据研究机构麦肯锡估计，2021年全球物联网市场规模为1.6万亿美元，到2030年B2B市场规模可能增长到3.4至8.1万亿美元。这一评估表明，未来几年仍有大量的价值机会需要实现。在走向工业4.0的道路上，企业必须升级其信息系统，为流程变更做好准备。集成平台是解锁业务流程的工业物联网潜力，为新的数字服务和业务模式提供基础的首要任务。
为了实现这一价值，各行业的企业需要克服一些障碍，抓住机遇来实施数字战略。物联网硬件的快速发展和存储大数据的能力为数据增长奠定了基础，近年来这方面的成本显著降低。关键是如何利用这些正在获得的数据来创造价值。
1、为了获得更好的数据，实现系统的互操作
扩大数字化转型是企业在物联网领域遇到的主要障碍之一。许多项目无法扩大规模，限制了利用率和价值的实现。造成这种情况的原因之一是使用专有的封闭生态系统，以及传统系统、不同数据架构和定制物联网传感器语言的混合，造成了生态系统的障碍。为了从高级分析中受益，需要在生态系统之间获取和共享数据，以便在整个企业范围内收集意见。为了实现这一目标，企业需要对未来所有采购进行互操作，并计划解决剩余问题。
2、为未来的高级分析规划数据存储
采用原始非结构化格式的大数据进行高级分析、人工智能和机器学习。企业需要改变这些数据的捕获、存储和管理方式。时间序列数据对预测分析至关重要，因此企业应计划使用云数据仓库和图形数据库，以充分利用新的高级分析技术。
3、企业范围内的高级分析计划
当企业在运营过程中扩展并开始使用先进的分析（如人工智能和机器学习）时，就会实现更多的价值。企业需要规划在整个企业中使用的高级分析，而不是在内部数据科学团队中使用或限制小型试点项目。当企业员工开始分析数据以帮助他们了解日常工作时，数据就会民主化。据麦肯锡估计，价值创造的最大潜力是优化制造业的业务运作，提高资产和人员的管理效率。
4、无代码机器学习和MLOps
高级自动化分析是工业企业的下一个重大机遇。随着技术的进步，无代码机器学习(ML)目前，它正被世界各地的企业广泛部署。无代码机器学习(ML)使专家和运营商能够快速创建其资产或运营模型，而无需任何编码或编程知识。这些模型是自动部署的，可以从实时和历史数据中学习，并提供帮助优化操作的关键见解。它被用于预测性维护和实时状态监测。MLOPS是通过自动化应用程序不断集成测试和部署，提供可扩展的最新数据模型，实现机器学习的工业化。通过机器学习的工业化，可以实现模型自动化，帮助企业实现高级分析的可扩展性。
5、远程和自动化操作
远程监控等创新被转变为远程工作和集中操作，并在许多操作环境中提高了自动化程度。这些创新将有助于降低运营成本和人员安全风险，进一步提高物联网的价值。远程监控和接收报警的能力将提高团队的效率，以预测生产故障或错误。高级分析将提供根本原因分析，确保将正确的人员和部件转移到现场，并提供意见，使操作人员能够做出明智的决策，如调整过程或设备，以确保没有生产力损失。
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