産業用モノのインターネットの4つの大きな課題

ローカル処理とセンサーを備えたすべてのシステムが接続されて情報を共有する、よりスマートな世界になるための探求が勢いを増しています。これらのシステムを相互に接続し、ユーザーは情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

この包括的なアイデアには多くのラベルがありますが、最もよく知られているのはモノのインターネット（IoT）です。 IoTの大きな領域には、スマートホーム、モバイルフィットネスデバイス、接続されたおもちゃが含まれ、そのサブセットである産業用モノのインターネット（IIoT）には、スマート農業、スマートシティ、スマートファクトリー、スマート（ユーティリティ）グリッドが含まれます。戦略的思考者とITプロ。

産業用モノのインターネット（IIoT）とは、システム、プラットフォーム、物理オブジェクト、およびアプリケーションの相互接続されたネットワークを指し、相互に、および外部環境と相互作用してインテリジェンスを共有するようにプログラムされています。 IIoTの重要な採用は、リアルタイムでのデータのキャプチャとアクセスを容易にするセンサー、プロセッサーの可用性の向上によって引き起こされています。

さらに、インダストリー4.0により、産業ユーザーは、データと分析を使用して、マシンのダウンタイムを最小限に抑え、ストレージを増やし、リモート資産を追跡して予測分析を行うことができます。非常に多くの誇大宣伝があるため、IIoTには独自の一連の課題もあり、企業は将来すべてのメリットを享受するために対処する必要があります。

標準の欠如

標準の不足と文書化された慣行は、IoTデバイスの可能性に大きな影響を与えます。 APNIC のGeoffHustonは、標準がないとIoTデバイスの動作が悪くなる可能性があると述べています。

標準がない場合、開発者は破壊的な方法で動作する製品を設計する可能性があります。設計と構成が正しくない場合、そのようなデバイスはネットワークリソースに悪い結果をもたらす可能性があります。これは、多くのことを抑え、競合他社よりも早く製品をリリースする必要性につながるコストの制約のために発生する可能性があります。

さらに、IoTデバイスの管理と構成に関連する問題により、革新的な設計が必要になります。この必要性のおかげで、構成ツール、インターフェース、およびメソッドの微調整は、将来的に重要になります。これらのツールは、AIに傾倒するデータ操作、データ通信、データ視覚化、およびデータ分析に役立ちます。したがって、ほとんどの開発者は、標準に従って作業するために、モノのインターネットに遅れないようにオンラインAIコースを受講する場合に最も効果的に機能します。

企業からのデータ保護

ハッカーとは別に、相互接続されたデバイスを開発および配布する組織も、これらのデバイスを使用してデータを入手する可能性があります。これは送金中に特に危険です。

BP のようなほとんどの組織 Fitbits を配布しています 彼らが最低の健康保険料を得ることができるように彼らの健康状態を分析するために彼らの従業員に。さらに、組織が定期的に労働者の健康状態を監視することをやめたとしても、企業がこれまでに収集したデータをどのように使用できるかという問題があります。

RadioShack そのような例の1つです。この企業は、収集したデータを他の組織に送信したり、販売したりしようとしています。これにより、個人のプライバシー権に疑問符が付けられます。

今日、消費者にとって最も安全な方法は、デバイスを購入する前にすべての条項を確認することです。また、データを安全に保つために、デバイスの企業ポリシーを検討してください。 IoTデバイスの使用を拒否する可能性がありますが、セキュリティの問題を回避することが不可欠です。

サプライチェーンの完全性

製造業者は、機能ではなく、将来、他の多くの問題に対処する必要があります。早期採用者がIIoT移行を成功させるために競争するため、信頼性とコストも大きな役割を果たします。統合システムが企業に大幅に移行するにつれて、製造業者は製造全体を通じてサプライチェーンの整合性を維持する責任があります。

重要なインフラストラクチャの保護に関する信頼できるアドバイザーであるPatrickMillerは、この課題が彼に失われることはないと述べています。彼はさらに、「重要なインフラストラクチャ内でIIoT要素を使用している間、サプライチェーンの懸念は世論や政治に関連付けられます。

この抵抗を克服するために、組織は製造プロセス中の透明性と標準化を強化するためにプロセスをプラグインする必要があります。これは、必要なハードウェアとソフトウェアが確実に関与するように評価できる、合意されたオープンスタンダードに基づくデバイスの開発にストレスをかける可能性があります。」

今日、ほとんどのメーカーは機械学習を使用してBIを最大限に活用しています。これを行うために、彼らは予測分析を実行するために内部リポジトリからデータを収集することに焦点を合わせています。予測モデリング、プロセスの最適化、機械学習、シミュレーションなど、これらのツールを理解するのに役立つさまざまな種類の分析手法があります。

規制要件

プライバシーに加えて、多くの法律上および規制上の質問は、モノのインターネットを中心に展開しています。これは本当に正しい方法で対処する必要があります。モノのインターネットデバイスに関連する法的問題は、法執行機関の監視が重要な役割を果たしているため、公民権侵害に限定されていません。

国境を越えたデータフロー、意図しない使用に関する法的責任、プライバシーの失敗、セキュリティ攻撃は、慎重に検討する必要のある他の多くの問題です。さらに、テクノロジーは規制ポリシーよりも急速に進歩しており、IoTガイドラインを担当するサービスプロバイダーはペースを維持できません。

結論

モノのインターネットは、市場開発が大きく進歩した成長中のテクノロジーです。技術革命の他の波と同様に、それは断片化、革新、混乱、新たな標準、そして競争の激しい騒ぎの影響を受けます。初心者は、定住したテクノロジー主導の組織が反応して調整するにつれて、現在の状況を揺るがしています。

IoTは、クラウド、ビッグデータ、スマートフォン、ソーシャルネットワークを採用して、高度なセンサーとデバイスを提供する可能性があります。これが発生すると、既存のビジネスモデルと収益源を再構築する堅牢なアプリケーションとユースケースが提供されます。さらに、IoTには「共有経済」を強化する力があるなど、混乱を招くトレンドに影響を与える一方で、多くの業界、市場、製品を脅かす可能性があります。

小さなものを整理するためのさまざまな方法のロックを解除することにより、家や車を超えて手頃な価格のアイテムの共有を強化します。多くの影響により、IoTは「ロングテール」手法の論理的な拡張になります。これにより、デバイスがきめ細かいレベルになり、他の方法では経済的に実行できなかった新しい用途、アプリケーション、サービス、ビジネスモデルが開発されます。

IoTが成長するにつれて、全体の価値の一部がデバイスから包括的なソリューションとサービスに移行します。これにより、価値創造の機会が解き放たれ、ビジネスモデルが再構築され、リーダーの収益源が解き放たれます。

このブログの作成者は、戦略的思考者でありITプロであるDanishWadhwaです。

作者について：

Danish Wadhwaは、戦略的思考者であり、ITプロです。デジタルマーケティング業界で6年以上の経験を持つ彼は、結果重視の個人以上の存在です。彼は、ハイエンドの技術サポートの提供、販売の最適化、ビジネスの生産性を高めるためのツールの自動化に精通しています。