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TSN技術對于未來工業運營的影響分析

年前,終于完成了一篇《TSN技術綜述》的論文,從去年8月接受約稿,到完成,期間翻看了大量相關資料,目前在國內這方面的素材還是比較少,但是,TSN技術卻正在成為熱點—然而,TSN究竟對于自動化廠商、OEM廠商、終端用戶、IT廠商意味著什么?有一些人對TSN尚未了結,也有一些質疑的聲音,作為對TSN技術觀察已經長達3年多的0.1個專家,我覺得有必要從并非僅僅產品技術角度去剖析,以獲得更深入的關注和了結。

商業價值是評估的關鍵

任何的技術,如果沒有其需求,以及其應用場景,帶來商業價值,則沒有意義被推動,而闡明清楚這些問題,對于評估和推動這項技術至關重要。

TSN因何產生?

在工業領域,技術標準通常來自于需求,創造需求這件事情對于工業領域就不像喬布斯設計蘋果的時候“用戶并不知道自己想要什么?”,工業中的技術都來自于需求,用于解決某個已有或潛在的問題,因此,TSN是來自于制造業現場大量的數據互聯的需求。

數據量大且復雜是一個需求:因為在IIoT的融合中,數據網絡節點數、數據類型的需求千奇百怪,但是,如果無法用一個同一網絡來協調的話,那么就會又產生大量的中間轉換的硬件和軟件,這對于大量的網絡連接來說,就會有較大的問題,這是必然需要一個同一網絡來傳輸異構數據的需求基準。

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圖1-工業通信技術的發展歷程

其次,技術的產生必然有一定的繼承性,不能憑空完全新的開發一項技術,TSN實際上在其初始技術上包括了基于IEEE1588的時鐘同步、IEEE802.1Q中的數據流調度并結合原有的一些技術開發了加強的整形器、數據配置工具,這些都并非全然新的,只是之前在音視頻、汽車領域IEEE802.1Q工作組已有工作的擴展,而其底層如IEEE802.3、IEEE802.3cg(單絞以太網)都是已有的標準。

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圖2-TSN技術發展歷程

因此,TSN技術的產生背景在于大量數據包括機器視覺、AR/VR、運動控制、傳感器、音頻等數據的需求連接下,是管理與控制融合的需求,是人工智能、數字孿生技術得以高效實現的基礎技術支撐。

TSN對工業現場運營的改變

今天,我們討論各種工業互聯網、智能制造的應用場景的時候,大部分人都對這些產生極大的質疑,尤其來自于工業現場的人士,覺得實際上就無法真正實現數據有效傳輸,各種工業互聯網平臺現在干的都是“導表”的事情,包括有些IT人士總是問到底現場有多少種總線,不過,很多人還停留在CAN,Modbus等階段的認識,凡此種種,經常給我的感覺就是,“如果你們了解TSN,也許你們就知道問題該怎么辦了”—因此,客觀的說,現階段的工業互聯網應用仍然處于初級階段,真正的連接并未被有效的打通,這必須寄望于TSN和OPC UA的融合,因為,OPC UA解決了異構網絡語義互操作的規范,但底層仍然需要一個同一的網絡標準進行連接,圖3即是一種制造現場的變化,從原來僅在垂直架構上的集中控制,以控制任務為核心,當然也包括了分布式控制架構—針對流程工業為主的DCS,但新的架構融合更多的計算任務。

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圖3-集中控制與分布式計算架構的融合

(1)降低IT訪問OT端的成本

你若問這個世界上到底有多少種總線,我就說這個世界上有多少個做控制器的,就有多少種總線,每個做過控制器的都會根據自己的業務需求開發一個總線,因為原來那個以太網雖然標準卻不具有實時性,后來產生了實時以太網,很多次與IT界也包括終端用戶的朋友談到這個話題,他們都很茫然,說你們現場真的是太復雜了,太封閉了,我說其實我們也不想啊!主要是你們提供的標準以太網不爭氣啊!

