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物聯網技術不斷進步,將助力更高級的數據分析

中國儀表網 2021-08-09
導讀:使用邊緣計算,無需在網絡上將數據發送到集中式數據中心,而是在網絡邊緣進行處理和分析,從而減少了傳輸時間和延遲。
 
  物聯網一直是數字時代十分受關注的趨勢之一。今年,隨著疫情大流行的出現改變了我們的生活和工作方式,從而使得物聯網具有了新的突出地位。
 
  當我們迎來2021年并準備告別動蕩的一年時,讓我們展望未來以及將推動未來業務和技術變革的IoT趨勢。
 
  在2021年,企業將開始意識到IoT不僅是一種炒作或另一個流行語,而且是一種具有真正改變行業潛力的技術。利用來自多個行業媒體的洞察力和我們自己的內部業務專業知識,我們確定了以下預計在2021年看到的與IoT相關的主要趨勢。
 
  首先,仍然是關于“邊緣”
 
  如果你涉足物聯網世界,你可能會想,“過去幾年中這不是趨勢嗎?”嗯,是的,并且有充分的理由。
 
  使用邊緣計算,無需在網絡上將數據發送到集中式數據中心,而是在網絡邊緣進行處理和分析,從而減少了傳輸時間和延遲。這樣就可以近乎實時地訪問和分析數據,這是許多需要快速響應的組織的誘人驅動力。邊緣計算還減少了帶寬成本,因為在源頭執行了信息處理,從而減少了到集中式數據中心的數據流量。
 
  盡管不是什么新事物,但由于5G的興起,全球連接設備的增加以及生成數據的增長,邊緣數據處理的重要性可能會繼續增長。
 
  第二、遠程操作用例的增加
 
  為了應對COVID-19大流行,許多制造商、分銷商、公用事業和制藥公司不得不調整其策略并快速跟蹤其數字化轉型工作,以適應需要遠程工作的新法規。
 
  以前未連接的資產已連接起來,以實現遠程操作和繼續服務客戶。預計到2021年,我們將繼續看到IoT等技術用于與設備和資產遠程監控相關的用例的采用率的增長。
 
  第三、預測性(非反應式)維護
 
  根據Vanson Bourne研究報告,過去三年中有82%的公司經歷了計劃外的停機時間,停機時間造成的損失可能很高,估計相當于每小時損失25萬美元。
 
  從歷史上看,維護是針對故障做出的反應性維護,盡管最初是十分便宜的解決方案,但這可能是最不利于財務的方法。此后,許多組織采用了預防性維護程序,該程序依賴于設備的定期計劃維護。
 
  預測性維護是利用從控制系統和連接的傳感器收集的數據的新方法。有了正確的數據,企業可以跟蹤設備和機械磨損的關鍵指標,以預測和預防計劃外的停機時間以及昂貴的維護費用。
 
  在2021年,我們將看到戰略向預測性維護的更大轉變,以改善運營并優化成本。
 
  第四、物聯網助力數字孿生
 
  數字孿生理論于2002年首次被概念化。數字孿生是過程、對象或系統的虛擬表示,其功能與現實生活中的對象相同。我們期望隨著互聯資產的增長,數字孿生也將獲得牽引力,以數字孿生格式可視化來自互聯傳感器的所有數據點,從而可以更全面地了解物理對象的性能并提供對潛在問題的見解。
 
  第五、更高級的數據分析
 
  物聯網的真正好處不會僅來自數據,而在于可以產生有用見解并幫助企業做出明智決策的明智分析。
 
  隨著生成的數據量的增加,分析將變得更加重要,由人工智能和機器學習驅動的高級解決方案將改善對大量和各種數據結構的處理。
 
  (原標題:展望2021年:物聯網主要發展趨勢)
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