Comme indiqué dans ReadWrite
Alors que nous observons ce qui se passe dans les entreprises industrielles, il y a une évolution intéressante qui a des implications importantes alors que les entreprises font leurs premiers pas vers l’Internet industriel des objets (IIoT).
Traditionnellement, les équipes de technologie opérationnelle (OT) ont eu tendance à penser à leur environnement en termes d’équipements d’automatisation, tant matériels que logiciels. Elles pouvaient se décrire comme un “atelier Rockwell” ou un “atelier Siemens”. Elles s’identifiaient aux outils qui rendaient l’automatisation possible.
Mais cela commence à changer. Nous voyons maintenant un nombre croissant d’organisations où les ingénieurs se concentrent moins sur les outils et plus sur les données générées par leurs systèmes d’automatisation. Cette évolution reflète la reconnaissance croissante du fait que les données et les analyses avancées offrent d’énormes possibilités pour débloquer la valeur commerciale. De plus en plus, les gens se concentrent sur les données plutôt que sur les applications. C’est un changement majeur de mentalité.
Quel est le moteur de cette évolution ? Il s’agit en partie de la croissance explosive des données résultant de l’augmentation de l’intelligence informatique sur le site edge, plus près des processus de production.
[sc name=”Edge_1″]
Que sont les quatre “I” ?
Il s’agit de la première étape de la progression vers une véritable infrastructure IIoT, une progression que j’appelle “les quatre “I””. Cela commence par Insightful, en utilisant les analyses d’entreprise pour obtenir des informations et des gains d’efficacité. Ils peuvent ensuite passer à Intelligent, en connectant les éléments de l’infrastructure pour permettre une optimisation en temps réel. L’état ultime est Invisible, où les décisions sont prises en temps réel sur la base de l’intelligence artificielle (IA), sans intervention humaine.
La plupart des entreprises industrielles en sont au stade de l’information, mais les entreprises tournées vers l’avenir réfléchissent de manière stratégique à leur feuille de route vers les phases plus avancées. Certaines industries progressent plus rapidement que d’autres en fonction de leur retour sur investissement perçu. Par exemple, les industries de l’alimentation et des boissons adoptent activement les technologies IIoT. Elles reconnaissent la valeur de l’utilisation de l’analyse des données en temps réel pour aider à garantir non seulement l’efficacité de la production, mais aussi la sécurité et la qualité de leurs produits, ce qui est essentiel pour la valeur de leurs marques. D’autres industries hautement réglementées voient la valeur des données de production pour aider à assurer la conformité.
Certaines industries “de la vieille école”, en revanche, peuvent être lentes à reconnaître la valeur des données en termes d’optimisation de leur efficacité ou d’obtention d’un avantage concurrentiel. À mesure que la technologie progresse, je prédis que ces réticents commenceront à reconnaître que l’analyse en temps réel est un élément essentiel d’une entreprise industrielle moderne – ou qu’ils se trouveront à rattraper leur retard.
Pour les entreprises qui l’ont compris, cette croissance des données – et leur criticité croissante pour l’entreprise – est un catalyseur pour moderniser leur infrastructure. Cette infrastructure doit être évolutive pour s’adapter à la croissance accélérée des données et flexible pour permettre de nouvelles façons d’utiliser les analyses de données en temps réel. Alors qu’elles deviennent de plus en plus dépendantes des données, elles doivent réfléchir à la manière de protéger ces précieuses données. Cela signifie qu’il faut considérer la disponibilité et l’intégrité des données comme une exigence fondamentale, et non comme une réflexion après coup.
[sc name=”Edge_Computing_CTA_1″]
