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      2021年物聯(lián)網(wǎng)主要發(fā)展趨勢解析

      2021-08-18 09:47:56來源:千家網(wǎng) 關鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)應用閱讀量:22717

      導讀:使用邊緣計算,無需在網(wǎng)絡上將數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式數(shù)據(jù)中心,而是在網(wǎng)絡邊緣進行處理和分析,從而減少了傳輸時間和延遲。
        物聯(lián)網(wǎng)一直是數(shù)字時代十分受關注的趨勢之一。今年,隨著疫情大流行的出現(xiàn)改變了我們的生活和工作方式,從而使得物聯(lián)網(wǎng)具有了新的優(yōu)先地位。
       
        當我們迎來2021年并準備告別動蕩的一年時,讓我們展望未來以及將推動未來業(yè)務和技術變革的IoT趨勢。
       
        在2021年,企業(yè)將開始意識到IoT不僅是一種炒作或另一個流行語,而且是一種具有真正改變行業(yè)潛力的技術。利用來自多個行業(yè)媒體的洞察力和我們自己的內(nèi)部業(yè)務專業(yè)知識,我們確定了以下預計在2021年看到的與IoT相關的主要趨勢。
       
        首先,仍然是關于“邊緣”
       
        如果你涉足物聯(lián)網(wǎng)世界,你可能會想,“過去幾年中這不是趨勢嗎?”嗯,是的,并且有充分的理由。
       
        使用邊緣計算,無需在網(wǎng)絡上將數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式數(shù)據(jù)中心,而是在網(wǎng)絡邊緣進行處理和分析,從而減少了傳輸時間和延遲。這樣就可以近乎實時地訪問和分析數(shù)據(jù),這是許多需要快速響應的組織的誘人驅(qū)動力。邊緣計算還減少了帶寬成本,因為在源頭執(zhí)行了信息處理,從而減少了到集中式數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量。
       
        盡管不是什么新事物,但由于5G的興起,全球連接設備的增加以及生成數(shù)據(jù)的增長,邊緣數(shù)據(jù)處理的重要性可能會繼續(xù)增長。
       
        第二、遠程操作用例的增加
       
        為了應對COVID-19大流行,許多制造商、分銷商、公用事業(yè)和制藥公司不得不調(diào)整其策略并快速跟蹤其數(shù)字化轉型工作,以適應需要遠程工作的新法規(guī)。
       
        以前未連接的資產(chǎn)已連接起來,以實現(xiàn)遠程操作和繼續(xù)服務客戶。預計到2021年,我們將繼續(xù)看到IoT等技術用于與設備和資產(chǎn)遠程監(jiān)控相關的用例的采用率的增長。
       
        第三、預測性(非反應式)維護
       
        根據(jù)Vanson Bourne研究報告,過去三年中有82%的公司經(jīng)歷了計劃外的停機時間,停機時間造成的損失可能很高,估計相當于每小時損失25萬美元。
       
        其實,維護是針對故障做出的反應性維護,盡管最初是較便宜的解決方案,但這可能是最不利于財務的方法。此后,許多組織采用了預防性維護程序,該程序依賴于設備的定期計劃維護。
       
        預測性維護是利用從控制系統(tǒng)和連接的傳感器收集的數(shù)據(jù)的新方法。有了正確的數(shù)據(jù),企業(yè)可以跟蹤設備和機械磨損的關鍵指標,以預測和預防計劃外的停機時間以及昂貴的維護費用。
       
        在2021年,我們將看到戰(zhàn)略向預測性維護的更大轉變,以改善運營并優(yōu)化成本。
       
        第四、物聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字孿生
       
        數(shù)字孿生理論于2002年首次被概念化。數(shù)字孿生是過程、對象或系統(tǒng)的虛擬表示,其功能與現(xiàn)實生活中的對象相同。我們期望隨著互聯(lián)資產(chǎn)的增長,數(shù)字孿生也將獲得牽引力,以數(shù)字孿生格式可視化來自互聯(lián)傳感器的所有數(shù)據(jù)點,從而可以更全面地了解物理對象的性能并提供對潛在問題的見解。
       
        第五、更高級的數(shù)據(jù)分析
       
        物聯(lián)網(wǎng)的真正好處不會僅來自數(shù)據(jù),而在于可以產(chǎn)生有用見解并幫助企業(yè)做出明智決策的明智分析。
       
        隨著生成的數(shù)據(jù)量的增加,分析將變得更加重要,由人工智能和機器學習驅(qū)動的高級解決方案將改善對大量和各種數(shù)據(jù)結構的處理。
       
        (原標題:展望2021年:物聯(lián)網(wǎng)主要發(fā)展趨勢)
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