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工業互聯網設備端

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導讀:工業互聯網設備端

構建工業物聯網設備端所面臨的核心問題是如何解決數據的異構性。一般來說,設備端的數據異構性問題比服務端較為突出,且經常不能單純依靠軟件技術來解決。

這里將傳感層和傳輸層合并在一個章節中講述,主要是這兩個層次之間的界限其實是具有一定的模糊性的。正如前面說過的,越來越多的設備將傳輸層功能作為一個技術模塊內置在其中從而成為所謂的智能設備。

1 數據異構性

所謂“萬事開頭難”,數據的獲取是整個物聯網系統業務流程的根本驅動力,在現實中也常常是實施代價最大的部分,常見的原因主要有:

1.1 電氣信號的異構性

對于需要向非智能設備、傳感器、執行器等采集數據的工業網關而言,第一個面臨的問題就是與采集對象對接的電氣信號是不同的。這些“啞終端”的往往采用的是用于過程控制系統的近場通信技術,比如:各類串口技術、工業總進線技術,甚至更加原始的模擬量或數字量信號點。當然,也不排除有些帶有網絡功能的智能設備也通過工業網關將數據合并上傳。所以,作為傳輸層的工業網關,首先就要面臨對各種電氣信號的對接能力。

1.2 通信協議的異構性

不同的電氣信號接口,其采用的數據通信協議一般是不同的。甚至同樣的電氣信號接口下,比如各類串口,其表征數據的應用層協議也可能是不同的。作為工業網關為了減輕服務端處理數據的負擔,一般來說都要在傳輸前完成從異構到系統內容易數據協議的轉換。

1.3 數據數量的異構性

設備端和服務端之間最常見的關于數據數量的失配就是原始數據的缺失。物聯網系統的業務往往需要更多角度的數據,但是傳統設備的數據信號的設置往往僅僅為了滿足過程控制的需要就可以了。比如一臺水泵的控制系統,僅僅為了滿足水泵的啟停和運行工況的變化,而可能不會關注其震動、材料疲勞等問題,因此也就不會部署相應的傳感器,也就沒有相應的數據。這個時候的解決方式有兩種:一種是加裝傳感器,另一種是根據現有的數據利用某個合理的公式來推測,也就是通過數據整合來在一定的精度下提供所需要的數據。

當然并不能否定數量失配是數據過多,即:物聯網服務端可能只需要設備的一個相對宏觀的狀態,比如是否正常運行還是處于某種故障中,但是現場并沒有某個設備可以直接給出表征這種狀態的數據,而是需要網關自己根據采集到的多個數據綜合判斷。

數量的異構性問題,又可成為數據完整性問題。

1.4 數據質量的異構性

原始數據還可能有其他的質量上的失配情況,比如時序數據的噪音、采樣頻率、單位等的不同。

噪音可能來源于最原始的數據源,也可能來源于傳感網絡中的傳輸過程,甚至在工業網關內部的電路或不恰當的數據處理引入。比如原始的數據A/D轉換過程的電氣噪音,時序數據在設備或網關中某個進程間通信的管道的阻塞等等。

對于采樣頻率的不同,常見的情況是服務端需要的采樣頻率相對原始數據的頻率較低。一般采取再采樣的方式來處理。簡單的處理方式可以是在網關中利用一個緩存來存放該數據,一個任務不斷以來自設備的頻率寫入該數據的值,而另一個任務以需要發送的頻率來讀取該設備的值即可。如果對原始數據的確切采集時間有較為嚴格的要求,可以在讀取的任務中根據時間戳來進行適當的插值計算。當然還有的做法是網關上不做任何關于采樣頻率的處理,而交由服務端來進行,但是這種處理方式,會增加服務端和網絡層的壓力。

數據單位的不同,一般也稱為倍率問題。處理方式相對簡單,也就是在工業網關中增加倍率的設置,并自動將每個采集到的數據乘以該倍率后再發送。

而本章的以下章節,實際上就是在分別講述設備端對各種數據異構的標準化處理過程。


工業互聯網設備端



 消費者物聯網和工業物聯網對比?

