Промышленный IoT (IIoT) приносит новые обещания на завод: снижение эксплуатационных расходов, улучшение видимости и повышение общей эффективности оборудования (OEE) для производителей. Эти результаты все в золоте в конце радуги IIoT, но эту щедрость иногда трудно найти. Значительная часть инициатив IoT терпит неудачу. Фактически, на недавнем Всемирном форуме IoT в Лондоне, проведенное исследование показало, что только 26 процентов проектов IoT считаются полным успехом. Остальные 74 процента представляют собой проекты IoT, которые все еще находятся в процессе, те, которые задерживаются, а некоторые из них не соответствуют действительности (примерно 15 процентов).
Итак, как вы можете избежать этих подводных камней, чтобы обеспечить успех вашего проекта?
1. Начните с малого.
Если вы сосредоточитесь на своем заводе, вы сделаете успех гораздо менее вероятным. Попытайтесь начать с меньшего проекта в ключевой области фокусировки - возможно, области, которая имеет наибольшее время простоя, самое техническое обслуживание, наибольшее потребление энергии и т. Д. Держите проект управляемым. Удостоверьтесь, что вы размышляете о том, как масштабироваться, если вы успешны, что дальше?
2. Определите успех.
Я по-прежнему удивляюсь количеству компаний, которые ныряют вперёд в путешествие по индустриальному IoT без четкой цели, объективного или полного понимания отдачи от инвестиций (ROI). Определите, чего вы пытаетесь достичь, затем измерьте его до и после любого проекта IoT.
3. Приобретите внутреннюю ИТ-специализацию компании и ее настройку.
Дни, когда операции могут реализовывать сетевые проекты без ИТ, исчезли или, по крайней мере, близки к исчезновению. Успех гораздо более возможен, тесно сотрудничая. Например, приливная волна данных, поступающих с вашего завода, потребует анализа данных. Это может привести к новым вычислительным требованиям, в которых ИТ-специалисты могут помочь. Он также может принести новые риски для безопасности - ключевую область, в которой ИТ может помочь, но только путем полного понимания эксплуатационных требований. Вам также необходим вступительный взнос. Это может помочь вам не только с поддержкой вождения в вашей организации, но и может помочь «смазать полозья» для одобрения, совместив ее с корпоративными целями, такими как устойчивость или безопасность.
4. Понимание и устранение угроз безопасности.
Подключение к данным с завода на предприятие или открытие удаленного доступа вплоть до завода может потенциально открыть риски для безопасности. С любым проектом IIoT ваша поверхность атаки, вероятно, будет расширяться. Именно здесь операции и ИТ-сотрудничество могут принести большую пользу вашей организации. Тщательно оцените потенциальные риски и влияние этих рисков, а затем сосредоточьтесь на самых серьезных. Поверьте мне, вы, вероятно, не сможете сразу обратиться к ним всем. Найдите надежного партнера для проведения оценки безопасности, чтобы помочь вам оценить и определить приоритетность этих рисков. Промышленные усилия IoT всей организации могут прекратиться, если хакер наносит ущерб вашему объекту.
5. Освободите данные из разрозненных сетей.
Это может создать спагетти сетей и оборудования (дополнительные точки отказа) на вашем заводе. Вы можете решить, что дополнительная сложность и риск не стоят этого, установить стандарт сети завода и изучить возможность изменения всех элементов управления на надежный стандартный Industrial Ethernet. Нет никаких сомнений в том, что Industrial Ethernet сегодня является стандартом де-факто для почти всех приложений управления. Имея более 80 прекрасных промышленных основных фондов, которым исполнилось более 20 лет, я бы предложил, чтобы переход на более новые средства управления с помощью Industrial Ethernet-коммуникаций оправдывал расходы. В долгосрочной перспективе может оказаться более рентабельным заменить старые элементы управления машиной новыми, а не другими опциями для сбора данных.
6. Избегайте перегрузки данных.
Предположим, вы заинтересованы в улучшении качества продукции на одной из ваших производственных линий. Хотя было бы здорово сопоставить тысячи потенциальных переменных с качеством, вы не хотите страдать от перегрузки данных. Держите свой набор данных управляемым и используйте базовый статистический анализ, чтобы искать более отдаленные данные. Вы также можете рассмотреть использование краевой аналитики (вычисление тумана) для уменьшения объема данных для последующего анализа. Работайте с партнером, у которого есть опыт работы с аналитическим программным обеспечением, предназначенным для анализа производственных данных и получения результатов, полученных от этих данных.
Чем лучше вы планируете, как избежать потенциальных подводных камней в вашем проекте Industrial Interet of Things, тем больше вы готовы смягчить любые сюрпризы. Компании либо сделают это правильно, либо они это сделают. Кого вы хотите быть?
