物联网到时将占到一半左右的收入。同时,埃森哲估计到2030年,工业物联网有望为全球经济贡献14.2万亿美元。
这些数字表明了技术解决方案提供商在未来几年有望获得大好机会,但只有密切关注工业物联网领域的最新技术和趋势,才有希望获得机会。下面介绍工业物联网领域值得关注的五大技术和趋势。
Jeff Brown是解决方案提供商、CRN 2018年物联网创新者之一Aquitas的首席运营官,他表示,由于客户现在偏爱支持多家供应商的解决方案,专有的工业物联网平台已翻篇了。
他说:“过去几十年来的问题之一是,每款硬件解决方案都自带专有的软件平台。几年前工业物联网开始兴起来时,许多公司仍在走同样这条老路。我们与客户密切合作,发现他们做决策时考虑的一个重要标准是要有与供应商无关的工业物联网解决方案。”
Altizon的Daltonis就是一个典例,这种与供应商无关的工业物联网平台支持所有操作系统和常见的连接协议。
新技术让公司可以将操作型技术(OT)系统连接到整个网络,带来了将OT数据与其他类型的数据结合起来的新机会。
比如说,Hitachi Vantara的一款新应用软件Lumada Maintenance Insights结合并分析不同来源的数据(包括传感器数据、计划停运和技术员的时间表),从而提供互联的维护解决方案。
Aquitas的Brown说:“将OT数据与公司的其他方面连接起来成了战略方向的一部分。OT小组现在负责向CIO汇报,所有数据都被视作企业数据。”
软硬件供应商在齐心协力开发开箱即用且易于安装和管理的工业物联网解决方案。
最近,DellEMC宣布与边缘智能初创公司FogHorn达成合作伙伴关系,后者将为Dell EMC合作伙伴提供预先配置了FogHron的Lightning边缘智能平台的网关及其他边缘设备,该平台包括机器学习和自动化功能。
紧跟这股潮流的其他OEM厂商包括惠普企业(HPE)、思科和AdLink。
由于PTC等供应商开始寻找适合客户的合理的使用场景,增强现实正与工业物联网趋于融合。
PTC CEO Jim Heppelmann在公司最近的财报电话会议上称,增强现实的预订额在公司2018财年中达到了2000万美元,归因于许多公司使用其增强现实平台,用于“服务和维护工作指令、工厂操作人员指令和虚拟产品演示。”
Aquitas的Brown说:“从培训到操作使用,增强现实让用户可以添加之前只有从桌面才能找到的数据,用于主动排查故障。”
由于大企业和初创公司都在推出各自的功能,机器学习和先进分析功能变得更加重要。
机器学习可以帮助公司自动分析庞大数据集,并提供可付诸实际行动的步骤,比如防止工厂出现停运。拥有机器学习和先进分析功能的工业物联网供应商包括GE Digital、PTC、西门子和总部位于西雅图的Seeq。
Aquitas的Brown说:“每家公司都想要机器学习和先进分析,但是开始认识到此之前需要好的数据。因此,先决定一种收集所需数据的平台是成功分析的关键条件。”
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