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集成是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成功的關(guān)鍵

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缺乏集成是造成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)生故障的原因。Software AG公司首席產(chǎn)品官Stefan Sigg日前對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的當前和未來發(fā)展狀況進行了探討,并發(fā)布了他們的研究報告,這些報告顯示了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在北美地區(qū)制造業(yè)和汽車領(lǐng)域應用所存在的問題。

 缺乏集成是造成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)生故障的原因。

Software AG公司首席產(chǎn)品官Stefan Sigg日前對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的當前和未來發(fā)展狀況進行了探討,并發(fā)布了他們的研究報告,這些報告顯示了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在北美地區(qū)制造業(yè)和汽車領(lǐng)域應用所存在的問題。

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物聯(lián)網(wǎng)、云計算和集成是如何發(fā)展的?

云遷移浪潮是由公共云提供這樣的大規(guī)模廠商所驅(qū)動的,這些廠商希望吸引盡可能多的公司進入云端并使用其平臺。云遷移引發(fā)了對集成中間件的巨大需求和必要性。

并不是所有的公司都能夠完成所有遷移,通常只有70%到90%。很多企業(yè)仍然在其數(shù)據(jù)中心的平臺上擁有和運營原有系統(tǒng)。一旦進入云端,應用程序的其他部分將被云服務取代。所有云計算提供商都希望并需要幫助客戶在遷移云端之后重新建立集成。而云計算提供商為其客戶提供云遷移的服務,當然也有一些企業(yè)為在內(nèi)部部署環(huán)境中建立應用程序和業(yè)務集成而陷入困境。而現(xiàn)在,當他們將業(yè)務遷移到云中時,他們擔心云中集成將花費的時間。而在混合云集成中間件使其變得更加容易。

物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵是什么?

如今,邊緣計算已經(jīng)到來。企業(yè)數(shù)據(jù)中心的一部分工作將移至云中,其他部分部署在邊緣,企業(yè)需要對其進行集成。云計算、邊緣計算以及連接點的組合正在創(chuàng)造大量的集成中間件。

如何保護物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備?

物聯(lián)網(wǎng)還可以意味著事物的整合,確保物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和中央存儲庫之間的數(shù)據(jù)平滑流動。物聯(lián)網(wǎng)平臺需要用于設(shè)備的專用連接器,具有專門的連接軟件。而這是專用的集成中間件,用于設(shè)備在頂部快速構(gòu)建應用程序。安全性是一項內(nèi)置功能,公鑰和加密是設(shè)備管理(包括更新的固件)的一部分。

有哪些突出的應用案例?

例如物聯(lián)網(wǎng)在水務管理的應用。在英國,每天因管道泄漏而損失的水高達30億升,相當于2000萬人一天使用的水量。Software AG公司創(chuàng)建了采用物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)測系統(tǒng),并預先考慮了澳大利亞電信公司所處理的漏水事件,使用水管中部署的傳感器來測量泄漏點,并進行實時通信??梢詫焖俸皖A測性的場景做出反應,模板應用程序可以在各地的其他水利基礎(chǔ)設(shè)施中重復使用。各地的水務管理和供水相似,在安裝大量傳感器后,便可以快速部署。這使更多的公司可以創(chuàng)建可創(chuàng)造價值的物聯(lián)網(wǎng)應用程序。

德國ADAMOS公司是一個由德國機器制造商組成的財團,他們建立了一個平臺,財團中的每個公司都可以在這個平臺上構(gòu)建自己的物聯(lián)網(wǎng)應用程序,并學習如何進一步減少構(gòu)建應用程序的工作量。

汽車涂漆機器人的行業(yè)領(lǐng)導廠商Durr公司很好地應用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。該公司在工作中創(chuàng)造了高效可靠的流程,并采用實時分析監(jiān)控,確保當發(fā)現(xiàn)故障時停止噴涂工作。如果車輛需要重新上漆,而一名工作人員就可以同時監(jiān)控五輛汽車。隨著時間的推移,他們將使用預測分析來將錯誤減少到零。

物聯(lián)網(wǎng)應用程序非常適合這樣的用例。人們在將來并不會看到很多相同的物聯(lián)網(wǎng)應用程序。而企業(yè)需要一個平臺,可以在此平臺上花費最少的精力構(gòu)建特定的應用程序。

認為企業(yè)需要克服的常見挑戰(zhàn)是什么?

一旦企業(yè)集成和處理了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),就必須處理與之相關(guān)的其他系統(tǒng),如企業(yè)資源計劃(ERP)、供應鏈或制造執(zhí)行系統(tǒng)。還有許多其他系統(tǒng)需要集成。

對物聯(lián)網(wǎng)計劃的當前狀態(tài)有什么擔憂嗎?

