作者：物女王（彭昭）
物联网智库 原创
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------ 【导读】 ------
作为一个性冷淡风处女座理工女，本着认真构思、认真写作、认真潜水、认真复盘等信条，这次准备替换原计划在本周发布的文章，只想专门用一整篇文字回复一位朋友的评论。
我的上篇文章《TSN联手OPC UA，将是阿里、腾讯、华为们直达工业4.0的特快通道？》发布后，承蒙业内众多朋友关注，或长篇评论、或微信消息，通过各种方式与我交流。作为一个性冷淡风处女座理工女，本着认真构思、认真写作、认真潜水、认真复盘等信条，这次准备替换原计划在本周发布的文章，只想专门用一整篇文字回复一位朋友的评论。私以为，这条评论值得：
这条不算客气但还客观的点评引发了许多关于现实层面的思考，因为他在未来尚未可知的情况下，一针见血的指出TSN的核心症结，任何技术都要首先自证存活于在当下的价值。
在上篇文章中，我描述了一种来自未来的场景：传统工业的金字塔架构在很大概率上会被打破，变成扁平化结构，从传感器端采集的数据通过TSN和OPC UA，不用再经历PLC控制器、SCADA系统、MES系统…就可以直接连入云端。
这一畅想激发了了很多朋友之间一定程度上的思想碰撞，尤其当大家看到了未来的场景设定与目前的现实情况之间的落差“鸿沟”，自然而然会产生质疑。The future's not set. There's no fate but what we make for ourselves. 未来的确没有人能够给出肯定的预判，无论明天如何，我始终坚持的是洛克菲勒的行事风格，他说：“如果你想知道既冒险而又不招致失败的技巧，你只要记住一句话‘大胆筹划，小心实施’。”
正如任颖杰所述，TSN打通了标准网络传递实时数据的通道，那么TSN的价值在哪里？回答这个问题，首先需要明确——谁最需要实时数据？工厂决策者还是现场工程师？
实时数据采集不是为了显示，不是为了决策，最需要和最能发挥实时数据价值的是OT运营和操作。对于TSN核心价值的理解，牵涉到对于智能制造本质的理解。智能制造和工业4.0的重要特点都是个性化定制制造。在高度个性化制造中，极端情况下，一个产品可能只生产一件，没有第二次机会生产第二件产品。生产批量小、产品质量无法迭代、开机浪费在所难免，成本如何控制、交付时间如何保证，当面对高度个性化的需求时，这些都是亟待解决的难题。
这时动态在线测量和优化产线，预测产品质量，规划半成品传送路径…都不能只停留在单体设备层面，而是需要通过互联设备完成全局优化。同时，还需要预先备足对于各种紧急情况的应对措施，比如万一设备停机，并联和串联工序如何自动调整？如何避开不良产品？一台设备间歇失效，与之协同的各种设备的节拍和时间如何重新匹配？
退一万步讲，即便你没有实现智能制造的迫切需求，TSN仍旧可以帮你用很低的成本和代价解决数据获取的问题。一个TSN芯片0.5美元，这比动辄几欧元的现场总线芯片便宜不少，考虑工业现场成千上万的节点部署规模，这是一笔不小的成本节约。从工业硬件的角度来看，高端传感器、驱动器、电机、编码器、机器视觉产品、网关、交换机…在单体成本控制压力较大时，从各种现场总线协议转到通用性极强的TSN，不仅节省支出，而且还可享受易于部署、布线复杂度降低、超高带宽等TSN自带的优势。
按照老规矩，此处应有一盆冷水——未来很美好，但是任何技术都存在惨淡收场的可能性。这里我仍旧要一意孤行的站到IEEE的对立面，本着自我证否的科学精神，预设性地探讨这项IEEE最新标准失败的概率。
TSN的成功建立在大量的传感器厂家、传动设备厂家、成套机械厂家都认可和使用这种协议的基础之上。如果没有人使用；或者工业现场仍旧被各大巨头的私有传输协议割据以确保巨头利益的最大化；再或者各个厂家有选择性的使用TSN协议中的一部分，阻碍彻底的互联互通，以上种种情况，都可能导致TSN的惨淡未来。
当然，如果由IEEE推进的TSN都失败了，还有谁会成功呢？
说完了TSN，下面我们跳出TSN，来看看隐藏在TSN这一技术表象下的本质。
大家都在讲数字化，但是很少有企业想清楚了数字化的价值。和TSN一样，数字化也需要自证价值，而且首先需要明确数字化的价值，才有后续的各种步骤、工具和技术。
