工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域值得關(guān)注的五大和趨勢

關(guān)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(guān)注工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)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(lǐng)域值得關(guān)注的五大和趨勢。
1. 推行與供應(yīng)商無關(guān)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(yīng)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(yīng)商無關(guān)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(yīng)商無關(guān)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(luò)，帶來了將OT數(shù)據(jù)與其他類型的數(shù)據(jù)結(jié)合起來的新機會。

比如說，Hitachi Vantara的款新應(yīng)用軟件Lumada Maintenance Insights結(jié)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(yīng)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(guān)系，后者將為Dell EMC合作伙伴提供預(yù)先配置了FogHron的Lightning邊緣智能平臺的網(wǎng)關(guān)及其他邊緣設(shè)備，該平臺包括機器學(xué)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(yīng)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(yù)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(wù)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(xùn)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(xué)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(xué)習和分析功能變得加重要。

機器學(xué)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(xué)習和分析功能的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)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(xué)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(guān)鍵條件。”