识解析的统一。

白皮书指出,公平对等是标识解析体系的重要发展方向。这是因为,在互联网时代,DNS的最高管理权掌握在少数国家手中,这种集中化的单边管理机制既容易受到黑客攻击,又存在控制权争议问题。国内外已经提出并开始布局多种新型标识解析体系方案。

中国信息通信研究院技术与标准研究所副总工李海花指出,为避免出现互联网时代DNS受制于人的情况,我国发展工业互联网应着力打造标识解析体系。

从顶层设计开始,研究制定标识解析体系的整体架构,确立发展路线图和时间表,强化统筹领导机制,设立国家管理机构。在系统建设方面,完善根节点,建设国家顶级节点+配套支撑系统,建设各级子解析节点+公共递归解析节点。

为加强话语权,我国应该积极参与标识解析体系的国际规则和技术标准制定,此外,从生态层面来说,推动标识解析系统集成创新应用。

8

IPv6:承载百亿机器接入

IPv6是用于替代现行版本互联网IP协议(IPv4)的下一代IP协议。随着“互联网+”、物联网和工业互联网等应用融合发展,全球对IP地址的需求将持续增长。据预测,2020年全球互联设备数将超300亿,而中国IP地址需求可能超过100亿。但IPv4仅能提供大约40亿左右的网络地址,难以满足需求。

除具备庞大的地址空间,IPv6支持终端即插即用,更匹配物联网终端应用需求;同时,IPv6可实现更高的安全性,是下一代互联网发展的重要基础。随着我国工业互联网产业的繁荣,IPv6发展将是巨大市场需求带来的必然结果。

但是,IPv6从1998年由CERNET首次引进中国,至今已满20年,而目前国内IPv6的用户数量大约只有2000万。在“2016全球网络技术大会(GNTC)”上,中国工程院院士、清华大学教授吴建平曾表示,我国的IPv6发展“起了个大早,赶了个晚集。”

在这一背景下,2017年底中办、国务院印发《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》,提出到2018年末,IPv6活跃用户数达到2亿;到2020年末新增网络地址不再使用私有IPv4地址,IPv6活跃用户数超过5亿;到2025年末,全面完成向下一代互联网的平滑演进升级。同时构筑IPv6环境下工业互联网、物联网、车联网、云计算、大数据、人工智能等新兴领域网络安全保障能力。

可以预见,大力发展基于IPv6的下一代互联网,有助于提升我国网络信息技术自主创新能力和产业高端发展水平,高效支撑移动互联网、物联网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能等新兴领域快速发展,不断催生新技术新业态,促进网络应用进一步繁荣,打造先进开放的下一代互联网技术产业生态。

 

 

 

 

 


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