对现有系统进行改造会面临许多独特的挑战。在使用老旧设备时，制定现代化的数据管理策略可能很棘手，但并非不可能。并非所有自动化工程师都能从零开始打造一个全新的项目。有时，他们面临的挑战是将新设计的硬件集成到已充斥着老旧设备的系统中。为了确保集成的有效性，设计团队必须精心规划数据流管理，以避免数据孤岛和基础设施脆弱性——这是处理现有系统或改造系统时最常见的两个陷阱。现有系统挑战在对现有系统进行重新设计之前，设计和规划阶段需要完成多项任务并提出若干问题。首先，使用审计系统评估当前基础设施。其次，评估数据流，确定数据的发送目的地，以及这些目的地是否合适或需要调整。之后，分析必须继续运行的敏感或脆弱的遗留系统所带来的风险，同时加强安全措施，确保这些系统不会成为网络攻击的潜在入口。执行系统审计在更换设备或投资新的硬件、软件、基础设施及相关资源之前，开发数据流管理系统的第一步是进行系统审计。系统审计能够帮助设计工程师了解现有硬件、数据结构和协议，以及集成过程中可能存在的难点。全面的审计涵盖所有将纳入升级后的综合数据流管理系统的硬件和软件系统。没有什么比在流程后期才发现某个旧硬件无法连接到新系统更棘手的了，尤其是在之前的设计决策有所不同的情况下，原本是可以实现连接的。数据目前流向何处？现有的自动化系统很可能已经以某种形式收集和存储数据，从而为生产过程增添价值。然而，传统系统通常是零散设计的，组件来自不同的供应商，且添加时间各异，补丁和升级也参差不齐。对于这些系统而言，了解数据的发送目的地和使用方式至关重要。这样，新的策略就能逐条分析数据，判断其是否必要，是否应该发送到其他地方，以及每条数据如何融入升级后的统一系统。在某些情况下，数据应该垂直流动。这意味着数据沿着层级结构向上流动，从运营部门流向IT业务系统，以便进行更重要的决策，从而达成关键绩效指标 (KPI)。在其他情况下，数据应该水平流动。水平流动指的是在同一层级运行的机器或系统之间传输数据，以便有效地安排维护工作并减少瓶颈。数据应该如何传输？对于现有的OT/IT系统而言，数据流管理中最棘手的问题之一是确定数据传输方式。理想情况下，所有硬件都应采用开放平台，使用相同的协议，以便所有组件能够轻松集成。然而，现实情况远比这复杂。现有系统通常使用老旧或专有设备，协议混杂，并存在其他类似问题。目前有几种常见的数据传输集成方法。OPC-UA可用于在OT硬件和软件系统之间传输数据。它为复杂的数据结构和模型提供安全、平台无关的通信方法。OPC-UA通常用于点对点数据传输。另一种策略是使用消息队列和遥测传输（MQTT）。在该系统中，数据不再以点对点的方式传输，而是采用“发布/订阅”模式。传感器生成并“发布”数据，需要查看数据的设备可以“订阅”数据服务。MQTT 还具有平台无关性，非常适合低带宽环境以及某些设备需要比其他设备更频繁地更新数据的情况。边缘网关可以放置在传统硬件附近，将数据转换为 MQTT 格式。这样，传统硬件实际上就成为了 MQTT 数据发布者。SQL 数据库是另一种常用的数据管理工具。它们非常适合归档特定格式的数据，例如跨多台机器的工具指标。这样，一旦出现问题，就可以调用数据库并分析已归档的数据。SQL 数据库最适合长期数据存储，不建议用于流式数据和快速过程控制决策。当数据具有明确定义的结构或模板时，它最为有效。REST API 采用与发布/订阅模型类似的方法。它们非常适合构建运维仪表盘，API 会轮询数据并仅向用户显示相关数据。基于 HTTP 协议，它可以轻松集成云服务，具有高度可定制性，并支持多设备。虽然它并非专为处理大型数据集和快速轮询而设计，但它能够让用户一目了然地查看各项指标。有些中间件和数据运维工具充当中心枢纽，用于路由、转换和控制数据流。这些软件包通常是现成的，无需内部开发。其理念并非寻找一种“一刀切”的数据传输方案，而是根据组织的业务需求，灵活运用部分或全部技术。例如，MQTT 结合边缘计算可能是基础架构，而 SQL 数据库则用于维护机器指标的存档数据。最大程度减少对传统设备和系统的不必要影响老式PLC等传统设备可能无法实现更快的轮询和板载数据转换。或许有一天这些系统会被淘汰，但它们通常运行稳定，因此明智的做法是继续运行而不是更换它们。边缘计算的优势就在于此。边缘计算机位于设备附近，将设备数据从专有的传统格式转换为更易于集成的格式。在后台，数据传输更加清晰有序，但用户界面/用户体验 (UI/UX) 无需更改。仪表盘可以保持不变，这意味着无需对最终用户进行新软件的培训。借助 Ignition!，即使是来自传统设备的 HMI 和仪表盘也能实现便携化。图片由 Inductive Automation 提供。一种方法虽然存在一定风险，但可以从SCADA系统采集数据，然后使用OPC-UA独立于平台处理这些数据。如果SCADA系统尚未满负荷运行，这种方法可能有效。此外，它可能还需要设置和配置额外的SCADA服务器，这虽然并非必然构成障碍，但也需要考虑。保障系统安全制定数据流管理策略意味着更高的安全性，因为威胁处理机制可以内置于系统中。即使传统系统从未遭受过攻击，这一点也同样适用。边缘计算增加了一层新的安全防护，可以保护传统设备，并在威胁和系统之间建立另一道屏障。它可以提供以前配置中无法实现的、安全的只读路径。合理使用防火墙和网络分段也能有效保护资产。更多信息最终，整合和组织现有系统间数据流的目标是将数据传输到需要的地方，从而做出更优化的业务决策。数据应该驱动系统开发，而不是软件或硬件，尽管系统设计人员可能需要克服软件或硬件的一些实际限制。边缘计算的最新进展使得数据转换更加便捷，并能实现更智能、更高效的数据流管理策略。如果您想了解如何在保持系统完整性的同时，利用现有设备开发新的数据流管理策略，请联系 Inductive Automation 的专家。该团队在开发集成数据流管理系统方面拥有多年经验，能够帮助您理解所有技术细节，从而确保您的工厂高效运转。
