在我们之前的 OPC UA 文章中，我们已经解释了为什么 OPC UA 很有用。在本文中，我们将重点介绍OPC UA的信息模型，以及它们如何帮助公司提高效率并做出更好的决策。
OPC UA信息模型的优势大致可分为三类。
OPC UA 信息模型不仅通过定义数据的结构和格式，还定义数据的含义和上下文来提供上下文化信息。为了解释数据的含义和上下文，信息模型使用面向对象的建模，其中数据被组织成具有特定类型和属性的对象。例如，机床的 OPC UA 信息模型可能具有表示整个机器的“Machine”对象，其中包含各种组件（如“Compressor”、“Controller”和“Sensor”）的子对象，每个组件都有自己的属性。
图 1.OPC UA的分层结构，显示一台机器，机器的压缩机，
以及压缩机的特性。
为了进一步增强情境化，OPC UA 信息模型可以包括每个对象或属性的描述和文档。
OPC UA信息模型的分层结构类似于树状结构，使用户能够轻松导航和理解信息的上下文。用户可以从任何节点开始，然后向上导航到相关计算机，或向下导航到特定配置设置。
假设一家公司生产汽车零部件，他们有几条生产线，使用不同的机器执行各种操作，例如冲压、焊接和喷漆。为了监控生产线的性能，他们从机器中收集各种数据，例如温度、压力、速度和振动。
使用OPC UA的情境化数据，该公司可以实时汇总和分析这些数据，以识别模式和趋势，并就机器维护、流程优化、质量控制和能源管理做出明智的决策。例如，公司可以使用这些数据来改进以下内容：
预测性维护：确定机器何时可能发生故障，并在机器发生故障之前安排维护。这有助于减少停机时间并提高整体设备效率 （OEE）。
流程优化：识别瓶颈、效率低下和其他影响生产的问题。利用这些信息，公司可以对流程进行有针对性的改进，例如调整机器设置或重新配置生产线，以提高效率并减少浪费。
质量控制：监控所生产零件的质量并识别任何缺陷或异常情况。利用这些信息，公司可以调整工艺，例如改变机器的速度或压力，以提高产品质量并减少废品。
能源消耗：确定能源使用量特别高或效率低的区域，并做出明智的决策，例如调整生产计划或优化设备设置。
总之，公司可以使用OPC UA的情境化数据来更深入地了解其制造运营，使他们能够做出数据驱动的决策，从而提高效率、降低成本和提高产品质量。
OPC UA信息模型面向未来的主要方式之一是支持配套规范和特定于供应商的扩展。
配套规范是在 OPC UA 标准之上构建的特定于领域的信息模型，用于定义特定于特定行业或应用程序的其他数据类型、对象和服务。OPC基金会正在与VDMA等组织合作，创建OPC UA配套规范。他们共同致力于确定各自行业或应用所需的特定数据模型和信息。然后，他们定义如何使用 OPC UA 标准来表示此信息，并创建一个配套规范，为在这些上下文中使用 OPC UA 提供指南。
各个供应商使用特定于供应商的扩展来创建自定义信息模型，以表示其产品的特定特性和功能。确保他们的产品可以很容易地与支持OPC UA的其他系统和应用程序集成。
配套规范和特定于供应商的扩展都与 OPC UA 标准兼容，因为它们是使用标准中定义的同一组数据类型和对象构建的。
图2.OPC UA 建模
此外，OPC UA提供了一个灵活且可扩展的信息模型，可以轻松适应新的用例和技术。
OPC UA支持配套规范和供应商特定的扩展，以及其灵活和可扩展的信息模型，有助于确保它仍然是一种面向未来的技术，能够适应不断变化的行业需求和技术进步。
Joakim Wiberg，Anybus技术主管。Joakim还是ODVA的首席技术官（CTO），并经常在安全和工业通信方面发表演讲。
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