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TSN技术对于未来工业运营的影响分析

宋华振 说东道西 2023-07-11

年前,终于完成了一篇《TSN技术综述》的论文,从去年8月接受约稿,到完成,期间翻看了大量相关资料,目前在国内这方面的素材还是比较少,但是,TSN技术却正在成为热点—然而,TSN究竟对于自动化厂商、OEM厂商、终端用户、IT厂商意味着什么?有一些人对TSN尚未了结,也有一些质疑的声音,作为对TSN技术观察已经长达3年多的0.1个专家,我觉得有必要从并非仅仅产品技术角度去剖析,以获得更深入的关注和了结。

 

商业价值是评估的关键

 

任何的技术,如果没有其需求,以及其应用场景,带来商业价值,则没有意义被推动,而阐明清楚这些问题,对于评估和推动这项技术至关重要。

 

‍TSN因何产生?

在工业领域,技术标准通常来自于需求,创造需求这件事情对于工业领域就不像乔布斯设计苹果的时候“用户并不知道自己想要什么?”,工业中的技术都来自于需求,用于解决某个已有或潜在的问题,因此,TSN是来自于制造业现场大量的数据互联的需求。

 

数据量大且复杂是一个需求:因为在IIoT的融合中,数据网络节点数、数据类型的需求千奇百怪,但是,如果无法用一个同一网络来协调的话,那么就会又产生大量的中间转换的硬件和软件,这对于大量的网络连接来说,就会有较大的问题,这是必然需要一个同一网络来传输异构数据的需求基准。

图1-工业通信技术的发展历程

其次,技术的产生必然有一定的继承性,不能凭空完全新的开发一项技术,TSN实际上在其初始技术上包括了基于IEEE1588的时钟同步、IEEE802.1Q中的数据流调度并结合原有的一些技术开发了加强的整形器、数据配置工具,这些都并非全然新的,只是之前在音视频、汽车领域IEEE802.1Q工作组已有工作的扩展,而其底层如IEEE802.3、IEEE802.3cg(单绞以太网)都是已有的标准。

图2是TSN的标准制定进程。

 

图2-TSN技术发展历程

 

因此,TSN技术的产生背景在于大量数据包括机器视觉、AR/VR、运动控制、传感器、音频等数据的需求连接下,是管理与控制融合的需求,是人工智能、数字孪生技术得以高效实现的基础技术支撑。

 

TSN对工业现场运营的改变

今天,我们讨论各种工业互联网、智能制造的应用场景的时候,大部分人都对这些产生极大的质疑,尤其来自于工业现场的人士,觉得实际上就无法真正实现数据有效传输,各种工业互联网平台现在干的都是“导表”的事情,包括有些IT人士总是问到底现场有多少种总线,不过,很多人还停留在CAN,Modbus等阶段的认识,凡此种种,经常给我的感觉就是,“如果你们了解TSN,也许你们就知道问题该怎么办了”—因此,客观的说,现阶段的工业互联网应用仍然处于初级阶段,真正的连接并未被有效的打通,这必须寄望于TSN和OPC UA的融合,因为,OPC UA解决了异构网络语义互操作的规范,但底层仍然需要一个同一的网络标准进行连接,图3即是一种制造现场的变化,从原来仅在垂直架构上的集中控制,以控制任务为核心,当然也包括了分布式控制架构—针对流程工业为主的DCS,但新的架构融合更多的计算任务。

图3-集中控制与分布式计算架构的融合

(1)降低IT访问OT端的成本

 

你若问这个世界上到底有多少种总线,我就说这个世界上有多少个做控制器的,就有多少种总线,每个做过控制器的都会根据自己的业务需求开发一个总线,因为原来那个以太网虽然标准却不具有实时性,后来产生了实时以太网,很多次与IT界也包括终端用户的朋友谈到这个话题,他们都很茫然,说你们现场真的是太复杂了,太封闭了,我说其实我们也不想啊!主要是你们提供的标准以太网不争气啊!

好吧,IT和OT的融合就是这样,当大家发现一种比较经济的道路的时候,OT一直擅长于从IT借调资源来实现自己的应用,不管是今天基于Intel X86架构的PLC的应用,还是以太网,以及控制器里集成的Web服务器,OT一直擅长借用IT技术,因为,IT应用群众基础大,摊薄了成本,因此,借IT发展的东风,转向新的技术是必然,这是从经济性角度考虑,让TSN这样的标准基于IEEE的以太网能够拥有实时性,这就解决了传统以太网的问题,因此,何乐而不为?

 

其实,TSN这件事情很是有点利好ICT的人啊!因此,当发现很多ICT厂商居然不了解TSN并积极推广之,我还表示很奇怪—为什么这么有利于你们进入OT端的标准你们却不积极推动呢?这是我之前为什么对那些号称做工业互联网的人群表示质疑的一个重要原因,有些OT端的人还会担心这样会不会引狼入室呢?让IT访问了OT抢了我们的生意咋办?其实,想多了,每个OT端的那些事情也不是IT想干就能干的,其实,要论机理模型的掌握、数据源、行业工艺,IT的兄弟们才懒得跟你拼,就自动化这个业务的规模,还需要投入懂机械、电气、工艺、材料等跨学科所需的工程技术人才,这投资回报实在与他们的身份不符。

 

(2)边缘计算的推进

边缘计算也正在成为各家OICT厂商所关注的焦点,互联的初衷正在于通过全局的数据采集来实现优化、策略与调度问题,记得刚开始老听IT的朋友讲“水平解耦”,一直不明白“解耦”是什么意思,还不好意思问,后来明白了,就是通过数据连接,将全局的问题集中,然后通过调度、优化、策略等算法来实现消除其中的“不必要项”,合并同类项,然后达到最优的效果,就像把机器连接起来就消除了其中的不必要的时间消耗一样,边缘计算是立足于全局的。

