IoT、边缘计算与数字孪生：三大技术重塑工业过程安全

作者 | Herbert Post

曾几何时，过程安全几乎完全依赖工厂车间经验丰富工人的敏锐观察和快速反应。但技术改变了这一局面。如今，互联的传感器、实时分析与预测建模，正在改变制造业检测、预防和应对危险的方式。

物联网（IoT）、边缘计算与数字孪生的融合，正在改变过程安全的规则。这些创新使安全团队能够从被动应对转向主动预防，通过实时监控、自动化决策与虚拟仿真，在风险升级前发现隐患。业界已注意到这一趋势，95%的专业人士认为，数字工具对提升过程安全至关重要。尽管这些技术提供了前所未有的可见性与控制力，但也引入了必须加以管理的网络安全漏洞。

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边缘计算、IoT与数字孪生如何提升安全性

一个全新的生态系统，三者协同工作以提升安全性，并在事故发生前实现预防。

■ IoT通过连接传感器、机器与系统，实现实时数据收集与通信。不妨将IoT视为一个数字感知网络——它能在压力波动、温度变化、气体泄漏或机械应力升级为重大危险前，提前感知这些隐患。

■ 边缘计算能让决策过程更靠近数据源头的位置，使安全关键响应能够即时触发。

■ 数字孪生是物理资产、过程或系统的虚拟副本，旨在模拟真实场景。通过分析传感器数据并预测故障发生前的迹象，数字孪生能让安全团队如同拥有 “水晶球” 般预见潜在风险 ，使其能够采取主动干预措施，而非事后被动应对。

这些技术共同提升了效率，并改变了工业安全的管理方式。实时跟踪安全状况变化的能力，对于在灾难发生前预防至关重要。

例如，在化工厂中，IoT传感器可以在小泄漏演变成大规模气体泄漏前将其检测到。边缘计算会在就地处理这些数据，触发即时遏制响应，而无需等待基于云的分析。与此同时，工厂的数字孪生模型可以模拟潜在的泄漏场景，帮助工程师在故障发生前识别薄弱环节。

全球各行业正积极应用这些技术来预防危险、优化维护，并以比以往更快的速度来应对紧急情况。以下是一些典型应用，展示了这些创新如何在不同行业中重塑过程安全。

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用于危险检测的热成像技术

热成像技术与IoT、数字孪生结合以后，已成为各类环境中早期危险检测的有力工具。近期的一项研究探索了基于热成像技术开发用于状态监测的预测性数字孪生系统。该系统将先进数学模型与实时热数据相结合，可检测工业设备中的异常情况。

通过持续监测温度波动，这项技术能够识别可能预示潜在故障（如机械过热或电气故障）的热点区域，避免其演变为灾难性事故。以一家用管道输送挥发性物质的化工处理厂为例：支持IoT的热成仪可检测因摩擦、腐蚀或泄漏导致的异常温度升高。当这些数据通过边缘计算进行处理时，系统能立即触发警报，在火灾或爆炸发生前关停受影响区域。与此同时，该设施的数字孪生模型可模拟泄漏的潜在扩散路径，帮助操作人员提前采取风险缓解措施。

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基于数字孪生的预测性维护

对于依赖复杂机械设备运行的行业而言，非计划停机时间是一大核心痛点。由数字孪生和AI驱动的洞察所赋能的预测性维护，正在改变企业预防故障于未然的方式。近期，西门子通过整合生成式AI升级了其Senseye预测性维护解决方案。这一改进使维护团队能够以更直观、对话式的方式与数字孪生交互，从而更轻松地预测设备故障，并安排必要的干预措施。因此，企业能够减少停机时间、优化维护计划并降低成本。

该技术的应用可见于泵和压缩机等旋转设备。过去，运行人员依赖人工检查和定期维护周期，往往导致部件更换过早（导致不必要的成本）或过晚（引发意外故障）。借助IoT传感器监测振动、压力和温度，数字孪生可预测部件何时临近故障。边缘计算确保这些信息得到实时处理，仅在真正需要时发送维护报警。这不仅延长了设备寿命，还能预防机械故障引发的安全隐患。

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边缘计算在危机响应中的应用

无论是气体泄漏、设备故障还是环境危害，任何危机检测和响应的延迟都可能导致严重后果。而边缘计算的价值正体现于此：它能在数据源头实现即时决策，成为危机响应中不可或缺的技术。

近期的一项研究提出了基于数字孪生的异常检测框架，该框架依托边缘智能，使工业环境能够实时检测并响应异常，可以显著提升安全性与可靠性。以处理挥发性化学品为例：若IoT传感器检测到管道内压力异常升高，传统基于云的系统可能需要数秒（或更长时间）来分析数据并触发响应；但借助边缘计算，异常数据可在现场直接处理，从而能在管道破裂前立即启动紧急关停程序。

