3 ключевых препятствия успешной реализации промышленного IoT

Если проблемы в процессе принятия не будут решены, ценность, реализованная через IIoT, будет далеко ниже прогнозов.

Мы все часто читали о взрывном приходе IoT и о том, как оно меняет производство навсегда. Однако, пришло время сфокусироваться на реальных проблемах — сложностях, с которыми сталкиваются при запуске IoT-систем в индустриях. Несмотря на потрясающее число проектов, терпящих неудачу каждый год (CISCO говорит 76%), «IoT is here» похмелье не покинуло многие головы.

Производственный сектор видел самое раннее принятие IoT, так как оно ускоряет производство, минимизируя ресурсы. 2025 год действительно может увидеть IIoT оцененным в $110,6 млрд. Однако, если проблемы в процессе принятия не решены, реализованная через IIoT ценность будет далеко ниже прогнозов.

См. также: Рынок IoT остается фрагментированным, со сотнями выборов

Пока проблемы многочисленны, мы нашли следующие критические вызовы в принятии IIoT, о которых никто не говорит.

Сложность в хранении и обработке Big Data

Здесь три типа проблем с хранением данных: во-первых, объем невообразимо огромен и растет; во-вторых, независимо от объема, данные должны обрабатываться экстремально быстро без пропуска любых наборов данных в реальном времени. И с большим количеством сенсоров и устройств, добавляющихся в сеть, сложность растет.

Кроме того, новая IoT-интеграция должна выполняться в синхронизации с ERP-системами, обрабатывающими метаданные. Поскольку вся производственная линия на кону, подключенный ландшафт должен точно предвидеть потенциальные нарушения из-за повреждений где угодно в линии. Чтобы достичь этого, организации не должны терять фокус от своей основной цели — более быстрые времена отклика без упущения любых критичных точек.

Что делать?

• Внедрить гибридную модель хранения: долгосрочное (Data Centres или Cloud) и краткосрочное (edge-computing).
• Использовать высококачественное железо и софт, способные вместить экстенсивную обработку.
• Продвинутые аналитические инструменты для сбора, обработки и анализа данных по системному ландшафту.

Синдром «источники сами собой»

Сourcing — огромное узкое горлышко в запуске успешных IoT-инициатив. Сетевая инфраструктура, умное промышленное оборудование, программные аналитические инструменты и сотни электронных компонентов — непредвиденная проблема, которая может поглотить ваши инвестиции без уведомления.

Добавьте к этому профессиональные ресурсы: инженеры, эксперты по котировкам, решение архитекторов, бизнес-консультанты и т.д. — либо не квалифицированы в IoT, либо за пределами бюджета большинства организаций.

Все эти сложности заговорены в сторону замедления разработки IoT-продуктов, даже если у вас блестящая идея на бумаге.

Поскольку IoT имеет критическую задачу в упрощении промышленной обработки, такой как удаленный мониторинг, предиктивное обслуживание и отслеживание активов, нет выбора, кроме развертывания best-in-class ресурсов.

Что делать?

Ищите решения, предоставляющие IoT-экспертизу по всему стеку — анализ жизнеспособности продукта, оценку стоимости, on-demand компоненты продукта, экспертизу разработки и профессиональные ресурсы.

Рассмотрите Ioterra, one-stop marketplace для бизнесов, чтобы вручную выбирать ресурсы разработки IoT-продуктов по их требованию. Они идеально подходят из-за широкого спектра промышленных IoT-приложений, готовых к развертыванию продуктов и профессиональных фирм для каждого уровня. Основательная команда Ioterra возглавляется известными IoT-экспертами Даниэлем Прайсом, Абхинавом Дубеи и Дэнни деЛавеагой, которые осознали проблемы ресурсного дефицита во время их предыдущего IoT-стартапа по разработке продуктов Breadware, который недавно был приобретен.

Сочетая свой предыдущий опыт в бизнесе, лидерство направлено на заполнение ресурсных пробелов и уполномочивание бизнесов быстро находить высоконадежные IoT-ресурсы для своих инициатив.

Решения вроде этих могут эффективно помочь сообществу в запуске их проектов быстрым и продуктивным образом.

Ошибочное бюджетное планирование

Хотя IoT снижает затраты на обслуживание, принятие — дорогое дело. Это значит, что истинные выгоды эффективности по затратам, времени и точности будут реализованы в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Вызов с стоимостью начинается с неясных ожиданий ROI, так как решения все еще новые и в основном непроверенные. Кроме того, отсутствие экспертного консалтинга делает это рискованнее. По популярному отчету Microsoft 2019 IoT Signals, 29% организаций не могли разработать IoT-продукты для своего бренда из-за нехватки ресурсов.

Добавляя к интрике — разнообразные стейкхолдеры по отделам в промышленном объекте. Например, Закупки, Производство и Планирование, Продажи и Дистрибуция, Управление клиентами (CRM вертикали) и т.д. — все будут затронуты на каком-то уровне с присоединением IoT к производственным и аналитическим командам.

Поэтому большинство организаций борются с созданием убедительного бизнес-кейса для динамической промышленной экосистемы.

Что делать?

Начните с Cloud. Многие репутируемые компании предоставляют промышленного класса управление данными. Это снижает инфраструктурные и безопасностные затраты.

Включите операционные затраты с начала: сетевая коммуникация (RFID, Wi-Fi и т.д.), плата за хранение (cloud, data center и т.д.), обслуживание инфраструктуры.

Выбирайте правильных партнеров — для разработки системы и закупки оборудования и ищите их совет по бюджетному планированию. Они должны уметь советовать, как приоритизировать выделение бюджета по разным аспектам вашего IoT-внедрения.

Делаем вещи для Интернета вещей

Во всей вероятности, три вызова, обсужденные выше, взаимозависимы. Оптимальный способ адресовать их все эффективно — планировать заранее и искать экспертный консалтинг с начала. Если фундамент системы, составляющей сеть продуктов, не силен, выход будет страдать.