如何解決由多種通信協(xié)議和方式造成的連接和操作復(fù)雜性問題
如何解決不同的數(shù)據(jù)模型造成的IoT生態(tài)系統(tǒng)復(fù)雜性
IoT平臺部署后造成的用例和系統(tǒng)變化如何處理
OT與IT聯(lián)通之后，如何無需更新固件，即解決安全性問題，又滿足各種通信需求
IoT平臺的可擴(kuò)展和易維護(hù)……
 
　　這就倒逼“實時物聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)的飛速進(jìn)化。只有用好實時數(shù)據(jù)，才能充分發(fā)揮工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的潛力，創(chuàng)造真正的價值。
 
　　數(shù)據(jù)量太大、速度要求太高、數(shù)據(jù)特征不易提取，這些都是擺在實時物聯(lián)網(wǎng)面前的難題。
 
　　不過一旦通過實時物聯(lián)網(wǎng)將車間中的單機(jī)設(shè)備和邊緣數(shù)據(jù)連入網(wǎng)絡(luò)，那么工廠管理層看到的將不僅僅是各個孤立的數(shù)據(jù)庫，而是連貫通透的業(yè)務(wù)流程和性能指標(biāo)，效率和效益的體現(xiàn)將呈指數(shù)級蛻變。
 
　　除了思科之外，不同公司也在紛紛嘗試實時物聯(lián)網(wǎng)。
 
　　比如，Splunk作為機(jī)器數(shù)據(jù)的引擎，為來自任何應(yīng)用、服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的數(shù)據(jù)實時建立索引，并使其可被搜索。用戶可以使用Splunk來搜索、監(jiān)測、分析和可視化機(jī)器數(shù)據(jù)。它為機(jī)器數(shù)據(jù)提供可擴(kuò)展的通用平臺，數(shù)據(jù)來源幾乎支持所有的設(shè)備、控制系統(tǒng)、傳感器、SCADA、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和終端。

　　一家名為Kinetica的公司則通過使用GPU（圖形處理單元）構(gòu)建IoT數(shù)據(jù)平臺來解決實時數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)。它的總部位于美國舊金山，是一家提供實時數(shù)據(jù)分析與支持的服務(wù)商。Kinetica利用圖像處理芯片提供計算能力，允許企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，商業(yè)智能分析和可視化技術(shù)更快速地分析海量數(shù)據(jù)。畢竟典型GPU具有超過4000個內(nèi)核，而通用CPU僅有32個，因此利用基于GPU的配置，使用大約十分之一的硬件就可將數(shù)據(jù)處理速度提高100倍。

從“一網(wǎng)到底”，到“萬網(wǎng)到底”
 
　　曾經(jīng)，工業(yè)領(lǐng)域的方案提供商，西門子、三菱電機(jī)、百通…都提出過“一網(wǎng)到底”的設(shè)想，他們認(rèn)為在工業(yè)中構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)是一個很高的目標(biāo)和很大的工程，而以太網(wǎng)作為一種成熟的網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)，在IT和商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)形成絕對的統(tǒng)治性地位。
 
　　一網(wǎng)到底，是指通過工業(yè)以太網(wǎng)，讓模擬信號、數(shù)?；旌闲盘?、各種現(xiàn)場總線和各種無線通訊都能統(tǒng)一起來，整體網(wǎng)絡(luò)無論從橫向，還是縱向看，都是無縫連接的，數(shù)據(jù)可以在此透明網(wǎng)絡(luò)中自由的傳輸。
 
　　這在技術(shù)層面上涉及兩個方面：一是通訊技術(shù)，包括現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)和無線技術(shù)的多重集成與互通。二是智能儀表的廣泛普及，實現(xiàn)參數(shù)傳遞、自診斷、預(yù)防性維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)安全、現(xiàn)場與遠(yuǎn)程調(diào)試等功能兼顧。
 
　　改良后的工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議，是一種比現(xiàn)場總線更為開放的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，可以支持實時工業(yè)控制信號的傳輸，最高效且最大程度地完成各種網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)之間的通信，實現(xiàn)現(xiàn)場層、操控層、管理層的垂直管控架構(gòu)的透明化數(shù)據(jù)通路。
 
　　基于這個思路，各個工業(yè)自動化企業(yè)也都提出了自己的工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議，常見的包括德國倍福的EtherCAT、羅克韋爾自動化的EtherNet/IP、西門子的ProfiNet、施耐德的Modbus-TCP、貝加萊（已被ABB收購）的Powerlink等…
 
