IT和OT的模糊导致了操作的可见性

几十年来，信息技术(IT)一直是制造企业成功的关键组成部分。有了它，公司改进了流程，增加了利用现有最佳技术的自动化。

但技术在不断发展，数据的可扩展性从运行工业控制系统的机械设备中体现出来操作技术即OT，已经赶上了IT系统。

与工业物联网(II0T)相结合，收集数据和控制工业设备上的物理设备的能力彻底改变了制造业的概念，实现了跨操作的深度可见性。

在本文中，我们将解释IT和OT的概念，并讨论IT和OT系统、设备和安全性之间的主要区别。

什么是操作技术?

操作技术是指硬件和软件的集合使用控制物理设备．它可以被配置为触发、控制、监视和向It系统发送数据。

随着制造OEM设备在过去几十年的变化，包括更多的嵌入式技术、自动化和监控功能，操作技术也发生了变化。在过去，制造设备经常使用机械手段来调整设备和运行手动计数器进行监控。

数据采集通常需要手动输入其他系统进行分析，这造成了时间延迟，并为错误打开了大门。大多数早期的OT系统，比如制造执行系统(MES)、监视控制和数据采集(SCADA)等都没有联网。少数具有数字能力的公司通常在封闭系统中使用专有协议，使数据孤立，降低了其价值。

随着计算技术的进步，先进的OT系统已经帮助OT设备连接到一个复杂的计算机系统网络中，监控事件。与工业物联网和更广泛的工业4.0技术OT和IT线正在努力创建高度精确的工厂监控系统。

今天，OT网络允许公司使用边缘设备和物联网传感器来控制物理设备，并在主轴、机器、换挡或工厂级别监控设备。

这种实时能力使先进的软件平台分析数据的速度比人工操作人员要快得多，而且准确性要高得多。这些平台是高度可配置的，可以使用用户定义的配置和参数。

什么是资讯科技?

信息技术是指大量数据存储设备(如服务器和软件)、网络硬件(如电缆和交换机)以及通信设备和协议的集合。

IT网络和IT设备协同工作储存、控制和传递信息，通常为业务应用程序处理数据。ERP和MRP系统是在IT中使用的软件的例子。这些类型的软件在宏观级别上工作，以控制计划、计算和其他用于制定业务决策或从协调级别管理工业流程的高级功能。

因为这些系统是硬件密集型的，所以维护起来很昂贵。由于他们专注于提供处理信息的“通道”，而不是分析信息，来自财务计划、ERP和MRP的数据经常被孤立。此外，该系统还存在互操作性问题。

今天，大多数公司使用基于云的网络，减少了管理系统所需的成本和培训。但是安全方面的考虑、对采用的恐惧或资源的缺乏意味着仍然存在许多遗留或混合云/内部系统。

IT和OT有什么区别?

IT和OT的主要区别在于数据的使用方式。IT更关注广泛的业务需求。这意味着它可以处理事务、语音通信、数据存储(通常在非结构化数据库中)和其他元级数据需求。

相比之下，OT处理的是要在用户或管理人员级别实时使用的机器驱动数据。这些数据来自于通过数字技术对物理设备的控制，例如具有专门优化流程的高级分析引擎的软件。

IT和OT的本质关系就像一个水系统。IT就像一个蓄水池，储存水，并通过管道等大型基础设施将水输送到城镇、企业和其他储存设施。OT是压力泵、水龙头、压力表和其他系统的集合，它们在设备级工作，以最终使用所需的格式输送水。

IT与OT设备规格

早期IT与机器的交互主要用于以单向方式收集数据。数据被收集并发送到内部服务器，由ERP系统等程序访问。随着机器自动化的发展，可编程逻辑控制器(PLC)的大量使用意味着通常需要与可编程设备进行某种程度的交互，从而触发一个动作。但监控仅限于捕获机器，而不是控制机器。

这些设备，像plc一样，需要现场或基于pc的编程，通常使用封闭的通信协议，限制了网络上其他设备的使用。IT设备也受到了限制plc数量的中继和节点系统的限制。

的MachineMetrics边缘装置连接到PLC来收集数据，将信息标准化，并将其发送到云端。这是OT和IT重叠的一个例子，因为运营技术数据现在可以在基于云的应用程序中使用，例如ERP或MES。MachineMetrics有助于弥补这一差距，确保车间的完全可见性。

采用EtherNet/IP协议并创建开源协议，如DeviceNet和ControlNet，意味着来自不同供应商的OT设备可以配置为允许更快、实时的数据收集。

随着工业物联网(IIoT)技术、基于云的IT以及通过AI和ML实现的大数据的到来，这种设备转型已经推进，使IT和OT更紧密地联系在一起。现在，IT和OT最好被视为“层”，而不是两个不能有效地一起操作和通信的系统。这些层由业务功能层和机器数据层组成，OT与工业物联网技术协同工作。

由于它们意味着不需要其他需求就可以移动数据，IT设备通常比OT设备更容易维护。它们的寿命也可能较短，可以在Windows或Linux等标准操作系统上运行。

OT设备有特定的控制和数据采集目的。因为它们对安全和机器状况至关重要，所以它们非常可靠，可以连续多年不间断地运行而不发生故障或更换。OT设备也更小，更模块化，可以集成到生产机器中。它们还可以加固，以承受高温、潮湿、振动和其他IT设备无法处理的磨损。

大多数OT设备具有IT中不使用的各种网络接口和通信协议。这包括Modbus、CIP和Profinet。这种多样性使它们能够与当今大多数物联网应用无缝对接。

IT和OT的主要区别是什么?

