數據是製造業實現物聯網價值的關鍵

2020年將是製造業預期的一年。德勤預計， 15個最具競爭力的製造業國家中，亞洲將有10個。然而，為了實現這一目標，亞太製造業需要擁抱物聯網( IOT )。

2020年將是製造業期待的一年。Deloitte預測15個最有競爭力的製造業國家和地區將有10個在亞洲，包括中國、日本、印度、韓國、台灣地區、新加坡、越南、馬來西亞、泰國和印度尼西亞。不過，為實現此一目標，亞太製造業將需擁抱物聯網(IoT)。

亞洲製造業正迅速從傳統製造業轉向先進或智能製造業，以解決人力短缺和技術發展帶來的問題。物聯網( IOT )的應用-通過網路感測器連接傳統上隔離的機器、系統和產品。物聯網使製造商能夠提高運營效率並獲得競爭優勢。

以服裝生產企業為例，利用感測器、數據和分析技術對其生產工具的效率和工作環境進行監控，並採取預防措施，避免出現任何故障。這種可預測的維護能力使製造商能夠減少意外停機和生產中斷造成的成本和時間損失。在互連的廠房中，物聯網提供了對整個生產線的實時監控能力。製造商可以快速發現生產延遲，並根據訂單要求進行調整。

由於物聯網的價值在於數據，因此數據管理策略是物聯網項目成功的關鍵。它應涵蓋以下五大領域：

1、收集—包括捕捉感測器數據並提供數據傳輸能力。

2、傳輸—確保IoT數據能夠安全且可靠的傳輸到數據中心。

3、儲存—儲存感測數據以供分析。

4、分析—分析感測器資料。

5、歸檔—為感測器數據提供成本效益的長期數據歸建。

製造商還需要確保其數據管理策略涵蓋存儲在數據中心中的核心數據，以及由數據設備和機器感測器生成的邊緣數據。前者是指將採集到的所有數據在分析前發送到數據中心集中存儲。這對於數據的回顧性分析非常有用。

後者也稱為邊緣計算，即設備對其生成的數據進行過濾、分析和初步決策。以生產線的機械手為例，它可以採集性能數據，過濾不重要的信息，只有當出現異常時，才能向操作人員發出過熱或零件故障等預警。為了支持邊緣計算和實時分析，製造商需要部署內置快閃固態硬碟機的工業PC。由於生產線機器通常在高磁場環境下工作，會對機械硬碟造成損壞，因此製造商在採用物聯網時應考慮使用快閃儲存。

此外，良好的數據管理策略應確保製造商可以使用相同的數據管理工具和過程，而不管數據位於何處。越來越多的製造商採用混合雲以獲得靈活性，他們需要一致的數據格式，以便能夠輕鬆分析來自不同環境的數據。

走向先進位造的道路似乎令人望而生畏，因為有許多挑戰必須克服，尤其是從數據管理的角度來看。降低這種複雜性的一種方法是確保所採用的方案能夠統一物聯網數據並將其提供給工作負載或應用系統，而不管其體系結構或平台如何。消除孤立的數據孤島，確保數據可以隨處訪問，將有助於提高製造效率和加快創新。

未來亞太地區的製造業將以智能和互聯技術為基礎。IDC預計，到2021年，亞太地區製造商對物聯網的總體投資將佔到總投資的三分之一。然而，亞洲製造商應該記住，他們不應該為了趕上這一流行病而跳上物聯網火車。首先，他們需要一個數據管理策略，以確保將來的靈活性，使他們能夠有效地使用互連設備產生的數據。只有這樣，他們才能利用物聯網來監測業務波動，做出正確的決策，從而向前邁進，超越競爭對手。

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