好像又遇到很久沒有內容發布了，關于OPCUA最近也的確與一些朋友進行了交流，感覺為什么大家不關注OPCUA，即使哪些號稱工業互聯網的公司，實際上，主流的廠商都已經開發了OPCUA功能，而國內似乎這方面的進展比較少，但經過不斷分析，又發現它實際上是繞不過去的一個關鍵環節。

我們遇到了哪些困境？

這的確是件值得討論的問題，我們在實際的工業互聯網、智能制造的推進過程中，人們會有很多抱怨，諸如：

（1）.其實我們連設備、零配件的組裝時候的編碼工作都沒有做好，現在談智能連接還為時尚早。

（2）.我們有太多不同的設備，但是這個連接協議不開放，數據不透明啊！

（3）.數據流量很大的話，成本也是比較高的；

（4）.智能制造，但是，設計和運營好像是兩個世界；

（5）.云端應用與設備連接的安全性怎么連接？

（6）.不同行業的信息要求不一樣怎么辦呢？

事實上，現在很多所謂的工業互聯網公司都是干體力活的，就像這兩天和朋友談到人工智能，其實有很多都是體力活—對學習對象的標定，這還形成了個比較大的產業，因為人工智能的前期標定是需要大量數據學習的，所謂的高大上行業為何會成為一個體力活的產業，如果這么干下去，還真得點愚公移山的精神，但是，并非沒有路—然而，卻發現很多人并不了解。

圖1是2014年世界經濟論壇關于IoT發展的障礙，安全與互操作是最為主要的兩個問題，而這個問題至今尚未有很好的解決，并且在工業領域更為普遍。

世界經濟論壇2014年的報告顯示IoT發展的障礙

CIOInsight的報告也同樣列了12個IoT發展的障礙，首先就是標準的問題，而這些問題普遍存在于工業物聯網、智能制造以及所謂的工業4.0，因為這些概念設計的路徑都是要基于“互聯”這個基礎。而互聯遇到的問題首先就是互操作級的問題。

我們遇到的問題，OPCUA都在解決

我發現一個很意思的現象，就是“我們遇到了這么多困境，但是，我們又不去關注OPCUA”—就我所知道的就是，OPCUA為我們提供了各種解決現在問題的方案在其設計架構中。

OPCUA正是要來解決這些問題，但是，困難在于各個提供商并不一定那么愿意支持OPCUA，有這個現象嗎？似乎是有存在的，但是，誰能解決這個問題，嚴格來說，是EndUser，應該構建這些問題的標準，讓設備提供商在其系統中開放這些數據，采用統一的OPCUA規范，但是，為什么又沒有這么做呢？

因為，我們制造業基礎相對薄弱，對數據、軟件重視不足，也缺乏積累，因為真正了解用戶的是用戶自己，設備供應商僅提供其工作中的任務，而并不負責EndUser的整體架構，而新的架構需要咨詢顧問、IT與OT提供商共同來完成，而IT與OT在共同語言上尚未達成一致，在OPCUA的推廣中甚至出現很多工業互聯網公司不知道“現場總線”這個詞，就根本不知道現場還有總線這么回事（有人證明這個事實的存在）。

我們看看OPCUA都干了多少事情？

1.傳輸問題

OPCUA解決了C/S和Pub/Sub兩種機制的傳輸，包括最新的對MQTT和AMQP的支持；

圖2-OPCUA的傳輸問題解決架構

圖3-OPCUA的Pub/Sub機制

2.信息模型是OPCUA的核心問題

OPCUA的核心在于信息模型，這是什么話題？

大家都在討論，我們不知道需要哪些信息進行傳輸，IT的人往往會比較樂觀，問OT的人你們有哪些數據，拿來，我們都可以進行分析，而OT的人會問你們需要哪些數據？這個問題經過了非常多年的探討，至今未有清晰的答案，這是目前IT和OT融合卡殼的地方，但是，大家卻又不去問問OPCUA在干什么？

圖4-OPCUA的信息模型

其實，OPCUA的信息模型就告訴了我們“什么”數據需要被傳輸，信息模型就是要解決這個問題。

圖4實際上包括了傳輸、信息模型、垂直行業信息模型多個層次的架構，中間還包括了信息傳輸的安全性問題。

3.信息模型的意義是什么？

信息模型是一個“管理學”意義的設計，它告訴我們為了高效協同，哪些數據需要被傳輸？

這非常關鍵！！！

因為，這反映了先進制造企業數十年的積累，他們對于設備、產線、工廠的協同具有豐富的經驗，由美國人最初發布OPCUA(早期由OLEforProcessControl而發展起來)，但被德國工業4.0視為關鍵的通信規約就在于，眾多的技術組織為其提供了內容—這個內容就是“數據結構化”—OPCUA信息模型的背后，是管理水平的問題。這對于我們的啟發在于：

