ReadWriteで紹介されました。
産業界で起きていることを観察すると、興味深い進化が起きていることがわかります。それは、企業がIndustrial Internet of Things（IIoT ）に向けて最初の暫定的なステップを踏み出す際に、重要な意味を持つものです。
従来、オペレーショナルテクノロジー（OT）に携わる人々は、自分たちの環境を、ハードウェアとソフトウェアの両方を含む、環境内のオートメーション機器の観点から考える傾向がありました。彼らは自分たちのことを “Rockwell Shop “や “Siemens Shop “と表現するかもしれない。彼らは自動化を可能にするツールを認識していました。
しかし、それは変わり始めています。現在、エンジニアがツールよりも自動化システムによって生成されるデータに焦点を当てる組織が増えてきています。この進化は、データと高度なアナリティクスがビジネス価値を解放するための大きな機会を提供するという認識が高まっていることを反映しています。ますます多くの人々は、アプリケーションよりもデータに焦点を当てています。これは考え方の大きな変化です。
このシフトを後押ししているのは何でしょうか。それは、 エッジ 、生産プロセスに近いところでコンピューティングインテリジェンスを向上させた結果、データが爆発的に増加したことが一因です。
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4つの「I」とは？
これは、真のIIoT インフラストラクチャへの進化の最初のステップであり、私は「4つのI」と呼んでいます。まず、ビジネスアナリティクスを活用して洞察力と効率性を高める「インサイトフル (Insightful)」が挙げられます。次に、インフラ全体の要素を接続してリアルタイムに最適化する「インテリジェント (Intelligent)」、そして最終的な状態は「インビジブル (Invisible)」で、人の手を介さずに人工知能（AI）に基づいてリアルタイムに意思決定を行います。
ほとんどの産業界の企業は「情報提供」の段階にありますが、前向きな企業は、より進んだ段階へのロードマップを戦略的に考えています。一部の産業は、認識されている投資収益率に基づいて、他よりも速く進歩しています。例えば、食品・飲料業界では、IIoT の技術を積極的に採用しています。彼らは、生産効率だけでなく、ブランド価値を左右する製品の安全性と品質を確保するために、リアルタイムのデータ分析を利用することの価値を認識しています。また、規制の厳しい業界では、コンプライアンスを確保するために生産データの価値を見出しています。
一方、一部の「旧態依然とした」産業は、効率の最適化や競争上の優位性を得るという点でデータの価値を認識するのが遅れているかもしれません。技術が進歩するにつれて、これらの業界に留まっている人たちは、リアルタイム分析を現代の産業界の企業にとって不可欠な要素として認識し始めるか、あるいは追いつき始めていることに気づくのではないでしょうか。
それを「理解」している企業にとって、このようなデータの増大とビジネスへの重要性の高まりは、インフラを近代化するきっかけとなる。そのインフラは、加速するデータの増加に対応できる拡張性と、リアルタイムデータ分析の新しい利用方法を可能にする柔軟性を備えている必要がある。データへの依存度が高まるにつれて、貴重なデータをどのように保護するかを考える必要がある。つまり、データ可用性 と完全性を、後付けではなく、中核的な要件とみなすということだ。
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