曾发布于ReadWrite 网站
在我们观察工业企业的过程中，我们发现了非常一个有趣的演变–当企业向工业物联网（IIoT）迈出第一步的时候，这一演变具有重要意义。
传统上，运营技术（OT）团队倾向于从其环境中的自动化设备（包括硬件和软件）的角度来考虑他们的环境。他们可能将自己描述为 “罗克韦尔商店 “或 “西门子商店”。他们认同那些使自动化成为可能的工具。
但这种情况正在发生改变。如今，我们看到越来越多的组织内，工程师们不再关注工具，而是更加关注自动化系统产生的数据。这一演变反映了人们越来越认识到数据和高级分析为释放商业价值提供了巨大的机会。越来越多的人开始关注数据而非应用。这是思维方式的重大转变。
这种转变是由什么驱动的呢？由于边缘的计算智能不断增加，且更接近生产流程，因此，在一定程度上，这是由数据的爆炸性增长而驱动的。
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什么是四个状态？
这是迈向真正的物联网基础设施的第一步，我称之为 “四个’I'”的进展。它从洞察力开始，使用业务分析来推动洞察力和效率。然后，他们可以进步到智能，连接整个基础设施的元素以实现实时优化。最终的状态是 “无形”，即根据人工智能（AI）实时做出决定，不需要人工干预。
大多数工业企业处于知情阶段，尽管具有前瞻性的企业正在战略性地思考他们通往更高级阶段的路线图。基于对投资回报的认知，一些行业的进展比其他行业快。例如，食品和饮料行业正在积极拥抱IIoT技术。他们认识到使用实时数据分析的价值，不仅可以帮助确保生产效率，还可以确保其产品的安全和质量，这对其品牌的价值至关重要。其他高度管制的行业正在看到生产数据的价值，以帮助确保合规。
另一方面，一些“守旧派”行业可能对数据在优化效率或获得竞争优势方面的价值认识不足。随着技术的进步，我预测这些守旧派将开始认识到实时分析是现代工业企业的一个重要组成部分–否则就会发现自己落伍了。
对于那些 “明白 “的企业来说，数据的增长及其对业务的日益重要性，是使其基础设施现代化的催化剂。该基础设施需要具有可扩展性，以适应不断加速的数据增长，并具有灵活性，以允许以新的方式使用实时数据分析。随着他们变得更加依赖数据，他们需要考虑如何保护这些宝贵的数据。这意味着将数据的可用性和完整性视为一个核心要求，而不是事后考虑。
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