秦凯运
在建设冶金行业工业互联网平台过程中，在核心的制造环节，以生产厂部为中心的边缘数据节点起到了非常关键的作用。冶金行业传统的自动化和信息化系统架构是L1-L4分层结构模式，从机组级的基础自动化、过程自动化，到厂级制造执行系统，再到全厂的产销系统，数据是分层传递的，相关业务系统的数据覆盖范围由窄到宽，数据的颗粒度也由细到粗，这种模式在过去几十年基本能够满足各个层面业务系统的需求。
随着工业互联网和智慧制造在冶金行业的落地、推进，云、边、端的三层架构被提出，有关边缘数据节点的建设逐渐被钢企用户所认可。但关于边缘数据节点的功能和定位，当前业内普遍存在着两种不同的观点。
第一种观点认为，边缘数据节点仅仅作为数据的采集、整理和应用平台而存在，在保证现有各控制系统、业务系统正常运行的前提下，从现有业务系统中采集和抽取数据，解决某一方面的特定需求，例如设备诊断、质量分析、模型优化等。
第二种观点认为，边缘数据节点应该以工业互联网的模式对传统的业务系统进行重构，例如使用微服务、大数据、云计算技术，对已有控制系统和业务系统进行全面升级改造，从而彻底优化原有的控制和管理功能。只有这样，才能彻底打破原有的数据孤岛和数据分层模式，实现数据的统一存储和数据服务的统一调用。
笔者认为，以上两种观点各有其道理，钢企应结合企业和产线的具体情况，选择适合自身的方式进行建设。但在建设边缘数据节点和改造现有自动化、信息化系统时，应当注意以下几个方面问题：
第一，多重数据采集的风险性。目前一个比较普遍的现象是，针对某一条产线，企业往往会因不同需求，先后策划多个独立的智慧制造相关项目，从而造成了重复的数据采集。而高频的数据采集会大量占用PLC（可编程逻辑控制器）的通信资源，对在线控制系统形成明显的通信负荷增长，严重影响系统的可靠性和稳定性。例如，设备诊断和工艺诊断系统通常需要采集大量的毫秒级数据。
第二，高频数据采集的可行性。由于智能工厂相关数据创新功能对数据采集的频度提出了更高的要求，传统的以太网、基于PLC驱动或者OPC等方式，往往无法满足毫秒级高频数据采集的需求。特别是针对西门子、三菱TMEIC（东芝三菱电机产业系统株式会社）、日立、西马克等品牌的控制系统和特殊仪表设备，实现高频无扰的数据采集，通常有一定的技术门槛，往往会成为项目实施过程中的难点。
第三，数据治理的规范性。通常原有生产自动化系统是面向机组的，数据在边缘节点乃至今后的大数据中心汇聚以后，需要有统一规范，进行统一治理。即将不同量纲、不同业务属性、不同频率的数据按照标准和规范进行建模，才能形成数据资产，真正实现数据的有效利用。这就对各种异构数据的长期存储和高效查询提出了更高的要求，包括高频的时序数据、多源的结构化数据、海量的视频图片数据等。
第四，对外发布数据的方式和性能。不同于传统定制电文的数据交互模式，边缘数据节点在将数据汇聚整理后，应当具备强大的数据供应能力，满足不同的业务场景需求。一个强大的边缘数据节点，应能实现高频数据的实时转发，具备通用的数据服务接口、可配置的数据采集转发参数等。
第五，数据及网络的实时性和安全性。由于部署位置的特点，无法对边缘数据节点实现数据云中心那样的集中管控，不管是物理环境的安全还是网络的安全，都将是边缘节点需要面临的重要问题。对于承载了传统控制系统功能的边缘节点，为了保证网络的实时性和安全性，建议独立规划和部署配置有工业防火墙的全厂控制网，同时要考虑紧急情况下的异地灾难备援等措施。
（作者系宝信软件自动化研究所所长）
