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展望2021年物聯(lián)網(wǎng)主要發(fā)展趨勢(shì)

發(fā)布者:taifenglx 發(fā)布時(shí)間:2021-02-27 來(lái)源:taifenglx
展望2021年物聯(lián)網(wǎng)主要發(fā)展趨勢(shì)
時(shí)間:2021年01月19日

物聯(lián)網(wǎng)一直是數(shù)字時(shí)代受關(guān)注的趨勢(shì)之一。今年,隨著疫情大流行的出現(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(lái)2021年并準(zhǔn)備告別動(dòng)蕩的一年時(shí),讓我們展望未來(lái)以及將推動(dòng)未來(lái)業(yè)務(wù)和技術(shù)變革的IoT趨勢(shì)。

2021年,企業(yè)將開(kāi)始意識(shí)到IoT不僅是一種炒作或另一個(gè)流行語(yǔ),而且是一種具有真正改變行業(yè)潛力的技術(shù)。利用來(lái)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(zhuān)業(yè)知識(shí),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(shì)。

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(guò)去幾年中這不是趨勢(shì)嗎?” 嗯,是的,并且有充分的理由。

使用邊緣計(jì)算,無(wú)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(wèn)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(zhǎng),邊緣數(shù)據(jù)處理的重要性可能會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)。

第二、遠(yuǎn)程操作用例的增加

為了應(yīng)對(duì)疫情大流行,許多制造商、分銷(xiāo)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(lái),以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操作和繼續(xù)服務(wù)客戶(hù)。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(zhǎng)。

第三、預(yù)測(cè)性(非反應(yīng)式)維護(hù)

根據(jù)Vanson Bourne研究報(bào)告,過(guò)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**可能很高,估計(jì)相當(dāng)于每小時(shí)**25萬(wàn)美元。

從歷史上看,維護(hù)是針對(duì)故障做出的反應(yīng)性維護(hù),盡管最初是便宜的解決方案,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(lài)于設(shè)備的定期計(jì)劃維護(hù)。

預(yù)測(cè)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(cè)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。

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

第四、物聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字孿生

數(shù)字孿生理論于2002年首次被概念化。數(shù)字孿生是過(guò)程、對(duì)象或系統(tǒng)的虛擬表示,其功能與現(xiàn)實(shí)生活中的對(duì)象相同。我們期望隨著互聯(lián)資產(chǎn)的增長(zhǎng),數(shù)字孿生也將獲得牽引力,以數(shù)字孿生格式可視化來(lái)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(duì)象的性能并提供對(duì)潛在問(wèn)題的見(jiàn)解。

第五、更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析

物聯(lián)網(wǎng)的真正好處不會(huì)僅來(lái)自數(shù)據(jù),而在于可以產(chǎn)生有用見(jiàn)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(jí)解決方案將改善對(duì)大量和各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理。


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