你现在用控制系统已经落伍了吗？

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随着数字化浪潮的崛起，未来自动化技术走向哪里？美国著名自动化咨询ARC公司给出了五大发展趋势：边缘设备的智能、工业信息安全管理的进展、开放流程自动化OPA稳步推进、虚拟领域和物理领域的深度融合，以及分布式数据分析处理等。其中开放流程自动化OPA，无疑将对下一代分布式控制系统DCS和可编程控制器PLC的发展方向影响巨大。

告别封闭和专用，走向彻底开放

自1970年DCS和PLC相继进入自动化领域之后，处于ISA 95模型L1和L2层的自动化硬件和软件结构一直没有变动，二者一直牢牢地绑定在一起。迄今为止，自动化市场也一直围绕着“硬件+软件”的捆绑模式在演进。每一个自动化供应商都开发自己的软件环境，并将这种软件环境交付给最终用户。一般来讲，用户并不能真正深入这一软件环境，只能通过供应商提供的组态工具与控制器进行有限的交互。

就这样的受限状态而言，可以毫不隐晦地说，现今流程工业自动化控制系统DCS最大的问题在于其封闭和专用的特性。在IT技术飞跃发展的年代，这种封闭性和专用性，极大地阻碍了DCS的升级迁移，以及OT与IT深入高效的融合。而且，DCS一般不能提供内在的保护运营、资产设备和其它投资所需要的信息安全特性。

可编程控制器PLC也存在着类似的情况。只不过由于PLC在大多数场景中应用于离散制造业，问题相对没有那么突出。因为DCS系统服务于流程工业的过程控制，需要依靠联网将分散的控制站依据工艺的要求连接成一个密切相关的整体，以寻求整体的优化和预测性维护。

时代正在变化。当前工业制造商面对市场竞争的巨大压力，力求降低对控制系统的投资和降低自动化资产生命周期的成本，改善其运营操作的盈利能力。许多在役的控制系统其构成的硬件和软件由于专用、封闭，维护和升级的成本昂贵，一旦需要与一流的第三方部件集成，耗资不菲。尤其在目前IT技术快速深入地滲透和融合到企业运营管理方方面面的形势下，这些控制系统通常不具备本征的信息安全特质，造成了巨大的风险和隐患。很显然，从长远发展来看，现有的控制器不能有效而恰当地保护设备资产和其它资本投资。

美国埃克森美孚石油公司一直在大量使用Honeywell的DCS系统TDC 3000，这些服役二、三十年的系统其备品备件最多可用到2025年。届时将不得不面临升级改造的严重问题。未雨绸缪，Honeywell用了七年时间开发了Experion LCN R501.1，就是为了让这些老系统能够利用Honeywell的云基开放虚拟工程平台，使TDC的运行环境虚拟化，还能够支持与WirelessHART等无线变送器、仪表的联接，利用低成本、小资源的仿真系统等。新系统可以仿真TDC老系统的系统软件，实现100%的二进制兼容和互操作。整整七年，用于系统的软件技术升级，其成本可想而知。

开放自动化的发展节奏加快

鉴于上述存在的问题，多年前埃克森美孚的研究和工程部门公开倡议开发一个全新的、基于标准的过程控制架构。这得到了ARC咨询集团大力支持，并由非盈利的第三方机构——美国开放集团（The Open Group）一起，组织了一个新的面向流程工业控制技术的标准化活动，即开放流程自动化论坛（OPAF）。在选择现有的、卓有成效的适用工业标准的基础上，综合开发新的系列标准。经过两三年的努力，目前论坛已经有超过130多个团体成员，形成了一个以大型最终用户为主、包括流程自动化供应商组成的共同体。该组织致力于如何运用最新的分布式云计算技术和虚拟化技术，重新定义已经日趋陈旧、20多年没有变动的架构，重新定义DCS和PLC，以及与优化运营密切相关的先进控制和MES（见图1）。

循着这一方向的进展，相当迅速。继2018年完成了概念验证的原型系统之后，在2019年二月该组织正式推出了新标准的第一版O-PAS Version1.0，给出了一个与供应商无关的参考架构；而且还计划2020年在埃克森美孚和其它至少两个现场进行试验。  



图1：开放流程自动化论坛（OPAF）的范围

OPAF概念验证系统（详见图2）由埃克森美孚和系统集成商洛克希德马丁（Lockheed Martin）和Wood合作实施，包括一个实时先进计算平台（Dell EMC）支持IEC 1499运行时控制器、HMI、历史数据存储、和许多其它服务，用OPC UA实时以太网（由加拿大Matrikon公司提供），连接分布控制节点（DCN）、智能I/O、操作控制台、安全保护系统和企业信息系统等。该系统基本实现了可互操作性、可交换或可替代性、组态和应用的可移植性，以及应用开发的灵活性。由十几家供应商提供的硬件、软件产品构成的系统，产品之间的互操作性都按照标准实现，无需通过网关或通过软件转换；参与构成系统的同类型部件都可以个别地和自由地在供应商间替代，而无需修改底层的逻辑程序。据称该系统将在今年在埃克森美孚的一个碳氢试验装置投入运行控制，比原定计划大大提前。



图2：OPAF原型系统参与试验的公司

OPAF的目标是对ISA 95的L1和L2的功能标准化，包括现场设备和仪表的基本输入和输出，以及执行调节控制的功能块。目前这些功能都是由专用的DCS和PLC来完成的，规模约为100至1000个PID回路的功能块。而OPAF则认为，可以用更多、但更小的边缘设备作为过程控制器，这些小的硬件设备每台可以控制少到一两个回路，实际上执行的是过程自动化的微服务。当今工厂中所用的任意DCS和PLC系统的HMI功能、先进控制算法的运算功能以及MES的功能，都可以运用由服务器构成的虚拟系统，在一种开放型的软件环境下实现。也就是说，下一代控制系统将被这些由虚拟服务器和许许多多计算资源和存贮资源要求足够小的自动化边缘设备组成的新系统所替代。图3给出了从现有已在役的DCS/PLC系统逐步地升级迁移到这些小的边缘设备，以及预置的高可用性服务器的发展趋势。