--哪些數據是所需的？

--哪些數據是我們目前欠缺的？

--哪些數據是可以被我們獲得并使用的？

顯然，對于國內企業而言，OPCUA給了我們一個機會，如何構建信息模型，以及從這些模型中，我們可以看到先進的企業是如何構建數據架構，以及管理系統需要哪些數據呈現？

4.行業信息模型

OPCUA除了提供基本的信息模型，也針對行業提供了伴隨或垂直行業模型，基本模型以前講過，不多說了，聊聊2塊錢的行業信息模型吧！

4.1AutoID就為了解決資產管理輸入問題

圖5-AutoID信息模型

AutoID可以對二維碼、條碼、RFID等進行輸入，并進行有序存儲，這對于管理殼的資產輸入，或者解決工廠物流中的設備、在制品的管理有著非常重要的幫助，借助于它才能讓整個工廠的資產納入統一管理，首先給大家編個碼吧。

4.2PackML

PackML解決不同控制器廠商的包裝設備的M2M和機器與MES之間的通信

圖6-PackML實現M2M和M2B的交互

4.3EUROMAP

解決了注塑機與MES機械手的連接問題，EUROMAP77即解決注塑機（IMM）與MES之間的數據交互問題，無論來自哪家廠商的，而EUROMAP77則是基于OPCUA的標準與規范開發的信息模型。

圖7-EUROMAP實現注塑機與MES之間的交互

4.4機器人與視覺

德國VDMA聯合眾多機器人廠商、機器視覺廠商也為機器人與視覺提供了信息模型

圖8-VDMA為機器人與視覺等領域開發了信息模型

4.5信息模型的集合

下圖我們可以看到，在傳統的工廠里通過私有的總線或物理的信號連接實現機器人與注塑機的協同，而在OPCUA的EUROMAP77中可以實現注塑機與MES/機器人通過統一的規約交互，而在機器人行業又有交互的模型，然后擴展到整個工廠，包括機器人、視覺、注塑機、其它輔助設備均可通過統一的規范來進行數據交互。

圖9-信息模型的集成層次

當然，OPCUA的基礎信息模型這里沒有講，以及其它非常多的垂直行業信息模型也無法一一羅列，但是，OPCUA的確為非常多的領域進行了艱苦卓絕的工作。

OPCUA是否會影響到企業的當前Know-How?

擔心這個的理由在于對于一些企業而言，擔心自己的數據會被訪問，而這些數據牽扯到其工藝Know-How，關于這個問題有以下一些方式來解決：

（1）.在OPCUA的信息模型中的數據所有是強制性需要傳輸的，可以是可選的；用戶完全可以根據自身的情況來定義數據的屬性。

（2）.對于OPCUA而言，其數據的安全性傳輸本身是伴隨整個OPCUA發展的。

（3）.OPCUA的信息模型更多是基于管理運營所需的，而非控制工藝的核心數據。

（4）.即使在數據呈現端，OPCUA的角色也賦予不同的人員對不同數據的訪問權限，以及讀寫屬性的定義與配置。

圖10-安全的Pub/Sub通信機制

圖10僅說明了Pub/Sub機制下的安全，這是比較新的，而傳統的C/S的安全機制已經非常成熟。

OPCUA首先解決工程量的問題

人們總是基于現實利益而非被技術描述的前景所感染才會去開發OPCUA，這在商業企業毋庸置疑，就目前而言，最為現實的問題在于OPCUA可以解決“系統實施的工程量”。

OPCUA的信息模型，以一種快速打包的形式將數據進行了結構化處理，并且以SoA面向服務架構的方式來由云端、邊緣側控制器來讀取，在未來也可以通過Pub/Sub機制來降低流量消耗。

?

這一點對于MES和風起云涌的工業互聯網企業至關重要，因為“連接”的第一步在于數據的歸集，如果不采用OPCUA的規范，相信，這些數據也是完全可以被獲取的，只是，這會需要非常大的工程量，編寫驅動、測試接口，而且現場的復雜度遠超想象，很多協議并非開放，這使得可能需要花費非常多的時間去“測試”。一種非常耗費體力的工作，工業互聯網并沒有比其它行業更顯得高大上，也是個體力活，因此，都是很多小公司在做，如果你對他們的成長性抱有期望，這可能會讓人失望，尤其對于二級市場的期待而言，希望工業互聯網領域爆發式的業績增長，然后在金融市場快速割韭菜，這可能并非想象那么容易。

可以想象，整個工業互聯網將面臨多么巨大的數據交互需求，而這些如果沒有統一的“打包”的數據整體采集，工程量將會巨大，因此，像傳統的現場總線剛剛出現一樣，減少接線就能夠給現場帶來巨大的幫助，如果你爬過線槽你就知道現場總線的意義，如果你編寫過程序去配置、讀取參數，你就知道OPCUA的價值。

OPCUA就相當于你在軟件里大幅度減少了布線的工作量，而且如同現場總線的好處一樣，你能夠更穩定的獲得數據，實現各種遠程控制與監測，并且能夠實現遠程控制。

這只是一個簡單的說法，畢竟有巨大的利益才有技術的推進和開發的動力，本文想說的是，就OPCUA而言，我們研究和集成它的本質是在學習“優秀的管理經驗”--數據的背后是信息建模，而這個“建模”的本質是管理運營水平。