軟體將決定工業自動化的未來

 

在過去的20年中，CPU和網路的效能提高了10,000倍。根據摩爾定律，在未來的20年裡，他們將透過提高其他 10,000倍的因素。在當今工業自動化（IA）架構的40年設計生命週期中，計算機的功能將驚人地提高100,000,000倍。很難誇大其詞 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

使用這種權力將決定哪些公司，行業，甚至是經濟贏家或輸家。對於明天的長壽命系統的當今設計者而言，啟用智慧軟體是唯一重要的因素。

實際上，這已經在發生。在一個又一個的行業中，軟體正成為每個系統中最有價值的部分。IA一直是該規則的例外。儘管如此，像自動駕駛汽車和智慧醫療系統一樣，IA可以使用感測器融合，快速分散式反應和人工智慧（AI）來替代具有智慧自主性的僵化或手動流程。

正在開發的體系結構旨在解決最近20年的問題，例如重新配置工作單元，小批次，靈活的自動化和供應商互操作性。使用靈活的軟體比使用嚴格的規範更容易解決這些問題。未來屬於軟體。

苛刻的真相

當今的離散自動化系統使用簡單的以硬體為中心的體系結構。可程式設計邏輯控制器（PLC）透過現場匯流排連線裝置。PLC控制裝置並管理與高階軟體（如人機介面（HMI）和歷史學家）的上游連線。工廠底層軟體讀取感測器，執行邏輯並驅動執行器，從而在“工作單元”中執行重複操作。工廠由一系列這些工作單元組成，每個工作單元都有幾十個裝置。

工作單元的程式設計方式並不多。製造工程師或技術人員使用一系列裝置來實現單元中的功能。該設計的目的是使組裝工作單元變得容易，而無需花費多少軟體。不幸的是，最小化工廠中軟體的目標無法使用先進的計算和智慧系統。正如一位行業領導者雄辯地說的：

製造軟體的嚴酷事實之一是它不是由軟體工程師或電腦科學專業的人開發的。我們不會定期要求電氣工程師設計機械系統，也不會要求化學工程師設計電氣系統，但我們經常要求機械，電氣和化學工程師設計和開發軟體系統。”-Brand，Dennis L.（ 2012-11-13T22：58：59）。工廠IT：將資訊科技整合到自動化製造中。動量新聞。

布蘭德的 “苛刻的事實”簡直無法延續。出色的定製軟體將取代可靠性，效能和互操作性，成為競爭的關鍵。這意味著工業公司將需要與競爭激烈的專業軟體團隊一起編寫自己的程式碼。您無法與他人的軟體打贏軟體戰爭。

我們如何實現這個未來？首先，我們需要了解可用的工業架構框架。然後，我們可以將它們放在一起以啟用軟體驅動的IA。

什麼是OPC UA和DDS？

頂級的工業架構框架是OPC統一架構（OPC UA，由 OPC Foundation 管理）和資料分發服務（DDS，由 Object Management Group管理 ）。兩者都在工業系統中得到了廣泛採用，儘管不是在相同的用例中使用。DDS在醫療系統，交通運輸，自動駕駛車輛，國防，電力控制，機器人技術以及石油和天然氣中的應用中具有牽引力。OPC UA也用於許多這些行業，但沒有用於應用程式。相反，OPC UA主要用於離散自動化和製造中。實際上，用例幾乎沒有重疊。

1. OPC UA整合了從外部來源提供的軟體，例如帶有嵌入式軟體的裝置，HMI和歷史記錄。透過將標準介面指定為“伴侶規範”，它著重於供應商的互操作性。沒有針對定製編寫軟體的功能，因此大多數系統幾乎沒有終端使用者軟體。相比之下，DDS提供了一個通用的資料模型，這是編寫分散式軟體的關鍵要求。因此，它支援程式設計師團隊構建具有廣泛自定義功能的大型分散式系統。與OPC UA不同，供應商軟體很少。

DDS支援釋出訂閱，OPC UA新規範“ PubSub”也支援。但是，OPC UA不會（也永遠不會）執行DDS所做的事情。DDS從根本上說是一種軟體開發體系結構。OPC UA不是。因此，問題不在於選擇DDS還是OPC UA。問題是瞭解它們的作用，並確定您的設計需要哪個，或者是否需要兩者。

