智能工厂网络（Smart Factory Web）旨在形成一个由众多智能工厂组成的网络，该网络可以灵活地调整生产能力并共享资源和资产，以改善订单履行。该理念由美国工业互联网联盟（IIC）发起，目前已经有了测试平台。其中需要解决的关键问题是：我们如何将工厂连接到Smart Factory Web并可靠地交换数据？ 我们如何才能以适合的加密粒度安全地向已授权的合作伙伴提供信息？ 如何根据订单快速有效地调整生产能力？
智能工厂网络测试平台（Smart Factory Web Testbed）的设计是朝着建立一个制造业市场迈出的一步，在那里人们可以寻找具有特定功能和资产的工厂来满足生产要求。提供这些功能的工厂可以注册以定位并参与市场。这需要工厂中与资产功能和状态相关的最新信息。
为了使该应用正常运行，需要使用OPC统一架构（OPC UA）和自动化标记语言(AutomationML)等国际标准，将工厂连接到测试平台，以便以标准化方式提供有关工厂的信息。这项创新使生产设施能够在全球市场范围中提供服务，并以非常有效的方式调整生产。智能网络测试平台还通过安全的即插即用功能和数据分析功能实现了跨区域使用场景。
它降低了信息技术（IT）系统的集成和安装成本，从而加快了工程设计速度，并延长了组件、机器、工厂和IT系统的使用寿命，从而提高了设备利用率。核心功能是以标准化的方式描述工厂资产的功能，查找具有访问资产状态数据功能的资产，以便可以将它们包含在总体订单管理中。
图1：作为一个制造市场的智能工厂网络。本文图片来源：IIC，Fraunhofer IOSB和KETI
智能工厂网络测试平台主要针对小批量生产环境，而不是大型制造商。处理较大订单的企业通常具有供应链管理系统，由于订单规模较大的原因，不需要特别高的灵活性和响应能力。而对于小规模生产企业，在很多情况下需要生产中等数量或较少数量的零件，并且需要配置机器的功能，以及提供备用生产资源以提高利用率。
测试平台可以帮助制造商访问数据库以查找是否具有适当功能的零部件工厂，并确定潜在的可行目标。与目标工厂协商交货路线、时间表、价格和其它因素后，就可以下订单。目标工厂可能需要调整其生产，以满足所需求的产品规格，并且希望尽可能高效地做到这一点。生产订单完成后，工厂将成品或产品部件提供给原始制造商或整个供应链中的其它环节。
图2：智能工厂网络测试平台的各个阶段。
此使用场景为“订单驱动的自适应生产”，是工业4.0平台（PI4.0）定义的“订单控制生产”和“适应工厂”应用场景的组合。该业务情景分为6个子业务情景：
子场景1.1发布：智能工厂注册（在阶段1实现），借助自动化标记语言，通过“地理空间映射和工厂信息”中来描述工厂功能和资产。
子场景1.2搜索：发现智能工厂（在阶段1实现），利用“地理空间映射和工厂信息”来搜索在智能工厂网络中注册的、具有与订单所需功能最匹配的的智能工厂。
子场景1.3订单：在智能工厂网络中管理和执行订单。该场景就是在测试台中用于代理、编排和处理生产订单的工作流程，但尚未成为该测试台中实验的一部分。智能工厂网络测试平台中的概念验证实施将处理订购工作流程并为供应链建模。
子场景1.4调整：调整工厂生产（在阶段2中实现 ），以灵活高效地方式，调整生产设施以满足订单要求。
子场景1.5连接：智能工厂网络资产连接和监视（在阶段3中实现）。通过数据和服务集成，以提供有关产品和资产状态（包括可用生产能力的可用性）的最新信息，以供在智能工厂网络中开发使用，尤其是通过安全的数据交换来支持搜索过程和供应链链接。智能工厂网络信息模型将可以动态更新。
子场景1.6协作：协作工程实施（在第4阶段中实现），通过共享的工程工作流和即插即用软件，来增强工厂生产的有效适应性。
测试平台涉及三项主要的技术。第一个是IEC 62541标准OPC UA，用于在测试台的工厂之间实现数据通信。第二个是IEC62714标准AutomationML，用于描述必要的信息模型——从工厂到测试台的数据传输语义。另外一项基本技术是测试平台门户（testbed portal），它是一个基于网络的信息管理系统和应用程序开发环境，可为访问权限、工作流程和基于本体的信息模型提供全面支持。
