Wie bereits in der IoT Evolution World von Jason Andersen
veröffentlicht, wächst der globale Markt für das industrielle Internet der Dinge(IIoT) rasant und durchdringt Branchen in allen Sektoren. Jüngste Studien schätzen, dass das IIoT der Weltwirtschaft bis 2030 14,2 Billionen Dollar hinzufügen wird. Und während sich das globale industrielle Internet der Dinge weiterentwickelt, wächst auch die Begeisterung für edge computing wächst parallel dazu. Die Betreiber beginnen damit, mehr Rechenleistung in die edge ihrer Netze, wo die IIoT-Funktionen tatsächlich angesiedelt sind.
Bei der Beobachtung von Industrieunternehmen können wir eine interessante Entwicklung beobachten, die sich bei der Implementierung von IIoT-Systemen vollzieht. OT-Teams (Operational Technology) haben sich in der Vergangenheit auf die Automatisierungsgeräte – sowohl Hardware als auch Software – in ihrem Steuerhaus konzentriert, beginnen aber zunehmend, sich weniger auf die Werkzeuge selbst und mehr auf die von ihren Systemen generierten Daten zu konzentrieren. Die Unternehmen konzentrieren sich mehr auf die Daten als auf die Anwendungen und erkennen, dass Daten und Analysen ein großes Potenzial für die Erschließung von Geschäftswerten haben.
Was treibt diese Verschiebung an?
Zu den wichtigsten Prioritäten bei der Wertschöpfung durch das IIoT gehören die unterbrechungsfreie Produktion und die Erzielung neuer Kosteneffizienzen. Es wird zwar nicht erwartet, dass sich dies ändert, aber eine Reihe von Unternehmen beginnen auch, hybride Clouds einzusetzen, um Arbeitslasten effizienter zu verteilen – insbesondere für geschäftskritische Funktionen sowie für die Echtzeitverarbeitung. Mit zunehmender Automatisierung werden Daten das IIoT zu einem langfristigen Geschäftsziel machen – und als Wettbewerbsvorteil für industrielle Betreiber dienen.
Dieser Wandel wird auch durch das explosionsartige Wachstum von Daten vorangetrieben – und durch den Beweis, dass Unternehmen den Wert dieser Daten zu schätzen wissen. Daten und Analysen sind derzeit in der Lage, Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Je mehr Daten jedoch zur Verfügung stehen, desto intelligenter und unsichtbarer werden diese Erkenntnisse. Systeme werden schon bald eine Optimierung in Echtzeit ermöglichen und auf der Grundlage künstlicher Intelligenz autonom Entscheidungen treffen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