當然，這就引出了一個問題：它們為什麼如此不同？

DDS演變為控制系統的軟體開發框架。DDS的第一個應用是用於透過乙太網通訊的智慧分散式機器人技術的反饋控制系統。他們使用了由電腦科學家編寫的大量定製軟體。幾乎所有DDS應用程式都整合了AI元件或非常智慧的演算法。DDS直接針對構建智慧分散式機器的軟體團隊。

相比之下，OPC UA在工廠環境中成長，正如布蘭德爾指出的那樣，軟體工程師很少。它的主要目標是幫助以PLC為中心的工作單元設計選擇不同的供應商硬體，而無需編寫軟體。工作單元會無休止地重複操作，但它們並不是真正的“智慧”。OPC UA尋求最小化而不是啟用軟體開發。

我們必須區分整合現有軟體元件與編寫新軟體。OPC UA支援HMI和歷史記錄器等模組的軟體整合。但是，它不提供構成智慧軟體模組的功能。它不是用於分散式應用程式的軟體開發體系結構。

OPC UA PubSub會做什麼？

OPC UA PubSub是一種將資訊從釋出者傳送到許多訂閱者的簡單方法。釋出者定期收集“資料集”，並將其寫入其訂閱者。資料集從OPC UA資訊模型中拉出，實質上是鍵值對列表。在另一方面，訂閱伺服器將其解壓縮並將其推入UA資訊模型。還支援簡單的結構化資料型別。

大多數使用者計劃將OPC UA PubSub與UDP傳輸一起使用。它有一些簡單的選項。它可以“打包”太大而無法放入網路資料包的資料（通常只有1.5 kB）。它可以將每個訊息重發固定次數，以期提高可靠性。但是它不能透過檢測和重新傳輸丟失的訊息來保證可靠性。而且，它嚴格鎖定執行；每個訂戶必須以相同格式獲得相同資料。OPC UA PubSub還支援其他非實時訊息傳遞中介軟體選項MQTT和AMQP。

從根本上說，OPC UA PubSub提供了一種簡單的機制來連線一組緊密耦合的裝置上的變數。每個裝置在同一時間以相同的速率獲得相同的資料。使用正確的配套規格，可以確保裝置的互操作性。UA PubSub非常新；部署的應用程式很少。

DDS會做什麼？

與OPC UA不同，DDS支援具有簡單概念的模組化軟體定義系統：共享的“全域性資料空間”。這僅表示所有資料看起來“好像”都存在於本地記憶體中的每個裝置和演算法中。當然，這是一種幻想。所有資料都不可能無處不在。DDS的工作方式是跟蹤哪個應用程式需要什麼資料，知道何時需要該資料，然後進行交付。因此，任何應用程式實際需要的資料都會按時顯示在本地記憶體中。應用程式僅與“本地”資料空間通訊，而不與彼此通訊。

這就是以資料為中心的本質：每個裝置，每個演算法在任何級別，以任何方式，隨時“即時”對所有資料進行“本地”訪問。最好將其看作是分散式共享記憶體，類似於虛擬實現的分散式控制系統（DCS）沙箱RAM。

每個DDS模組都指定了可以在記憶體中交換的架構（型別）。DDS透過QoS引數控制流入和流出該結構化記憶體的流量，這些QoS引數指定了資料流的速率，延遲和可靠性。沒有伺服器或物件或特殊位置。由於DDS應用程式僅與共享的分散式記憶體進行互動，因此它們與其他應用程式的編寫方式，執行位置或執行時間無關。它是整個系統中的一種簡單，自然並行的軟體架構。

DDS實現了一系列功能來支援軟體驅動的分散式控制，包括：

·  服務質量（QoS）控制使軟體模組解耦

·  冗餘管理，提高並行度

·  內建發現可找到正確的資料來源和資料來源

·  型別相容性檢查和可擴充套件性，以支援系統演進

·  範圍界定和橋接以提高縮放比例

·  符合以資料為中心的架構的安全性

·  透明路由，實現從上到下的一致資料訪問

·  資料永續性使應用程式可以隨時加入和退出

·  讀者指定的內容過濾可提高效率

·  速率控制可消除速率耦合。

一些關鍵差異

OPC UA PubSub不提供DDS核心的以資料為中心的功能。讓我們深入瞭解。

互通性

OPC UA透過裝置模型和配套規格在數百種情況下實現裝置互操作性。OPC UA裝置擠滿了展會，被釘在牆上作為互操作性的證據。始終如一的資訊：工廠工程師和技術人員可以使用OPC UA將裝置組合到工作單元中，而無需編寫程式碼。

