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IoT数据到美元:数据互操作性挑战

    工业4.0有望为许多行业带来巨大价值,并通过广泛的业务影响来应对挑战。许多公司可能会寻求IoT来改善流程,减少浪费,甚至创建新的业务模型。尽管经常谈到潜在的好处,但认识到这种潜力通常并不像您希望的那么简单。
    无论您是仍在努力改善OEE还是在实施尖端业务模型,实施成功的物联网项目仍然存在许多障碍。这份清单是从数据隐私和安全问题,实施成本和可伸缩性,缺乏主题专业知识,基础设施不足等方面进行的。
    根据Penton在IoTWorldToday上发表的一项研究,有28%的调查参与者表示“数据互操作性”是其组织内部采用IoT的主要挑战。数据互操作性的挑战显然仍然是希望将其资本化并将其转换为美元的工业参与者尚未解决的熟悉度。
    在本文中,我们将重点探讨数据互操作性挑战。这是公司在尝试转换和理解来自具有不同标准和格式的各种系统中的数据并将其转化为有洞察力和可操作性的信息,进而可以为企业创造价值时所面临的挑战。
    前往云端
物联网
    对于那些在我们的职业生涯中大部分时间都在物联网领域工作的人来说,界限似乎在1999年(最初创建“物联网”)与技术价格下降以至于传感器技术变得越来越普遍之间的界限模糊了。。自从2011年IoT首次进入Gartner“炒作周期”以来,IoT一直是个流行语,但许多人认为2016年是IoT运动的开始。
    2016年,当“IoT平台”处于Gartner炒作周期的顶峰时,数据互操作性带来了一系列特殊挑战。从2016年到2019年左右,其想法是将数据集合并到中央服务器(云)以处理数据。这个概念很简单;提出一些聪明的商业想法,将您的机器连接到云,并分析数据。
    据我们了解,这种方法行不通。即使在小规模的操作中,庞大的数据点也太大了,无法处理,并且互联网吞吐量成为一个问题。即使能够处理数据,您当然也将面临数据互操作性的挑战。如果无法统一和简化数据流,那么您将无法获取业务价值。
    我们还看到了导致平台战争的数据所有权冲突(进行中)。由于担心供应商锁定以及IP和数据权的丢失,企业过去也现在仍然非常害怕将其数据提供给平台供应商。
    如今,比以往任何时候都重要的是,首先要在本地解决数据互操作性,然后再决定数据见解的去向以及与您选择与谁共享数据的决策。
    白色是新的黑色
    如今,物联网供应商数量激增,已将物联网生态系统转变为高度复杂的格局。真正的互操作性在IoT生态系统中仍然未被选中,这导致了许多其他问题:
    供应商锁定–许多现有的IoT解决方案是专有的,旨在仅在预定义的硬件或基础架构环境中运行。
    安全性–物联网及其异构架构和设备的本质涉及跨多个网络的事物之间共享信息和协作。这对端到端安全性提出了严峻的挑战。
    可扩展性–物联网部署中的关键挑战是大规模运营。监视单个设备可能需要与数十个或数百个节点进行通信。
    技术可靠性–启用您需要无缝通信的各种数据集通常可以包括其他技术组件,这会增加故障点的数量以及整个系统的可靠性。
    最初认为,许多问题可以通过创建新标准并实施IoT云平台来解决,这些平台可以聚合协议并使数据集实现无缝通信,而现在我们更加了解了。我们不会为IoT协议创建“单一标准”,因为此类协议具有特定的应用程序,这些应用程序在不同的上下文中有用且有意义。
    例如,LoRa与wM-bus相比具有长远的优势,但是wM-bus具有计算效率。这些折衷意味着在某些情况下,一种应用比另一种更有意义。在某些情况下,同时拥有两者是有意义的。从本质上讲,这意味着我们将拥有更多的硬件和软件选择,而不是更少。
    作为一家企业,此举很明显。尽量尝试使用较少的自定义硬件,而使用更多的“现成”硬件。推动您的供应商/供应商严格遵守有针对性的尽可能通用的硬件要求。不这样做可能意味着永远与制造硬件联系在一起,并最终使您的数字化转型失败。
    通常,这种想法是制造/购买定制硬件,以期节省一分钱,以“达到公司的利润目标”。请记住,这些安装将持续一段时间。您可能希望将这些额外的费用花在边缘的处理能力上。这将确保您的数据在处理数据时(或我们喜欢称其为“数据托管边缘”)使用“相同的语言”。
    如果您避免现在花钱正确地实施数字计划,那么您将来可能会错失商机。从长远来看,返回正确的数据可以大大超过任何额外的初始成本。这就是“从数据到美元”的概念。
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    考虑到这一点,机器供应商或OEM希望从其客户使用的机器访问数据以了解性能并提供增值服务。作为客户,您可能不想共享完整的原始数据,而只希望共享特定时间段内部分现场机器的数据。因此,您只授予对这些数据的访问权限-就像您授予食品交付应用程序权限以仅在下达食品交付订单时才使用您的位置信息一样。
    通过访问温度,机油压力,振动和RPM数据等参数,供应商可以优化资产性能并提供增值服务,例如基于使用量的定价。结合来自同一类型机器的多个用户的数据,可以完整了解产品和服务的使用方式,并使OEM可以改进机器学习算法,例如,进行预测性维护。一直以来,原始数据永远不会离开“数据托管边缘”。
    想象一个世界,一切皆有可能-听起来很棒,对吗?数据互操作性是要实现这种风景如画的场景所必须克服的挑战。但是,它不会像我们过去想象的那样解决。市场上总是会有不同的参与者,供应商和设备。当我们考虑互操作性的未来时,我们应该设想一个着眼于实现服务和业务功能的方法。要专注于短期的特定于硬件的“目标”目标,而要保持与市场的相关性,而要选择同时考虑数据互操作性和使您的业务适应未来的基础架构。然后,使用编排正确数据并允许无缝集成的平台。

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