连接您的企业:计划您的实施方法

我们回到了第二轮，为您的企业为工业物联网(IIoT)做准备提供实用的建议。在这种情况下，工业物联网需要在公司的聚合信息网络中连接和监控设备、车辆和其他硬资产，以实现更多的组织洞察、效率和控制。最后一篇文章总结了工业物联网的价值主张．本文介绍了一种选择和实现连接企业的IIoT解决方案的方法。

实现方法

推荐的工业物联网实现策略通常是迭代的，包括以下五个阶段:

1.项目的理由

具有成本、收益和回收期的业务案例通常是证明IIoT实现项目合理性的第一步。重要的是，业务案例将组织的战略目标映射到IIoT实现所带来的预期收益。这使得项目团队可以确定在实施过程中他们的工作重点，并方便测量IIoT系统和流程运行时所带来的实际效益。

2.系统选择

您首先应该确定实现业务用例的目标需要什么样的组织洞察力。这将决定需要监控哪些公司资产，以及需要哪些传感器、网络基础设施和工业物联网平台来捕获预期数据(如温度、储罐液位等)。可以产生大量的数据，特别是如果许多设备连接或采样频率高(例如，传感器读数之间的一秒钟)。一个可伸缩的数据存储、迁移和归档策略很重要，这应该包括数据是否将托管在云中。该平台应该是灵活的，允许额外的传感器和其他功能随着时间的推移。

3.系统实现

给予了大量的关注什么正在实施，但它同样重要，以确定如何你的项目将被执行。整个方法应该是迭代的，以便能够频繁地获得真实世界的反馈，并允许随着时间的推移而增加复杂性。在整个实现项目中，范围决策应该基于业务用例中定义的预期交付值。

您将面临的第一个决定是自己安装系统还是让第三方安装系统。您可能会部署数千或数百万个传感器，因此规划后勤是至关重要的。系统供应商应提供实施支持，包括安装说明、培训材料和随叫随到的技术专长。

4.数据捕获和分析

从传感器捕获的数据必须在单个设备级别和聚合级别上都被理解。为了理解整个系统及其对业务的影响，应该将来自每个设备的数据与其他组织数据一起聚合，并进行总结，以提供有意义的运营和组织洞察力。随着捕获更多的数据，基于预测模型的模式识别可以提供一个新的层次的洞察力，以实现更主动的决策制定。您需要确保您选择的系统支持预测模型。

从海量数据中收集清晰的见解可能令人望而生畏，所以访问或建立内部数据分析技能或寻求外部帮助很重要。一旦您对数据有了很好的理解，就可能有机会与其他组织合作进行基准测试，或者以增值的方式合并上下文数据。例如，天气数据可以用来预测未来的温度测量。

5.警报和报告

定义如何对系统数据作出反应是实现系统价值的一个重要部分。您需要确保能够根据您独特的和不断发展的需求生成自定义报告。

有两种类型的系统交互:拉和推。例如，通过电子邮件、文本和电话发送的实时提醒是一种推送通知，当传感器阈值超过(例如温度过高)时，可以通知你，让你采取纠正措施。另一种基于推送的交互是以预定报告的形式出现的。这些报告可以包括关于系统性能、合规性、质量控制和设备可靠性的信息。拉交互包括按需导出数据，以及按需报告。

通过先进的规划和迭代和灵活的方法，可以将实现全面的工业物联网解决方案的挑战降至最低。本系列的下一篇文章将重点讨论重要的IIoT考虑事项，如设置、维护、数据安全性和组织影响。

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