工业组织面临的五大工业物联网挑战

1.资产水平能见度

改进能力是最新信息系统的好处之一。为了实现生产目标，作业者需要能够实时监控资产，并确保这些资产处于最佳状态。操作人员还需要提高机器运行状况的可视性和更好的洞察力，以便他们能够检测异常并在问题发生前修复问题。资产绩效管理可以为运营商提供关键问题的答案，包括设备的失效频率，因此可以优先考虑，如何保持设备以及如何避免设备的故障和停机方式。

2.技术集成

传统上，在信息技术（IT）和操作技术（OT）之间分配了工业技术的管理。它从自上而下，部署和维护数据驱动的基础架构，而OT是由地上建造的，从设备和资产开始，并转向监控和工业控制系统。凭借智慧的机器和IIOT的普及，IT世界和OT融合了。与独立系统架构分开开发的IT和OT，需要安全地集成无数据丢失或引入漏洞。

3.老化劳动力

据劳动局统计，到2024年美国工人的中位年龄预计将是42.4岁，因此这一老化劳动力会影响许多行业毫无疑问。预计有经验的工人退休制造技能缺口尽管年轻一代将带来新的技能，但重要的是，要掌握更多资深员工积累的知识，并在退休前让新的劳动力接触到这些知识。组织必须为这一即将到来的变化做好准备，并可以通过使用数字技术来帮助简化过渡。

高级云计算和软件技术正在转换数据管理流程并适应更年轻，更加数字化的一代。具有简单移动启用界面的数据管理和分析技术大大提高了组织的生产力，并降低了手动数据组织和审查所需的成本。此外，能够更好地预测维护问题并消除意外的设备问题可以节省每年数十亿美元的行业。

4.数据群岛

任何组织都难以追求大量信息。大多数公司与低成本存储，传感和通信技术驱动的数据策划斗争，很少有人弄清楚如何正确利用数据。既不是结构化也不是环境的大数据难以通过以成本效益的方式通过传统的计算方法来存储和分析 - 并且可以导致数据群岛。

数据孤岛要么是在没有更大数据策略上下文的情况下做出的操作决策的副产品，要么是在没有数据治理系统的情况下使用更新的技术对遗留系统进行分层。然后数据就被隔离了，这种碎片化带来了复杂的技术和组织挑战。例如，当数据分散在整个工厂和企业中时，手工集成和分析它将成为资源密集型和耗时的。到实际组织数据时，它的价值可能已经丢失了。

5.网络安全

随着数十亿资产变得更加智能，并联网在云端存储信息，它们面临着数字隐私风险。网络攻击构成了一系列威胁——从个人设备到公司IT系统——使个人和机构在财务和运营上都容易受到损害。越来越多的商业领袖意识到减轻这些风险。供应商现在正在部署防止网络事件的解决方案，但随着行业组织继续投资于数字技术，安全能力必须在选择标准中考虑。

工业企业目前面临的工业物联网挑战似乎势不可挡。然而，这些挑战为那些愿意采用系统方法应用现代智能数据管理和分析系统的公司提供了改变游戏规则的商业机会，以提高生产率和增长。

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