在设备和系统中添加传感器对行业来说并不陌生，但最近分析能力的提高和传感器成本的降低使得许多制造商能够利用IIoT的优势，从而提高生产率和质量。
虽然预测性分析可以帮助避免机器故障和停机，但制造商还必须能够实时传输来自IIoT连网装置和设备的数据，如此做不仅有助于提高生产率、运营效率和降低成本，还可以获得制定当前和未来业务决策以及评估风险的重要见解。
克服工业物联网(IIOT)的分析障碍
IIoT的特点是在现场或边缘具有高传感器密度(典型的IIoT架构有数千个传感器)，随着IIoT的增加，来自IIoT连网设备和设备数据量正在呈爆炸式增长。由于数千个传感器以次秒时间间隔快速产生监测数据，因此数据量可以每天达到万亿字节。
对于制造商来说，大量传感器数据可能难以承受，并且大多数传感器数据在失去价值之前的时间有限，因此需要实时分析并获取可立即采取行动的商业见解。这需要一个端到端的IIoT架构，该架构能够支持实时分析和扩展以处理大量数据。
实时分析在工业物联网(IIOT)中的优势
今天，各行各业的企业机构比以往任何时候都需要更快的操作洞察力，以便竞争、满足客户期望、降低风险并利用时间敏感机会。IIoT也不例外，通过实时分析将洞察与行动立即结合起来，制造商可以提高生产率、提高运营效率并降低成本。制造商也可以避免失去重要洞察力，有助于制定即时和未来的业务和财务决策，并实时评估风险。
业内一些最大的玩家每天都依赖实时分析。CGI在英国拥有一个超过5000万米(电力，水和天然气)的智能计量IIoT系统中心，该系统使用内存数据库管理系统处理电力和气体供应商发送来的大量信息。该系统从智能仪表中检索信息，并为下游决策提供实时分析。同样，三菱电机通过快速数据摄取并利用实时分析，对部署在日本北海道和四国省的600万智能电表进行快速分析和快速决策。
随着IIoT设备产生的数据量持续攀升，直接影响到行业的技术进步，如5G和人工智能，陆续推出拥有灵活的端到端IIoT架构，既能支持实时流分析，又能扩展处理大量数据。归根到底，实时分析不仅有助于制造商防止计划外生产停机、优化物流和改进产品设计，而且还以在当今数字经济中保持领先地位所需的速度和性能来执行。
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