图3：DCS/PLC系统演变为新一代的分布式控制系统

此外，在美国还启动了一个定义下一代自动化系统的项目，其名称是《开放网络系统上的联合自动化逻辑控制》（Federated Automation Logic Control on Open Network Systems ，FALCONS）。这一系统将实现从任意资源、任意设备和任意地点获得任意信息（包括历史信息）,以优化情景感知和环境感知。系统的结构建立在分布式控制节点（DCN）和单通道I/O模块的基础上，支持实时的应用处理和与其它网络协议的实时接口；系统由许多个有I/O的DCN和无I/O的DCN，以及一个与云端连接、执行集中应用的DCN构成，DCN的数量可达数千个。这或许就是下一代PLC的一种愿景。

开放自动化的发展路径

软件容器化技术发源于几十年前的UNIX操作系统，经过LINUX开源软件生态系统以及大量云计算服务供应商的大力推动，业已大大降低了门槛，成为可以人们普遍掌握和运用的技术。

对于软件开发商和最终用户，软件容器技术提供两个巨大的价值：一是可为任意数量的机器、物理或虚拟对象，提供自动配置、部署和管理分布式应用的方法和手段；二是容器软件开发过程中创建了一个“容器图像”的存贮库，在软件交付时，这一容器图像形式可在不同于原来开发的软硬件环境的另一种环境中协调地创建，同时还自动建立了包括运行应用软件所要求的所有的软工作环境。

在开发容器图像的过程中完成了一种高度的抽象，使它独立于异构的多CPU、操作系统、软件版本，以及在开发期间运行的环境。由于容器图像划定的范围仅容纳在一个应用软件内，所以容器会将开发者的注意力从管理计算机转移到去管理应用。这极大地改善了应用的部署能力和可见性。

显而易见，传统的嵌入式系统软件技术在交付和管理分布式和高可用性的应用软件的能力方面，根本无法与软件容器技术相抗衡。

从技术成熟度来讲，基于容器的软件部署已经高度标准化了，用于容器开发、部署和业务流程管理的软件工具在前5～10年中已经臻于成熟，并以开源的形式提供使用。它运用广泛，为许多不同类型的平台所成功运用，包括非常大的系统（例如Google）到最小的计算机系统（如树莓派，Raspberry Pi）等。

嵌入式软件难逃冲击

传统的嵌入式系统及其软件开发的市场，也在受到冲击。目前许多嵌入式软件包含了许多专用元素，即使是基于开源软件开发的，也同样如此。

传统的嵌入式系统及其软件应用缺乏灵活性，操作系统和软件工具链呈现碎片化，开发速度很慢；硬件/软件的集成存在不少不确定性的问题；难以解决日趋重要的信息安全问题。这是因为当嵌入式系统软件的市场受到Linux冲击的时候，传统嵌入式市场的其它方面（如开发的工具链）仍然在原地踏步不前，不曾与时俱进。

这一市场需要改变过去运用的技术，才能适应向工业物联网IIoT、工业4.0、智能制造和其它类似领域的转移，其转型的路径必然是进入网络式（即分布式）的嵌入式系统。未来的嵌入式系统肯定会要求整个软件栈（从居于顶层的应用软件一直到其使用的操作系统和管理程序）具有自动升级的能力，特别是工业嵌入式系统急需在其整个生命周期过程中进行开发、实施、部署和管理。

如果工业自动化当前的技术栈不再能很好地提供服务的话，替代的显然是云计算的软件技术。大约五年时间内所有软件的开发将会使用云软件开发的方法，这一趋势已不是初露端倪，而是如日中天。如果说“软件正在吞噬世界”，那么吞噬软件开发的软件则是云软件开发及其工具。即使在嵌入式软件的特殊领域，软件开发几乎会被当前和未来的云软件技术所左右。

云计算技术将左右自动化的软件开发

这当然不是说所有的应用软件都在云端运行，而是说云软件所用的软件开发和部署技术，将要以压倒的优势超越其它软件开发的形式，占据主要地位。原因是云计算市场虽然已经规模很大，但仍是相当兴旺、且一直在发展的行业，当下火热的云计算软件技术就和云计算本身一样，其发展势头方兴未艾，诸如OpenStack、Cloud Foundry、Docker 和 Kubernetes（简称K8）等软件已经在过去的5～10年内相继宣布为开源。

云计算方面的专家认为云计算模型包含了显著的冗余性，而且还有很大的改善余地；因而人们应该期望，此领域的技术发展一定是迅速和持续的。工业自动化市场要关注和运用它，是因为云软件技术可以将软件规模缩小至相当小的系统内，这类系统正是工业自动化和OPAF所需要的。

在过去的两年期间，已经在许多工业产品中导入了容器开发技术。这在刚结束的2019年汉诺威工业博览会上已有很好的体现。除此而外，还有一种云技术也值得注意，这就是在云执行平台上出现、所谓的“单核与只要求很小的计算和存储资源的嵌入式软件开发组合”。单核技术目前在许多研究领域中十分活跃，随着风险投资的大量涌入，肯定会很快投入实际应用。

结束语

工控编程语言国际标准IEC 61131-3及其相伴的分布式国际标准IEC 61499，还有PLCopen开发的XML规范等，都是OPAF所选定的基础依据标准。由此可见，经过多年来实际运用的验证，这些行之有效的基础底层标准，将在未来的分布式开放DCS和PLC系统中继续发挥重要的作用。

而下一代DCS和PLC的架构肯定都会向开放、分布式、具有充分的可互操作性和内在信息安全的方向发展；为有效地实现这样的架构，其软件环境一定要大量地吸取和采用开源云计算软件技术，并结合工业自动化的要求和特点，从而走出一条具有持久生命力的开发之路。

【延伸阅读】120余家企业合作开发下一代SCADA工控系统

E安全4月25日讯 埃克森美孚、杜邦公司以及洛克希德马丁在内的120多家企业正参与一项合作项目，旨在开发出高安全性且成本更低的工业系统控制方案。

此项目由开放流程自动化论坛（Open Process Automation Forum）负责协调，而该论坛则属于独立标准组织 The Open Group 的组成部分，后者旨在帮助各石油天然气与加工企业摆脱特定制造商的工业控制系统锁定问题。

