工業製造
産業用モノのインターネット | 工業材料 | 機器のメンテナンスと修理 | 産業プログラミング |
home  MfgRobots >> 工業製造 >  >> Industrial Internet of Things >> モノのインターネットテクノロジー

IoTを生産的なパスに設定する8つの方法

IoTプロジェクトの成功の鍵は、ビジネスを早期に関与させ、プロジェクトの特定のニーズと複雑さをしっかりと理解することです。

Beecham Researchによる今年初めの調査によると、企業の5分の3近く(58%)がIoTプロジェクトが
失敗しました。完全に成功したと答えたのはわずか12%でした。

企業はどのようにしてこれらの確率を打ち負かし、IoTプロジェクトから最終的にポジティブな結果を得ることができますか? SoftwareAGとBeechamが発行したeBookによると、問題の多くはビジネス側からの関与の欠如に起因し、「プロジェクトの特定のニーズとIoTソリューション自体の複雑さについての理解の欠如に大きく起因します」 。

関連項目: IIoTシステムへの5G統合は、インダストリー4.0の採用を加速します

技術的な問題にも注意を払う必要があります。「多くのIoTプロジェクトでは、収集したデータを転送して統合を成功させるために、高帯域幅、高性能、低遅延のネットワーク接続が必要です。企業は、適切な接続を選択して調達するのが難しいことがよくあります。

一般的なIoTの問題を克服し、結果を確認する方法は、eBookの作成者によって調査されました。

大きく考え、小さく始め、速く動く: 「IoTの将来の使用に関する明確なビジョンを確立します」と研究者はアドバイスします。 「IoTの取り組みに焦点を当てて優先順位を付けることが重要です。これには、最も直接的なビジネス上の利益を約束するプロジェクトの選択が含まれる可能性があります。また、どのプロジェクトがビジネス全体で最大のサポートを受け、最も目に見えるメリットをもたらす可能性が高いかを検討することもできます。」

ビジネスケースを作成する: 「測定する明確な目標と目標を設定します。 IoTプロジェクトが持つ可能性のある二次的なメリットと、それらを測定する方法について考えてください。コスト、期待される利益、およびリスクを定義することは、組織のリーダーシップから賛同を得て、成功とROIを測定するのに役立ちます。」

データの洞察を解き放ちます: 「分析を追加すると、そのプロジェクトはゲームチェンジャーになります。 IoTデータを分析すると、ビジネスの目標と目標を実現するために行動できる洞察が得られます。」

結合されたソリューションを作成する: 「これは、データをシステムに取り込む場合だけではありません。システム間でワークフローを調整できる必要があります。 IoTデータは、人工知能と機械学習を使用してビジネスプロセスを変革する上で重要な役割を果たします。」

すべての人にIoTを提供する: 「IoTがIT専門家だけのものであった時代は終わりました。製造現場の人々を含むオペレーショナルテクノロジーのスペシャリストは、IoTを使用してプロセスと効率を即座に改善できます。
セルフサービスIoTの出現により、OTスペシャリストは、ITの助けを借りずに、デバイスを接続し、それらのデバイスからデータを消費し始め、独自に統合と分析を作成できるようになりました。」

最初からセキュリティを考える: 「ビジネスとして、心配する必要があるのは自分のデータだけでなく、顧客やパートナーから収集したデータでもあります。 IoTプラットフォームにより、IoTデバイスのセキュリティ管理がはるかに簡単になります。これは、新しいデバイスの追加を簡素化し(何千ものデバイスを使用する場合に重要)、最小限のセキュリティ基準を適用するのに役立ちます。また、実装することでデータを保護するのにも役立ちます
セグメンテーションと暗号化。」

範囲を制限しないでください。 「誰もそれを「特定の」もののインターネットとは呼びません。 「モノ」をつなぐという目標を実現するには、どこでもモノをつなぐことができる必要があります。」

車輪の再発明をしないでください。 「既存の知識やツールを最大限に活用してください。一部のプラットフォームには、独自のSDKと開発者コミュニティがあります。選択したものが有効になっていることを確認してください
エッジ、クラウド、オンプレミスなど、あらゆる場所で同じAPIを使用でき、コンピューティングプラットフォーム間でデータと分析モデルを共有することもできます。」


モノのインターネットテクノロジー

  1. 今月注目すべき3つのIoTトレンド
  2. スマートデータ:IoTの次のフロンティア
  3. IoTとのビジネスに取り掛かる
  4. IoTデータを準備する上での上位3つの課題
  5. IoTトラフィックの98%が暗号化されていない理由
  6. システムはIoTの準備ができていますか?
  7. IoTの民主化
  8. IoTデータの価値を最大化する
  9. IoTとデータの理解
  10. トップIoTデータ分析プラットフォーム
  11. AIが今日のIoT革命を可能にする4つの方法