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3个数字化工业趋势将在2018年值得关注

2018-08-08

随着物联网(尤其是IIoT)开始成熟,看看OT体验,增强现实,人工智能和大数据将如何在2018年发挥作用。

2017年对工业界来说是一个变革性的一年。其中的亮点是:Gartner认可, GE Digital发布了市场上最全面的  资产绩效管理(APM)  解决方案  。ServiceMax被  认可  (连续第三年)成为现场服务管理的领导者。而且,Apple Predix推出了原生  SDK。我们看到机器变得更加高效和可靠,而将它们捆绑在一起的传感器网络变得更加智能和无处不在。

 

随着数字工业创新的步伐继续加快,2018年将是一个更令人兴奋的一年。这是三个在新的一年里要关注的趋势。

 

IIoT成功将取决于OT专业知识

工业物联网与消费者物联网不同。监测价值1000万美元的风力涡轮机比追踪一个人的脚步要复杂得多,赌注也更高。为了在IIoT中取得成功,运营商需要与提供商合作,该提供商不仅提供同类最佳的传感器和软件,而且拥有数十年的运营专业知识和对工业领域的深刻理解。对数字双胞胎进行建模以准确反映物理资产的特征和性能需要全面了解资产,包括仅适用于原始制造商的专有设计信息。

 

随着运营商超越将机器连接到IIoT的基础,他们将面临从他们的数据中收集可操作的见解的更加艰难的挑战。即使对于复杂的公司来说,原始遥测流的数量也非常庞大,但凭借合适的软件和深厚的OT专业知识,组织将开始利用数据来简化资产运营并推动更明智的决策。

 

增强现实成为主流

由于PokémonGoAppleAnimoji功能等游戏的成功,增强现实(AR)已经成为一种娱乐媒介。2018年,随着基础技术进步到企业级解决方案的水平,AR将最终从玩具发展到生产力工具。

 

对于工业组织,AR将彻底改变现场服务的提供。在世界上一些最恶劣的环境中运营的技术人员将能够通过使用AR驱动的移动设备和耳机更安全有效地完成工作。AR与通过IIoT捕获的实时数据相结合,将使现场服务专业人员无需物理访问资产即可执行检查。这不仅可以减少停机时间,还可以大大减轻工人每天面临的安全隐患。    

 

大数据为大洞察提供了方便

工业的数字化创造了大量的资产信息数据库。大多数组织缺乏有效解析这些大型资产数据集以获取可操作的见解或使用它们来推动更明智决策的工具。随着运营商完成资产数字化工作并进入数字化旅程的更高级阶段,拥有有效使用这些数据集的工具和知识对于组织的成功至关重要。

 

人工智能(AI)和机器学习算法将有助于标准化来自不同位置的数据流,并简化工业数据分析过程。这将使运营商不仅可以深入了解资产绩效,还可以为日常决策的自动化奠定基础。由于AI算法利用实时分析来优化维护物流和实践,因此工作订单调度等手动任务将不再需要人工干预。

 

您最期待2018年的数字工业技术是什么?