изменяют ли периферийные вычисления и промышленный интернет

Глядя на промышленные компании, мы видим интересную эволюцию , которая имеет серьезные последствия, поскольку компании делают первые шаги к промышленному Интернету вещей (IIoT) .

Традиционно команды операционных технологий (ОТ) склонны думать о своей среде с точки зрения устройств автоматизации в своей среде, как аппаратного, так и программного обеспечения. Они могут называть себя «магазином Rockwell» или «магазином Siemens». Они идентифицируют себя с инструментами, которые делают возможной автоматизацию.

Но это меняется. Сегодня мы видим

все больше и больше организаций, в которых инженеры меньше внимания уделяют инструментам, а больше — данным, генерируемым автоматизированными системами. Эта эволюция отражает растущее признание того, что данные и расширенная аналитика открывают огромные возможности для раскрытия ценности бизнеса. Все больше и больше людей сосредотачивают внимание на данных, а не на приложениях. Это серьезный сдвиг в мышлении.

Что движет этим сдвигом? Частично это конкретная база данных по отраслям обусловлено взрывным ростом объема данных, поскольку вычислительный интеллект на периферии продолжает расти и приближается к производственным процессам.

конкретная база данных по отраслям

Какие четыре государства?

Это первый шаг к настоящей инфраструктуре Интернета вещей, которую я называю «Четырьмя И» прогресса. Все начинается с анализа и использования бизнес-аналитики для повышения понимания и эффективности. Затем они могут перейти к аналитике, соединяя перспективы реформы стиля работы~ блог президента  элементы всей инфраструктуры для обеспечения оптимизации в реальном времени. Конечное состояние — «невидимое», где решения принимаются в реальном времени на основе искусственного интеллекта (ИИ) без вмешательства человека.

Большинство промышленных компаний находятся на стадии информированности, хотя дальновидные компании стратегически продумывают свой план перехода на более продвинутые этапы. Некоторые отрасли развиваются быстрее, чем другие, исходя из представлений о возврате инвестиций. Например, пищевая промышленность и производство напитков активно внедряют технологию IIoT. Они осознают ценность использования анализа данных в реальном времени не только для обеспечения

С другой стороны, некоторые отрасли

«старой школы» могут не в полной мере осознавать ценность данных для оптимизации эффективности или получения конкурентных преимуществ. Я данные из Кувейта предсказываю, что по мере развития технологий эта старая гвардия начнет понимать, что аналитика в реальном времени является важным компонентом современного промышленного предприятия, или же окажется позади.

Для тех предприятий, которые «понимают это», рост объема данных и их растущая важность для бизнеса являются катализатором модернизации их инфраструктуры. Эта инфраструктура должна быть масштабируемой, чтобы приспособиться к ускорению роста объемов данных, и гибкой, чтобы обеспечить возможность использования анализа данных в реальном времени новыми способами. Поскольку они

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top