現(xiàn)今智能裝置日益普及，不僅會(huì)互相溝通，還輸出大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)逐漸改變企業(yè)營運(yùn)的方式，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人帶來新的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。

根據(jù)IoT Agenda報(bào)導(dǎo)，一份調(diào)查訪問工業(yè)和醫(yī)療業(yè)高階主管，結(jié)果有高達(dá)半數(shù)認(rèn)為，他們?nèi)匀狈夹g(shù)來統(tǒng)整解釋收集到的大量信息，同時(shí)有72%企業(yè)擔(dān)心再不落實(shí)大數(shù)據(jù)策略，2018年恐會(huì)流失市場占有率。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨，企業(yè)主要會(huì)面臨五大挑戰(zhàn)。

首先，是設(shè)法監(jiān)控資產(chǎn)，為了達(dá)到生產(chǎn)目標(biāo)，操作員必須能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控資產(chǎn)，確保資產(chǎn)處于最佳運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，操作員也要深入了解機(jī)器的狀態(tài)，趁問題發(fā)生之前偵測到異常進(jìn)而修復(fù)。資產(chǎn)效能管理可提供操作員重要的解答，包括工廠設(shè)備多久故障一次？該怎么維修才好？如何避免非預(yù)期的故障和停工？

其次，是整合各種技術(shù)，工業(yè)技術(shù)管理向來分成信息技術(shù)(IT)和營運(yùn)技術(shù)(OT)，IT由上而下部署并維護(hù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，OT由下而上包辦從設(shè)備資產(chǎn)到工業(yè)控制系統(tǒng)。不過，隨著智能裝置和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)普及開來，IT和OT的分野日益模糊，兩者急需整合，但前提是不能造成數(shù)據(jù)流失或資安漏洞。

第三，是解決勞動(dòng)力高齡化的問題，美國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)局(BLS)預(yù)測，2024年美國勞動(dòng)力平均年齡是42.4歲，勞動(dòng)力高齡化想必會(huì)影響數(shù)個(gè)產(chǎn)業(yè)，老經(jīng)驗(yàn)的勞工退休之后，恐造成技術(shù)斷層，所以要趁他們退休前把寶貴經(jīng)驗(yàn)收集起來傳承給下一代，這時(shí)候可以借助數(shù)字技術(shù)。

舉例來說，高階云端運(yùn)算和軟件技術(shù)將顛覆數(shù)據(jù)管理流程，以符合年輕數(shù)字時(shí)代的需求。利用簡單操作的移動(dòng)裝置接口來管理分析數(shù)據(jù)，可大幅提升組織的生產(chǎn)力，降低人工審閱數(shù)據(jù)的成本。此外，預(yù)防性維護(hù)亦可降低非預(yù)期的設(shè)備故障，每年可為產(chǎn)業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

第四，是善用大數(shù)據(jù)，任何組織一時(shí)都難以招架如此大量的數(shù)據(jù)，未經(jīng)組織化或脈絡(luò)化的數(shù)據(jù)將難以儲(chǔ)存和分析，恐引發(fā)數(shù)據(jù)孤島等問題，這些片段的資料會(huì)帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，以致企業(yè)耗時(shí)費(fèi)力的整合數(shù)據(jù)。

第五，是提升信息安全，物聯(lián)網(wǎng)讓數(shù)十億個(gè)資產(chǎn)連網(wǎng)，把無數(shù)的信息儲(chǔ)存于云端，這些都會(huì)引發(fā)數(shù)字隱私風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)攻擊可能瞄準(zhǔn)個(gè)人裝置或企業(yè)IT系統(tǒng)，讓個(gè)人和組織蒙受金錢和營運(yùn)的損失，所幸企業(yè)領(lǐng)袖開始意識(shí)到安全問題并采取行動(dòng)。

雖然這些風(fēng)險(xiǎn)令人難以招架，但工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的效益不容小覷，企業(yè)為了提高生產(chǎn)力將更樂意采取系統(tǒng)化的方式，進(jìn)行智能數(shù)據(jù)管理和分析。