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      工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域值得關注的五大和趨勢

      更新時間:2019-05-08      瀏覽次數(shù):2760

      工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域值得關注的五大和趨勢

      關鍵詞: 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
      摘要: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)有望為經(jīng)濟貢獻14.2萬億美元。這些數(shù)字表明了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和趨勢。
      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)者Aquitas的運營官,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個重要是要有與供應商無關的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案。”

      Altizon的Daltonis就是個典例,這種與供應商無關的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺支持操作系統(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)

      新讓公司可以將操作型(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)略方向的部分。OT小組現(xiàn)在負責向CIO匯報,數(shù)據(jù)都被視作企業(yè)數(shù)據(jù)。”

      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。

      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在公司近期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。”

      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。”

      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,機器學習和分析功能變得加重要。

      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分析,但是開始認識到此之前需要好的數(shù)據(jù)。因此,先決定種收集所需數(shù)據(jù)的平臺是成功分析的關鍵條件。”

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