眾所周知 ，如果 在合適 的時機 卻缺乏 合適 的信息 ，會導致 決策 錯誤 和產生 不可靠 的行動 。
隨著 工業(yè)互聯網 、智能制造 和大數據 的出現 和運用 ，它們 不可能 永遠 保持 著老死不相往來的局面 。
我們 應該 看到 OT -IT 融合 是一個需要 分階段 實施 、逐步 提升 層次 的相當 緩慢 的過程 ，不過 制造廠 已經 開始 認識 到在一個互聯 的工廠 和企業(yè) 中把OT -IT 結合 ，會取得 許多 意想不到 的利益 ，例如 ：
●收獲 大數據 帶來 的諸多 好處
●為更好 的決策 獲得 信息
●優(yōu)化 業(yè)務 過程
●使突發(fā) 的設備 故障 最小化
●削減 運營成本
●降低 風險 ，縮短 項目 的時間 進程
關于 OT 的定義
維基百科 的OT 定義 ：
“專門 用于 直接 監(jiān)控 和/或控制 物理 設備 （諸如 閥門 、泵等）來檢測 物理 過程 ，或使物理 過程 發(fā)生變化 的硬件 和軟件 ”。
簡單 地說OT 是用計算機 （或其它 處理設備）監(jiān)控 或改變 一個 系統 的物理 狀態(tài) ，例如 電站 的控制系統 或鐵路 的控制 網絡 。
創(chuàng)建 OT 的初衷 是用來 表述 傳統 IT系統與工業(yè) 控制系統 環(huán)境 在技術性 和功能性 的差異 ，工業(yè) 控制系統 所處 的環(huán)境 是所謂 “非鋪地毯區(qū)域 的IT ”，即在嚴酷 的工業(yè) 環(huán)境 中直接 監(jiān)控 和控制 生產 的IT 設備 ，例如 PLC 、SCADA 、DCS 、CNC 系統 （包括 計算機化 的機床 ）、科學 設備 （如數字式 示波器 ）。
Gartner關于 OT 的定義 ：
“直接 監(jiān)控 和/或控制 工業(yè)設備、資產 、流程 和事件來檢測 物理 過程 或使物理 過程 產生 變化 的硬件 和軟件 ”。
歸納 OT 的概念 有著 以的幾點 基本 內容 ：
①OT 和在 工業(yè)企業(yè) 用的IT系統都是 為工業(yè)企業(yè) 服務 的，這些 工業(yè)企業(yè) 是指 流程 工業(yè) ，離散 制造業(yè) 、批量 制造業(yè) 等，將其它 類型 的企業(yè) 的運營 技術 納入 OT 的概念 只是 引申 ，并非 原意 。
②OT 技術 是直接 對工業(yè) 的物理 過程 、資產 和事件進行 監(jiān)控 和/或對過程 、資產 和事件實施 改變 控制 的硬件 和軟件 。
直觀 來看 ，OT 其實 就是 工業(yè) 控制系統 （PLC 、DCS 、SCADA 等）及其 應用軟件 的總稱 ，但其應用軟件 顯然 隱含 了工業(yè) 工程技術 （所謂 的ET ）的豐富 內容 。
③不直接 對工業(yè) 物理 過程 、資產 和事件進行 監(jiān)控 和產生 影響 的技術 ，不屬于OT 的范圍 。
按照 這個 概念 ERP 顯然 不是 OT 的范疇 ，MES /MOM 處于 IT 和OT 之間 。
④OT 技術 的承載體 是計算機系統 或其它 的運用 計算技術 的處理 系統 。
不過 由于 OT 直接 面對 工業(yè)生產 的物理 設備 和過程 ，保證 其安全 穩(wěn)定 運行 ，按質按量生產 產品 是其首要 的目標 ，因此 長期以來 采用 專用 的系統 、網絡 和軟件 。
在這個意義 上，與IT 相比 ，其開放性 和標準化 有待于 改善 和提升 。
簡而言之 ，當下 的工廠 有IT 和OT 之分。
處理 工廠 的數據 和信息 ，并以維護 所制造 產品 的質量 為目標 的團隊 ，就叫IT 。
另外 的團隊 控制 和分析 整個 的生產過程以獲得 進一步 的改善 ，這就是OT 。
歷史上 這兩個團隊 是相互獨立 的，但一旦 它們 相互 融合 會使整個 工廠 產生 顯著 的改善 。
OT 與IT 融合 必然 創(chuàng)建 提質增效 的結果 。
它賦予 工廠 的管理者 監(jiān)控 運行 和過程 的能力 大為 增強 ，甚至 可以 預測 到可能 發(fā)生 的任何 意想不到 的事件 ，未雨綢繆 。
它會加速 生產節(jié)拍或速度 、使能源 和時間 的消耗 最小化 ，以及 降低 監(jiān)控 資產 的成本 。
OT 專業(yè) 人員 偏好 使用 PLC 、DCS 、RTU 、HMI 、SCADA ，以及 嵌入式 計算技術 。
而IT 包括 用于 企業(yè)管理 的硬件 、軟件 、網絡 、通信技術 以及 存貯 、處理 和向企業(yè) 各個部門 傳輸 信息 的系統 。
IT 專業(yè) 人員 擅長 聯網 技術 ，非常 熟悉 快速 擴展 網絡 規(guī)模 、云基礎架構 、基于 web 的部署 和諸如 SQL 、Java 及Python 等技術 。
在解決問題 的工作 和思維方式 上OT 和IT 也往往 不同 。
IT 采用 自頂而下的方法 ，慣于 從總體 需求 出發(fā) ，然后 劃分 為若干 的子部件 ，且針對 子部件 提出 和開發(fā) 解決方案 。
這種 解決問題 的思路 ，不僅僅 能了解 問題 的所在 ，而且 也很好地給出 了解決問題 的方法 。
OT 人員 習慣于 自下而上 的思路 ，從個別 的部件 出發(fā) 構建 復雜 的系統 。
例如 SCADA 系統 要從工廠 層面 的不同 生產過程采集數據，OT 人員 必須 面對 如何 從不同 的專用 系統 中把數據集成起來 。
隨著 智能裝備 、大數據 和工業(yè)互聯網 的引入 ，OT 和IT 人員 都面臨 需要 解決 存取 工業(yè) 數據 同樣 的問題 。
偏偏 在企業(yè) 中OT 和IT 處在 不同 的層面 ，從解決問題 的觀點 來看 ，它們 相互之間 并不真正 了解 對方 的需求 。
即使 存在 這些 差異 ，而現在 正好 存在 這樣 的機會 讓OT 和IT 相互 融合 ，通過 提升 各自 的能力 ，從而 形成 一種 真正 具有 顛覆性 的技術 。
在工業(yè) 3.0 的時代 ，OT 和IT 保持 著彼此 相互 的分割 。
而為了 滿足 今天 的數據 密集型 的環(huán)境 和進入 工業(yè) 4.0 ，企業(yè) 必須 將OT 和IT 交匯 融合 匹配 。