数字化的价值在哪里体现？仍旧不是在决策层或者信息层，数字化的价值要在OT和采集数据的源头体现。
数字化的价值，不是基于已被采集的数据，把呈现页面做的更漂亮，把屏幕从传统HMI转移到智能手机，把分析从服务器端转移到云端…这样的数字化并没有创造更多的数据，也没有为决策层带来质的变化。
你我在思考数字化的时候，先不要想数字化完成之后的之后，能够为决策效率带来多少提升，或者能够消灭多少个“产品孤儿”，而是要想在实现数字化的过程中，当时就能为传感器、执行器、以及各种设备本身带来价值。
也就是说，数字化如果能够体现价值，首先要在设备层体现价值。
数字化是否能够节约布线？数字化的接口是否能够更加小巧？一个数字化元器件是否能够更为通用？一个数字化网络、一个数字化架构是否能够承载更多应用？数字化是否降低了现场操作的复杂度？没想透这些，往往就会为了数字化而数字化。
打个比方，就像早期阶段的微信，首先，微信让语音和文字消息完成“数字化”，并在这个过程中帮助用户省钱，体现了非常实在的价值，用户才会愿意使用。随着用户数量的积累，场景才被逐步打开，包括小程序、公众号、微信大群…各种应用大量开启。
工业现场的数字化也是一样，只有在设备层面创造实实在在的价值，用户才愿意投资。随着采集的数据越来越多，才会产生更多的应用场景，才会影响决策层或者信息层。这时数字化的价值才会变成帮助提升决策的准确度和效率，没有足够大量的底层数据接入作为基础，何谈信息化升级和高效决策。到了那个阶段，数字化的价值更多得依靠用户的实际需求，构建不同的场景，持续发现更新的、更好的、更有效的应用。
总之，数字化在OT层面和IT层面实现的价值有很大差异，IT看重通过数字化进行决策，OT看重通过数字化帮助运营。
过去我们说全集成自动化，或者集成架构。现在正如你所见，越来越多的数据正在采集和贯穿，从横向到纵向，从下层到上层，从流程到离散，从OT到IT。计算正在变得越来越快、越来越分散，数据正在变得越来越多、越来越集中。
历史的车轮无法阻挡。
数字化，尤其是底层设备的数字化，是现阶段工业技术升级的重要环节。而设备之间网络数据和信息交互的通用化、集约化、简单化，是数字化之后必然遇到的问题。当现场设备完成了数字化改造之后，如果网络互联互通的步骤缺失，数据的一体化根本无从谈起。这时通用网络将彻底打破数据的孤岛和信息的壁垒，确保多产品、多品牌、多厂商之间的互联互通，同时它给了制造型企业一次难得的机会，让用户可以自由选择每个领域最强的、性价比最高的产品，而不用再被工业自动化供应商绑定。
你即将可以自由选择市场上最好的产品，比如Festo的数字化气动，Rexroth的CytroPac，Siemens的Mindsphere、TIA Portal和PLM，B&R的ACOPOStrak和Automotion System，PTC的ThingWorx…自如地通过统一的标准界面打通链路，让他们协同工作，发挥最佳效能。
这种感觉就像，你可以自由选择苹果的智能手机、亚马逊的智能音箱、小米的智能手环、九阳的智能豆浆机、海尔的智能空调…它们通过简单配置就能接入你家的WiFi网络一样。
最后，如何证明我为你呈现的未来就是未来？借用知乎的一句名言：那些用某种方式证明自己真理在握的人，那些用某种方式证明自己知识丰富的人，包括那些用某种方式证明自己很有钱的人，都可能被认为是个疯子，只是他们自己不知道罢了。永远不需要向别人证明你自己，因为喜欢你的人不需要，不喜欢你的人不会相信。未来，只有来了才知道。
10年前，西门子开始讲全集成自动化TIA，15年前，罗克韦尔开始讲集成架构IA，不管市场是否认可，不管用户是否买账，他们都在一步一步的推进，现如今大家都觉得TIA和Integrated Architecture是自然而然的事情。数据一体化也会经历相似的过程，需要战略耐性。
至此，针对TSN的讨论告一段落，如果你对被我替换掉的那篇TSN的文章感兴趣，关注TSN和OPC UA这对组合的产品落地，以及“小米模式”如何在工业领域发展壮大，那么就请移步到我的新书《智联网——未来的未来》。
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