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集成是工业物联网成功的关键

2019年9月30日 07:22  企业网D1Net  作 者:Tom Smith

缺乏集成是造成工业物联网发生故障的原因。

Software AG公司首席产品官Stefan Sigg日前对工业物联网的当前和未来发展状况进行了探讨,并发布了他们的研究报告,这些报告显示了工业物联网在北美地区制造业和汽车领域应用所存在的问题。

物联网、云计算和集成是如何发展的?

云迁移浪潮是由公共云提供这样的大规模厂商所驱动的,这些厂商希望吸引尽可能多的公司进入云端并使用其平台。云迁移引发了对集成中间件的巨大需求和必要性。

并不是所有的公司都能够完成所有迁移,通常只有70%到90%。很多企业仍然在其数据中心的平台上拥有和运营原有系统。一旦进入云端,应用程序的其他部分将被云服务取代。所有云计算提供商都希望并需要帮助客户在迁移云端之后重新建立集成。而云计算提供商为其客户提供云迁移的服务,当然也有一些企业为在内部部署环境中建立应用程序和业务集成而陷入困境。而现在,当他们将业务迁移到云中时,他们担心云中集成将花费的时间。而在混合云集成中间件使其变得更加容易。

物联网战略成功的关键是什么?

如今,边缘计算已经到来。企业数据中心的一部分工作将移至云中,其他部分部署在边缘,企业需要对其进行集成。云计算、边缘计算以及连接点的组合正在创造大量的集成中间件。

如何保护物联网设备?

物联网还可以意味着事物的整合,确保物联网设备和中央存储库之间的数据平滑流动。物联网平台需要用于设备的专用连接器,具有专门的连接软件。而这是专用的集成中间件,用于设备在顶部快速构建应用程序。安全性是一项内置功能,公钥和加密是设备管理(包括更新的固件)的一部分。

有哪些突出的应用案例?

例如物联网在水务管理的应用。在英国,每天因管道泄漏而损失的水高达30亿升,相当于2000万人一天使用的水量。Software AG公司创建了采用物联网的监测系统,并预先考虑了澳大利亚电信公司所处理的漏水事件,使用水管中部署的传感器来测量泄漏点,并进行实时通信。可以对快速和预测性的场景做出反应,模板应用程序可以在各地的其他水利基础设施中重复使用。各地的水务管理和供水相似,在安装大量传感器后,便可以快速部署。这使更多的公司可以创建可创造价值的物联网应用程序。

德国ADAMOS公司是一个由德国机器制造商组成的财团,他们建立了一个平台,财团中的每个公司都可以在这个平台上构建自己的物联网应用程序,并学习如何进一步减少构建应用程序的工作量。

汽车涂漆机器人的行业领导厂商Durr公司很好地应用物联网设备。该公司在工作中创造了高效可靠的流程,并采用实时分析监控,确保当发现故障时停止喷涂工作。如果车辆需要重新上漆,而一名工作人员就可以同时监控五辆汽车。随着时间的推移,他们将使用预测分析来将错误减少到零。

物联网应用程序非常适合这样的用例。人们在将来并不会看到很多相同的物联网应用程序。而企业需要一个平台,可以在此平台上花费最少的精力构建特定的应用程序。

认为企业需要克服的常见挑战是什么?

一旦企业集成和处理了物联网数据,就必须处理与之相关的其他系统,如企业资源计划(ERP)、供应链或制造执行系统。还有许多其他系统需要集成。

对物联网计划的当前状态有什么担忧吗?

人们必须对物联网需要有正确的期望。现在和将来的物联网应用都将是一件大事,物联网应用将爆炸式增长。人们很难预测它们爆炸的速度,这取决于企业的准备、意愿和技能。其发展的瓶颈并不是技术。限制因素是具体的想法,其限制因素是在商业意义上如何处理物联网数据的创造力。这一切都与可取性、可行性和可见性有关。

企业的客户想要什么?回答这个问题并不容易。机器制造商需要像软件设计师一样习惯于思考,企业将对硬件和软件如何协同工作持不同的态度。那么谁会更快地成为领域专家学习软件或软件工程师来学习领域?亚马逊公司并不是零售商,而是一家十分了解零售行业的软件公司。而在银行业、保险业和制造业的应用也是如此,可以说企业通过采用物联网设备产生的数据进行创造性的工作。

如何看待物联网计划的未来?

物联网的应用可以说无处不在。机器生产厂商非常擅长于自己的机器类型,因此没有竞争力,因此愿意分享思想和技术。每个行业都有其物联网挑战,数据具有很高的价值,但是企业将如何使用它进行商业化。将来,所有的物品都会产生数据。而以前连接的警报系统现在采用的是功能先进的计算机。有了这些数据,就会有软件来处理这些数据,然后企业面临应该如何处理这些数据的问题。

开发人员在其物联网计划方面需要牢记什么?

开发人员的工作正在焕发新生,因为有一些公司已经沦为系统运营商,用于为业务的不同领域构建软件,有的IT组织甚至忘记了如何编写代码。现在将看到开发人员的重生,他们将创建数据并需要编写代码,这是开发商的巨大机会。它需要分析、机器学习、用户界面技术、学习包和语言(如JavaScript和Reacts)的技能,并查看GitHub的统计数据是JavaScript。开发人员需要学习人工智能技术,尤其是Python。在堆栈交换中,大多数问题与Python有关。需要了解数据结构、分析和“计算机编程的艺术”的基础知识。

Software AG公司已对汽车行业和物联网应用进行了调查。关键要点是,主要的工业和汽车制造商远远落后于工业物联网创新曲线,从而损害了生产力和收入。

调查还显示,绝大多数制造商查询到的报告表明,他们的工业物联网投资是有限的,可能锁定在公司的一个部门中,阻止了这些组织在其企业之间共享工业物联网的力量。这使这些制造商损失了数百万美元的潜在利润,因为他们落后于投资于预测分析和创新集成策略的更具前瞻性的竞争对手,这些策略可以在整个企业中扩展工业物联网。

其他主要发现包括:

80%的受访者认为,需要优化围绕工业物联网平台的流程,否则它们将面临竞争劣势,但很少有人这样做。 IT-OT(信息技术和运营技术)集成被认为是最困难的任务之一,57%的汽车制造商表示,这阻碍了他们从其工业物联网投资中实现全部投资回报率(ROI)。 84%的汽车和重工业制造商认为工业物联网的最重要领域是“产品即服务的货币化”。然而,优化生产仍然很重要, 58%的重工业和50%的汽车制造商认同这个观点。奇怪的是,定义基于阈值的规则几乎与利用预测分析扩展工业物联网一样困难。超过60%的受访者表示,定义基于阈值的规则与将IT系统和物联网传感器集成到现有控制系统中一样困难。

编 辑:章芳
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