相比之下，今天沒有裝置預裝DDS。這是因為DDS本身並不整合裝置。而是DDS整合了軟體模組。要將裝置新增到系統，DDS使用者將裝置建模為軟體。 

DDS不需要為每個排列指定規格，而是透過“系統資料模型”整合了所有內容。它將裝置功能從供應商的本地API對映到系統資料模型。DDS供應商提供了非常複雜的橋接和“資料路由”技術。因此，流行的“分層資料匯流排”架構允許系統透過在各層之間連線資料模型來進行擴充套件。這也意味著儘管介面不同，DDS系統仍可以連線到裝置，Web技術甚至OPC UA。

2.自動駕駛汽車正在徹底改變汽車行業。透過以資料為中心的方法，DDS可以處理車載和控制室用例。資料路由可在整個系統中提供一致的資料模型，從而構建可靠的大規模基礎架構。要採用軟體驅動，IA行業需要類似的系統方法。

耦合

耦合是衡量軟體和系統元件之間相互依存性的一種方法。耦合很明顯，就像將客戶端耦合到伺服器一樣。它也可能是微妙的，例如當軟體模組必須以特定順序啟動或以相同速率執行時。

DDS以資料為中心的設計使所有資料看起來都是本地的，因此該應用程式未與任何其他應用程式耦合。DDS透過21種不同的QoS策略控制與資料的互動，這些策略包括截止日期，等待時間預算，更新頻率，歷史記錄，生動性檢測，可靠性，永續性，所有權，排序和過濾。只要它們仍足夠接近以至於“相容”，它還將轉換不斷演變的型別。

DDS透明地在數百個平臺和數十個網路上執行。不依賴於語言，作業系統，晶片架構或所使用的網路型別。因此，以資料為中心的應用程式可以並行工作並透明地共享資料而不會受到干擾。耦合僅是設計使然。

相比之下，OPC UA應用程式直接相互通訊。例如，在PubSub中，每個訂閱者都以相同的速率從釋出者那裡獲取完全相同的資料。每個訂戶都獲得所有資料流，因此整個系統還依賴於具有相似的連線網路屬性以及處處的處理器速度/負載。所有訂戶必須對傳送的資料有相同的瞭解；因此，版本必須完全匹配。每個新增的參與者都新增一個依賴項，直接耦合系統。

從根本上講，解耦可幫助應用程式和裝置獨立執行。在工作單元中有幾個訂戶的情況下，耦合可能無關緊要。耦合對於例如最小延遲的同步反饋控制可能是好的。在較大的系統中，耦合不好。鬆散耦合的系統更易於擴充套件，測試，與分散式團隊一起構建，部署，理解和維護。每個耦合源都是一個實際的問題，而將多個源組合在一起會使人衰弱。除非絕對需要影響應用程式，否則良好的軟體體系結構應避免耦合。

發現

無論應用程式位於何處，DDS都會在系統中自動發現已命名的“主題”。應用程式無需執行任何操作或具有任何知識即可查詢所需的資料。

在這種意義上，OPC UA不支援發現。訂閱伺服器查詢伺服器以獲取包含其所需資料的釋出者的配置。他們還可以對釋出者進行自省，以檢視釋出者可以釋出的內容。兩者都是活動查詢；OPC UA不執行系統範圍內的自動發現。

安全

OPC UA和DDS使用根本不同的安全性方法。OPC UA保護基礎傳輸。各種pubsub中介軟體選項和客戶端-伺服器需要不同的安全性實現（通常是證書）。可以安全地在OPC UA客戶端和服務之間建立連線，但是沒有通用的方法來指示允許哪些資料流向哪個客戶端。

DDS還可以保護基礎傳輸，但是主要方法是提供整體資料流安全性，而不管傳輸如何。DDS從根本上說是一種流量控制技術。因此，藉助描述了允許的讀寫訪問許可權的簽名許可權文件，DDS可以保護和控制資料流本身。這不需要任何程式碼。可以在整個系統執行之後新增安全性。

