工業(yè)4.0已經(jīng)醞釀了十多年，但最終達到了臨界質(zhì)量。隨著OT專業(yè)人員準(zhǔn)備安全可靠地加強工業(yè)數(shù)字化計劃，他們必須熟悉一系列新的，可能是不熟悉的技術(shù)才能取得成功。

以下是前三名。

1. 工業(yè)AI和機器學(xué)習(xí)：從預(yù)測性維護到滲透測試

當(dāng)工業(yè)4.0在2011年被德國政府概念化時，人工智能和機器學(xué)習(xí)仍然牢牢地處于研究、開發(fā)、學(xué)術(shù)和科幻領(lǐng)域?？爝M 11 年，它們始終是當(dāng)前和未來自動化戰(zhàn)略的核心。

人工智能和機器學(xué)習(xí)在制造系統(tǒng)中變得越來越普遍，從配備計算機視覺算法的質(zhì)量檢測系統(tǒng)一直到推動生產(chǎn)力、效率和成本優(yōu)化的工廠和公司范圍的分析引擎。

如今，即使是中等復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)技術(shù)也可以解釋機器組件的物理操作特性（即熱量，振動，振蕩，速度），以確定設(shè)備的平均故障時間（MTTF）并在發(fā)生之前安排維護。這些分析甚至可以包括人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)威脅監(jiān)控和預(yù)防，以幫助保護高價值的工業(yè)資產(chǎn)。

例如，安全團隊現(xiàn)在正在使用風(fēng)河Simics等模擬引擎來發(fā)現(xiàn)其系統(tǒng)中的漏洞，并將虛擬目標(biāo)部署為蜜罐以吸引黑客。在研究了這些漏洞和/或攻擊程序之后，安全專業(yè)人員可以將各種威脅指標(biāo)輸入到AI模型中，這些模型將持續(xù)監(jiān)控真實系統(tǒng)的攻擊特征，并在資源丟失或損壞之前采取行動。

簡而言之，人工智能和機器學(xué)習(xí)正在幫助解決問題，并在問題存在之前幫助解決問題，并將在向工業(yè)4.0和后來的工業(yè)5.0過渡期間繼續(xù)發(fā)展，其中協(xié)作機器人等技術(shù)被定位為人類工廠工人的通用替代品。

2. 從固定功能到虛擬機，再到容器實時分離

自工廠自動化誕生以來，為其提供動力的電子設(shè)備一直受到安全、安保、可靠性和確定性支柱的控制。時期。

但是，像AI / ML這樣的企業(yè)技術(shù)，基于IP的網(wǎng)絡(luò)以及被引入這些環(huán)境的云都不是這些東西。IT和OT如何存在于同一工廠，甚至同一系統(tǒng)，更不用說同一子系統(tǒng)中，而不會造成可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障或故障的過程干擾？

在許多情況下，答案是虛擬化，它對系統(tǒng)資源進行分區(qū)，以便每個進程都認為它完全在自己的系統(tǒng)上運行。有許多類型的虛擬化和支持它的技術(shù)，從多核芯片組的硬件虛擬化到在不同內(nèi)核和內(nèi)存區(qū)域之間創(chuàng)建嚴(yán)格分區(qū)的虛擬機管理程序。另一個是操作系統(tǒng)虛擬化，其中容器是領(lǐng)先的解決方案。

容器技術(shù)將所有應(yīng)用程序的服務(wù)捆綁到一個超便攜的包中。每個容器將其內(nèi)容與系統(tǒng)的其余部分分開，這確保了不同的系統(tǒng)操作不會相互干擾，并且還提供了對現(xiàn)代電子設(shè)備安全原則至關(guān)重要的軟件隔離。

此外，容器與部署它們的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)無關(guān)。當(dāng)然，由于誕生于企業(yè)和數(shù)據(jù)中心，“不可知論者”在歷史上是指x86服務(wù)器上的Windows或Linux操作系統(tǒng)。

現(xiàn)在，實時容器技術(shù)即將進入市場，可以在嵌入式環(huán)境中的Windows或Linux發(fā)行版上運行，也可以在實時操作系統(tǒng)上運行。這是 OT 邊緣系統(tǒng)智能的游戲規(guī)則改變者，因為它支持圍繞持續(xù)軟件更新和交付構(gòu)建的 IoT DevOps 部署架構(gòu)。

3. 深入了解開發(fā)安全運營

工業(yè)4.0首次在許多自動化用例中向網(wǎng)絡(luò)開放端點（及其漏洞）。推而廣之，還有網(wǎng)絡(luò)威脅。這使得端點安全成為工業(yè)自動化公司的主要關(guān)注點之一，這些公司的數(shù)據(jù)和物理資產(chǎn)通常非常有價值，可能有害，或者兩者兼而有之。

以殖民地管道勒索軟件攻擊為例。黑客在暗網(wǎng)上發(fā)現(xiàn)了一個泄露的VPN密碼，該密碼提供了對殖民地管道服務(wù)器的訪問，隨后在要求加密貨幣之前將公司鎖定在自己的電子系統(tǒng)之外。

由于網(wǎng)絡(luò)威脅的發(fā)展速度比傳統(tǒng)的工業(yè)自動化技術(shù)世界要快得多，因此必須改變開發(fā)、安全性和運營工程方法。這正是開發(fā)安全運營的亮點。

DevSecOps是一種自動化和平臺設(shè)計方法，它將安全性作為軟件開發(fā)生命周期（SDLC）每個階段的關(guān)鍵步驟進行集成，而不僅僅是在傳統(tǒng)工程工作流程中習(xí)慣的開發(fā)最終階段。雖然預(yù)先安全開發(fā)可能需要更長的時間和更多的成本，但在生命周期的早期識別錯誤可以節(jié)省成倍增加的時間和金錢 - 根據(jù)IBM的說法，修復(fù)在軟件開發(fā)測試階段發(fā)現(xiàn)的錯誤可能會使公司花費高達15倍的成本，而不是他們在設(shè)計階段發(fā)現(xiàn)它。

DevSecOps方法代表了從外部網(wǎng)絡(luò)完全氣隙系統(tǒng)的變化。但是，隨著工業(yè)4.0的機會施加壓力來連接整個工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，您可能不再真正擁有選擇。

跟上工業(yè)革命的步伐

工業(yè)4.0已經(jīng)醞釀了十多年。一些工業(yè)設(shè)施正在并一直在蓬勃發(fā)展，有些仍在迎頭趕上，但時間不等人。

熟悉這三種技術(shù)，使您的工業(yè) 4.0 實施取得成功，并幫助您走上工業(yè) 5.0 之路。

審核編輯：郭婷