而这个全局优化,就必然会需要一个数据的全局采集,那么来自于工艺控制、管理决策相关、品质、不确定因素、扰动等都会被击中,而这些参数类型有大容量的视觉、AR/VR、音频等,也有运动控制的位置、速度、扭矩、温度等实时控制参数,这些数据对于带宽、周期的需求千差万别,那么如何在一个数据网络中实现有效、有序的调度,这就是TSN网络统一架构所要解决的问题,表1列出了在TSN网络锁包含的各种数据类型。

表1-TSN应对各种数据需求

集中式控制与分布式计算的融合,需要一个能够打通各个环节的数据通道,并通过OPC UA来实现语义互操作,但是,OPC UA如果基于标准以太网又缺乏实时性,因此,采用了TSN来解决此问题。

因此,OPC UA over TSN是解决整个工业互联网的基础网络方案,这也是得到了广达的厂商关注的原因。

(3)对数字化应用的推进

数字化的推进中,包括新的边缘计算、人工智能与机器学习、基于云计算等方案来实现各个层次,不同粒度的网络数据刷新问题。

 

数字孪生与传统建模仿真有一个较大的差异在于其实现“动态交互”,通过对数据的采集,包括不确定、非线性的任务中的变量采集,基于全局优化,可以采用机器学习对质量相关性进行分析,也可以对调度策略进行全局分析,但这些分析与优化的结果、算法与模型需要部署到现场控制器,并实时指导应用,对于个性化生产而言,这种动态交互需要“实时”的交互,由于数据量大、网络复杂,因此,对于网络本身的复杂性也提出了需求,由于在系统中计算环节所需要消耗较多的时间,必须确保网络的高速响应,否则,就会整体周期较长,难以达到动态与实时效果,这也是TSN之所以用于满足这些需求的原因。

 

通过TSN网络,实现从传感器、控制、运营在一个网络架构中,才能确保整体的运营一致性。

如果不采用同一网络架构,那么就会产生大量的网络设备与交换节点的出现,并且需要在各个网络之间开发转换程序,这些使得网络变得复杂、低效,降低了系统的鲁棒性,稳定性。

 

因此,数字化的推进必须依赖于一个大容量、异构数据的标准与规范网络。

 

因此,TSN技术用于改变传统网络复杂、封闭、连接的困难,而采用IEEE标准的统一网络标准,使得整个OICT融合中的效率得以提高,降低了在其中所消耗的不必要网络构建成本。

 

TSN构建的技术生态系统

 

‍James FMoore在它著名的《竞争的衰亡》(The death of competition)中描述了未来的企业之间由比对竞争转向了“竞合”,因此,商业生态系统则成为了未来的关键,而对于工业界而言,商业生态系统必须以技术标准作为基础,需要一个合适的生态系统基础标准。

 

TSN是一个融合更为广泛的阵营而构建的网络通信标准,其融合了IT和OT两侧的厂商共同打造这个标准,IEC的会员采用企业制,参与的都是有着企业倾向性的标准与规范,而IEEE则不同,其会员为个人制,虽然来自不同企业,并且,在通用的网络标准制定中,IEEE作为一个开放的,不受任何企业所主导的标准,具有更高的可信度,也更易于为各个产业界的企业所采用。

 

图4-在汽车领域TSN被接受并由芯片厂商提供了TSN芯片组

‍TSN不同于传统各家厂商所开发的标准,隔离为不同的阵营,而今天,在工业互联、智能制造的发展背景下,必须是OICT各方融合的过程,不是OT端的企业内部划分阵营的合作,而是来自于IT、CT、OT多方的企业建立的合作,这个生态系统所需的标准必须是一个纯然开放,不受制于任何厂商的,因此,TSN有了这个基础。

 

在TSN技术的整个发展过程中,我们看到了IEEE组织所起到的关键作用,由最初的音视频桥接网络到IEEE802.1Q工作组的IEEE802.1AVB,到延展到工业IEEE802.1TSN工作组将工业融入其中,再发展到IEEE60802针对工业的互操作,并与OPCUA基金会合作制定OPC UA over TSN的协同标准。

芯片提供方:

芯片厂商:Intel ALTERA、XILINX、NXP、AD、Belden、Renesas等厂商

技术服务商:TTTech、Sprint、Broadcom、Kalicyto等厂商

IT厂商:Huawei、Erricsson、Cisco、Nokia等都均加入了TSN技术的研发中;

自动化厂商:ABB、SIEMENS、Rockwell、B&R、Schneider、Mitsubshi、Bosch Rexroth、NI等;

汽车电子:Bosch、Samsung

连接器厂商:Molex、TE、Harting;


图5-自动化领域的“整形器”初始厂商

图6-IIC的TSN测试床(2017年)

这些都是生态系统的发展路径,从时间节点上来看,TSN工作组在2015年成立,2016年9月召开第一次Shaper整形器工作组,如图5包括了ABB、贝加莱、GE、TTTech、Cisco等OICT厂商推出各自的产品,图6是2017年在NI的IIC TSN测试床的架构,到了2018年SPS、2019年Hannover展上,包括B&R、SIEMENS、三菱等自动化厂商已经有产品展出,华为的ECC也推出了基于TSN的测试床来连接各家的产品构建系统,在IEEE802.1.org的官网,我们可以看到参与整个TSN的厂商包括了大量的像华为、爱立信、诺基亚、思科、西门子、ABB、贝加莱、施耐德等公司的专家代表参与到整个项目中。事实上,以TSN的发展速度而言,较之以往的总线推进速度来说,这是非常快的,因此,有些业界朋友问是否还需较长时间,对照以往的技术推进速度,TSN的速度堪称神速。


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