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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域值得關注的五大技術

      據(jù)物聯(lián)網(wǎng)咨詢集團聲稱,到2020年物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟估計產(chǎn)值3萬億美元,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到時將占到一半左右的收入。同時,埃森哲估計到2030年,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有望為全球經(jīng)濟貢獻14.2萬億美元。


       這些數(shù)字表明了技術解決方案提供商在未來幾年有望獲得大好機會,但只有密切關注工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域的新技術和趨勢,才有希望獲得機會。下面介紹工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域值得關注的五大技術和趨勢。

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1. 推行與供應商無關的平臺


      Jeff Brown是解決方案提供商、CRN 2018年物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新者之一Aquitas的首席運營官,他表示,由于客戶現(xiàn)在偏愛支持多家供應商的解決方案,專有的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺已翻篇了。


      他說:“過去幾十年來的問題之一是,每款硬件解決方案都自帶專有的軟件平臺。幾年前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)開始興起來時,許多公司仍在走同樣這條老路。我們與客戶密切合作,發(fā)現(xiàn)他們做決策時考慮的一個重要標準是要有與供應商無關的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案?!?/p>


      Altizon的Daltonis就是一個典例,這種與供應商無關的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺支持所有操作系統(tǒng)和常見的連接協(xié)議。


2. OT數(shù)據(jù)變成企業(yè)數(shù)據(jù)


      新技術讓公司可以將操作型技術(OT)系統(tǒng)連接到整個網(wǎng)絡,帶來了將OT數(shù)據(jù)與其他類型的數(shù)據(jù)結合起來的新機會。


      比如說,Hitachi Vantara的一款新應用軟件Lumada Maintenance Insights結合并分析不同來源的數(shù)據(jù)(包括傳感器數(shù)據(jù)、計劃停運和技術員的時間表),從而提供互聯(lián)的維護解決方案。


      Aquitas的Brown說:“將OT數(shù)據(jù)與公司的其他方面連接起來成了戰(zhàn)略方向的一部分。OT小組現(xiàn)在負責向CIO匯報,所有數(shù)據(jù)都被視作企業(yè)數(shù)據(jù)?!?/p>


3. 捆綁式工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣解決方案


      軟硬件供應商在齊心協(xié)力開發(fā)開箱即用且易于安裝和管理的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案。


      最近,Dell EMC宣布與邊緣智能初創(chuàng)公司FogHorn達成合作伙伴關系,后者將為Dell EMC合作伙伴提供預先配置了FogHron的Lightning邊緣智能平臺的網(wǎng)關及其他邊緣設備,該平臺包括機器學習和自動化功能。


      緊跟這股潮流的其他OEM廠商包括惠普企業(yè)(HPE)、思科和AdLink。


4. 增強現(xiàn)實與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)融合


      由于PTC等供應商開始尋找適合客戶的合理的使用場景,增強現(xiàn)實正與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)趨于融合。


      PTC CEO Jim Heppelmann在公司最近的財報電話會議上稱,增強現(xiàn)實的預訂額在公司2018財年中達到了2000萬美元,歸因于許多公司使用其增強現(xiàn)實平臺,用于“服務和維護工作指令、工廠操作人員指令和虛擬產(chǎn)品演示?!?/p>


      Aquitas的Brown說:“從培訓到操作使用,增強現(xiàn)實讓用戶可以添加之前只有從桌面才能找到的數(shù)據(jù),用于主動排查故障?!?/p>


5. 機器學習和數(shù)據(jù)分析


由于大企業(yè)和初創(chuàng)公司都在推出各自的功能,機器學習和優(yōu)異分析功能變得更加重要。


       機器學習可以幫助公司自動分析龐大數(shù)據(jù)集,并提供可付諸實際行動的步驟,比如防止工廠出現(xiàn)停運。擁有機器學習和優(yōu)異分析功能的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)供應商包括GE Digital、PTC、西門子和總部位于西雅圖的Seeq。


       Aquitas的Brown說:“每家公司都想要機器學習和優(yōu)異分析,但是開始認識到此之前需要不不數(shù)據(jù)。因此,先決定一種收集所需數(shù)據(jù)的平臺是成功分析的關鍵條件?!?/p>


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