  1. 工業物聯網設備基于工業環境制造

  雖然FitBit智能手環可能會遭遇淋雨,Amazon Dash智能按鈕也可能會與相關產品觸碰,但是用于工業部署的傳感器必須能夠在消費者難以企及的特殊環境中運行。

  如極端的濕度和溫度,甚至是腐蝕性環境,如安裝在下水道等污水基礎設施中的設備。

  此外,測量流體如水和油的工業物聯網傳感器通常需要浸沒在所測量液體中,這些設備需要滿足由IP68認證制定的嚴酷的行業防水標準。

  設備也常常需要通過HazLoc認證,證明它們可以耐受爆炸和可燃環境。

  SmartFoam放置管道內,該設備使用電磁傳感器,用來報告盜竊位置,也可用來監測管道本身問題

  2. 工業物聯網系統必須具有可擴展性

  對遍布數百公里的含有數百個中點和終點進行水監測的系統,要比那些雄心勃勃的消費者家庭自動化項目復雜得多。

  由于IIoT系統會產生數十億個數據點,因此還必須考慮將信息從傳感器傳輸到最終目的地的方式 ——通常是工業控制系統,如SCADA(監控和數據采集) 平臺。

  為了分散大量數據對集中處理系統所帶來的壓力,IIoT制造商目前熱衷于設計可以在設備端直接進行初步分析的硬件,而不都是依賴云服務器上運行的程序進行分析(一種稱為邊緣計算的新興方法或霧計算)。

  消費者物聯網應用涉及較少的設備和數據點,因此如何最大限度地減少中央服務器的吞吐量并不是什么大問題。

 3. 工業物聯網設備具有獨特的通信和電力要求

  通常安裝IIoT傳感器用來測量那些難以到達的遠距離基礎設施參數,這些基礎設施可能位于地表以下(例如石油和天然氣設施),較高的地形(例如水庫),海上(例如油井上),或者甚至在公路難以到達的遙遠沙漠中(如氣象站)。

  設備安裝技術人員檢查這些設備非常困難且花費巨大。為了最大限度地減少實地檢查,IIoT設備需要盡可能設計更長的電池壽命,這常常通過使用工業級電池來實現。

  IIoT獨特的低功耗低帶寬需求促使LPWAN和NB-IoT等一系列新興網絡接入系列的發展,這是將這些設備連接到中央服務器的主要手段。

  這些都是精確設計的物聯網設備需要牢記的,因為蜂窩網絡(提供高帶寬,因此過度消耗電池)和協議,如WiFi和藍牙(這是不可擴展的)不能完全解決工業物聯網設備的需求。

  為了盡可能提供最大的通信線路冗余,這些網關必須能夠支持物聯網專屬以及傳統的連網技術,如WiFI和藍牙。 在同一個設備上同時具備這些功能對于硬件工程師來說是一個巨大挑戰。

  由于工業物聯網設備所控制的活動非常關鍵,而且操作人員很難到現場查看,IIoT設備通常需要完全遠程控制,響應時間很短,并且內置看門狗計時器確保系統故障時能夠自動重啟。

  消費類物聯網產品則不一樣,通常應用于容易接觸的場所,因此可以使用固定電源或傳統的消費級電池。

  4. 工業物聯網必須符合特定的網絡安全標準

  網絡安全是物聯網(IoT)所面臨的一個重要挑戰,根據Hewlett Packard研究,有70%的物聯網設備存在安全漏洞。

  如攻擊者獲得了客戶財產相關的實時視頻資料,那么對智能家居進行黑客攻擊可能會對個人隱私造成重大影響。不過,網絡入侵的影響是局部的。

  如果同樣的事情發生在工業物聯網,這些系統通常要將傳感器連接到關鍵的基礎設施資源,如發電廠和水資源管理設施,那么其潛在的影響要嚴重得多(Stuxnet蠕蟲就是一個很典型的例子)。

  因此,IIoT安裝必須滿足更嚴苛的網絡安全要求,才能獲得批準使用。

  IIoT還涉及集成信息技術(IT)和操作技術(OT)系統(如PLC控制器),這些系統在網絡安全方面的要求又有所不同。

 相比之下,消費者物聯網系統只需要與消費設備上相對簡單的控制機制接口即可。

  5. 工業物聯網解決方案必須是精準的

  與相當成熟的大眾市場物聯網產品(如智能洗衣機)不同,IIoT解決方案通常需要個性化設計,根據購買者的個性化使用要求進行量身定制。

  出于這個原因,IIoT技術通常可以通過多種方式提供,從而滿足其他軟件系統的定制和集成。這包括API或平臺即服務(PaaS)產品。

  相比之下,消費者市場的應用較少進行定制,功能要求也相對一致。

  總結

  盡管消費者和工業物聯網都是將物理設備連接到互聯網,但它們在幾個方面存在顯著差異。

  從發展和商業推廣的角度來看,它們似乎逐漸成為兩個平行的生態系統,雖然存在一些交叉,但也有各自的特點、參與者和創新。

  工業物聯網(IIoT)和消費者物聯網最顯著的差別在于:工業物聯網對設備性能要求更高,因其特殊用途導致所需網絡連接屬性和電源要求不同,以及其對網絡安全性要求更加苛刻,同時工業物聯網更具有個性化設計需求。


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