好吧,IT和OT的融合就是這樣,當大家發現一種比較經濟的道路的時候,OT一直擅長于從IT借調資源來實現自己的應用,不管是今天基于Intel X86架構的PLC的應用,還是以太網,以及控制器里集成的Web服務器,OT一直擅長借用IT技術,因為,IT應用群眾基礎大,攤薄了成本,因此,借IT發展的東風,轉向新的技術是必然,這是從經濟性角度考慮,讓TSN這樣的標準基于IEEE的以太網能夠擁有實時性,這就解決了傳統以太網的問題,因此,何樂而不為?

其實,TSN這件事情很是有點利好ICT的人啊!因此,當發現很多ICT廠商居然不了解TSN并積極推廣之,我還表示很奇怪—為什么這么有利于你們進入OT端的標準你們卻不積極推動呢?這是我之前為什么對那些號稱做工業互聯網的人群表示質疑的一個重要原因,有些OT端的人還會擔心這樣會不會引狼入室呢?讓IT訪問了OT搶了我們的生意咋辦?其實,想多了,每個OT端的那些事情也不是IT想干就能干的,其實,要論機理模型的掌握、數據源、行業工藝,IT的兄弟們才懶得跟你拼,就自動化這個業務的規模,還需要投入懂機械、電氣、工藝、材料等跨學科所需的工程技術人才,這投資回報實在與他們的身份不符。

(2)邊緣計算的推進

邊緣計算也正在成為各家OICT廠商所關注的焦點,互聯的初衷正在于通過全局的數據采集來實現優化、策略與調度問題,記得剛開始老聽IT的朋友講“水平解耦”,一直不明白“解耦”是什么意思,還不好意思問,后來明白了,就是通過數據連接,將全局的問題集中,然后通過調度、優化、策略等算法來實現消除其中的“不必要項”,合并同類項,然后達到最優的效果,就像把機器連接起來就消除了其中的不必要的時間消耗一樣,邊緣計算是立足于全局的。

而這個全局優化,就必然會需要一個數據的全局采集,那么來自于工藝控制、管理決策相關、品質、不確定因素、擾動等都會被擊中,而這些參數類型有大容量的視覺、AR/VR、音頻等,也有運動控制的位置、速度、扭矩、溫度等實時控制參數,這些數據對于帶寬、周期的需求千差萬別,那么如何在一個數據網絡中實現有效、有序的調度,這就是TSN網絡統一架構所要解決的問題,表1列出了在TSN網絡鎖包含的各種數據類型。

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表1-TSN應對各種數據需求

集中式控制與分布式計算的融合,需要一個能夠打通各個環節的數據通道,并通過OPC UA來實現語義互操作,但是,OPC UA如果基于標準以太網又缺乏實時性,因此,采用了TSN來解決此問題。

因此,OPC UA over TSN是解決整個工業互聯網的基礎網絡方案,這也是得到了廣達的廠商關注的原因。

(3)對數字化應用的推進

數字化的推進中,包括新的邊緣計算、人工智能與機器學習、基于云計算等方案來實現各個層次,不同粒度的網絡數據刷新問題。

數字孿生與傳統建模仿真有一個較大的差異在于其實現“動態交互”,通過對數據的采集,包括不確定、非線性的任務中的變量采集,基于全局優化,可以采用機器學習對質量相關性進行分析,也可以對調度策略進行全局分析,但這些分析與優化的結果、算法與模型需要部署到現場控制器,并實時指導應用,對于個性化生產而言,這種動態交互需要“實時”的交互,由于數據量大、網絡復雜,因此,對于網絡本身的復雜性也提出了需求,由于在系統中計算環節所需要消耗較多的時間,必須確保網絡的高速響應,否則,就會整體周期較長,難以達到動態與實時效果,這也是TSN之所以用于滿足這些需求的原因。

