关于物联网革命以及该技术如何彻底改变行业、转变生产力和释放新见解的文章已经有很多。但对于那些对可能性感兴趣并希望涉足其中的人来说，高价位、基础设施和连通性挑战以及关于所需技能的潜在神话可能是看似无法逾越的重大障碍。此外，尤其是当涉及到工业物联网的现实时，全新设施的成本、时间和中断——不得不拆除和更换新基础设施以支持物联网的前景对许多企业来说并不是一个可行的选择。那么有什么选择呢？物联网和分析如何提供一种强大的机制，将复杂的数据源转化为一个精简的低成本平台，以实现更快的投资回报率和更高的价值。企业在考虑投资物联网时面临的主要挑战是什么？现有挑战跨多个行业投资物联网的变革潜力是惊人的，关于其转变商业模式的能力已经谈了很多。虽然细分市场的可能性非常令人兴奋，但许多IIoT解决方案的现实是它们是为大量用例而设计的-设置复杂且复杂，具有非常强大的网络功能，需要大量投资和技能才能执行.此外，物联网领域的主要参与者，包括AWS和微软，需要前期投资将物联网堆栈和其他硬件集成到数据中心，以及能够编写、编写和构建解决方案的人员——即使在收购之后任何潜在的数据或见解可用之前，这也可能花费数十万英镑。物联网领域缺乏投资回报，导致概念验证失败。当您考虑物联网的早期用例之一——智能电表时——在这种情况下很容易计算投资回报率，因为您不需要将抄表器发送到现场，这是一个立竿见影的成本效益。但工业物联网远不止于此。也许这会节省一些钱，也许需要更少的机器维护。一开始很难确定节省的费用，因此在这种情况下很难证明对此类解决方案的大量前期投资是合理的。拆下来换掉在很多工业案例中，需要监控的现有机器都是大型、复杂和昂贵的结构。它们是手头任务的理想解决方案，因此，它们不必受到干扰，但应以非侵入性方式进行监控。许多最先进的设施都是以数十亿英镑的成本设计和建造的，您无法开始拆除和更换组件，因为支持云的技术将提供尚未量化的好处。然而，相反，市场上主要参与者的许多物联网解决方案依赖于从一开始就建立的概念——一个可能导致严重的业务中断和停机的概念。技能管理这些类型的复杂设置所需的技能也是许多组织的重大障碍。制造业中很大一部分物联网客户不一定像传统数据库用户那样精通IT。因此，这是一个损害在该领域采用机会的问题，因为许多提供商需要具备有效利用这些平台的技能的人员。企业真的能负担得起聘请专门的物联网专业人员吗？他们如何以该角色以外的方式支持业务以尽可能增加价值？事实上，企业需要一种仅通过浏览器访问物联网的方法一个简化的平台，用于从物联网设备访问数据，而无需围绕它们的复杂生态系统。基础设施许多物联网项目的另一个障碍是基础设施不发达，如果位置不便，没有可靠的WiFi-唯一可用的云是漂浮在空中的云。在这种情况下，拥有一个能够收集所有数据、在收集点对其进行分析并能够快速可靠地查看正在发生的事情的物联网解决方案非常重要，无论是在大型工厂还是在偏远地区location，而且是比较实用的方案。这就是物联网最初的愿景与现实之间的差异。边缘物联网的愿景和现实截然不同。来自传感器的“是”或“否”响应与判断复杂机械部件是否正常运行以及是否处于最佳效率水平是不同的。它不仅提供了收集数据的机会，还提供了修改数据收集的能力，添加额外的传感器以进一步扩展收集的数据。例如，解决方案可能是监测温度和速度，但实际上，您还需要测量振动。因此需要另一个传感器，因此您需要一个适应性强且可扩展的平台。在当今的工业部门环境中，您需要灵活并准备好进行大规模更改，包括所收集数据的大小和复杂性。随着边缘计算和数据分析概念的快速发展，组织正在探索如何快速访问对其业务至关重要的最有价值的实时数据。回到智能电表的例子——这种类型的物联网部署涉及数百万个具有相同数据和单一用途的相同设备。这仍然是一项投资，但原则是将多个同构设备简单地连接在一起。这与今天的工业环境不同，那里可能有少量甚至数万台不同的设备，都以不同的方式执行略有不同的任务。因此，此类专用设备需要物联网边缘解决方案，能够以兼容和可比较的数据格式准确地转换、测量和分析不同格式的数据，而无需拆解和更换被测机械的内部电子设备。边缘计算可以在边缘节点上进行数据处理，然后只将聚合后的数据传输到中央服务器。因此，根据测量的内容和目的，每分钟传输的数据量可以减少到每5分钟几条消息，而不是每分钟传输大量数据。这导致带宽大幅减少，这意味着使用蜂窝网络变得具有成本效益，从而降低基础设施成本并创造更快的投资回报和价值。对于希望在IoT领域起步的企业而言，这一优势消除了对大规模复杂且昂贵的部署的需求。相反，它提供了一个快速启动和运行项目的简单入口，提供数据点和快速洞察如何进一步利用数据主导的战略——所有这些都以合理的价格点进行。结论虽然IoT部署的巨大功能广为人知，但许多企业并不熟悉简单、负担得起的入门级IoT功能的可用性，这些功能在边缘提供数据分析，只有收集到的最有价值的数据才能共享和实时，使流程对企业更具成本效益。AWS、微软等大企业吹捧的大企业解决方案有其一席之地，但对于大多数没有值得大玩家关注和支持的庞大用例的企业来说，只能靠自己的设备来传递价值他们要。相反，将大数据、边缘计算和物联网集中在一个地方的小规模解决方案实际上可以产生很大的影响，并且无需大修现有基础设施即可轻松扩展。
