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我国在实现工业4.0的过程忠,面临哪些技术挑战
更新时间:2018-03-15 浏览数:

    革命既有挑战性,也可能杂乱无章,而工业4.0也一样。除了经济生产力变化所带来的文化和政治挑战之外,推广“工业4.0”模式还需克服几项技术挑战,包括:


    1. 集成新系统并对这些系统进行更多访问,导致数据安全性问题大大增加。此外,专有生产知识也成为IT安全问题。


    2. 成功的信息物理通信需要高度的可靠性和稳定性,但很难实现和维护。


    3. 以较少的人力监管维持整个生产过程可能困难重重。


    4. 如何解决由于技术问题导致出现严重损失的生产中断也需引起重视。


    企业在确保其数据中心技术可用、安全的情况下,建立信息物理应用,不仅涉及软件,还涉及工业机器以及工厂安全(工厂内每台机器、设备和控制仪器都变成了终端设备)。因此实现这项行业构想似乎困难重重。所有这一切都需要在网络上运行,这意味着全面实现这些革命性的变化,可能都是IT部门的工作。


    工业4.0的应用性能管理比现在更为复杂。当一个传统的软件应用出现性能下降,或者变“缓慢”时,很难确定导致这个问题的原因。大部分企业已部署了一系列工具来监测和诊断这些问题,尽量避免半夜开电话会议,让应用团队和网络团队互相指责:应用团队认为问题由网络造成,而网络团队则通过检索冗长的日志,力图证明数据库才是罪魁祸首。遗憾的是,对于许多此类事件的响应团队来说,虽然有很多工具可以利用,但由于缺乏可视性,因而仍然无法完成诊断工作。


    现在Gigamon可视化平台可以很大程度上解决这种可视性缺乏问题。该平台提供用户交互的端到端视图,不仅包含应用,还包含支持该应用的完整基础架构。Gigamon可视化平台能够帮助IT部门利用诊断工具更有效解决应用性能问题。


    想象一下就在不远的将来,企业要求IT部门诊断信息物理系统下全自动流水线性能下降,或运行“缓慢”的原因。整个流水线和其所有的物理组件将成为新的“应用”,并带来比传统软件应用复杂万分的问题。


    虽然看起来监测和管理工业4.0信息物理应用的工作量巨大,但其解决方案与传统网络的可视化解决方案基本一样。在整个流水线和智能工厂网络中设置监测点,Gigamon可视化平台可以监测对运营商来说重要的数据变化,并智能帮助和增强监测和诊断工具,以应对可能出现的海量数据筛查。


    除了应用性能问题,确保“智能工厂”安全也将是一个更大的挑战。向网络添加机器、传感器和其他难以计数的物联网终端设备会产生额外的复杂性,而且,工业4.0模式的特性要求不仅连接可靠的企业网络,还要连接整个垂直和水平供应链。当界限概念彻底消失,网络几乎跨越整个世界时,IT如何保护“网络”?


    传统的网络安全可视化方法将开始出现问题。企业需要基于安全交付平台的新方法,以实时持续性监测和向安全工具提供智能数据,跟上工业4.0企业智能工厂生成数据的容量和速度。

 

    最后,性能管理和安全交互实现互信。供应商、工厂操作员、运输和接收人员,以及消费者必须对能够实现工业4.0规划的基础系统有信心。没有这种信任,没有严格遵守服务水平协议,没有系统和数据的保密性和完整性,工业4.0模式就无法建立。因此,IT部门的挑战将是跟上发展,并确保网络层面的仪表化和可视化不是马后炮,而是将可视化和安全交付平台集成到智能工厂设计的最初阶段。


    这一切都发生得太快。为什么?因为工业4.0概念的首批推动者和采用者预计会从投资中获得显著收益,初期预测显示收入增长超过30%,成本降低超过30%。这些财务数字的激励以及必须在全球市场保持竞争力的紧迫性将促使企业做出战略决策,支持工业4.0。企业员工、制造商、政府和IT从业人员一样需要关注正在进行的变革,并为之做好准备。


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