IT/OT 融合：实现卓越工业的途径

想象一下，一个行业的每个运营 data 点都能被持续捕捉、组织、扩展，并且免受网络威胁。这就是 IT/OT（信息技术/运营技术）融合的概念，在这一演进过程中，data 与技术之间的协同作用优化了制造业的效率、安全性和创新性，实现了高质量的 data 和强大的安全性，为可靠的战略决策提供了支持。.

IT/OT 融合不仅仅是 data 收集。它是一个完整的生态系统，在这个系统中，有组织的 data 消除了信息孤岛，机器根据需求自动调整运行，智能系统在故障发生前预测故障。有报告显示，完全采用这种方法可将工业运行生产率提高 30% 至 50%（贝恩公司，《未来工厂可提高产品生产率》，2011 年）：未来工厂可将生产率提高 30% 或更多）。.

操作技术（OT）包括监控工业环境中物理设备和流程的硬件和软件，包括 SCADA（监控和 Data 采集）、PLC（可编程逻辑控制器）和 MES（制造执行系统）等系统。相比之下，信息技术（IT）侧重于通过计算系统处理、存储和交流信息。实际上，信息技术更倾向于管理组织 data 和流程，而 OT 则直接处理运营和自动化。IT/OT 融合的核心是整合这两个以往相互孤立的领域，为运营提供统一的视角并促进创新。.

这种融合已经在改变各行各业，其应用案例涵盖生产率、维护、安全、质量、对需求的响应能力和可持续性。一些应用包括

• 机器自动校准： 机器可使用传感器 data 进行自我校准，以确保最佳性能，减少人工调整，保持高生产率水平。.
• 预测性维护： 算法分析实时 data 预测设备故障，最大限度地减少计划外停机时间。.
• 数字双胞胎 能够模拟、预测和优化流程及其性能的实时虚拟工业厂房。.
• 自动关机： 当传感器检测到异常或危险行为时，可对机器进行编程，使其自动停止，从而防止事故发生，确保工作环境更加安全。.
• 实时质量监控： 传感器和物联网设备可实时监控生产流程，即时识别质量标准偏差，并立即采取纠正措施。.
• 能源消耗监测系统： 工厂控制并优化能源消耗，以节约成本并减少对环境的影响。.
• 柔性制造系统： 系统可根据收到的订单在不同产品之间快速切换，从而提高高效响应不断变化的客户需求的能力。.

尽管前景广阔，但许多组织在实施 IT/OT 融合战略时仍面临重重困难，其中包括

1. Data 质量： 配置不当的传感器和不一致的命名规则会产生不可靠的 data，并且缺乏校准例程。.
2. 缺乏统一的愿景： 由于缺乏明确的目标，协调工作变得更加复杂。.
3. 专业知识不足： 熟练掌握 OT 技术的工程师短缺，严重阻碍了信息的可扩展性和有效利用。.
4. 技术和文化遗产： IT 和 OT 团队之间的异构设备和文化障碍阻碍了整合。.
5. 操作常规改变： 在实施新的 data 产品和工具的同时，必须进行变革管理和流程调整。如果没有适当的培训和运营团队的意愿，新产品就会失去效用。.

不过，大众汽车和西门子等公司提供了鼓舞人心的范例。例如，大众汽车在 2019 年至 2023 年期间投资 40 亿欧元用于生产流程的数字化，从而能够在不中断生产线的情况下，以与大规模生产汽车相同的成本生产定制汽车。此外，该公司还通过一个屏幕成功监控了每个生产阶段，展示了这些技术的成功实施。.

同样，西门子也在其德国安贝格电子厂（EWA）展示了数字化转型的力量。这家年产量约为 1,700 万台的工厂使用自己的 Simatic 可编程逻辑控制器 (PLC) 实现自动化生产。通过机器和机器人控制 75% 的生产，西门子实现了 99.9990% 的卓越质量水平。如此高的自动化程度不仅说明了其产品的可靠性和效率，同时也证明了对 data 和人工智能的投资可以大幅提高生产质量和效率。.

要实现 IT/OT 融合，使组织朝着可持续的人机协作方向发展，就必须建立一个能够支持集成、可扩展和安全操作的强大技术骨干。必须将这一数字基础构想为一个由相互关联的工具组成的具有凝聚力的生态系统，实现从实时 data 采集到用于决策的高级分析的所有功能。.

构成这一基础设施的关键技术包括

1. SCADA（监控和 Data 采集）： 实时监测和控制工业流程，确保运行可靠性。.
2. MES（制造执行系统）： 弥合车间与企业系统之间的差距，实现实时可视性和更好的决策。.
3. 历史学家 在时间序列中存储运行中的 data，这对历史分析、持续改进和人工智能应用至关重要。.
4. 工业 Data 平台 (IDP)： 整合多个来源的 data，实现大规模分析、预测建模和智能自动化。.
5. 统一命名空间（UNS）： 组织和集中不同系统和设备之间的 data 流量，促进可扩展性和标准化。.

尽管好处多多，但整合这些工具需要一个明确的战略，而这正是向 "未来工业 "过渡的方法发挥作用的地方。.

工业数字化转型可以遵循不同的路径--方法的选择直接影响投资的速度、风险和回报。.

1. 大爆炸 广泛的标准化实施，具有很强的战略协调性和高度控制性。这种方法减少了分散性，从一开始就保证了 data 的一致性，有利于未来的可扩展性。不过，它需要高额的初始投资和严格的变更管理，以降低运营中断风险。.
2. 递增： 通过逐步实施试点项目实现过渡。这种方法在短期内比较安全，而且可以不断学习，但从长远来看，可能会产生一个更加复杂的环境，其中包括异构系统和集成挑战。.

混合动力 许多组织采用混合战略--构建一个强大的中央架构（如 UNS 或 IDP），同时在本地试验和完善用例。这就在标准化与灵活性之间取得了平衡，既降低了风险，又不影响创新。.

IT/OT 融合不仅仅是一次技术转型，更是一场产业变革的战略运动。凭借智能技术、强大的安全性、先进的 data 管理和人机协作，data 和人工智能的应用已成为卓越工业和差异化竞争的典范。.

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这段旅程充满挑战，但只要有清晰的愿景、适当的培训和持续的创新，企业就能将生产力、可持续性和竞争力提升到前所未有的水平。这种融合不仅是理想 data 梦想，也是迈向工业未来的下一个自然步骤。.

参考资料: Artefact, “IT/OT 融合：实现卓越工业的 Data 梦想”