全球120多家企业合作开发工控方案

监督控制与数据采集（SCADA）系统，亦被称为工业控制系统（ICS），严格来讲 SCADA 是 ICS 的一部分，SCADA 系统无处不在，从水利设施、核电厂、对他们的保护是政府网络战略的非常重要的组成部分，该系统主要负责控制阀门、电机以及其它工业流程组件，其通常基于前互联网时代技术实现，并在需要传输及接收互联网数据的现代控制系统中成为一类严重的缺陷来源。工控系统往往难于维护及升级，且无法利用补丁防御最新安全漏洞。

石油、能源与化工企业正在重新思考如何控制大型制造工厂，利用更便宜、更安全的系统取代昂贵的现有控制技术，并立足生物学寻找线索。各大型石油企业与制造公司正在制定计划，希望以成本更低的替代性方案取代现有控制系统基础设施，从而提高安全性水平，最终帮助连接数百万互联网工业设备的工业物联网控制设备免受网络攻击的侵扰。



根据最近曝光的一系列证据，国家支持型黑客组织正将矛头指向美国及英国关键工业基础设施当中的漏洞。英国安全部门上周警告称，继美国在叙利亚发动军事打击之后，俄罗斯正针对西方能源企业进行网络攻击。

制造行业如何降低控制系统风险？

The Open Group 首席执行官（CEO）史提夫·努恩评论称“各企业希望解决的核心问题之一正是网络安全挑战。在传统控制系统这一切并不难办，但现代企业则需要不断修复现代系统以解决网络安全威胁。”如果一套公共服务系统遭到黑客攻击或石油管道面临恶意攻击，则可能引发巨大损失，这是一种真正的风险，并可能令管理人员夜不能寐。

目前各成员正利用现有技术标准为流程控制架构创建一套“开放”式方案，确保制造企业能够将来自任何供应商的控制技术进行融合及升级，避免自身被锁定在单一厂商的控制系统身上，进而有效降低相关风险。

该项目将对制造工厂当中的控制方式进行重新思考，以确保未来的运营商们能够调整整个生产体系，最终实现利润与质量最大化，而非将精力浪费在优化温度、压力、湿度以及流量等变量身上。

内置网络安全元素

努恩表示，“网络安全应在系统的建立之初就成为各企业关注的重点。未来的系统将内置网络威胁感知能力。就目前而言，各企业采取的仍然是补救性方案，即努力抢在黑客之前修复系统中的漏洞。”

埃克森美孚公司2017年称其销售额已经达到2370亿美元。在看到美国空军开发类似的基于开放标准的军用飞机航空电子设备方案之后，该公司于2016年启动了自己的研究计划。

这家石油与天然气巨头需要在未来五年之内对生产工厂内所使用的成千上万套控制系统进行替换，现有系统已经达到了25年~30年的使用寿命。这一次，美孚不愿再从单一供应商那里购买不得不使用长达25年的锁定技术方案。美孚公司研究与工程技术首席工程师唐·巴图西克表示，随着时间的推移，该公司已经很难有计划地对其控制系统进行升级。

工业控制系统属于相关制造商的专有方案，企业客户几乎无法在不更换整体控制系统的前提下升级其中的单一部件，即使可能，也相当困难且昂贵。

下一代SCADA系统重要特征：验证控制信号

在巴图西克看来，下一代控制系统最重要的特征，就是需要内置能够对控制信号来源进行验证，从而区分真正控制信号与黑客或恶意软件信号的技术方案。

另一大优先事项：在工业控制系统的集成电路当中建立对应机制，以保护控制系统免受源自先前未知安全的 0 day 漏洞攻击。

各开发工业控制系统的厂商亦看到了这一项目所能带来的助益。如果这项工作获得成功，那么未来他们将不再需要承受以25年为周期对控制技术进行支持与维护的传统负担。各制造商自己其实也不愿意在25年周期之内支持老旧的系统方案，在某些情况下，控制系统供应商甚至自己也需要在eBay上海淘设备部件。



控制系统如何为企业节约成本？

卡雷尔·塞尼是 Georgia-Pacific 公司的流程控制创新与技术主管，这家公司专门负责生产纸巾、纸张、包装与建筑类产品。

与美孚公司不同，Georgia-Pacific 公司并不需要更换其控制系统，而是随着时间推移逐步进行架构升级，但其同样希望找到一种能够降低流程控制系统成本的方法。

塞尼表示，“我们希望从不同供应商处购买不同组件，从而作出灵活的选择与组合。我们希望能够凭借着这种灵活性实现30%~50%的成本节约。”

该公司利用非军事区（简称DMZ）方式对流程控制系统与其它内部计算机系统进行隔离。DMZ 能够确保每台设备的计算机端口及 IP 地址在接入互联网连接之前，首先进行变更，这可能将阻止高达九成的黑客活动，不过其仍然无法抵御民族国家发动的网络攻击。

除了提高对网络攻击的抵御能力以外，使用工业控制系统开放标准亦可降低与工厂建设相关的业务风险。

控制系统制造商施耐德电气公司全球应用咨询副总裁唐·克拉克表示，与其它大型项目一样，建设工厂同样充满风险，例如健康、安全、延误乃至成本超支等。

尽管流程控制系统通常只占工厂建设成本总额的3%~5%，但却提供了高达80%的风险，因此任何能够降低其成本并控制复杂性的手段都将给企业带来巨大助益。

传感器迅猛增长

工厂当中所使用的传感器与输入控制器数量正呈指数级增长：

1960年，一座典型的工厂当中仅有2000个控制点;

到二十世纪90年代末，这一数字增加到5万个;

到2030年，典型的工厂将拥有55万个控制点，且每个控制点面对50种数据输入来源。

这意味着厂方需要投入大量资金才可替换工厂中的单一传感器。而如果运营人员需要更换上万个传感器成本将极为昂贵。

唐·克拉克表示，从需求的角度来看，企业如果打算增设传感器，惟一可行的途径就是显著降低其成本。他认为，未来工厂将更像 人类的神经系统。未来，低成本传感器将被嵌入到泵机、阀门以及电机当中，且每台设备都将直接向控制室报告，而不再像目前这样配合标准化分布式控制系统（简称DCS）。