此外，炼油厂的数字孪生模型可模拟压力积聚对周边系统的影响，为工程师调整操作提供依据，避免事故发生。在每一秒都至关重要的危机场景中，这种即时响应能力至关重要。

在石油和天然气钻井作业中，边缘计算的实际影响可见一斑：当IoT传感器检测到井筒坍塌或气体侵入的早期迹象时，边缘计算可自动停止钻井作业，防止井喷并保障工人安全。

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应对不断增加的网络威胁

随着各行业开始拥抱IoT、边缘计算与数字孪生技术来提升安全水平，它们也必须应对因数字连接性增强而带来的网络安全风险。尽管数字化转型实现了实时监控与预测性洞察，但它也扩大了网络威胁的攻击面（见图2）。

▲图2：与增加数字连接性相关的网络安全风险。图片来源：TRADESAFE

1.不安全的IoT设备与端点

在工业环境中，IoT的广泛应用显著增加了攻击点的数量。超过50%的IoT设备存在可利用漏洞，使其成为黑客试图接入关键基础设施的主要目标。可通过以下措施缓解这些威胁：

■ 禁用默认凭证，并要求所有IoT端点使用唯一、复杂的密码。

■ 通过添加多因素认证（MFA）保护对关键系统的访问。

■ 定期进行固件更新和漏洞评估，以填补安全漏洞。

2.未加密的数据传输

许多联网设备在传输敏感过程安全数据时并未加密，使其易被拦截。攻击者可篡改安全关键信息，导致误报或禁用实时危险检测。建议采取如下措施：

■ 对设备间传输的所有数据，实施强传输层安全（TLS）加密。

■ 使用虚拟专用网络（VPN）或加密通信渠道，防止未经授权的拦截。

■ 确保仅经过验证的设备和人员才能发送或接收安全关键数据。

3.整合老旧系统

许多工业设施仍依赖的老旧设备，在最初设计时未考虑网络安全。一份报告指出，40%的制造企业至少有一个过时的老旧OT资产，连接至互联网且存在已知漏洞。为了防患于未然，建议企业：

■ 使用防火墙隔离老旧系统，防止其将整个网络暴露于攻击之下。

■ 部署专用安全网 关，作为新、旧系统间的桥梁，过滤潜在威胁。

■ 逐步以现代化、具备网络安全能力的设备替换过时设备。

4.云存储与远程访问漏洞

工业设施对云平台和远程访问工具的依赖日益增加，导致网络风险上升。攻击者会利用配置不当的云存储或薄弱的远程访问控制，窃取敏感运营数据。Verizon的2024年数据泄露调查报告强调，利用远程访问工具漏洞发起攻击，所导致的数据泄露事件显著增加。企业可通过以下措施缓解网络威胁：

■ 使用VPN和严格的访问策略，控制哪些人和设备可以连接到安全系统。

■ 对所有远程登录均要求多因素认证，确保仅授权

人员能访问关键资产。

■ 持续监控基于云的系统，是否存在配置不当的问题，一经发现立即打安全补丁。

5.持续监控与补丁管理不足

缓慢的补丁周期会使工业系统长时间处于易受攻击状态。相关报告显示，企业平均需要55天才能为50%的关键漏洞打补丁，导致系统数周甚至数月暴露于攻击之下。可通过以下措施缓解这些威胁：

■ 自动更新系统，在安全补丁发布后立即更新。

■ 部署实时监控解决方案，检测异常和潜在漏洞。

■ 模拟网络攻击，在黑客行动前识别薄弱环节。

通过缩短补丁周期并主动监控系统，企业可降低将网络暴露在风险威胁之下的风险。

技术已深刻改变了过程安全，但其全部潜力取决于我们选择如何应用这些技术。IoT、边缘计算与数字孪生赋予我们实时检测危险、提前 预测故障并实现比以往更快速响应的能力。然而，这些工具的有效性取决于其背后的策略。

随着各行业推进数字化转型，安全专业人员必须反思一个问题：我们是否真正将这些创新技术的潜力发挥到了极致？下次当你身处工厂车间、控制室，或是查阅合规报告时，不妨思考这样一个问题：部署一个传感器、开展一次模拟分析，或是搭建一套更智能的响应系统，能否预防下一起事故的发生？如果答案是肯定的，下一步就清楚了——是时候采取行动了。

但伴随这些技术进步而来的，还有一项关键责任：确保技术在提升安全性的同时，不会引入新的风险。我们是否已足够迅速地为这些本应保护我们的系统筑牢安全防线？在过程安全领域，主动防范是一项关键优势，它决定了我们究竟是能预防事故发生，还是只能在灾难发生后被动应对。