工業數位轉型旨在打破企業的信息技術 (IT) 和操作技術 (OT) 之間的孤島，將 OT 設備的物理行為轉化為數據，并在 IT 分析幫助下提煉出有效信息。通過 OT-IT 合作，這些具有指導意義的信息有助于優化整個物理操作系統。例如，工廠的制造執行系統 (MES) 的數據可以與客戶關系管理 (CRM) 系統的數據整合，從而縮短交貨時間，擴大產能，降低成本。然而，根據最新的工業 4.0 成熟度指數，參與調查的企業中，96% 在數位轉型道路上才剛剛起步，僅有 4% 的企業達到了“可視化”或“分析”成熟階段。顯然，這段旅程對大多數企業來說并不友好。經驗表明，起步階段是最艱難的，獲取 OT 數據又是難中之最。
阻礙 OT 數據采集的 3 種陷阱
● 無形的環境陷阱：想象一下，您的 OT 數據來自位于 40 到 50℃ 茫茫沙漠中的鉆井，嚴寒地區綿延數百公里的石油管道系統，快速行駛、高頻振動的火車的運輸系統，化學燃料罐，亦或是無人高壓變電站內的開關系統。各種環境干擾，如極端溫度、振動、化學氣體和電磁輻射，很容易造成 OT 數據采集電子裝置故障，數據傳輸不穩定的情況時有發生，更有甚者，數據不準確導致后期分析結果出現錯誤。例如，智能工廠的大型自動化倉庫系統在啟動的瞬間會產生強電磁干擾，導致附近的網絡設備出現異常。網絡即使只中斷一秒鐘，也會破壞庫存計算的準確性，以及整個產品批次的生產進程。
● 意想不到的設計陷阱：所有的 OT 設備，從傳感器、控制器到控制系統，都有一個共同點：為了實現高度專業化的工業應用。工業設備的設計有特定目的。例如，鉆井中使用的控制器和傳感器與支持電力監測設備的控制器和傳感器并不相同。但是，如果您想了解鉆井的控制水平和電力消耗之間的相關性，就必須從各種專業設備中收集 OT 數據。大多數人直至現在才意識到，每個設備都使用特定的通信協議，只有該設備能識別和理解。因此，要廣泛收集 OT 數據，必須首先獲得與不同設備“對話”的能力；否則，分析不同的 OT 數據就會困難重重，而且會直接導致成本增加。
● 數據識別陷阱：從 OT 設備或系統產生的數據大多是沒有背景信息的原始數據。例如，PLC 從部署在不同地點的傳感器收集溫度數據用于監測。當溫度超過 45°C 時，風扇即會打開，幫助降溫。然而，對于 OT 數據分析師來說，直接從 PLC 采集的原始 OT 數據（即 45°C）缺乏背景信息，因為他們無法知道采集了哪些設備的數據、具體采集時間以及數據所有者等。這些原始數據在他們眼里不過是毫無意義的數值。因此，OT 數據采集的關鍵環節是對原始數據進行預處理并賦予其背景信息。為實現這一目標，OT 設備供應商必須將與 IT 的融合能力作為發展重心，因為原始數據的預處理會涉及 IT 用戶熟悉的很多技術。此外，如果數據太多，數據分析師在將收集的數據轉換為數據庫統一格式過程中，將被巨大的工作量淹沒。好在目前可以通過數據轉換技術來協助這一工作。
加大 OT 數據采集力度，加快 IT/OT 融合步伐
OT 數據決定工業數位轉型的成敗。在開始一個項目之前，需要評估獲取 OT 數據的不同方式和可用的 OT 數據類型，并規劃將 OT 數據轉換為 IT 數據庫所需的格式和結構；還需避免上文提及的三種陷阱，結合公司需求，提前加強 OT 數據采集能力。經過這些努力，IT/OT 的融合步伐必將加快，助您堅定而穩妥地邁出工業數字化轉型的第一步。