简化流程控制

开放流程自动化论坛最终可能会使流程控制简化到一定程度，从而允许非工程或化学专业的人员负责关键制造工厂的运营工作。

施耐德电气公司全球应用咨询副总裁克拉克表示，当前的目标是尽可能降低成本与风险，并允许对热力学一无所知的人们担任工厂中的操作人员，其最终目标是帮助工厂控制室人员建立以业务为中心作出决策的制度，而不再需要被温度或者流量等指标性因素所影响。

他强调称，目前的一切都由温度、压力或者酸度这类指标来驱动。尽管这些指标也很重要，但企业希望能够将其转移至背景当中，从而真正将运营决策转化为经营决策。这意味着当工厂操作员作出某个变更性决定时，他们会确切了解由此带来的经济影响。到那时候，人们将能够对成本及质量作出快速决策。

举例来说，某一特定调整可能会使企业损失4000英镑，但其同时亦通过提高生产力而赚取到8000英镑，因此仍然是种有利可图的选择。克拉克指出，企业将不再被效率或者流程本身所束缚，真正重要的应该是业务表现。

新系统首次部署或在5年内实现

与大多数工业标准改革的缓慢进展相比，这一旨在重新定义流程控制的项目正以惊人的速度发展。其中最重要的原因之一，在于各合作企业已经充分了解了现有技术标准，而非尝试从头开始进行编写。除此之外，明确的业务需求也成为另一大助力，这意味着该项目并非单纯的学术活动。

克拉克补充称，“过去，企业可以通过单一供应商完成自己需要搞定的大部分工作。但问题是，随着时间的推移，用户需要整合更多第三方组件以解决特定问题，这将使得维护变得异常昂贵。”

过去一年半以来，美孚公司已经与洛克希德马丁以及其它十家供应商共同建立起一套概念验证系统。该系统目前已经能够成功控制一座模拟生产工厂。因此可以预期，此项目的首次全面部署可能将在其诞生的五年之内实现。

【延伸阅读】工业互联网时代下，工业控制系统未来发展趋势如何？           

互联网是一个颇具颠覆性和侵略性的思想和体系，从它的诞生之日起短短十多年时间，就跨界打击多个行业并取得巨大成功。总结起来，互联网的核心思想就是规模经济，以规模形成经济效应，即在初始阶段，进行大规模的资本投资，提供满足基本需求的产品，大规模的发展客户，以求达到规模经济性。并在达到一定规模后就开始多元化批量复制这种规模经济，形成多元化的规模发展。因为互联网每新增加一种产品的存储、营销等成本可以趋近于零，所以互联网的这种特质决定了其针对各个行业必然具有天然的侵略性和颠覆性。

在互联网向工业控制系统领域逐渐渗透之后，诞生了工业互联网、工业4.0以及工业物联网等市场营销概念和体系。这些概念喧嚣尘上，一时满城风雨。喧嚣之后可能归于沉寂，然而来自互联网的强大攻势已不可阻挡。

天下大势，浩浩荡荡，顺之者昌，逆之者亡。作为工业控制系统从业者，我们应该抛开市场营销的概念迷雾，去追寻互联网概念下工业控制系统的技术变革。在这样的变革时代，工业4.0、智能工厂、工业互联网等倡导的理念及其技术的实现将不得不在短时间内重新配置，因此需要重新灵活配置工业控制系统的核心设备PLC。如何来灵活配置PLC成为工业互联网真正实现工业互联的的背后支撑。因此本文从这样的角度出发，描述了在工业互联网时代，工业互联网的背后核心技术。



工业控制系统的核心PLC

可编程逻辑控制器，英文称Programmable Logic Controllers，简称PLC（本文在后续一律简称PLC）是带有模块化组件的小型工业计算机，旨在自动化定制控制过程。我理解的控制过程就是通过程序对物理设备进行控制的过程，而这个程序就是通过逻辑表达的形式实现的（梯形图或其他PLC编程语言）。在PLC内部，将真实物理设备通过一个符号或字符串进行逻辑表示，因此编写的程序就是对这些逻辑进行编程和组合、循序控制的过程。这个控制过程是可编程的，可自定义的。因此称之为可编程逻辑控制器（PLC）。

PLC一直在发展中，至今尚未对其下最后的定义。国际电工学会（IEC）曾先后于1982年11月、1985年1月和1987年2月发布了PLC标准草案的第一，二，三稿。在第三稿中，对PLC作了如下定义：可编程逻辑控制器（PLC）是一种数字运算操作电子系统，专为在工业环境下应用而设计。它采用了可编程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，并通过数字的、模拟的输入和输出，控制各种类型的机械或生产过程。可编程逻辑控制器（PLC）及其有关的外围设备，都应按易于与工业控制系统形成一个整体、易于扩充其功能的原则设计。

在工业控制系统领域内，工业生产环境的物理机器和生产线通常由硬件PLC控制，这也被认为是当前最优化的解决方案并以此驱动工业自动化进程多年。为了更好地理解PLC的目的，让我们看一下PLC的简史。

工业自动化在PLC之前就已经开始了。在20世纪早期到中期，工业自动化通常使用复杂的机电式继电器电路来实现。机电继电器是一种电子控制器件，它具有控制系统（又称输入回路）和被控制系统（又称输出回路），当输入量（如电压、电流、温度等）达到规定值时，使被控制的输出电路导通或断开的电器。但是，通过继电器这种架构制造简单的自动化所需的继电器、导线和空间的数量都存在很多问题。一个简单的工厂控制过程的实现就需要成千上万的继电器！如果逻辑电路中有什么东西需要更改的话，那更是灾难性的。

