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 die Teams der Betriebstechnik (OT) dazu, ihre Umgebung im Hinblick auf die Automatisierungsausrüstung innerhalb ihrer Umgebung zu betrachten, sowohl in Bezug auf die Hardware als auch auf die Software. Sie könnten sich selbst 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's'" nenne. Es beginnt mit "Insightful", wobei Geschäftsanalysen genutzt werden, um Einblicke zu gewinnen und die Effizienz zu steigern. Sie können dann zu intelligenten, verbindenden Elementen in der gesamten Infrastruktur übergehen, um eine Optimierung in Echtzeit zu ermöglichen. Der letztendliche Zustand ist Unsichtbar, wo Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage künstlicher Intelligenz (KI) ohne menschliches Zutun getroffen werden.
Die meisten Industrieunternehmen befinden sich im Informiert-Stadium, obwohl zukunftsorientierte Unternehmen strategisch über ihren Fahrplan zu den fortgeschritteneren Phasen nachdenken. Einige Industrien kommen schneller voran als andere, basierend auf ihrer wahrgenommenen Kapitalrendite. Zum Beispiel nimmt die Nahrungsmittel- und Getränkeindustrie IIoT-Technologien aktiv an. Sie erkennen den Wert des Einsatzes von Echtzeit-Datenanalytik, um nicht nur die Produktionseffizienz, sondern auch die Sicherheit und Qualität ihrer Produkte zu gewährleisten, was für den Wert ihrer Marken entscheidend ist. Andere stark regulierte Industrien 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 sie "bekommen", ist dieses Datenwachstum - und seine zunehmende Kritikalität für das Unternehmen - ein Katalysator für die Modernisierung ihrer Infrastruktur. Diese Infrastruktur muss skalierbar sein, um dem beschleunigten Datenwachstum Rechnung zu tragen, und flexibel, um neue Wege zur Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen zu ermöglichen. Da sie immer abhängiger von Daten werden, müssen sie darüber nachdenken, wie sie diese wertvollen Daten schützen können. Das bedeutet, dass Datenverfügbarkeit und -integrität als Kernanforderung betrachtet werden müssen und nicht als nachträglicher Einfall.
