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        建立可擴展工業物聯網架構的有效方法

        發表時間:2018/11/29 10:20:25  作者:mipo  瀏覽次數:1763  
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        幾乎所有全球制造商都在測試工業物聯網(IIoT)技術,但在麥肯錫最近的一次調查中,接近70%的企業主管表示他們的物聯網項目陷入了試點困境,無法在公司層面推廣。不僅如此,受訪者還表示只有15%的工業物聯網項目在一年內形成了規模, 而其中1/4項目的試點期超過了兩年。

         

        這顯然不盡人意,企業要在工業4.0時代保持競爭力,單靠試點顯然無法達成。更糟糕的是,由于試點通常不能窮盡物聯網主導的技術轉型帶來的各種可能,因此不免會因缺乏長期愿景和藍圖而被取消。但好消息是:合理地設計信息技術/運營技術(IT/OT)架構,將有助于企業開展充滿活力的工業物聯網試點項目,從而加速實現規模效益 。

         

        試點項目通常因選取范圍有限,不能很好地被擴展而陷入困境。鑒于此,設計出能為整個公司達成端到端價值的用例就勢在必行。這也意味著要從一開始就著手設計整個IT/OT架構,并將所有用例包含進去。IT/OT環境日趨復雜,在為用例排序時必須考慮以下兩點:

         

        1. 預先設定與業務價值創建相關的KPI,并據此確定用例的優先級;

         

        2. 構建支持這些用例所需的技術能力,同時構建技術架構方案(又稱“平臺”)和專門針對這些用例的應用。  


        工業物聯架構與自動化架構平行發展

         

        在上篇博文中,我們提到在工業場景下構建可擴展的技術架構尤其困難,并描述了導致困難的因素,比如工業自動化生態系統的復雜性、形式各樣的傳感器系統、無法互聯互通的傳統機器設備以及 IT 和 OT 之間的協調性不足等。

         

        正因為如此,工業企業常常無法確定應怎樣以最有效的方式,尋找真正能解鎖數據和分析價值的解決方案。各類型的供應商均在把握趨勢,引入新技術,旨在確保自身能在這數十億美元的市場中分得一杯羹。  

         

        一方面,具有一定規模的傳統工業自動化供應商對控制點擁有強大的影響力,他們正在引入互補的物聯網解決方案,幫助制造商部署端到端的工業物聯網平臺。另一方面,這一競爭領域還有分別來自于 OT 和 IT 領域的成熟供應商,每家都有不同的技術優勢。其中一些正嘗試建立覆蓋絕大多數 IT/OT 自動化架構的產品,而另一些則堅持專注于某一專業領域。

         

        我們調查了5家頂尖的自動化供應商,發現他們大多還正在拓展自身的工業物聯網產品和能力。因此,整個版圖還未確立。以這些供應商為例,在其架構較為成熟的領域,他們能提供近50種專有技術,比如制造執行系統以及類似的技術,此外,工業用例的標準化還尚未開始。我們還發現,多家大型供應商缺乏在自動化、人機交互、傳感器和無線射頻識別(RFID)等領域的服務 。 


        傳統軟件供應商也在紛紛嘗試解決工業物聯網問題

         

        讓問題更復雜的是,傳統軟件供應商也正在競爭工業云生態系統的市場份額。他們大多數以自下而上的方式進入該生態系統,首先成為基礎設施即服務(IaaS)提供者,進而展開平臺即服務(PaaS)的垂直整合,最后形成非工業軟件即服務(SaaS)。這種自然延伸的結果就是實現工業軟件即服務的供給。

         

        至于自動化架構,多家大型行業參與者正在發起競爭,但還未出現明顯的領導者。對于工廠運營商而言,他們與 IT 和 OT 的技術服務供應商們建立了成熟友好的合作關系,但他們也幾乎不可能預測誰將獨占鰲頭,因此其內部團隊不得不絞盡腦汁對供應商們不斷提升的服務進行甄選。眼下唯一清楚的是,沒有哪家供應商能滿足一家公司的所有需求。 


        建立可擴展的工業物聯網架構的有效方法

         

        了解你的起點和目標助于你在最復雜的環境中尋找方向。對于建立可擴展的工業物聯網平臺來說,也同樣如此。我們建議我們的客戶在啟動工業物聯網試點時采取以下步驟。在未來的博文中,我們將用適當的例子逐個深入探討這些步驟:

         

        ■ 首先,制定一張可靠的用例清單。不僅要關注工廠本身,還要擴展到供應鏈和設計之中,并用實現完整價值鏈的數字化視角看待這一過程。這張清單不一定要窮盡所有,但應該具有代表性,涵蓋的架構能為我們實現目標。隨后,你可以為每個用例確定相應的技術架構要求,確保技術最終能以合適的速度和成本達到你需要的規模。

         

        ■ 根據業務需要制定未來的參考架構。首先,對從工廠到整個企業的現有 IT/OT 架構進行評估,關注包括技術架構、制造應用和工具在內的所有方面。同時,回顧以往的工業物聯網試點,識別出阻礙項目推進的痛點。

         

        ■ 預先安排數據專家介入。讓數據科學家參與參考架構的設計來避免實施過程中的延期和不必要的迭代,因為數據科學家清楚地知道在建立分析模型時將需要哪些數據。數據科學家也需要與流程工程師合作,旨在確保數據源頭采集的準確性和使用的恰當性。

         

        ■ 定義核心構架。在選擇平臺、供應商生態系統或混合方法時評估利弊,然后再與總方向對齊。

         

        ■ 推薦針對用例的技術方案。就優先用例的技術架構要求達成共識并編制決策標準。根據決策標準為工業物聯網平臺提供商進行定制化評估,以識別最優方案。

         

        ■ 根據技術能力和人才能力選擇供應商。雖然獲取恰當的技術至關重要,但其作用的發揮卻取決于系統整合能力。

         

        ■ 短期來看,為優先用例部署技術。對于優先用例,將精心挑選的供應商引入組織生態系統。

         

        ■ 長期來看,制定和調整 IT/OT 藍圖。起草IT和OT藍圖,與組織更廣泛的業務目標和核心技術保持一致,并不斷整合和優化。但須注意,時間長度和ERP實施需要多長時間有很大不同。

         

        該方法將幫助你的公司在復雜的工業物聯網領域找到方向并快速獲取價值。(文章來源:微信公眾號mckinsey_gco)

         

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