隨著邊緣數(shù)據(jù)，連接性和處理能力的不斷增長(zhǎng)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)變得越來越容易訪問。但是，成功采用許多產(chǎn)品仍然遙不可及：每三個(gè)試行數(shù)字制造解決方案的公司中的兩個(gè)都無法大規(guī)模推廣。為什么盡管熱衷于向數(shù)字制造業(yè)的未來轉(zhuǎn)型，卻很少有公司能夠?qū)崿F(xiàn)其巨大潛力?

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? ? ? ? 我們已經(jīng)知道，邊緣化的AI和IoT是加快工廠轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，但是，如何催化這些技術(shù)的更快速采用并避免飛行員煉獄的陷阱又需要什么呢?

在過去的兩年中，我們開展了一項(xiàng)針對(duì)整個(gè)行業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)公司的400多名參與者的研究，他們邀請(qǐng)制造領(lǐng)導(dǎo)者和工人以及開發(fā)支持他們的解決方案和服務(wù)的技術(shù)人員來回答這個(gè)問題，并揭示工業(yè)4.0的基本要素。2018年，我們發(fā)布了研究的第一階段，確定了制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和工廠工人在通往智能工廠未來的道路上共同發(fā)展時(shí)正在解決的關(guān)鍵問題。

我們剛剛發(fā)布了該工作的下一個(gè)階段，即Accelerate Industrial，研究了工人將如何在制造角色中采用AI并對(duì)AI做出反應(yīng)，以及什么樣的策略和策略將“加速加速器”。迄今為止，這項(xiàng)分階段的研究代表了制造業(yè)中正在發(fā)生的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最全面觀點(diǎn)。

所有第二階段的參與者都必須在智能工廠或開發(fā)智能技術(shù)，解決方案或服務(wù)的公司中扮演第一手的角色，涵蓋這四個(gè)領(lǐng)域中技術(shù)的開發(fā)，部署和維護(hù)的全部觀點(diǎn)墻壁。

我們的研究發(fā)現(xiàn)，盡管對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求很大，但有83%的公司表示他們計(jì)劃在未來兩到三年內(nèi)投資于智能工廠技術(shù)，而最有可能推動(dòng)這種變化的人通常不確定關(guān)于如何前進(jìn)或猶豫要冒險(xiǎn)。那么，是什么導(dǎo)致這種啟動(dòng)失敗或無法擴(kuò)展?領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)如何改變組織內(nèi)部的文化觀念，以獲取工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的收益?

受訪者列舉了以下五項(xiàng)挑戰(zhàn)，它們有可能在未來破壞對(duì)智能解決方案的投資，以及避免試點(diǎn)煉獄的危險(xiǎn)的提示：

挑戰(zhàn)1：技術(shù)技能差距

36%的受訪者認(rèn)為存在“技術(shù)技能差距”，使他們無法從投資中受益。

為了成功實(shí)施新技術(shù)并維持運(yùn)營(yíng)，公司必須擁有一支擁有“數(shù)字靈巧性”的員工隊(duì)伍-人們必須了解制造過程以及支持這些過程的數(shù)字工具。

解：

創(chuàng)建支持現(xiàn)有員工終身學(xué)習(xí)的計(jì)劃，將新概念與動(dòng)手機(jī)會(huì)結(jié)合起來，以在制造運(yùn)營(yíng)中使用它們;建立鏈接的模塊，以便隨著員工精通技能，他們會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)展和磨練自己的技能。

提供有關(guān)數(shù)字工具和技能的指導(dǎo)(被認(rèn)為在今天很重要，但對(duì)未來至關(guān)重要)。通過包括網(wǎng)絡(luò)安全性，基礎(chǔ)架構(gòu)，人工智能，數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)和計(jì)算需求，使內(nèi)容全面。目前個(gè)別概念和它們的相互依存關(guān)系。

在解決方案實(shí)施之前強(qiáng)調(diào)問題評(píng)估和問題解決，建立新的智能技術(shù)項(xiàng)目時(shí)，請(qǐng)平衡聘請(qǐng)外部專家和內(nèi)部人員來發(fā)展公司的數(shù)字靈活性。

挑戰(zhàn)2：數(shù)據(jù)敏感性

27%的人認(rèn)為“數(shù)據(jù)敏感度” 來自對(duì)數(shù)據(jù)和IP隱私，所有權(quán)和管理的日益關(guān)注。

例如，要成功實(shí)現(xiàn)AI算法，需要有訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)。這意味著必須共享數(shù)據(jù)，但是許多公司都不愿意與第三方解決方案開發(fā)人員共享數(shù)據(jù)。還強(qiáng)烈相信，我們當(dāng)前在組織內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)治理策略不足以支持跨組織的數(shù)據(jù)共享。

