Verändern Edge Computing und IIoT unser Denken über Daten?

Wenn wir beobachten, was in Industrieunternehmen passiert, gibt es eine interessante Entwicklung, die wichtige Auswirkungen hat, wenn Unternehmen ihre ersten zaghaften Schritte in Richtung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) machen.

Traditionell neigen operative Technologieteams (OT) dazu, ihre Umgebung in Bezug auf die Automatisierungsausrüstung in ihrer Umgebung zu betrachten, sowohl Hardware als auch Software. Sie könnten sich selbst als „Rockwell-Shop“ oder „Siemens-Shop“ bezeichnen. Sie identifizierten sich mit den Tools, die die Automatisierung möglich machten.

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Aber das beginnt sich zu ändern. Wir sehen jetzt eine zunehmende Anzahl von Unternehmen, in denen sich Ingenieure weniger auf die Tools und mehr auf die Daten konzentrieren, die von ihren Automatisierungssystemen generiert werden. Diese Entwicklung spiegelt die zunehmende Erkenntnis wider, dass Daten und fortschrittliche Analysen enorme Möglichkeiten zur Erschließung von Geschäftswerten bieten. Immer mehr Menschen konzentrieren sich mehr auf Daten als auf Anwendungen. Das ist ein wichtiger Wandel in der Denkweise.

Was treibt diesen Wandel an? Zum Teil wird dies durch das explosionsartige Datenwachstum aufgrund der Zunahme der Computerintelligenz am Rande, näher an den Produktionsprozessen, vorangetrieben.

Was sind die vier „Ichs“?

Dies ist der erste Schritt auf dem Weg zu einer echten IIoT-Infrastruktur – eine Entwicklung, die ich „die vier Ichs“ nenne. Es beginnt mit Insightful, das Geschäftsanalysen verwendet, um Erkenntnisse und Effizienz zu steigern. Sie können dann zu intelligenten, verbindenden Elementen in der gesamten Infrastruktur übergehen, um eine Echtzeitoptimierung zu ermöglichen. Der ultimative Zustand ist Unsichtbar, in dem Entscheidungen in Echtzeit basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) ohne menschliches Eingreifen getroffen werden.

Die meisten Industrieunternehmen befinden sich im informierten Stadium, obwohl zukunftsorientierte Unternehmen strategisch über ihren Fahrplan für die fortgeschritteneren Phasen nachdenken. Einige Branchen entwickeln sich schneller als andere, basierend auf ihrer wahrgenommenen Kapitalrendite. Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie setzt beispielsweise aktiv auf IIoT-Technologien. Sie erkennen den Wert der Echtzeit-Datenanalyse, um nicht nur die Produktionseffizienz, sondern auch die Sicherheit und Qualität ihrer Produkte zu gewährleisten, die für den Wert ihrer Marken entscheidend sind. Andere stark regulierte Branchen erkennen den Wert von Produktionsdaten, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

Einige Branchen der „alten Schule“ hingegen erkennen möglicherweise nur langsam den Wert von Daten im Hinblick auf die Optimierung ihrer Effizienz oder die Erzielung eines Wettbewerbsvorteils. Mit fortschreitender Technologie prognostiziere ich voraus, dass diese Verweigerer die Echtzeitanalyse als einen wesentlichen Bestandteil eines modernen Industrieunternehmens anerkennen oder aufholen werden.

Für Unternehmen, die es „verstehen“, ist dieses Datenwachstum – und seine zunehmende Bedeutung für das Geschäft – ein Katalysator für die Modernisierung ihrer Infrastruktur. Diese Infrastruktur muss skalierbar sein, um dem beschleunigten Datenwachstum Rechnung zu tragen, und flexibel sein, um neue Möglichkeiten für die Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen zu ermöglichen. Da sie immer abhängiger von Daten werden, müssen sie darüber nachdenken, wie sie diese wertvollen Daten schützen können. Das bedeutet, dass die Datenverfügbarkeit und -integrität als Kernanforderung betrachtet werden, nicht als nachträglicher Gedanke.