物联网策略应从边缘开始的3个原因
物联网策略应从边缘开始的3个原因撰写者： Greg Kaminsky
工业物联网 2/15/2019
物联网策略应该从边缘开始的三个原因
通过让物联网数据指导其决策，当今的企业正在变得越来越智能，更快和更具成本效益。在工厂环境中，新的集成传感器数据的可用性可实现更好的监视，态势感知和预测性维护，从而为制造商提供更高的良率，更高的安全性和更低的成本。但是，要使组织获得智能，互联设备和运营的全部好处，他们必须成功地合并其运营技术（OT）和信息技术（IT）系统，以便快速摄取和分析IoT数据。
一种方法是边缘计算，即IT系统和数据处理的数字世界与工厂中的机器，传感器，控制器和网关一起现场存在。物联网策略应从边缘开始的三个原因。
实时见解
制造环境中的连接设备所产生的数据类型与大多数IT组织所熟悉的类型不同-特别是高频，时间敏感的数据，例如温度和压力水平，且半衰期非常短。如果没有对其进行实时分析和采取行动，它很快就会失去价值。
带有分析和机器学习应用程序的OT系统可以使用高频数据更好地了解过程或机器，但是如果无法以足够高的频率对其进行采样，则可能会潜在地丢失异常，从而产生重大影响。通过在本地存储数据，制造商可以将更高级的分析推向边缘，以在机器故障发生之前进行预测。
带宽
随着制造商向网络添加更多连接的设备，数据的指数增长将消耗额外的IT带宽。此外，高频数据通常会转换为更大的数据大小，从而将传输和存储推向兆位和太比特范围。这会加剧现有IT基础架构的压力，从而导致延迟，服务质量下降甚至数据完全丢失。
随着在边缘实现物联网所需的处理器和内存成本持续下降，企业IT组织可以缓解必须将大量未经过滤的数据传输到远程数据中心的问题。边缘物联网可提供对时间要求严格的监视和分析功能，并具有更高的可靠性，因此制造商可以将净化后的数据发送至云，以从其智能，互联的运营中获得更好的见解。
辅助功能
机器维护通常基于历史数据，并且需要针对生产时间表进行仔细的停机计划。但是，工厂当前生成的大多数数据仍未使用，并且确实产生可操作见解的数据通常基于电子表格分析。结果，收集的数据变得零散和孤立，以各种IT无法访问的不兼容格式存在。
集成来自不同来源和格式的数据以获取业务价值是工业物联网面临的最大挑战之一。在边缘定位服务器并将其直接连接到数据源和IIoT解决方案，如ThingWorx支持新的业务洞察力，可以降低资产的停机时间，提高库存管理，并提高生产力。
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标签： 工业物联网
关于作者
格雷格·卡明斯基
格雷格（Greg）是一位狂热的博客作者，对工业创新，技术以及两者之间的交集感兴趣。作为PTC的内容营销专家，格雷格对虚拟和增强现实，物联网和预测分析等事物如何塑造制造业的未来感到兴奋。
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