　　而思科的Kinetic平臺巧妙地將這一“浩大”的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)改造工程輕易化解，通過與Kinetic平臺對應(yīng)的交換機(jī)，快速打通多種工業(yè)通訊協(xié)議和現(xiàn)場總線，不再只是“一網(wǎng)到底”，而是“萬網(wǎng)皆可到底”。
 
　　萬網(wǎng)到底的好處十分明顯，僅僅是數(shù)據(jù)從下到上的透明化和可量化，就能為智能工廠帶來天翻地覆的變革。舉例來說，OEE這個被最多誤用和濫用的指標(biāo)就可以首先獲得“救贖”。
 
　　OEE（Overall Equipment Effectiveness）是一個獨立的測量工具，它用來表現(xiàn)實際的生產(chǎn)能力相對于理論產(chǎn)能的比率。一般每一個生產(chǎn)設(shè)備都有自己的最大理論產(chǎn)能，要實現(xiàn)這一產(chǎn)能需要保證沒有任何干擾和質(zhì)量損耗。當(dāng)然，這一理論上的完美產(chǎn)能很難達(dá)成。因此，
 
　　OEE = 可用率x 表現(xiàn)性 x 質(zhì)量指數(shù)
 
　　OEE是一個極好的基準(zhǔn)工具，它能準(zhǔn)確清楚地告訴工廠管理者設(shè)備效率如何，在生產(chǎn)的哪個環(huán)節(jié)有多少損失，以及可以進(jìn)行那些改善工作。長期的使用OEE工具，企業(yè)可以輕松的找到影響生產(chǎn)效率的瓶頸，并進(jìn)行改進(jìn)和跟蹤，達(dá)到提高生產(chǎn)效率的目的，同時使公司避免不必要的耗費。
 
　　OEE的計算雖然看似簡單，但是，在實際的應(yīng)用中，當(dāng)與班次，員工，設(shè)備，產(chǎn)品等生產(chǎn)要素聯(lián)系在一起時，便變得十分復(fù)雜，以往常常通過人工采集的數(shù)據(jù)懵算或者瞎算OEE，而Cisco Kinetic平臺有望將OEE真正威力發(fā)揮到極致。
 
　　同時被解鎖的還有預(yù)測性維護(hù)市場。
 
　　此前我在文章《集成邊緣計算和IoT云平臺，預(yù)測性維護(hù)的軍備競賽已經(jīng)啟動》中已經(jīng)闡述過這一市場的巨大前景，當(dāng)時文章中的“模特”華為和GE作為“自嗨型”合作的典范，明顯甚不合格。邊緣計算側(cè)和IoT云平臺側(cè)的巨頭們的混搭雖然蠢蠢欲動，但仍尚未成型。
 
　　作為半路冒出來的狄仁杰，思科有了Kinetic和Jasper兩大法寶，輕松實現(xiàn)邊緣與云端的協(xié)同，入局預(yù)測性維護(hù)市場近在眼前。
 
　　至此，本文僅僅解讀了思科在Cisco Live 2017中發(fā)布的一部分顛覆性創(chuàng)新，更有深意的則是思科全面啟動的重塑網(wǎng)絡(luò)計劃。
 
　　在此計劃中，思科致力于打造一個能夠預(yù)測行動、阻止安全威脅路徑、持續(xù)自我演進(jìn)和自我學(xué)習(xí)的全智慧系統(tǒng)，從而幫助企業(yè)在聯(lián)接性不斷增強(qiáng)、分布式技術(shù)持續(xù)演進(jìn)的時代中，創(chuàng)造全新機(jī)遇并解決之前未能解決的挑戰(zhàn)。
 
　　簡單的說，就是思科推出了能夠識別“意圖”、規(guī)避威脅和持續(xù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)的由AI“開光”的新一代網(wǎng)絡(luò)。
 
　　按照思科的原話，“基于‘意圖’的網(wǎng)絡(luò)能夠幫助IT從枯燥乏味的傳統(tǒng)流程轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣恿私庥脩簟鈭D’，使在數(shù)分鐘內(nèi)管理數(shù)百萬設(shè)備變成可能。基于‘意圖’的基礎(chǔ)設(shè)施將是下一個重要的增長點，而網(wǎng)絡(luò)將成為這一系列全新技術(shù)中的重要推動者和加速器。這是企業(yè)網(wǎng)絡(luò)歷史上最重大的創(chuàng)新，是行業(yè)觀念的重大轉(zhuǎn)變，將改變整個行業(yè)的發(fā)展軌跡?！?BR>