Меняют ли периферийные вычисления и IIoT наше представление о данных?

По мере того, как мы наблюдаем, что происходит на промышленных предприятиях, происходит интересная эволюция, которая имеет важные последствия, поскольку компании делают свои первые пробные шаги к промышленному Интернету вещей (IIoT).

Традиционно группы операционных технологий (OT) думали о своей среде с точки зрения оборудования автоматизации в своей среде, как аппаратного, так и программного обеспечения. Они могут называть себя «магазином Rockwell» или «магазином Siemens». Они определились с инструментами, которые сделали возможной автоматизацию.

См. также: В промышленном IoT представьте себе роман с мая по декабрь

Но это начинает меняться. Сейчас мы наблюдаем рост числа организаций, в которых инженеры уделяют меньше внимания инструментам и больше данным, которые генерируются их системами автоматизации. Эта эволюция отражает растущее признание того, что данные и расширенная аналитика предлагают огромные возможности для раскрытия ценности для бизнеса. Все больше и больше люди сосредотачиваются на данных, а не на приложениях. Это серьезный сдвиг в мышлении.

Что движет этим сдвигом? Отчасти это вызвано стремительным ростом объемов данных в результате увеличения вычислительного интеллекта на периферии, ближе к производственным процессам.

Какие четыре «я»?

Это первый шаг на пути к полноценной инфраструктуре IIoT - прогресс, который я называю "четырьмя" я ". Он начинается с Insightful, с использованием бизнес-аналитики для получения аналитических данных и повышения эффективности. Затем они могут перейти к интеллектуальной, соединяя элементы в инфраструктуре, чтобы обеспечить оптимизацию в реальном времени. Конечное состояние - невидимость, когда решения принимаются в режиме реального времени на основе искусственного интеллекта (ИИ) без вмешательства человека.

Большинство промышленных предприятий находятся на стадии информирования, хотя дальновидные предприятия стратегически думают о своей дорожной карте до более продвинутых стадий. Некоторые отрасли развиваются быстрее, чем другие, в зависимости от их предполагаемой рентабельности инвестиций. Например, производители продуктов питания и напитков активно внедряют технологии IIoT. Они осознают ценность использования аналитики данных в реальном времени, чтобы гарантировать не только эффективность производства, но также безопасность и качество своей продукции, что имеет решающее значение для стоимости их брендов. Другие отрасли с жестким регулированием видят ценность в производственных данных, которые помогают обеспечить соблюдение нормативных требований.

С другой стороны, некоторые отрасли «старой школы» могут медленно осознавать ценность данных с точки зрения оптимизации их эффективности или получения конкурентного преимущества. По мере развития технологий, я предсказываю, что эти противники начнут признавать аналитику в реальном времени как важный компонент современного промышленного предприятия - или обнаружат, что играют в догонялки.

Для предприятий, которые «понимают», этот рост данных - и их возрастающая критичность для бизнеса - является катализатором модернизации их инфраструктуры. Эта инфраструктура должна быть масштабируемой, чтобы соответствовать ускоряющемуся росту данных, и гибкой, чтобы открывать новые способы использования аналитики данных в реальном времени. По мере того, как они становятся все более зависимыми от данных, им нужно думать о том, как защитить эти ценные данные. Это означает, что доступность и целостность данных следует рассматривать как основное требование, а не как второстепенное.