物联网中的云

Senseye 营销副总裁 Niall Sullivan 着眼于云在让物联网成为主流方面的关键作用。

物联网（Internet of Things，简称 IoT）是指全球数十亿个物理设备，它们现在连接到互联网，都在收集和共享数据。由于廉价计算机芯片和无线网络的广泛普及，从杯子到游轮，任何东西都可以成为物联网的一部分。

什么是云物联网？

然后，这些连接互联网的对象可以在不涉及人类的情况下交流实时物联网数据，将物理和数字结合起来，以更智能和更灵敏的方式创造我们的生活方式，无论是通过智能家居还是智能城市。

云计算的使用并不新鲜。它广泛用于数据量大的应用程序，包括软件（CRM 解决方案、社交媒体）、企业电子邮件和文档存储。它的吸引力在于其数据存储容量、可扩展性、随时随地访问，当然还有成本。它是一种经过验证的工具，它为大众带来了高科技，而不是为了只为最大的组织的利益而保留它。

技术分析公司 IDC 预测，到 2025 年，总共将有 416 亿台联网的物联网设备，预计今年（2022 年）全球物联网支出将超过 1 万亿美元。

不出所料，制造业（197 美元）、交通运输（710 亿美元）和公用事业（610 亿美元）等资产密集型行业将主导这一支出。

这在很大程度上是因为物联网作为一个概念承诺企业可以访问更多关于他们自己的资产、产品和内部系统的数据，并因此有更大的能力做出改变。

然而，值得注意的是，这一承诺不能仅由物联网实现。事实上，物联网战略的成功依赖于三个核心要素：

由于许多组织公开承认他们拥有丰富的数据，但缺乏洞察力，因此以 Cloud IoT 的形式采用这些融合功能对于释放未开发的潜力和推动最佳绩效至关重要。

对于以资产为中心的公司，云物联网代表了一种超越监控和维护的能力，可以自动预测设备何时需要关注。反过来，这可以避免潜在问题并最大限度地减少停机时间，同时最大限度地减少不必要的维护并优化性能。

与本地企业资产管理 (EAM) 平台相比，专为预测性维护而设计的云物联网解决方案确实提高了精度和生产力。

典型的本地 EAM 解决方案将从组织自己的资产组合中提取数据和趋势，以最大限度地提高可用性和可靠性，而云物联网应用程序，例如 Senseye PdM，则通过利用来自由大量全球组织和资产登记。

捕获这种规模的数据有助于提炼学习、建立模式和优化准确性。通过应用机器学习和人工智能来查明特定类型资产的关键问题，并指出最合适的补救措施，可以做出最明智的决策，以最大限度地降低成本和停机时间、降低风险并最大限度地提高资产性能。

通过以这种方式提供预测性维护，可以进行和应用现实世界的学习，而不是依赖于仅来自一个组织内部的更有限的见解。

作为工业 4.0 互联世界的基础，在当今黑客占据头条的世界中，云的安全性受到了越来越多的审查。它经得起审查吗？就工业 4.0 而言，可以说，是的。随着这些新网络的创建，从一开始就建立了安全性。审查是否公平地反映了风险？也许，也许不是。

许多组织明智地选择将连接云的网络与运营网络分开，并将敏感设备与云“隔离”——但通常最大的风险不是在云中，而是在内部网络中以及气隙中的泄漏。诸如 Meltdown 和 Spectre 灾难等最大的安全威胁通常是内部的。

确保员工注意安全、更新密码、确保防病毒软件是最新的、加密数据、掌握权限、维护防火墙；这些是维护安全网络的一些关键领域。但是，对网络的任何添加都会带来额外的风险，需要进行适当的评估。

在物联网和云计算的推动下，分析师预测预测性维护市场将继续快速增长，到 2026 年将达到 282 亿美元。

我的预测是，随着这种增长的继续，物联网将成为同义词，甚至可以与云物联网互换，并且该框架将促进现代业务赖以运行的重要见解。可以从中采取行动和提高绩效的这些洞察力将成为运营和规划的命脉，如果没有利用它们的方法，组织可能会发现自己淹没在没有价值的大数据中。

在唯一确定性是不确定性的经济中，很少有组织能够承担忽视云物联网所承诺的潜力的奢侈。那些接受它的人将建立竞争优势，并成为明天的市场领导者。

云技术是预测性维护的核心推动力，无论是收集、分析、传输还是响应机器数据以保持机器运行；因此，IT 团队的作用从未如此重要。

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