人們必須對物聯(lián)網(wǎng)需要有正確的期望。現(xiàn)在和將來的物聯(lián)網(wǎng)應用都將是一件大事,物聯(lián)網(wǎng)應用將爆炸式增長。人們很難預測它們爆炸的速度,這取決于企業(yè)的準備、意愿和技能。其發(fā)展的瓶頸并不是技術(shù)。限制因素是具體的想法,其限制因素是在商業(yè)意義上如何處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的創(chuàng)造力。這一切都與可取性、可行性和可見性有關(guān)。

企業(yè)的客戶想要什么?回答這個問題并不容易。機器制造商需要像軟件設(shè)計師一樣習慣于思考,企業(yè)將對硬件和軟件如何協(xié)同工作持不同的態(tài)度。那么誰會更快地成為領(lǐng)域?qū)<覍W習軟件或軟件工程師來學習領(lǐng)域?亞馬遜公司并不是零售商,而是一家十分了解零售行業(yè)的軟件公司。而在銀行業(yè)、保險業(yè)和制造業(yè)的應用也是如此,可以說企業(yè)通過采用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行創(chuàng)造性的工作。

如何看待物聯(lián)網(wǎng)計劃的未來?

物聯(lián)網(wǎng)的應用可以說無處不在。機器生產(chǎn)廠商非常擅長于自己的機器類型,因此沒有競爭力,因此愿意分享思想和技術(shù)。每個行業(yè)都有其物聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)具有很高的價值,但是企業(yè)將如何使用它進行商業(yè)化。將來,所有的物品都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)。而以前連接的警報系統(tǒng)現(xiàn)在采用的是功能先進的計算機。有了這些數(shù)據(jù),就會有軟件來處理這些數(shù)據(jù),然后企業(yè)面臨應該如何處理這些數(shù)據(jù)的問題。

開發(fā)人員在其物聯(lián)網(wǎng)計劃方面需要牢記什么?

開發(fā)人員的工作正在煥發(fā)新生,因為有一些公司已經(jīng)淪為系統(tǒng)運營商,用于為業(yè)務的不同領(lǐng)域構(gòu)建軟件,有的IT組織甚至忘記了如何編寫代碼?,F(xiàn)在將看到開發(fā)人員的重生,他們將創(chuàng)建數(shù)據(jù)并需要編寫代碼,這是開發(fā)商的巨大機會。它需要分析、機器學習、用戶界面技術(shù)、學習包和語言(如JavaScript和Reacts)的技能,并查看GitHub的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是JavaScript。開發(fā)人員需要學習人工智能技術(shù),尤其是Python。在堆棧交換中,大多數(shù)問題與Python有關(guān)。需要了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、分析和“計算機編程的藝術(shù)”的基礎(chǔ)知識。

Software AG公司已對汽車行業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)應用進行了調(diào)查。關(guān)鍵要點是,主要的工業(yè)和汽車制造商遠遠落后于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新曲線,從而損害了生產(chǎn)力和收入。

調(diào)查還顯示,絕大多數(shù)制造商查詢到的報告表明,他們的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)投資是有限的,可能鎖定在公司的一個部門中,阻止了這些組織在其企業(yè)之間共享工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的力量。這使這些制造商損失了數(shù)百萬美元的潛在利潤,因為他們落后于投資于預測分析和創(chuàng)新集成策略的更具前瞻性的競爭對手,這些策略可以在整個企業(yè)中擴展工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

其他主要發(fā)現(xiàn)包括:

  • 80%的受訪者認為,需要優(yōu)化圍繞工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的流程,否則它們將面臨競爭劣勢,但很少有人這樣做。
  • IT-OT(信息技術(shù)和運營技術(shù))集成被認為是最困難的任務之一,57%的汽車制造商表示,這阻礙了他們從其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)投資中實現(xiàn)全部投資回報率(ROI)。
  • 84%的汽車和重工業(yè)制造商認為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的最重要領(lǐng)域是“產(chǎn)品即服務的貨幣化”。然而,優(yōu)化生產(chǎn)仍然很重要, 58%的重工業(yè)和50%的汽車制造商認同這個觀點。
  • 奇怪的是,定義基于閾值的規(guī)則幾乎與利用預測分析擴展工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)一樣困難。超過60%的受訪者表示,定義基于閾值的規(guī)則與將IT系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器集成到現(xiàn)有控制系統(tǒng)中一樣困難。

 

責任編輯:華軒 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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