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산업 기업에서 무슨 일이 일어나고 있는지 관찰할 때, 흥미로운 진화가 일어나고 있습니다 – 기업이 산업 사물인터넷 (IIoT)을 향한 최초의 시험적인 첫발을 내디딤에 따라 중요한 의미를 갖는 진화가 일어나고 있습니다.
전통적으로 OT(운영 기술) 팀은 하드웨어와 소프트웨어 모두 환경 내의 자동화 장비 측면에서 환경을 생각하는 경향이 있습니다. 그들은 자신을 “로큰롤 가게”또는 “지멘스 상점”으로 묘사 할 수 있습니다. 자동화를 가능하게 하는 도구로 확인했습니다.
그러나 그것은 변화하기 시작했습니다. 이제 엔지니어가 도구에 덜 집중하고 자동화 시스템에서 생성된 데이터에 더 많은 초점을 맞춘 조직이 증가하고 있습니다. 이러한 진화는 데이터와 고급 분석이 비즈니스 가치를 실현할 수 있는 엄청난 기회를 제공한다는 인식이 증가하고 있음을 반영합니다. 점점 더 많은 사람들이 애플리케이션 보다는 데이터에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 사고 방식의 큰 변화입니다.
이 변화를 이끄는 원동력은 무엇일까요? 부분적으로, 그것은 생산 과정에 가까운, edge에서의 컴퓨팅 인텔리전스 증가로 인한 데이터의 폭발적인 성장에 의해 주도되고 있습니다.
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네 가지 “I” 는 무엇입니까?
이것은 진정한 IIoT 인프라로의 진행의 첫 번째 단계입니다 – 내가 “네’s”라고 부르는 진보입니다. 비즈니스 분석을 사용하여 통찰력과 효율성을 높이는 Insightful에서 시작합니다. 그런 다음 인프라 전반에 걸쳐 요소를 연결하여 실시간 최적화를 가능하게 하는 지능형 으로 진행할 수 있습니다. 궁극적 인 상태는 보이지 않는, 여기서 결정은 인간의 개입없이 인공 적 인 지능 (AI)에 따라 실시간으로 이루어집니다.
대부분의 산업 기업은 정보 단계에 있지만 미래 지향적 인 기업은 더 진보 된 단계에 대한 로드맵에 대해 전략적으로 생각하고 있습니다. 일부 산업은 투자 수익률을 인식하여 다른 산업보다 빠르게 진행되고 있습니다. 예를 들어 식음료 산업은 IIoT 기술을 적극적으로 수용하고 있습니다. 실시간 데이터 분석을 사용하여 생산 효율성뿐만 아니라 제품의 안전성과 품질을 보장하는 데 도움이 되는 가치를 인식하고 있으며, 이는 브랜드의 가치에 매우 중요합니다. 규제가 규제가 높은 다른 산업은 규정 준수를 보장하기 위해 생산 데이터의 가치를 보고 있습니다.
반면, 일부 “구식” 산업은 효율성을 최적화하거나 경쟁 우위를 확보하는 측면에서 데이터의 가치를 인식하는 속도가 느릴 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 홀드아웃은 실시간 분석을 현대 산업 기업의 필수 구성 요소로 인식하기 시작하거나 따라잡기 시작할 것으로 예상합니다.
“그것을 얻을”기업에 대한, 이러한 데이터 성장 – 그리고 비즈니스에 대한 증가하는 비판 – 인프라를 현대화하는 촉매제입니다. 이러한 인프라는 데이터 증가를 가속화하고 유연한 방식으로 확장 가능하여 실시간 데이터 분석을 사용할 수 있는 새로운 방법을 제공해야 합니다. 데이터에 더 의존하게 됨에 따라 해당 귀중한 데이터를 보호하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 즉, 데이터 가용성 과 무결성을 사후 고려가 아닌 핵심 요구 사항으로 보는 것을 의미합니다.
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