通過TSN網絡,實現從傳感器、控制、運營在一個網絡架構中,才能確保整體的運營一致性。

如果不采用同一網絡架構,那么就會產生大量的網絡設備與交換節點的出現,并且需要在各個網絡之間開發轉換程序,這些使得網絡變得復雜、低效,降低了系統的魯棒性,穩定性。

因此,數字化的推進必須依賴于一個大容量、異構數據的標準與規范網絡。

因此,TSN技術用于改變傳統網絡復雜、封閉、連接的困難,而采用IEEE標準的統一網絡標準,使得整個OICT融合中的效率得以提高,降低了在其中所消耗的不必要網絡構建成本。

TSN構建的技術生態系統

James FMoore在它著名的《競爭的衰亡》(The death of competition)中描述了未來的企業之間由比對競爭轉向了“競合”,因此,商業生態系統則成為了未來的關鍵,而對于工業界而言,商業生態系統必須以技術標準作為基礎,需要一個合適的生態系統基礎標準。

TSN是一個融合更為廣泛的陣營而構建的網絡通信標準,其融合了IT和OT兩側的廠商共同打造這個標準,IEC的會員采用企業制,參與的都是有著企業傾向性的標準與規范,而IEEE則不同,其會員為個人制,雖然來自不同企業,并且,在通用的網絡標準制定中,IEEE作為一個開放的,不受任何企業所主導的標準,具有更高的可信度,也更易于為各個產業界的企業所采用。

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圖4-在汽車領域TSN被接受并由芯片廠商提供了TSN芯片組

TSN不同于傳統各家廠商所開發的標準,隔離為不同的陣營,而今天,在工業互聯、智能制造的發展背景下,必須是OICT各方融合的過程,不是OT端的企業內部劃分陣營的合作,而是來自于IT、CT、OT多方的企業建立的合作,這個生態系統所需的標準必須是一個純然開放,不受制于任何廠商的,因此,TSN有了這個基礎。

在TSN技術的整個發展過程中,我們看到了IEEE組織所起到的關鍵作用,由最初的音視頻橋接網絡到IEEE802.1Q工作組的IEEE802.1AVB,到延展到工業IEEE802.1TSN工作組將工業融入其中,再發展到IEEE60802針對工業的互操作,并與OPCUA基金會合作制定OPC UA over TSN的協同標準。

芯片提供方:

芯片廠商:Intel ALTERA、XILINX、NXP、AD、Belden、Renesas等廠商

技術服務商:TTTech、Sprint、Broadcom、Kalicyto等廠商

IT廠商:Huawei、Erricsson、Cisco、Nokia等都均加入了TSN技術的研發中;

自動化廠商:ABB、SIEMENS、Rockwell、B&R、Schneider、Mitsubshi、Bosch Rexroth、NI等;

汽車電子:Bosch、Samsung

連接器廠商:Molex、TE、Harting;

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圖5-自動化領域的“整形器”初始廠商

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圖6-IIC的TSN測試床(2017年)

這些都是生態系統的發展路徑,從時間節點上來看,TSN工作組在2015年成立,2016年9月召開第一次Shaper整形器工作組,如圖5包括了ABB、貝加萊、GE、TTTech、Cisco等OICT廠商推出各自的產品,圖6是2017年在NI的IIC TSN測試床的架構,到了2018年SPS、2019年Hannover展上,包括B&R、SIEMENS、三菱等自動化廠商已經有產品展出,華為的ECC也推出了基于TSN的測試床來連接各家的產品構建系統,在IEEE802.1.org的官網,我們可以看到參與整個TSN的廠商包括了大量的像華為、愛立信、諾基亞、思科、西門子、ABB、貝加萊、施耐德等公司的專家代表參與到整個項目中。事實上,以TSN的發展速度而言,較之以往的總線推進速度來說,這是非常快的,因此,有些業界朋友問是否還需較長時間,對照以往的技術推進速度,TSN的速度堪稱神速。

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