IT关注的是存在数据这一事实，而OT关注的是数据的含义以及如何优化连接的资产。IT和OT之间的其他关键区别包括:

1. 设备的成熟度IT设备的技术由来已久。它更简单，更容易制造。OT设备代表了一个不断变化的集合，以跟上数字技术的新进展。随着两者之间跨领域沟通需求的增加，it团队和OT部门合作规划一个融合系统以进行优化将是至关重要的。
2. 成本:许多拥有传统IT网络的公司不愿承担另一项资本支出任务，因为这项任务需要对新技术进行大量的学习。在投资了电缆、服务、光纤和技能之后，一些公司对向云转移持谨慎态度，更不用说OT和工业物联网了。但是，OT设备和工业物联网平台的入门成本已经显著下降。结合生产力的提高和较低的总拥有成本，基于云的机器监控设备和平台的投资回报率远远低于传统IT的长期维护。
3. 数据管理: OT专注于数据的实时处理。因为它以机器状态和条件为中心，所以它包括不同的数据类型，如监视数据、控制和数据采集以及监视数据。IT关注事务数据，这些数据可能包括办公室通信、视频处理和大块的非结构化数据。
4. 安全:如果IT设备故障，最重要的影响是数据丢失，可能影响业务。然而，由于OT监控物理资产，它可以帮助防止代价高昂的灾难性机器故障。

IT vs. OT安全威胁

IT行业一直都有安全意识，企业在保护网络安全方面投入了大量资金。当企业开始将IT功能转移到云上时，这些担忧成倍增加。然而,基于云的安全已经变得更加强大．如今，IT方面面临的最大威胁与网络还是内部的时候一样;对基于云的数据来说，密码、访问和授权协议是比攻击更严重的威胁。

OT一开始是与外界隔绝的。但随着第四次工业革命中物联网的兴起，OT设备更容易受到外部攻击。许多OT安全措施侧重于应用程序层来控制访问。相反，IT致力于保护企业数据，以保护员工的安全，并确保连接资产的持续运行。

安全威胁将继续，挑战OT队更先进的攻击。但是随着IT和OT的界限模糊，许多安全更改将被设计成具有不同协议的层，以保护不同的系统级别。

什么是IT和OT融合?

IT和OT融合是一个统一的系统，提供全面的数据管理、监控和控制。有了像MachineMetrics这样的不可知论和开放的设备和物联网平台，公司可以充分利用他们的资产，而无需额外昂贵的基础设施。

这样的系统可以与内部平台或基于云的平台的遗留IT一起工作。在操作级监视和控制工业资产将数据提供给企业级IT功能，两者都受益于高级分析、AI和机器学习算法。

其结果是一个精简的系统，为使用工业物联网技术的公司提供单一版本的真相。效率、库存控制、供应链、质量和生产的其他关键功能通过实时数据优化为最有效的过程。

物联网如何拉近IT和OT的距离?

工业物联网的引入提供了机会，将以机器和工厂为中心的OT功能与IT的企业功能结合起来。它最好被认为是一座桥梁，将两者与边缘产生的设备和数据连接起来。

由于物联网技术在设计和功能上非常灵活，MachineMetrics提供的设备可以适用于模拟设备和更新的OEM设备。这意味着公司可以将系统收购成本和衡量ROI结合起来，而不是选择非此即彼。

物联网还在信息技术和操作技术之间架起了互操作性的桥梁。api和灵活的软件意味着数据不是孤立的，所有用户都可以使用。

IT和OT融合的好处

结合这两种数据管理系统有很多优点，包括:

• 实时数据:也许最显著的优势是，将信息技术和运营技术与物联网相融合的公司将从实时数据中获得可操作的见解。
• 决策:随着IT和OT的融合，决策变得更加敏锐和快速。高级物联网系统的高级分析甚至可以提供预测和规范性建议，或驱动自动或半自动机器控制。
• 可伸缩性:随着越来越多的公司转移到云计算，IT功能变得更加实惠。由于OT和物联网产生和处理大量数据，基于云的IT存储可以添加到一个成本高效的系统中分析和返回数据。然而，传统的内部系统在努力增加容量时可能会被数据淹没。
• 改进的业务流程当前位置制造运营部门总是寻求改进流程。但是IT和OT结合强大的物联网分析意味着所有的业务流程都可以在整个企业中得到改进。
• 能力:采用物联网技术的企业提高了效率。这种“隐藏的产能”降低了运营成本，提高了利润率，并减少了对额外资本支出设备的需求。

IT和OT收敛与机械计量学

MachineMetrics机器数据平台使公司能够弥合IT和OT之间的差距。实时-生产监控，状态监测，以及其他以机器为中心的数据由强大的分析驱动，使您能够优化车间和企业级的流程。

自主收集的数据可用于支持现有IT系统和/或遗留解决方案，如MES和ERP，确保这些关键系统利用了准确的生产数据。

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