Wie in ReadWrite beschrieben
. Während wir beobachten, was in Industrieunternehmen geschieht, vollzieht sich eine interessante Entwicklung - eine Entwicklung, die wichtige Auswirkungen hat, wenn Unternehmen ihre ersten vorsichtigen Schritte in Richtung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) unternehmen.
Traditionell neigen OT-Teams (Operational Technology) dazu, ihre Umgebung in Bezug auf die Automatisierungsausrüstung in ihrer Umgebung zu betrachten, sowohl Hardware als auch Software. Sie könnten sich als "Rockwell-Shop" oder "Siemens-Shop" bezeichnen. Sie identifizierten sich mit den Werkzeugen, die die Automatisierung ermöglichten.
Aber das beginnt sich langsam zu ändern. Wir sehen jetzt eine wachsende Zahl von Organisationen, in denen sich die Ingenieure weniger auf die Werkzeuge als vielmehr auf die Daten konzentrieren, die von ihren Automatisierungssystemen erzeugt werden. Diese Entwicklung spiegelt die zunehmende Erkenntnis wider, dass Daten und hochentwickelte Analysen enorme Möglichkeiten zur Erschließung von Geschäftswerten bieten. Immer mehr Menschen konzentrieren sich auf Daten und nicht mehr auf Anwendungen. Das ist ein bedeutender Wandel in der Denkweise.
Was treibt diese Verschiebung an? Zum Teil wird sie durch das explosionsartige Datenwachstum als Folge der Zunahme der Computerintelligenz an den Rändern, näher an den Produktionsprozessen, vorangetrieben.
Was sind die vier "I's"?
Dies ist der erste Schritt auf dem Weg zu einer echten IIoT-Infrastruktur - eine Entwicklung, die ich "die vier I" nenne. Es beginnt mit Insightful, der Nutzung von Geschäftsanalysen zur Förderung von Erkenntnissen und Effizienz. Sie können dann zu Intelligent übergehen und Elemente in der gesamten Infrastruktur miteinander verbinden, um eine Optimierung in Echtzeit zu ermöglichen. Der Endzustand ist Invisible, wo Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage künstlicher Intelligenz (KI) ohne menschliches Eingreifen getroffen werden.
Die meisten Industrieunternehmen befinden sich in der Informationsphase, vorausschauende Unternehmen denken jedoch strategisch über ihren Fahrplan zu den fortgeschritteneren Phasen nach. Einige Branchen schreiten aufgrund ihrer wahrgenommenen Investitionsrentabilität schneller voran als andere. Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie beispielsweise setzt aktiv auf IIoT-Technologien. Sie erkennen den Wert von Echtzeit-Datenanalysen, die nicht nur die Produktionseffizienz, sondern auch die Sicherheit und Qualität ihrer Produkte gewährleisten, was für den Wert ihrer Marken entscheidend ist. Auch andere stark regulierte Branchen erkennen den Wert von Produktionsdaten, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
Einige Industriezweige der "alten Schule" erkennen den Wert von Daten im Hinblick auf die Optimierung ihrer Effizienz oder die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils möglicherweise nur langsam. Mit fortschreitender Technologie werden diese Verweigerer, wie ich vorhersagen kann, beginnen, die Echtzeit-Analyse als wesentlichen Bestandteil eines modernen Industrieunternehmens zu erkennen - oder sie finden sich in einer Aufholjagd wieder.
Für die Unternehmen, die es verstanden haben, ist dieses Datenwachstum - und seine zunehmende Bedeutung für das Unternehmen - ein Katalysator für die Modernisierung ihrer Infrastruktur. Diese Infrastruktur muss skalierbar sein, um dem beschleunigten Datenwachstum gerecht zu werden, und flexibel, um neue Möglichkeiten der Datenanalyse in Echtzeit zu ermöglichen. Da die Abhängigkeit von Daten immer größer wird, müssen sie sich Gedanken darüber machen, wie sie diese wertvollen Daten schützen können. Das bedeutet, dass Datenverfügbarkeit und -integrität als Kernanforderung betrachtet werden müssen und nicht als nachträglicher Gedanke.
