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如何改善您的工業物聯網(IIoT)部署

了解有助於順利實踐可擴充網路部署的關鍵策略,包括管理資料與實現整體資安的作法

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如何改善您的工業物聯網(IIoT)部署  hero image

因為工業物聯網(IIoT)從時髦的術語轉變為業務重點,所以許多公司越來越期盼能了解如何加以實踐。他們想要知道最新技術如何協助他們在其自有的作業中充分利用IIoT。

根據國際數據資訊公司 International Data Corporation (IDC)所做的全球物聯網決策制定者調查(Global IoT Decision Maker Survey),企業組織現在正從先導或概念驗證的IIoT專案發展到部署可擴充的IIoT。約三分之一(31%)的受訪組織表示已經啟動IIoT解決方案,同時另外43%的組織表示希望在接下來的12個月內部署解決方案。

為了達成此一目的,以下是部分有助於提高IIoT部署成功率的關鍵策略。

答案隱藏在分析之中

在工業控制系統中,工業物聯網(IIoT)的裝置數量持續以飛快的速度增加。這些連線裝置的數量增加,大量的資料亦隨之而來,工業公司必須能夠管理和利用這些資料來創造業務成果。

可擴充的彈性分析可以歸納您的資訊,為裝置、工廠和企業提供越來越多的價值。

我們正持續瞭解最適合在資料來源即時分析資料,或是將資料儲存在雲端供更長期檢查的時機。將原始資料轉換為歸納後的資料(最好是在資料來源處就地轉換),就會變成越來越有價值的最佳實務。

例如,地區維護分析可以使用裝置層的資料,來產生重要裝置和機台的健康狀況即時警示。這有助於以更快的速度,在接近時間非常重要的製程處制定決策。

在控制器和工廠區域伺服器等邊緣裝置中建置的機台層或工廠層分析,可以用來將機台、製程和工廠調整到最佳狀態。這些分析也可以用來制定預防性維護的策略。

企業層的分析會整合工廠區域的資訊和商業智慧。這有助於改善跨數個基地的作業生產力或法規遵循作業。

安全性必須有參考憑據

受訪者在IDC的調查中表示,工業物聯網最大的挑戰是安全性(26%)。

這並不令人感到驚訝。從設計上並未考慮安全性的老舊設備,到更輕鬆存取資訊可能會成為惡意和非惡意威脅的弱點,考慮到面臨的這些挑戰,安全性似乎是一種沉重的負擔。

若要面對這些挑戰,採取更全面的產業安全方法,即可讓貴組織採取和最佳產業實務一致的作法來保護智慧財產和其他資產。

全面的資訊安全方法,可以從使用免費的資訊安全評估工具執行資訊安全評估,找出風險區域和潛在威脅開始。完成評估後,您應該會瞭解您的資訊安全狀態,以及在可接受的風險狀態下,您的作業所需要的特定緩解技術。

您的工業資訊安全程式應從該處採用縱深防禦(DiD)的資訊安全方法。DiD資訊安全遵循任一防護點都可以和可能遭到攻陷的原則。它使用實體、電子和程序防護,可以建立能保護貴企業整體的多重防護層。

例如,工業防火牆應建置在區位/區域分區層級,才能協助偵測、防止和回應裝置間潛在的惡意流量。不過,這些應該只是多方面資訊安全程式的其中一部份。現在的公司會利用參考架構、合作夥伴生態系統及產業最佳實務來建置安全物聯網(IoT)系統。

最後,堅持只和可信賴的供應商合作。要求其資訊安全原則和實務,並確認他們可協助您—而非破壞—滿足您資訊安全目標的能力。

輪胎生產商的市場前景看好。不幸的是,他們也遭遇前所未有的挑戰。

事實上,全球的輪胎需求到2019年,預計每年會增加4%。同時,製造商在全球市場的競爭日益激烈─而且必須多元化生產,才能應付包括內燃機、混合動力及油電車輛在內的汽車市場。

輪胎製造商如何才能完美解決各種市場狀況?

洛克威爾自動化策略客戶團隊主管Dominque Scheider說明:「為了提高生產力與敏捷性,頂尖的製造商採用更具智慧的工廠區域技術。不過,在利用其製造區域拼湊而成的數位資產來建立資訊化的生產環境時,許多製造商都面臨挑戰。」

真正的數位轉型不是只需要收集智慧資產的相關資料。真正的數位轉型,也包括將這些資料轉換為可以讓組織內所有階層的人員在工作方面能更有智慧和更高生產力的資訊。

擴充超越傳統的雲端式平台

近年來,工廠區域的智慧資產開始增加,可將產生的資料轉換為實用情報所設計的雲端式分析平台也隨之增加。

傳統的雲端式平台可以歸納來自多個資料來源的資料。不過,要從這些資料獲得製造和商業見解需要時間─而且可能需要資料架構師、商業智慧工程師以及其他內部資料管理的專業知識。

除此之外,將資料傳送至雲端和接收雲端的資料,並非對所有應用都有實用價值。傳統的雲端式方法提供歸納後的資訊速度太慢,不足以立即影響工廠製程─以及處理每天工作的人員。

實用且具有成本效益的分散式情報方法

可擴充的分析平台提供一種具有成本效益且實用的方法,可以讓您在企業組織的所有階層發佈可據以行動的情報─包括邊緣、內部部署或雲端。

這在許多輪胎製造區域都有立即性的影響。此外,在混合和固化等複雜的應用下,這個平台會變得日益重要,因為在產品品質、製造敏捷性和能源效率方面,機器學習會造成巨大影響。

不過,這只是該解決方案的部分特性。可擴充平台超越邊緣裝置擴充到運算引擎和工具,便能就多個資料來源的資料進行自動協調─而且可以讓使用者查看共通點,並以更快的速度取得營運和商業見解。

那麼在獲利方面呢?可擴充的方法可以讓輪胎製造商和組織的每個層級更深入合作,將其製造流程調整到最佳狀態─從地區工程和維護到公司的高層。以及從裝置到雲端。

深入瞭解可擴充分析和適用於輪胎製造商的解決方案。

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