Moxa OT/IT 融合的先行者

IT 信息技术部门和 OT 运营技术部门的融合

　　在过去，IT 信息技术(Information Technology)部门和 OT 运营技术(Operational Technology)部门向来是两条并行线。数字化成功第一步的关键，在于能让 IT 与 OT 这两个不同个性的的人了解彼此，建置 IT-OT 专业与经验充分融合的团队，才能让智能制造工厂真正启航。数字制造的强大，不只是将生产数据作成华丽的数字报表呈现在手机或是平板上，也不是购买许多闪亮的机械手臂，或升级更贵更快的自动化系统。数字转型的发展在这几年一直不断地加速，对制造业领导者来说，都希望能尽快打造数据趋动的智能制造工厂，为企业运营带来价值。有研究报告表明，经过这几年的投入，仍有超过 85% 的公司认为，大范围的推动智能制造仍然是一件困难重重的事，主因之一就在于 IT 与 OT 融合过程的不顺利。

　　在工厂的日常运行里，IT 负责从接单到出货的业务系统应用，OT 负责后端工厂原料采购到生产入库的稳定运行。偶尔会有机会合作，多是因为产生问题需要处理，例如: 网络断线、数据掉失，或是网络安全事件，仅仅是处理这些状况就已让两个部门精疲力尽。

　　但现在，在智能制造需求趋动下，彻底打破了信息与生产两方的孤岛，信息与生产甚至拥有共同的目标和任务(如弹性敏捷的数字化供应链、产能优化，预测保养减少停机)，这些创新的运营方式必须要结合 IT 与 OT 两方的知识与经验才能达成。

　　Moxa 身为 OT/IT 融合的先行者，拥有许多案例，以下三个是在智能制造项目中，IT 与 OT 合作上常会遇到挑战:

　　数据采集重点不同

　　不知道要什么 vs. 给出来的可能不够

　　智能物联的第一步，就是收集资料。然而，负责数据分析的 IT 部门通常不懂得工厂运作因此不知道该收集哪些数据，而负责采集数据的 OT 部门更加注重生产结果，因此采集的数据往往也不能满足 IT 数据分析的需要。

　　再加上 OT 设备的通讯格式都是设备商独有的私有协议，以一个中型工厂而言，常用产品的通讯协议可多达数十种，增加了数据采集的困难。

　　由此可见，智能制造的第一步往往也成为沟通最多、也最困难的一步。有经验的项目领导者会让 IT 与 OT 人员从项目开始就一同进行所有讨论，才能将数据从采集到分析整个串联起来。

　　另一种更积极的项目结构为成立一个新的部门(如工厂事业体下设立的新的信息部门)，确保 IT&OT 能充分沟通，形成一个真正的团队。

　　系统开发思维不同

　　事先规划 vs. 边做边改

　　对 IT 专家来说，初始的系统架构规划相当重要，使用者必须事先把需求沟通清楚，IT 人员再去进行设计与客制化开发，很忌讳设计过程中反复的修改。

　　反观 OT 专家，为了确保不同设备一起运行的兼容性和稳定度，项目通常会采取模块化设计，并经过实际试车(Pilot run)后，从测试结果再对各模块进行调整。

　　有时候，边测试边修改的方式会衍生出更多的使用需求，此时，IT 部门会被通知需要不断调整设计以符合这些新需求，导致彼此抱怨连连。这种边做边调整的开发模式，对 IT 专家来说，是一个新的的挑战。

　　OT 专家若能开发系统前就先让 IT 部门知道系统的测试方式及可能面临的调整，会有助于 IT 专家在系统开发时就保留更多的弹性，以应对各种变动，让项目顺利推进。

　　系统维运节奏不同

　　求快 vs. 求稳

　　即使已经过了重重难关，共同将系统建置完成，如何携手执行系统管理及维运，也是一项重要的功课。对一个受过专业 IT 训练的人来说，发生问题都是立即处理解决的，因为一个小问题有可能因为时间的推移而变得不可收拾。

　　但对制造业来说，其核心竞争力在于持续不间断的生产并确保质量，因此 OT 人员不但会希望等到产线休息之后再处理问题，并对于任何升级或变更都会要求测试再三，确保运作无虞之后再做修改，否则宁可维持一点点缺陷的原状。

　　对 IT 习以为常的系统用户，就像开特斯拉的驾驶人，很适应(甚至希望)经常就有软件更新，因为持续的软件更新代表新功能、升级、或是解决原有的问题。

　　而 OT 的人就像是火车的驾驶员，对于车体的变动非常的警慎，不能承受一点点风险。因为风险背后带来的是无法估计的人身或设备损失，而且会牵连整条生产线以至于影响所有部门的运作，可谓牵一发动全身。因此，维运的节奏也是一开始在系统设计时就要让双方了解并沟通清楚的重要事项。