縮放比例

DDS支援將系統分開的域，系統中的分割槽以及子系統和網路之間的透明路由。使用透明路由，資料來源可以很遠。DDS系統可以增長到成千上萬的應用程式。從上到下，跨子網或具有任何模式（pubsub，請求-答覆或排隊），DDS提供統一的資料模型，單一的安全模型以及對資料的一致訪問。

由於部署很少，因此尚未證明OPC UA PubSub的可伸縮性。但是，基於UDP的OPC UA PubSub不適用於單個網路上的多個裝置。使用MQTT或AMQP，釋出者可以與雲伺服器對話，但不能與其他OPC UA PubSub訂閱者對話。OPC UA客戶端-伺服器旨在將工作單元彙總到更大的工廠中。因此，OPC UA不能以與DDS相同的方式提供統一的系統資料訪問。

篩選

OPC UA訂戶可以選擇帶有過濾器的資料集，但這只是為了確保接收正確的資料。他們還可以限制對單個釋出者的訪問。

DDS具有廣泛的過濾功能。QoS匹配使訂戶只能從有能力的來源接收資訊。基於時間的過濾器使生產者的速度與資訊使用者的速度脫鉤。內容過濾將分析內容並僅提供符合規格的資料。這些過濾器一起可以確保在正確的時間以最小的頻寬浪費將正確的資料傳遞到正確的位置。

使用TSN

TSN或時間同步網路（IEEE 802.1）是一組開發中的標準，建立在現有的乙太網設計上，可以在有限的時間（也稱為“同步”網路）中傳輸資料。

使用TSN，OPC UA PubSub可以提供更好的實時效能。TSN可能是可靠的，因此OPC UA中基於UDP的可靠性不足並不是很關鍵。但是，由於TSN是乙太網的一種，並且需要集中配置，因此它僅限於較小的單子網系統。

DDS最初是為透過網路進行實時控制而開發的。QoS設定可以最佳化底層網路的使用，支援從慢速有損網路（如衛星鏈路）到同步傳輸（如背板匯流排和交換結構）的所有內容。在功能強大的硬體上，它提供了具有有限延遲的可預測且容錯的一對多交付。

將DDS與TSN結合使用可以實現更多的分散式確定性。TSN上的DDS系統可以將高階資料訪問與真正的實時效能相結合。OMG的DTS over TSN的現行標準正在進行中，計劃於2020年第四季度釋出。

我們什麼時候應該結合能力？

OPC UA的主要用例是幫助製造工程師無需編寫軟體即可構建工作單元。它用於製造“事物”，而不是作為正在製造的“事物”內部的軟體。與之形成鮮明對比的是，DDS使用者是構建應用程式的軟體工程師。DDS 僅用於操作事物。因此，UA就是製造事物。DDS就是要使事情正常進行。

在製造事物的事物（也稱為智慧製造系統）方面存在重疊。這些將很快需要複雜的系統軟體和自定義程式設計。

OMG最近透過了 OPC UA / DDS閘道器  的 標準 。在最基本的級別上，此閘道器採用OPC UA資訊模型，並使其在DDS全域性資料空間中可用。主要用例是將啟用OPC UA的裝置轉換為DDS裝置。OPC UA裝置可以簡單地加入DDS網路。

因此，在大型智慧系統中，基於DDS的軟體環境可以與OPC UA裝置配合使用。這樣既可以使用複雜的軟體，也可以使用可互操作的裝置。

請注意，此設計提供了許多利用AI和智慧軟體的機會。在較高的層次上，DDS與基於雲的智慧介面。此設計的下一代還可以實現AI或智慧演算法以實現裝置互操作性

智慧機器的未來

歷史學家將回顧我們的時間，想知道我們如何在沒有智慧機器的情況下過得怎樣。過渡將不會很順利-產品線，公司和整個國民經濟都處於危險之中。布蘭德的“苛刻的事實”可能是自動化領域中最危險的部分。這個真理將無法在智慧機器時代生存下來。

因此，卓越的軟體必須加入製造技術組合。在未來20年中，製造系統的效能將不會提高10,000倍。互操作性將不會變得更有價值10,000倍。但是軟體將變得更加重要10,000倍。這是指數計算增長的必然結果。任何不以計算能力為主要目標的架構都已經過時了。

工業自動化需要採用軟體開發嗎？未來的製造系統會主要在唯一的使用者程式碼上競爭嗎？軟體的未來是肯定的 ， 更多資訊盡在振工鏈 。