解：

為組織內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸和組織間數(shù)據(jù)傳輸制定正式的數(shù)據(jù)共享策略。

建立數(shù)據(jù)治理策略，以反映與潛在風(fēng)險(xiǎn)暴露共享數(shù)據(jù)的價(jià)值。明白一刀切的政策是不夠的。在以后的供應(yīng)商/供應(yīng)商合同中嵌入定制的策略。

在建立智能項(xiàng)目之前要考慮數(shù)據(jù)共享需求，并及時(shí)構(gòu)建以將這些需求協(xié)商到項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)中。

挑戰(zhàn)3：互操作性

23%的人表示 協(xié)議，組件，產(chǎn)品和系統(tǒng)之間缺乏互操作性。

這是一場(chǎng)持續(xù)不斷的斗爭(zhēng)，這并不新鮮。但是，如今，由于互操作性限制了他們的創(chuàng)新能力，公司變得越來越沮喪。這也限制了他們升級(jí)系統(tǒng)組件的能力，因?yàn)樗鼈儫o法輕松地“交換”一個(gè)供應(yīng)商以換取另一供應(yīng)商或?qū)⑾到y(tǒng)的一部分換為另一供應(yīng)商。

解：

積極追求并支持標(biāo)準(zhǔn)制定以提高互操作性;盡可能參加諸如開放過程自動(dòng)化論壇之類的聯(lián)合體。

要求他們的供應(yīng)商緊密合作以開發(fā)和實(shí)施強(qiáng)調(diào)模塊化的解決方案，并提供使用多個(gè)供應(yīng)商解決方案隨時(shí)間推移進(jìn)行升級(jí)的途徑。

建立智能技術(shù)項(xiàng)目時(shí)，請(qǐng)考慮使用開源選項(xiàng)。

挑戰(zhàn)4：安全性

22%的安全威脅來自工廠當(dāng)前和正在出現(xiàn)的漏洞。

智能工廠中物理系統(tǒng)和數(shù)字系統(tǒng)的結(jié)合使實(shí)時(shí)互操作成為可能，但存在擴(kuò)大攻擊面的風(fēng)險(xiǎn)。通過將大量機(jī)器和設(shè)備連接到智能工廠中的單個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)，任何這些設(shè)備中的漏洞都可能打開系統(tǒng)進(jìn)行攻擊。公司將需要預(yù)見到企業(yè)系統(tǒng)漏洞和機(jī)器級(jí)操作漏洞。公司應(yīng)對(duì)這些安全威脅的準(zhǔn)備不足，許多公司依靠其技術(shù)和解決方案提供商來做到這一點(diǎn)。

解：

將OT和IT專業(yè)人員組合到智能項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)中，以評(píng)估可能存在的漏洞。識(shí)別人員，流程，機(jī)器和網(wǎng)絡(luò)威脅。

了解供應(yīng)商對(duì)設(shè)備和/或操作的升級(jí)，并預(yù)測(cè)漏洞的可能變化。

開發(fā)“拐角案例”分析，其中沒有一個(gè)替代方案或功能可能是關(guān)鍵漏洞，但替代方案和/或功能之間的相互依賴性導(dǎo)致或增加了漏洞。針對(duì)這些非顯而易見的情況進(jìn)行計(jì)劃。

挑戰(zhàn)5：處理數(shù)據(jù)增長(zhǎng)

18%的人表示處理數(shù)據(jù)的數(shù)量和速度以及感知能力都有所增長(zhǎng)。

隨著AI用途的擴(kuò)展，公司將面臨更多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將以更快的速度以多種格式生成。AI算法需要更容易理解(即算法如何得出建議?)，并且這些算法必須能夠組合通常具有不同類型和時(shí)間范圍的數(shù)據(jù)。

解：

了解在資產(chǎn)級(jí)別產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值見解和余額計(jì)算的數(shù)據(jù);帶寬; 以及對(duì)實(shí)時(shí)(低延遲)控制反饋的需求。

預(yù)期反映機(jī)器或操作狀態(tài)變化的采樣率。收集一切可能沒有意義。

在實(shí)施之前開發(fā)健壯的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，以平衡計(jì)算需求和這些需求的位置(例如，邊緣對(duì)云)，當(dāng)前和未來的存儲(chǔ)需求以及通信基礎(chǔ)架構(gòu)。