據(ju)物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)咨詢集團(tuan)聲稱，到2020年物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)經濟估(gu)(gu)計產值(zhi)3萬(wan)億美元，工業物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)到時(shi)(shi)將占到一(yi)半左右的收入(ru)。同時(shi)(shi)，埃森哲(zhe)估(gu)(gu)計到2030年，工業物(wu)聯(lian)網(wang)(wang)有望為全(quan)球(qiu)經濟貢獻14．2萬(wan)億美元。

       這些數字表明了技術(shu)(shu)解(jie)決(jue)方案提(ti)供商在未來(lai)幾(ji)年(nian)有(you)(you)(you)望(wang)獲(huo)得大好機會，但只有(you)(you)(you)密切關注工業物(wu)聯網領域(yu)的新技術(shu)(shu)和(he)趨(qu)勢，才有(you)(you)(you)希望(wang)獲(huo)得機會。下面介紹工業物(wu)聯網領域(yu)值得關注的五大技術(shu)(shu)和(he)趨(qu)勢。

1． 推行與供應(ying)商無關的平(ping)臺

      Jeff Brown是解(jie)決(jue)方(fang)(fang)案提供商、CRN 2018年物(wu)聯網創新者之一Aquitas的首席(xi)運(yun)營官，他表示，由于客戶現在偏愛支持多家供應商的解(jie)決(jue)方(fang)(fang)案，專有(you)的工業物(wu)聯網平臺已翻篇(pian)了。

      他說：“過去幾十年來的(de)(de)問題(ti)之一(yi)是(shi)，每款(kuan)硬件解決(jue)方案(an)都自帶專有的(de)(de)軟件平臺(tai)。幾年前工業(ye)物聯(lian)(lian)網開(kai)始興起來時，許多(duo)公司仍在(zai)走同樣這條老(lao)路。我(wo)們與客戶密切合(he)作，發現(xian)他們做決(jue)策時考慮(lv)的(de)(de)一(yi)個重要標準是(shi)要有與供(gong)應商無(wu)關的(de)(de)工業(ye)物聯(lian)(lian)網解決(jue)方案(an)。”

      Altizon的Daltonis就(jiu)是(shi)一個典例，這(zhe)種與供應(ying)商無關(guan)的工(gong)業物聯網平臺支持所有操作系統和常見的連接協(xie)議。

2． OT數(shu)據變成企業數(shu)據

      新(xin)技(ji)術讓公司(si)可以將(jiang)操作型(xing)技(ji)術（OT）系統連接到整(zheng)個網絡，帶來(lai)了將(jiang)OT數據與其他類型(xing)的數據結(jie)合起來(lai)的新(xin)機會。

      比如說(shuo)，Hitachi Vantara的一款新應用(yong)軟件Lumada Maintenance Insights結合并分析不同來源的數(shu)據（包(bao)括傳感(gan)器數(shu)據、計(ji)劃停運和技(ji)術員的時(shi)間(jian)表(biao)），從而提(ti)供互聯的維護解決方案。

      Aquitas的Brown說：“將OT數(shu)據(ju)與公司的其他方(fang)面(mian)連接起來成了戰(zhan)略方(fang)向(xiang)的一部分。OT小組現(xian)在負責向(xiang)CIO匯報，所有數(shu)據(ju)都被視作企業(ye)數(shu)據(ju)。”

3． 捆綁(bang)式(shi)工業物(wu)聯網邊(bian)緣解決方(fang)案

 ;     軟硬件供(gong)應商在齊心協力開發開箱即用且易于(yu)安裝和管理的工業物聯網解決方案。

      最(zui)近，Dell EMC宣(xuan)布與邊緣(yuan)(yuan)智能(neng)(neng)初創公司(si)FogHorn達(da)成合作伙(huo)伴關系，后者將為Dell EMC合作伙(huo)伴提供預先配置了FogHron的(de)Lightning邊緣(yuan)(yuan)智能(neng)(neng)平臺(tai)的(de)網關及其(qi)他邊緣(yuan)(yuan)設備，該平臺(tai)包(bao)括機器學習和(he)自動化功能(neng)(neng)。

      緊跟這股潮流的其他OEM廠商包(bao)括惠普企業（HPE）、思科和AdLink。

4． 增強現實(shi)與工業物(wu)聯網融合

      由于PTC等供應商開始尋(xun)找適合客戶(hu)的(de)合理(li)的(de)使用場景，增強現實正與工業(ye)物聯(lian)網趨于融合。

      PTC CEO Jim Heppelmann在(zai)公司(si)最(zui)近的財(cai)報電話(hua)會議上稱，增強(qiang)現(xian)實的預訂額在(zai)公司(si)2018財(cai)年中達(da)到了2000萬美元(yuan)，歸(gui)因于(yu)許(xu)多(duo)公司(si)使用其增強(qiang)現(xian)實平臺，用于(yu)“服(fu)務和(he)維護(hu)工(gong)作指令(ling)、工(gong)廠(chang)操(cao)作人員指令(ling)和(he)虛擬產品演示(shi)。”

      Aquitas的Brown說(shuo)：“從(cong)培訓到(dao)操作使用，增強現實(shi)讓用戶可(ke)以添加(jia)之(zhi)前只(zhi)有(you)從(cong)桌面(mian)才能找到(dao)的數據，用于主動(dong)排查故(gu)障。”

5． 機器(qi)學習和(he)數(shu)據(ju)分析(xi)

由于大企業(ye)和初創公司都在推(tui)出各自的功(gong)(gong)能，機器學習和優異分析功(gong)(gong)能變得更加重要。

       機器學(xue)習可(ke)以幫助公司自動(dong)分析龐大(da)數據(ju)集，并(bing)提供可(ke)付諸實際行動(dong)的步(bu)驟，比如防止工廠出(chu)現停運。擁有機器學(xue)習和(he)優異分析功能(neng)的工業物聯網供應(ying)商包括GE Digital、PTC、西門子和(he)總部(bu)位(wei)于(yu)西雅圖(tu)的Seeq。

       Aquitas的Brown說：“每(mei)家公司都想要(yao)機器學(xue)習(xi)和優異分析，但是開(kai)始認(ren)識到(dao)此之前需要(yao)不(bu)不(bu)數據。因此，先決定一種收集所需數據的平臺是成功(gong)分析的關鍵(jian)條(tiao)件(jian)。”