1968年，第一台可编程逻辑控制器（PLC）问世，取代了工业生产中复杂的继电器电路实现的工业自动化控制。最开始提出明确想法的是美国通用公司。在1968年的时候他们想要一台可以取代继电器控制的装置。次年，美国数字设备公司为通用公司研制出了第一台可编程控制器PDP-14，并且试用成功，这就是世界上第一台PLC。到70年代后期，PLC开始进入快速发展阶段，运行速度快速提升，小型化也有实质性的进步。80年代初开始在西方国家广泛应用，并快速成长，那段时间可谓是PLC的黄金时期。之后又发展了大型机和超小型机。到21世纪，PLC规模不断扩大，I/O点数增加，多CPU并行工作，大容量存储，高速扫描等，模块化、标准化成为主流，成本大幅度缩减，应用更加广泛。

PLC的设计可以让熟悉继电器逻辑和控制原理图的控制工程师和技术人员能够轻松编程。其中最初始的实现就是梯形图逻辑，该逻辑被设计用来模拟控制电路原理图。梯形图看起来像是控制电路，其中电力从左到右通过闭合触点来激励继电器线圈。

上图的梯形图看起来像简单的控制电路原理图，左侧显示开关、按钮、传感器等输入源，右侧显示输出源。通过这样的梯形逻辑等直观的界面编程来实现复杂的自动化过程，比使用之前的继电器更加便捷高效，而且过渡到PLC的学习成本也降至最低。PLC是微机技术与传统的继电接触控制技术相结合的产物，它克服了继电接触控制系统中的机械触点的接线复杂、可靠性低、功耗高、通用性和灵活性差的缺点，充分利用了微处理器的优点，又照顾到现场电气操作维修人员的技能与习惯，特别是PLC的程序编制，不需要专门的计算机编程语言知识，而是采用了一套以继电器梯形图为基础的简单指令形式，使用户程序编制形象、直观、方便易学；调试与查错也都很方便。用户在购到所需的PLC后，只需按说明书的提示，做少量的接线和简易的用户程序编制工作，就可灵活方便地将PLC应用于生产实践。

而基于这样的梯形图逻辑进行编程，只需要根据现场工厂环境的的生产流程对照编程梯形图逻辑即可，从而实现控制过程的可编程性。这个可编程逻辑控制器（PLC）虽然是可编程的，但是和现今热炒的软件定义还是有一些区别，主要在于可编程逻辑控制器（PLC）的可编程性具有一定的限制条件。即每台可编程逻辑控制器（PLC）对其进行编程，都需要特定的编程软件将程序实现之后，通过和可编程逻辑控制器（PLC）通讯来实施最终的控制过程程序的上载。可编程逻辑控制器（PLC）介于传统硬件设备和软件定义之间，实现了数据平面的可编程性，但是控制平面并没有抽离出来实现统一集中控制。

PLC是为了应对机电继电器复杂的机器控制而开发的。目的是开发更灵活的控制系统，减少机器停机时间，并用这种新设备执行逻辑功能。从PLC开发出来到现在，确实也达到了最初设计和开发的目的。PLC已经在工业自动化领域默默奉献了有几十年的历史，即使在对安全至关重要的应用中，它们也已经实现了对机器进行控制的可靠性。以至于几乎所有的现代工业自动化的控制器都是由PLC实现，在工业环境下，PLC几乎无所不能。

工业控制系统发展趋势

第一次工业革命发生于18世纪到19世纪，通过创造新的制造工艺改进了生产流程从而促进了社会的进步。当时的制造业主要依赖于手工进行商品的生产，而诞生于英国的第一次工业革命改变了这种状况，使得机器制造业能够更好地利用水和蒸汽动力促进生产力提升。而这些改进的创新思想和体系在第二次、第三次工业革命中自然也起了很大的作用。正在进行的工业革命是第四次工业革命，也被称为工业4.0（德国提出）或工业互联网（美国提出）。工业4.0的基本概念与其他工业革命相同：通过改进业务流程和制造工艺，减少生产时间，降低生产材料成本，减少制造缺陷产品的数量，并通过创造能够代替人工作的机器来使工业制造更容易。

工业4.0或工业互联网是正在进行的工业革命的术语。它最初是指制造业的数字化，但实际上也指医疗、物流、石油和天然气等其他行业的数字化。也指我们经常听到的有关智能工厂，智能城市或智能设备的概念。工业4.0是关于物联网（IoT），网络物理系统（CPS），信息技术（IT）和操作技术（OT）的融合，其中，变革首先从信息技术领域引发，云计算，机器学习和大数据等IT技术引导现代信息企业采用新的业务模式，改进自身业务流程和运营效率，提升企业核心竞争力。而这些IT新技术的发展解决了互联网企业和传统企业共同的一个诉求，即解决规模不断扩张、业务快速变化的挑战，同时还有效控制成本。在传统企业中，其他类型的企业愿意通过在早期阶段部署新技术来承担风险，而工业企业可能会更谨慎。由于工业环境的特殊性，工业企业的这个诉求是否能够借鉴互联网企业的成功还是一个未知数。为了克服这个门槛，这个行业需要创新，因此类似工业4.0等概念和体系的兴起，目的就是为了进行大量的研究、测试和实施这些技术变革引导到工业企业中。

关于实践的最新进展情况，我们通过分析传统的自动化金字塔模型来进行说明。传统的自动化金字塔（图2）代表了当今工业控制系统领域的一个典型模型。从传感器到执行器的所有物理设备都处于现场级，用于控制这些现场级物理设备的数据和动作处于第二级，第二级通过使用PLC等物理硬件来控制现场级的物理硬件。第三个级别是一个数据采集和监控级别，允许用户通过SCADA系统监视和控制他们的工业控制过程。SCADA是数据采集与监视控制系统的缩写，典型的SCADA架构包括传统自动化金字塔的前三个级别。MES和ERP系统则在SCADA架构之上。MES代表制造执行系统，它是指实时监控制造数据的系统。MES系统可以跟踪整个生产过程的货物情况。企业资源规划（ERP）系统提供了自动化金字塔的最高级别。ERP系统管理核心业务流程的实时监控，如生产或产品计划，物料管理和财务情况等。

