如中所述读/写
当我们观察工业企业正在发生的事情时，正在发生一种有趣的演变——随着企业迈向工业物联网（IIoT）的第一步，这一演变具有重要意义。
传统上，运营技术 (OT) 团队倾向于从其环境中的自动化设备（包括硬件和软件）的角度来看待他们的环境。他们可能会将自己描述为 “罗克韦尔商店” 或 “西门子商店”。他们认同使自动化成为可能的工具。
但这已经开始改变了。现在，我们看到越来越多的组织工程师较少关注工具，而更多地关注自动化系统生成的数据。这种演变反映了人们越来越认识到，数据和高级分析为释放商业价值提供了巨大的机会。人们越来越关注数据而不是应用程序。这是思维方式的重大转变。
是什么推动了这种转变？在某种程度上，它是由数据爆炸式增长所推动的，这是边缘计算智能的提高，更接近生产流程。
什么是四个 “我”？
这是向真正的工业物联网基础设施迈出的第一步——我称之为 “四个我”。它从 Insightful 开始，使用业务分析来提高洞察力和效率。然后，他们可以发展到智能，连接整个基础架构中的元素以实现实时优化。终极状态是 “隐形”，即基于人工智能（AI）实时做出决策，无需人工干预。
尽管前瞻性企业正在战略性地考虑进入更高级阶段的路线图，但大多数工业企业仍处于知情阶段。根据预期的投资回报率，一些行业的发展速度比其他行业快。例如，食品和饮料行业正在积极采用工业物联网技术。他们认识到使用实时数据分析的价值，这不仅可以帮助确保生产效率，还可以确保产品的安全和质量，这对于他们的品牌价值至关重要。其他受到严格监管的行业也看到了生产数据的价值，这有助于确保合规性。
另一方面，一些 “老派” 行业可能对数据在优化效率或获得竞争优势方面的价值认识缓慢。随着技术的进步，我预计这些抵制者将开始认识到实时分析是现代工业企业的重要组成部分，或者发现自己正在迎头赶上。
对于 “明白” 的企业来说，这种数据的增长及其对业务的重要性不断提高是其基础架构现代化的催化剂。该基础架构需要可扩展以适应加速的数据增长，并灵活地允许使用实时数据分析的新方法。随着他们越来越依赖数据，他们需要考虑如何保护这些宝贵的数据。这意味着将数据可用性和完整性视为核心要求，而不是事后才想到的。
