根据调研机构麦肯锡公司的估计，2021年全球物联网市场规模为1.6万亿美元，到2030年叠2叠市场规模可能会增长到3.4至8.1万亿美元。这项评估表明，未来几年仍有大量价值机会有待实现。在迈向工业4.0的道路上，公司必须升级他们的信息系统以便为流程变更做好准备。集成平台是解锁业务流程的工业物联网潜力并为新型数字化服务和业务模式提供基础的重中之重。
为了实现这一价值，各行业的公司实施数字战略需要克服一些障碍并抓住机遇。物联网硬件的快速发展以及存储大数据的能力奠定了数据增长的基础，这些年来这方面的成本都已显着降低。现在的重点是如何使用这些正在获取的数据来创造价值。
1、实现系统互操作性以获取更好的数据
事实证明，扩展数字化转型是公司在物联网领域遇到的最主要的障碍之一。许多项目无法扩大规模，限制了采用率和价值实现。造成这种情况的原因之一是由于使用专有的封闭生态系统，以及传统系统、不同数据架构和定制物联网传感器语言的混合，造成了生态系统的障碍。为了从高级分析中受益，需要在生态系统之间获取和共享数据，以便可以在整个公司范围内收集见解。为了实现这一目标，公司需要要求所有未来采购具有互操作性，并计划解决遗留问题。
2、为未来的高级分析规划数据存储
高级分析、人工智能和机器学习使用原始的非结构化格式的大数据。公司需要改变捕获、存储和管理这些数据的方式。对于预测分析而言，时间序列数据至关重要，因此公司应该计划使用云数据仓库并采用图形数据库，以便充分利用新的高级分析技术。
3、公司范围内的高级分析计划
当公司在运营过程中扩展并开始使用高级分析(如人工智能和机器学习)时，就会实现更多的价值。公司需要规划在整个公司中使用的高级分析，而不是在小型试点项目采用或限制在内部数据科学团队内。当公司的员工开始分析数据以帮助他们了解日常工作时，就会出现数据民主化。麦肯锡公司估计，价值创造的最大潜力在于优化制造业的业务运营，可以提高资产和人员的管理效率。
4、无代码机器学习和惭尝翱辫蝉
自动化高级分析是工业公司的下一个重大机遇。随着技术的进步，无代码机器学习(惭尝)现在正在被世界各地的公司广泛部署。无代码机器学习(惭尝)使专家和运营人员无需任何编码或编程知识即可快速创建其资产或操作的模型。这些模型是自动部署的，可以从实时和历史数据中学习，并提供关键见解以帮助优化运营。可以看到它被用于预测性维护和实时状态监控。惭尝翱辫蝉是通过自动化应用持续集成测试和持续部署，提供可扩展的最新数据模型，以实现机器学习的工业化。通过机器学习的工业化，模型自动化才得以实现，有助于公司实现高级分析的可扩展性。
5、实现远程和自动化操作
向远程工作和集中操作的转变推动了远程监控等创新，并在许多运营环境中提高了自动化程度。这些创新将有助于降低运营成本和人员安全风险，并有助于进一步提高物联网可以产生的价值。提高预测生产故障或错误的远程监控和接收警报的能力将会提高团队的效率。高级分析将提供根本原因分析，确保将正确的人员和部件调派到现场，并提供见解使操作员能够做出明智的决策，例如调整流程或设备以确保不会出现生产力损失。
物通博联是一家工业物联网产物以及工业4.0解决方案提供商，专注于智能设备、智能工业以及行业（水务、电力、市政、楼宇、农业、油井矿山）等领域提供物联终端、智能网关、设备快线及应用于平台等智能化产物及应用方案。
物通博联成立于2011年，多年来凭借在边缘计算、两化融合、云计算、大数据分析等核心技术的沉淀和发展，自主研发的物联网产物和软件系统等产物得到国内外众多大型公司以及广大中小型公司认可和赞赏。
我们致力于通过产物和技术创新、提供能够加以实践的应用方案，为客户提供先进的、专业的工业智能化产物和可行性方案，协助客户实现数字化运用管理和工业互联网新价值的挖掘。
免责声明：本网站部分文章、图片等信息来源于网络，版权归原作者平台所有，仅用于学术分享，如不慎侵犯了你的权益，请联系我们，我们将做删除处理！
智能工厂是在数字化工厂的基础上，以实现生产过程和经营业务最优化为目的，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，合理计划排程，实现信息统一，集团化统一监控，实现产物生命周期和备品备件管理，提升制造工厂的智能化程度，降低运行维护成本，促进公司产业升级。了解更多&驳迟;设备互通互联设备数据采集设备数据标准化设备远程运营维护产线数据可视化产线数据分析