工业4.0和网络物理系统到来后，传统的基于该金字塔模型的工业控制系统架构正在发生变化。首先在最顶层的ERP和MES就逐渐实现互联和融合，实现了生产数据的上层联动，并最终利用云计算、大数据乃至人工智能的数据存储和运算的优势将生产数据进行深度挖掘和加工，并最终输出优化的生产数据用于提高生产效率。而在下层的生产执行层设备和系统，则也处于智能和重构阶段，比如最终生产数据的终端以及产生变化，包括人们身穿的跑鞋、智能工厂里面的智能生产线，这些从传感器到执行器的所有物理设备已经在向数字化、智能化方向发展并且已经取得成绩。因此可以发现，在工业互联网或工业40时代，工业控制系统最终的体系变革是将传统的金字塔模型从两端进行变革。准确一点来说，工业互联网侧重的是上层生产数据的技术变革，即工业控制系统和云计算、大数据、人工智能等的融合，提倡将工业控制系统的数据上载到工业云上，利用云进行数据挖掘和分析从而优化生产的过程。所以在现在的工业互联网架构实现上，其体系架构实现要么是工业互联网平台直接和PLC设备直接采集PLC上的生产数据，要么是工业互联网平台采集工业控制系统的实时数据库中的数据，要么就是开发出一个数据采集网关，通过数据采集网关将所有数据全部采集后，网关再将数据上传至工业互联网平台。所以工业互联网本质上来说就是一个将工业控制系统数据全部汇聚到一个云计算平台上。工业4.0则侧重于实现底层从传感器到执行器的所有物理设备的数字化和智能化，并且实现这些终端设备直接将该数据上传。上传的平台可能是MES，历史数据库也可能是工业互联网平台。对大多数企业来说，工业4.0首先要实现的第一步就是通过MES系统对生产系统所有相关子系统进行垂直整合和数字化，以实现实时的工厂运营透明度。同时横向整合还包括功能区的连接。在此MES起到了信息转盘的核心元素功能，对大数据进行收集、分析、处理以及为支持其他系统数据交换。

在自动化控制诞生之前，系统和机器的生产必须依靠手工进行操作。而自动化所带来的好处是，将那些需要重复操作的环节利用自动化控制实现，解放了人的双手并实现了诸多优势--从缩短上市时间到减少故障产品均能够很好表现自动化控制的优点。尽管如此，随着市场需求的不断增长，人们还是嫌弃现有的自动化控制无法满足生产效率的需求，而实质也是这样。人们需要更多的灵活性来保障快速的产品生产上市销售，灵活性是现在工业自动化的关键和重点。这些灵活性表现在：越来越多的工厂数据应该是可复用的，逻辑代码应该是易于移动和可重用的，系统应该是模块化和可扩展的，生产企业应该根据自己的需求选择他们的优选供应商而不是现在的绑定销售等等。

工业互联网和工业4.0的这些实现支持了未来工业控制系统灵活性和可扩展性的需求。工业互联网使得我们的生产数据可以进行规模化集中存储，实现以前不可能实现的大数据，并利用云计算平台前所未有的计算能力对这些大数据进行分析，挖掘和优化生产效率。工业4.0使得现场设备、机器和工厂已经变得“更智能”，所以我们可以谈论智能设备、智能机器和智能工厂。但是，我们会发现，无论是工业互联网还是工业4.0，均未对工业控制系统的的“大脑”PLC做出任何更进一步的技术变革。这种两头重中间轻的现象，就好比是高速路上的收费站，光高速路扩宽远远不能够实现更大的汽车吞吐，矗立与高速路上的各个收费站才是这条路上的瓶颈点。因此现在针对收费站都需要设置更多收费窗口、实现电子收费等等举措改革而适应高速快速增长的车流。适用于工业控制系统领域也是一样，控制的核心PLC设备不能够灵活扩展，无疑这一限制将会大大减弱工业控制系统灵活性和可扩展性。

因此目前业界针对工业互联网、工业4.0等的技术体系探索，重点将围绕PLC展开。

具体来说实现PLC灵活性和可扩展性的方案主要有以下两种：

1、实现PLC虚拟化。利用PLC虚拟化是虚拟PLC（vPLC）取代传统硬件PLC；

2、PLC硬件重构，实现下一代新型和智能的PLC设备，取代传统硬件PLC。

这两种技术是目前工业向互联网转化的技术热点和研究方向，至少从理论实现的角度上来说，实现PLC虚拟化将最大程度的保障现有的大部分厂家及其用户的现有利益，并且基于信息系统的成功案例，使得大家对其实现信心满满。另外的PLC硬件重构，主要以软件定义思想为核心，将PLC硬件的逻辑运算平面和逻辑控制平面进行分离，PLC硬件将实现通用的逻辑运算，统一由控制器进行控制平面的逻辑控制和逻辑管理。

PLC的虚拟化和软件定义

虚拟化和云计算在ICT领域取得巨大成功，其创新程度甚至颠覆了整个ICT旧有的架构体系，从里到外全部翻了一遍。其效果也是相当显著，至少将现在的ICT环境的运营成本利用虚拟化和云计算技术已经显著降低，至于降低多少，降低到什么程度，我相信这是一个众口难调的数字。但是至少使用虚拟化和云计算的企业，已经享受了其带来的好处，并且当前虚拟化和云计算技术已经成为办公室和企业界最先进的解决方案。但是在工业应用中部署这些技术和解决方案并不容易，因为在工业环境中，要求通常很高，系统故障、实时性等对工业生产和应用来说是至关重要的。而工业互联网和工业4.0旧是着手于解决虚拟化和云计算等先进IT创新技术运用于工业领域并提高工业生产效率的变革和技术实现。在工业互联网和工业4.0的实践当中，工业互联网和工业4.0技术在当前来说，是否已经如此发达和可靠，以至于它们可以在需要满足稳定性和实时计算等较高要求的工业控制环境中使用，这是值得怀疑的。但是从一些公开发表的案例和统计数据来看，制造商已经开始从工业互联网和工业4.0技术中受益，这些受益的部分主要是利用工业互联网或工业4.0技术，他们可以使用实时生产数据来帮助更有效地规划生产过程，从而提高生产效率和降低运营成本。这些案例的成功使得人们在备受鼓舞的同时，积极投入成本研发下一步的技术解决方案和完善当前技术实现。在当前，类似西门子等工控设备厂商和从事IT领域的虚拟化云计算厂商均将目光投入到尝试虚拟化控制平面上面，使用软件而不是物理硬件来降低运营成本，并拥有更加灵活的控制环境。PLC虚拟化或软件定义的PLC，换句话说，使用虚拟PLC（vPLC）或软件定义的PLC是他们下一步研究和实现的目标。至少从目前的技术实现和研究方向上以及IT的成功经验上看，大势是如此的。

