展望2021年：物聯(lián)網(wǎng)主要發(fā)展趨勢

物聯(lián)網(wǎng)一直是數(shù)字時(shí)代最受關(guān)注的趨勢之一。今年，隨著新冠疫情大流行的出現(xiàn)改變了我們的生活和工作方式，從而使得物聯(lián)網(wǎng)具有了新的優(yōu)先地位。

當(dāng)我們迎來2021年并準(zhǔn)備告別動(dòng)蕩的一年時(shí)，讓我們展望未來以及將推動(dòng)未來業(yè)務(wù)和技術(shù)變革的IoT趨勢。

在2021年，企業(yè)將開始意識到IoT不僅是一種炒作或另一個(gè)流行語，而且是一種具有真正改變行業(yè)潛力的技術(shù)。利用來自多個(gè)行業(yè)媒體的洞察力和我們自己的內(nèi)部業(yè)務(wù)專業(yè)知識，我們確定了以下預(yù)計(jì)在2021年看到的與IoT相關(guān)的主要趨勢。

01

首先，仍然是關(guān)于“邊緣”

如果你涉足物聯(lián)網(wǎng)世界，你可能會(huì)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(jì)算，無需在網(wǎng)絡(luò)上將數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式數(shù)據(jù)中心，而是在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行處理和分析，從而減少了傳輸時(shí)間和延遲。這樣就可以近乎實(shí)時(shí)地訪問和分析數(shù)據(jù)，這是許多需要快速響應(yīng)的組織的誘人驅(qū)動(dòng)力。邊緣計(jì)算還減少了帶寬成本，因?yàn)樵谠搭^執(zhí)行了信息處理，從而減少了到集中式數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量。

盡管不是什么新事物，但由于5G的興起，全球連接設(shè)備的增加以及生成數(shù)據(jù)的增長，邊緣數(shù)據(jù)處理的重要性可能會(huì)繼續(xù)增長。

02

遠(yuǎn)程操作用例的增加

為了應(yīng)對COVID-19大流行，許多制造商、分銷商、公用事業(yè)和制藥公司不得不調(diào)整其策略并快速跟蹤其數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，以適應(yīng)需要遠(yuǎn)程工作的新法規(guī)。

以前未連接的資產(chǎn)已連接起來，以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操作和繼續(xù)服務(wù)客戶。預(yù)計(jì)到2021年，我們將繼續(xù)看到IoT等技術(shù)用于與設(shè)備和資產(chǎn)遠(yuǎn)程監(jiān)控相關(guān)的用例的采用率的增長。

03

預(yù)測性(非反應(yīng)式)維護(hù)

根據(jù)Vanson Bourne研究報(bào)告，過去三年中有82%的公司經(jīng)歷了計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間，停機(jī)時(shí)間造成的損失可能很高，估計(jì)相當(dāng)于每小時(shí)損失25萬美元。

從歷史上看，維護(hù)是針對故障做出的反應(yīng)性維護(hù)，盡管最初是***的解決方案，但這可能是最不利于財(cái)務(wù)的方法。此后，許多組織采用了預(yù)防性維護(hù)程序，該程序依賴于設(shè)備的定期計(jì)劃維護(hù)。

預(yù)測性維護(hù)是利用從控制系統(tǒng)和連接的傳感器收集的數(shù)據(jù)的最新方法。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)測和預(yù)防計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間以及昂貴的維護(hù)費(fèi)用。

在2021年，我們將看到戰(zhàn)略向預(yù)測性維護(hù)的更大轉(zhuǎn)變，以改善運(yùn)營并優(yōu)化成本。

04

物聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字孿生

數(shù)字孿生理論與2002年首次被概念化。數(shù)字孿生是過程、對象或系統(tǒng)的虛擬表示，其功能與現(xiàn)實(shí)生活中的對象相同。我們期望隨著互聯(lián)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互聯(lián)傳感器的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，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。

05

更高級的數(shù)據(jù)分析

物聯(lián)網(wǎng)的真正好處不會(huì)僅來自數(shù)據(jù)，而在于可以產(chǎn)生有用見解并幫助企業(yè)做出明智決策的明智分析。

隨著生成的數(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(dòng)的高級解決方案將改善對大量和各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理。