测试平台通过向一些标准机构和组织提供反馈来推动标准的发展。其它组织也正在从事资产管理系统方面的工作。这个测试平台的设计也是为了更好的解决所有相关技术的整合。
图3：智能工厂网络测试平台发展的时间线路图（包括5个阶段）。
智能网络测试平台的发展可以分为5个阶段：
1.地理空间映射和工厂信息；
2.即插即用；
3.数据和服务集成；
4.协作；
5.生态系统发展。
测试平台的架构以及在各个阶段所获得的经验，记录在一份技术设计报告中，该报告在2019年以白皮书的形式发布。试验台团队计划扩展报告，以描述在数字孪生/PI4.0组件试验台（IIC-PI4.0联合工作组下的一个项目）中所做的工作，以及遵循国际数据空间架构概念的数据主权。通过数据和服务集成，已经完成了前3个阶段。阶段4涉及这些系统的软件协作工程，并且与阶段5互有重叠，后者涵盖与其它计划的合作项目。
系统体系结构方面正在进行的工作包括资产管理壳（Asset Administration Shell）的新开发，以及支持美国国家电气法规（NEC）谈判自动化平台（Negotiation Automation Platform）的测试平台开发。协同软件工程阶段正在进行中——加强了资产管理外壳、智能工厂网络平台扩展到其他测试台的工作。技术报告还强调了AutomationML中资产的描述，包括：
它们的功能基于本体（发现并将其作为工厂或供应链中的资源进行集成）；
通过OPC UA或SensorThings API（开放地理空间联盟标准）将数据定义发送到智能工厂网络和微软Azure平台；
在智能工厂网络和微软Azure中的可视化资产数据。
阶段4的重点是协作，以实现集成工厂所需的软件工程，需要各工厂的工程师和资产，以可集成到云——智能工厂网络或微软Azure中的方式，提供其资产的数据和语义。
业界对智能网络测试平台的极大关注吸引了客户的参与。德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会（Fraunhofer）正在致力于建立先进的领先模型，并将其推向行业应用。为了使这种方法进入该领域，测试平台已经与工业公司进行了持续的讨论，以将实验室中的研究和开发结果转化生产力。Fraunhofer IOSB正在将传播常识和培训作为其使命的一部分，并且测试平台已针对该行业进行了有关OPC UA和AutomationML的培训。
Fraunhofer IOSB已将这些知识转移给其测试平台合作伙伴韩国电子部品研究院（KETI），后者正在为韩国公司进行类似的培训课程。客户参与的另一个案例是有关如何设计未来工厂以及如何对其进行配置，以将新兴技术咨询工作包含进去。
由于应用了很多新技术，因此这一领域面临着一些挑战，任何人都很难评估这些技术是否会有实质性的影响，例如是否可以信赖15年。此外，测试平台必须能够将这些技术转移到客户端应用程序，帮助他们建立必要的软件环境和概念，并采取多个步骤在客户自己的工作流程中成功实施智能工厂网络测试平台。
至关重要的是提高对某些技术的认识和技能，需要建立对这些技术的信任，以便就如何应用这些技术进行足够的经过验证的实验和最佳实践。在将这些技术应用到关键制造应用中之前必须具有一定的信任级别，否则一旦失效会造成经济重大损失或对员工安全带来威胁。
汲取的主要经验教训之一是，基于标准的开放接口对于实现合理地适应不断变化的需求和技术的系统架构至关重要。技术设计报告将包含最佳实践，如何设置整体系统架构以及如何实现可持续集成的建议。
图4：用于智能工厂集成的3层架构。
智能工厂网络测试平台通过参与美国工业互联网联盟（IIC）测试平台计划，获得了不同形式的商业价值。该测试平台基于已获得的经验以及IIC的营销支持，在工业物联网（IIoT）领域内已获得了新的应用。智能工厂网络测试平台为考虑实施IIoT的其它测试平台和公司提供了3点建议：
●在通信和数据建模级别上尽可能遵循开放标准。
●开发一种可持续、鲁棒和灵活的实施架构，在其中可以进行调整并展示新技术。
●确保有足够的配套项目，以维持协同效应、资金和利益相关者的承诺，这将推动测试平台从概念变为现实，并有助于在数年内保持它。（作者：Kym Watson）