PLC虚拟化或软件定义的PLC，其技术思想都是将传统专用的硬件功能解耦。因为在工业互联网或工业4.0时代，工厂车间中具有更高级别应用程序的机器的数据集成主要是使用传统协议完成的，而传统协议缺乏对新设备灵活集成的支持。两者之间总是存在着矛盾，如何解决这种矛盾？只能在这两者之间引入一个中间层，通过虚拟化PLC控制器或软件定义PLC将控制逻辑与机器分离，可以获得更灵活的重新配置。

PLC虚拟化或软件定义PLC通过允许用户更换或添加组件而不影响系统的其他部分，实现轻松的可扩展性和系统模块化。PLC虚拟化或软件定义PLC设计为开放平台，允许用户选择首选组件和解决方案，这意味着用户可以灵活地选择不同的供应商（无供应商锁定）。在工业3.0系统中，在同一个体系结构中使用多个供应商的组件并不那么容易，或者根本不可能。PLC虚拟化或软件定义PLC中通常没有硬件依赖性，所以很容易迁移和重用软件。PLC虚拟化或软件定义PLC使用虚拟化或软件定义技术，使用更多的软件而不是硬件，因为所需的硬件数量较少，所以降低了成本，缩小了占用空间。目标是提供现成的和可供销售的COTS（COTS =商业现成的）软件/硬件产品以实现整体解决方案的灵活选择和可扩展性。虚拟化技术和软件定义的体系结构是以软件为中心的模式，在系统集中管理、网络处理和安全性方面具有优势。远程监控降低了运营成本，而维护工程师或操作员并不总是需要现场检查机器的状态。集中管理简化了远程监控，因为只需访问一个软件平台即可管理您的资产。通过云计算和使用智能传感器（包括通信能力和板载诊断的传感器），机器数据被推送到云端，数据可以通过用户界面（HMI）访问。机器数据可以用于预测性维护，这意味着机器数据可以用来预估机器即将发生故障的时间。

PLC虚拟化在这里并非是指软件PLC（SoftPLC）或安装虚拟机里面的软件PLC，而是指将PLC执行环境与I/O模块解耦，并将PLC执行环境标准化、模块化、虚拟化的实现。而软件定义则是将PLC的逻辑抽象出来，利用软件定义网络的实现思路，通过一个应用程序商店的方式实现针对PLC执行动作的程序开发和管理，让应用程序定义硬件PLC的功能。也就是将PLC的逻辑控制、程序存储和IO模块分离，利用应用程序实现逻辑控制部分。

工业互联网或工业4.0在实现PLC虚拟化或软件定义的PLC时，均使用到了以下技术：

l 基于管理程序或容器的虚拟化

l 软件定义网络（SDN）

l 网络功能虚拟化（NFV）等

PLC虚拟化典型的架构实现在学术界和工业界比较典型的架构和描述是：

在PLC虚拟化中，PLC I/O总线被高速网络功能所取代，SDN允许在I/O结构上创建灵活的虚拟通道，以适应vPLC实例和I/O模块之间的连接流，例如传感器接口或运行控制器，并且基于SDN的控制可以提供灵活的业务隔离。此外，由于近年来在现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）技术方面的进展，这种I/O模块可以使用FPGA或ASIC模块以更低的复杂度来构建。在这种架构中，SDN重新配置是通过SDN控制器经由与其北向接×××互的高可用性（HA）服务器（图中未示出）来管理的。HA服务器连续监视SDN交换机统计信息和路径可达性，在性能下降或故障的情况下触发重新配置过程。

这种PLC虚拟化架构的实现主要考虑的网络因素是，这种分散式模型与远程或分布式I/O PLC拓扑具有相似之处，其中网络I/O模块充当PLC机架的扩展。在直通交换中的进步以及远程直接存储器访问技术（RDMA）中，特别是在融合以太网情形中，已经允许在10G以太网交换结构中端口到端口的延迟缩小到百分之几纳秒以及应用延迟缩小到微秒级。此外，诸如英特尔的数据平面开发工具包（DPDK）、思科的VPP等资源允许实现绕过内核的低延迟、高吞吐量数据包处理机制，将网络堆栈带入用户空间，并使适配器能够执行直接内存访问操作到应用程序内存。这使得满足在以数微秒的单位时间内，传输的抖动和闪断的要求成为可能，从而允许在商用服务器硬件上实现裸机性能。

这种PLC虚拟化架构的实现主要考虑的计算因素是，首先，由于采用了硬件辅助虚拟化等技术使得服务器近乎利用原始性能，低延迟I/O机制或适用于数字信号处理任务的ISA扩展的可用性的提高，现代x86或ARM处理器已经能够替代独立PLC应用中的微控制器。其次，诸如Jailhouse（西门子），Xtratum、PikeOS等实时静态分区管理程序的可用性支持为实时工作负载托管RTOS客户VM。即在计算方面，PLC虚拟化主要考虑实时性、安全性和性能要求。在针对PLC虚拟化上，其运行的实时静态分区管理程序，在考虑工业控制系统的这些特性上，其虚拟化管理程序设计需要同时考虑一下几种模式的混合：

1、完全虚拟化模式，其中操作系统完全未经修改在安全分区中运行。在此模式下，虚拟化管理程序确保其中运行的操作系统不会以任何方式损害或影响并行运行的其他操作系统，并且其上运行的操作系统不经任何修改即可运行在虚拟化管理程序上。但是，这是以牺牲轻微的性能损失为代价的。这种模式主要运行与实时性不强的工业应用或企业应用。

2、半虚拟化模式，为了保证实时代码或实时操作系统的硬实时性和稳定性，虚拟机管理程序还具有称为“特权模式或半虚拟化”的部署模式。在特权模式或半虚拟化模式下，操作系统保留完整的硬件访问权限并使用虚拟机管理程序提供的半虚拟化接口。这允许操作系统以原生速度运行，而不需要虚拟机管理程序添加任何延迟。

