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工業(yè)4.0如今仍然是一個(gè)不斷演進(jìn)的過(guò)程，其核心是物聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)環(huán)境中的數字化轉型仍在持續，并且由于新冠疫情而在加速實(shí)施。那么，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和高級分析在未來(lái)將如何發(fā)展？隨著(zhù)即將進(jìn)入2022年，企業(yè)高管對此應采取哪些優(yōu)先事項?
 
　　根據調研機構麥肯錫公司的估計，2020年全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規模為1.6萬(wàn)億美元，到2030年B2B市場(chǎng)規?？赡軙?huì )增長(cháng)到3.4至8.1萬(wàn)億美元。這項評估表明，未來(lái)幾年仍有大量?jì)r(jià)值機會(huì )有待實(shí)現。
 
　　為了實(shí)現這一價(jià)值，各行業(yè)的企業(yè)實(shí)施數字戰略需要克服一些障礙并抓住機遇。物聯(lián)網(wǎng)硬件的快速發(fā)展以及存儲大數據的能力奠定了數據增長(cháng)的基礎，這些年來(lái)這方面的成本都已顯著(zhù)降低?，F在的重點(diǎn)是如何使用這些正在獲取的數據來(lái)創(chuàng )造價(jià)值。
 
　　1.實(shí)現系統互操作性以獲取更好的數據
 
　　事實(shí)證明，擴展數字化轉型是企業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域遇到的最主要的障礙之一。許多項目無(wú)法擴大規模，限制了采用率和價(jià)值實(shí)現。造成這種情況的原因之一是由于使用專(zhuān)有的封閉生態(tài)系統，以及傳統系統、不同數據架構和定制物聯(lián)網(wǎng)傳感器語(yǔ)言的混合，造成了生態(tài)系統的障礙。為了從高級分析中受益，需要在生態(tài)系統之間獲取和共享數據，以便可以在整個(gè)企業(yè)范圍內收集見(jiàn)解。為了實(shí)現這一目標，企業(yè)需要要求所有未來(lái)采購具有互操作性，并計劃解決遺留問(wèn)題。
 
　　2.為未來(lái)的高級分析規劃數據存儲
 
　　高級分析、人工智能和機器學(xué)習使用原始的非結構化格式的大數據。企業(yè)需要改變捕獲、存儲和管理這些數據的方式。對于預測分析而言，時(shí)間序列數據至關(guān)重要，因此企業(yè)應該計劃使用云數據倉庫并采用圖形數據庫，以便充分利用新的高級分析技術(shù)。
 
　　3.企業(yè)范圍內的高級分析計劃
 
　　當企業(yè)在運營(yíng)過(guò)程中擴展并開(kāi)始使用高級分析(如人工智能和機器學(xué)習)時(shí)，就會(huì )實(shí)現更多的價(jià)值。企業(yè)需要規劃在整個(gè)企業(yè)中使用的高級分析，而不是在小型試點(diǎn)項目采用或限制在內部數據科學(xué)團隊內。當企業(yè)的員工開(kāi)始分析數據以幫助他們了解日常工作時(shí)，就會(huì )出現數據民主化。麥肯錫公司估計，價(jià)值創(chuàng )造的最大潛力在于優(yōu)化制造業(yè)的業(yè)務(wù)運營(yíng)，可以提高資產(chǎn)和人員的管理效率。
 
　　4.無(wú)代碼機器學(xué)習和MLOps
 
　　自動(dòng)化高級分析是工業(yè)企業(yè)的下一個(gè)重大機遇。隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，無(wú)代碼機器學(xué)習(ML)現在正在被世界各地的企業(yè)廣泛部署。無(wú)代碼機器學(xué)習(ML)使專(zhuān)家和運營(yíng)人員無(wú)需任何編碼或編程知識即可快速創(chuàng )建其資產(chǎn)或操作的模型。這些模型是自動(dòng)部署的，可以從實(shí)時(shí)和歷史數據中學(xué)習，并提供關(guān)鍵見(jiàn)解以幫助優(yōu)化運營(yíng)?？梢钥吹剿挥糜陬A測性維護和實(shí)時(shí)狀態(tài)監控。MLOps是通過(guò)自動(dòng)化應用持續集成測試和持續部署，提供可擴展的最新數據模型，以實(shí)現機器學(xué)習的工業(yè)化。通過(guò)機器學(xué)習的工業(yè)化，模型自動(dòng)化才得以實(shí)現，有助于企業(yè)實(shí)現高級分析的可擴展性。
 
　　5.實(shí)現遠程和自動(dòng)化操作
 
　　向遠程工作和集中操作的轉變推動(dòng)了遠程監控等創(chuàng )新，并在許多運營(yíng)環(huán)境中提高了自動(dòng)化程度。這些創(chuàng )新將有助于降低運營(yíng)成本和人員安全風(fēng)險，并有助于進(jìn)一步提高物聯(lián)網(wǎng)可以產(chǎn)生的價(jià)值。提高預測生產(chǎn)故障或錯誤的遠程監控和接收警報的能力將會(huì )提高團隊的效率。高級分析將提供根本原因分析，確保將正確的人員和部件調派到現場(chǎng)，并提供見(jiàn)解使操作員能夠做出明智的決策，例如調整流程或設備以確保不會(huì )出現生產(chǎn)力損失。
 
　　6.排放達標和減少排放
 
　　各行業(yè)的企業(yè)都在制定碳排放目標，下一步是確保實(shí)現這些目標。物聯(lián)網(wǎng)和高級分析可以幫助企業(yè)確定目標設置的基準，并可以監控持續使用的情況?？梢宰R別使用大量能源的領(lǐng)域以及潛在改進(jìn)的機會(huì )。AutoML可以用于預測能源使用峰值，以協(xié)助儲存能源和實(shí)現廢物最小化。
 
　　7.企業(yè)的整體分析
 
　　整合企業(yè)的數據和高級分析為改進(jìn)預測、報告和合規性提供了機會(huì )。其數據可用于推動(dòng)增長(cháng)、優(yōu)化和多元化戰略。所提出的見(jiàn)解可用于改進(jìn)流程，并有助于不同部門(mén)和業(yè)務(wù)部門(mén)之間的知識共享。
 
　　物聯(lián)網(wǎng)和高級分析的每個(gè)用例的價(jià)值可能會(huì )有很大差異。因此，獲取價(jià)值的最終目標是將創(chuàng )新嵌入到整個(gè)企業(yè)中，這將從企業(yè)高管開(kāi)始，數字化轉型不再局限于IT部門(mén)或創(chuàng )新團隊。為了使真正的價(jià)值得到認可，它需要融入到企業(yè)的使命中。
 
　　很多企業(yè)面臨的挑戰是擴大規模，以便快速獲取價(jià)值。這反過(guò)來(lái)將有助于改變內部文化、程序和方法。隨著(zhù)試點(diǎn)項目轉向推廣，并進(jìn)行改進(jìn)以減少瓶頸，可以提高決策的準確性，并全面改善企業(yè)的業(yè)務(wù)。