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展望2021年:物聯(lián)網(wǎng)的主要趨勢

發(fā)布時間:2021-02-26 13:19

          物聯(lián)網(wǎng)一直是數(shù)字時代最受關(guān)注的趨勢之一。今年,因?yàn)樾鹿谝咔榈某霈F(xiàn),改變了我們的生活和工作方式,物聯(lián)網(wǎng)又有了新的角色。讓我們展望一下未來,以及推動未來業(yè)務(wù)和技術(shù)變革的物聯(lián)網(wǎng)趨勢。在2021年,企業(yè)將開始意識到,物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是一種炒作或另一個流行詞,而是一種真正有潛力改變行業(yè)的技術(shù)。

          依然是圍繞 "邊緣"

          通過邊緣計(jì)算,不再通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)發(fā)送到一個集中的數(shù)據(jù)中心,處理和分析在網(wǎng)絡(luò)的邊緣完成,減少了傳輸時間和延遲。這使得數(shù)據(jù)可以近乎實(shí)時地被訪問和分析--對于許多需要快速反應(yīng)的企業(yè)來說,這是一個引人注目的驅(qū)動因素。邊緣計(jì)算還降低了帶寬成本,因?yàn)樾畔⑻幚硎窃谠搭^進(jìn)行的,減少了到集中數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量。

          雖然不是新事物,但在5G的出現(xiàn)、全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增加,以及數(shù)據(jù)增長的推動下,邊緣的數(shù)據(jù)處理可能會繼續(xù)增加其重要性。

          遠(yuǎn)程辦公常態(tài)化

          為應(yīng)對新冠疫情,許多制造商、分銷商、公用事業(yè)和制藥公司不得不調(diào)整其戰(zhàn)略,快速推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作,以適應(yīng)要求遠(yuǎn)程辦公的新法規(guī)。

          以前沒有連接的資產(chǎn)已經(jīng)被連接起來,以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操作和繼續(xù)為客戶服務(wù)。預(yù)計(jì)在2021年,我們將繼續(xù)看到物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在設(shè)備和資產(chǎn)遠(yuǎn)程監(jiān)控相關(guān)用例中的應(yīng)用增長。

          預(yù)測性(非反應(yīng)性)維護(hù)

          根據(jù)Vanson Bourne的研究,82%的公司在過去三年中經(jīng)歷過計(jì)劃外停機(jī),停機(jī)的成本可能很高,估計(jì)相當(dāng)于每小時損失25萬美元。

         從歷史上看,維護(hù)工作都是在發(fā)生故障時,被動地進(jìn)行的。雖然這是最便宜的解決方案,但這可能是經(jīng)濟(jì)上最不利的方法。許多企業(yè)后來都采用了預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃,依靠對設(shè)備進(jìn)行日常的、有計(jì)劃的維護(hù)。

          預(yù)測性維護(hù)是最新的方法,它利用從控制系統(tǒng)和連接的傳感器收集的數(shù)據(jù)。有了正確的數(shù)據(jù),企業(yè)可以跟蹤設(shè)備和機(jī)械磨損的關(guān)鍵指標(biāo),以預(yù)測和防止計(jì)劃外停機(jī)和昂貴的維護(hù)。

          在2021年,我們將看到更大的戰(zhàn)略,轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測性維護(hù),以改善運(yùn)營和優(yōu)化成本。

          物聯(lián)網(wǎng)賦能數(shù)字孿生

          數(shù)字孿生理論最早是在2002年提出的。數(shù)字孿生是一個過程、對象或系統(tǒng)的虛擬代表,其功能與現(xiàn)實(shí)生活中的對應(yīng)物相同。我們預(yù)計(jì),隨著聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)的增長,數(shù)字孿生也將獲得牽引力--以數(shù)字孿生格式可視化來自聯(lián)網(wǎng)傳感器的所有數(shù)據(jù)點(diǎn),可以更全面地了解物理對象的性能,并提供對潛在問題的洞察力。

          高級數(shù)據(jù)分析

          物聯(lián)網(wǎng)真正的好處不會僅僅來自于數(shù)據(jù),而是在數(shù)據(jù)之上的分析,產(chǎn)生有用的見解,幫助企業(yè)做出明智和明智的決策。

          隨著產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的增加,分析將變得更加重要--由人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的先進(jìn)解決方案將提高對海量和各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理能力。

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