3、即在工业控制系统环境中，其设计的虚拟化管理程序必须是具有半虚拟化特征的虚拟化管理程序，所以在物联网或工业互联网时代，Xen具有的先天优势又开始远远领先与其他虚拟化管理程序。

在查看了目前国外厂家的工业控制系统虚拟化管理程序的设计后，其典型的情况大都是使用完全虚拟化模式和半虚拟化模式的混合，其中一些实例运行监控级功能，另一些实例运行硬实时控制功能。半虚拟化模式或特权模式不会引入任何延迟，因此使其适用于实时性应用程序。操作系统之间的通信通过虚拟网络或SDN网络、共享内存来实现。

而软件定义架构的PLC更强调的是一种体系，一种实现思想。即和软件定义网络、软件定义世界一样，PLC设备的智能化和标准化的体现就是典型的软件定义的PLC，包括PLC轻松连接至互联网；将APP和分析结果嵌入机器和云，实现智能化和自我意识；无需更换PLC硬件即可改变和升级PLC设备功能，为用户提供智能，实现持续改进；通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

一个典型的实现架构是：首先具有一台工业机器，可以用来测试整个生产过程。这台机器可以看作是一套可以通过OT控制协议控制的输入和输出。这是理想的实时协议，因为它确保消息在一定的时间窗内到达。然后开发一个雾计算或边缘计算层，通过工业控制协议在运行时间内与机器进行通信。其运行时会将读取的数据从机器发送到虚拟PLC，然后将PLC的输出返回给机器。

国外根据这个技术框架测试的技术方案实现，该技术方案选择了将Raspberry Pi与UniPi扩展板结合模拟工业机器，UniPi扩展板为Raspberry Pi提供数字输入和继电器控制，使用CODESYS控制软件，这些输入和输出被映射到Modbus寄存器，并最终由上层通过工业控制协议Modbus来实现工业控制操作。然后在边缘层或雾计算层，使用OpenPLC充当逻辑控制器，OpenPLC是一个标准化的软件PLC，可以运行结构化文本（ST）程序。OpenPLC包含一个Web服务器，通过它可以将我们的PLC程序上传到PLC中运行。模拟工业机器与PLC之间的通信通过Modbus完成。最后是PLC需要实现与工业云连接，这一步通过Node-RED工具实现和OpenPLC的结合。Node-RED是一个基于流量的物联网工具。它可以连接不同的设备、API和其他服务。在边缘层或雾计算层中，通过Node-RED将PLC和OPC UA协议服务器连接起来实现通信，并在云端安装OPC UA客户端实现边缘层或雾计算层与云端的通讯工作。

边缘层或雾计算层使用Node-RED作为运行时，OpenPLC作为虚拟PLC。 Modbus消息可以使用外部包发送和接收。机器的输入通过Modbus节点读入并通过另一个Modbus节点发送给虚拟PLC。虚拟PLC处理这些数据并将结果写入其内部的Modbus寄存器。然后Node-RED对PLC的输出进行轮询，并将结果发送回机器。在OPC UA节点的帮助下，可以将数据发送到OPC UA服务器，或者可以在运行时间内托管自己的服务器。然后，IT系统或云端可以通过这个OPC UA协议以统一的方式查阅所有数据。

这只是一个基于框架实现的一个最简单的例子，也是最终实现比较理解的例子，PLC的虚拟化和软件定义后，针对下层IO解耦，将实现工业控制系统的最大灵活性和可扩展性，此外还有诸多好处。而在实现这个的图中，目前已有的工业云平台均以兼容传统PLC架构的模式在运行。举例来说，西门子公司的MindSphere工业云平台，该平台采用基于云的开放物联网架构，可以将传感器、控制器以及各种信息系统收集的工业现场设备数据，通过安全通道实时传输到云端，并在云端为企业提供大数据分析挖掘、工业 APP 开发以及智能应用增值等服务。

MindSphere 平台包括边缘连接层、开发运营层，应用服务层 三个层级。主要包括 MindConnect、MindClound、MindApps 三个核心要素，其中，MindConnect 负责将数据传输到云平台， MindClound 为用户提供数据分析，应用开发环境及应用开发工具，MindApps 为用户提供集成行业经验和数据分析结果的工业智能应用。

在MindConnect层中，目前主要兼容的还是去采集现场PLC或历史数据库的数据，直接连接到PLC或历史数据库上进行数据采集，或者通过数据采集网关进行数据采集，均以兼容传统架构的方式运行。

这种模式或技术解决方案我们可以称为工业互联网的第一阶段，要实现真正意义上工业互联网或工业4.0所构建的蓝图，仅仅将数据采集上来进行大数据分析、预测、优化等还不够，我们还需要设备本身拥有智能计算、智能处理的能力。而这些优化和计算的能力针对终端来说，可能智能设备本身的计算能力即可满足，但是在真正的工业生产过程中，最终的控制过程还需要PLC来进行控制，PLC的智能计算、智能处理必须具有软件定义的能力，只有通过软件定义的PLC，才能够通过上层的数据分析、预测和优化之后，根据应用功能优化和调整PLC控制程序，实现工业生产的效率提升，同时也避免了人员的繁琐调试等，提高运营成本。而现有的云平台还无法做到直达底层的优化×××定义，因此只有在打通关键核心控制设备PLC后，才能够打通工业互联网的第二阶段。

工业互联网、工业4.0、中国制造2025本质都是互联网深度参与到工业生产中，从而将生产力提升到一个全新的高度。过去10年是消费者互联网的10 年。上一波互联网浪潮中，互联网在全球连接起数十亿人，同时也造就了Google、亚马逊这样的互联网巨头。互联网在流通、消费、零售、沟通行业的高潮已经有目共睹，互联网在工业生产的领域的浪潮。据通讯巨头思科公司估计，到2020年，互联网会造就150亿至500亿的连接设备，同时还包括人与物、物与物的连接，是传统互联网时代的连接人数的几倍甚至更多。