で紹介したように読み取り/書き込み
工業企業で起こっていることを観察していると、興味深い進化が起こっています。これは、企業が産業用モノのインターネット（IIoT）に向けて最初の一歩を踏み出す際に重要な意味を持つものです。
従来、オペレーショナルテクノロジー（OT）チームは、自社の環境を、ハードウェアとソフトウェアの両方、環境内の自動化機器の観点から考える傾向がありました。彼らは自分たちを「ロックウェルショップ」または「シーメンスショップ」と表現するかもしれません。彼らは自動化を可能にするツールに共感しました。
しかし、それは変わり始めています。現在、エンジニアがツールよりも自動化システムによって生成されたデータに重点を置く組織が増えています。この進化は、データと高度な分析がビジネス価値を引き出す絶好の機会を提供するという認識が高まっていることを反映しています。アプリケーションよりもデータに注目する人が増えています。それは考え方の大きな変化です。
このシフトを後押ししているのは何ですか？その理由の1つは、生産プロセスに近いエッジでのコンピューティングインテリジェンスの向上によるデータの爆発的な増加です。
4つの「I」とは何ですか？
これは、真のIIoTインフラストラクチャ、つまり私が「4つのI」と呼ぶ進歩への第一歩です。まずは「Insightful」から始めて、ビジネス分析を活用してインサイトと効率性を高めます。その後、インテリジェントに移行し、インフラストラクチャ全体の要素を接続してリアルタイムの最適化を実現できます。究極の状態はインビジブルで、人間の介入なしに人工知能（AI）に基づいてリアルタイムで意思決定が行われます。
ほとんどの工業企業は情報提供段階にありますが、将来を見据えた企業はより進んだ段階へのロードマップについて戦略的に考えています。一部の業界は、投資収益率の認識に基づいて、他の業界よりも急速に発展しています。たとえば、食品・飲料業界ではIIoTテクノロジーが積極的に採用されています。彼らは、生産効率だけでなく、自社ブランドの価値にとって極めて重要な、製品の安全性と品質を確保するためにリアルタイムのデータ分析を使用することの価値を認識しています。規制の厳しい他の業界では、コンプライアンスの確保に役立つ生産データの価値が高まっています。
一方、「オールドスクール」の業界の中には、効率の最適化や競争上の優位性の獲得という観点から、データの価値を認識するのが遅れているものもあります。テクノロジーが進歩するにつれて、こうしたホールドアウト企業が、リアルタイム分析を現代の産業企業にとって不可欠な要素として認識し始めるか、あるいは追いつくようになるだろうと私は予測しています。
「理解している」企業にとって、このデータの増加、そしてビジネスにとっての重要性の高まりは、インフラストラクチャを近代化するきっかけとなります。そのインフラストラクチャは、加速するデータ増加に対応できる拡張性と、リアルタイムデータ分析の新しい使用方法に対応できる柔軟性を備えている必要があります。データへの依存度が高まるにつれ、その貴重なデータをどのように保護するかを考える必要があります。つまり、データの可用性と整合性は、後から考えるのではなく、中核的な要件として捉えるということです。
