边缘计算和IIoT是否会改变我们对数据的思考方式

（文章来源：金马科技）

当我们观察工业企业中正在发生的事情时，正在发生一个有趣的演变-当公司朝着工业物联网(IIoT)迈出了初步的第一步时，这具有重要的意义。传统上，运营技术(OT)团队倾向于根据其环境中的自动化设备(包括硬件和软件)来考虑其环境。他们可能将自己描述为“洛克威尔商店”或“西门子商店”。他们确定了使自动化成为可能的工具。

但这开始改变。现在，我们看到越来越多的组织将工程师的注意力集中在工具上，而不再将重点放在由自动化系统生成的数据上。这种发展反映出人们日益认识到，数据和高级分析为释放业务价值提供了巨大的机会。人们越来越关注数据而不是应用程序。这是观念上的重大转变。

是什么推动了这一转变?在某种程度上，它是由数据边缘爆炸性增长驱动的，这是由于靠近生产过程的边缘计算智能的增加所致。

这是迈向真正的IIoT基础架构的第一步，我称之为“四个'我'。” 它从Insightful开始，使用业务分析来推动见解和效率。然后，他们可以升级到智能的，跨基础结构的连接元素以实现实时优化。最终状态是“不可见”，在此状态下，无需人工干预即可基于人工智能(AI)实时做出决策。

尽管有远见的企业正在战略性地考虑其向更高级阶段发展的路线，但大多数工业企业都处于知情阶段。根据他们认为的投资回报率，某些行业的发展速度快于其他行业。例如，食品和饮料行业正在积极采用IIoT技术。他们认识到使用实时数据分析的价值，不仅可以帮助确保生产效率，还可以确保产品的安全性和质量，这对于品牌价值至关重要。其他受到严格监管的行业正在看到生产数据中的价值，以帮助确保合规性。

另一方面，某些“老派”行业在优化数据效率或获得竞争优势方面可能认识到数据的价值很慢。随着技术的进步，我预测这些保留将开始将实时分析识别为现代工业企业的重要组成部分，或者发现自己正在追赶上。

对于“得到它”的企业来说，数据的增长及其对业务的日益增长的重要性是催化剂现代化其基础架构的催化剂。该基础架构需要可扩展以适应加速的数据增长，并且需要灵活以允许使用新的方式使用实时数据分析。随着他们越来越依赖数据，他们需要考虑如何保护这些有价值的数据。这意味着将数据可用性和完整性视为核心需求，而不是事后考虑。
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