有人認為工業物聯網(IIOT)是制造業歷史上最具開創性的發展之一。事實上，根據最近一份報告顯示，到2023年全球IIoT市場預計將達到約2312.5億美元，高于2017年的1458.1億美元。

　　在設備和系統中添加傳感器對行業來說并不陌生，但最近分析能力的提高和傳感器成本的降低使得許多制造商能夠利用IIoT的優勢，從而提高生產率和質量。

　　雖然預測性分析可以幫助避免機器故障和停機，但制造商還必須能夠實時傳輸來自IIoT連網裝置和設備的數據，如此做不僅有助于提高生產率、運營效率和降低成本，還可以獲得制定當前和未來業務決策以及評估風險的重要見解。

　　克服工業物聯網(IIOT)的分析障礙

　　IIoT的特點是在現場或邊緣具有高傳感器密度(典型的IIoT架構有數千個傳感器)，隨著IIoT的增加，來自IIoT連網設備和設備數據量正在呈爆炸式增長。由于數千個傳感器以次秒時間間隔快速產生監測數據，因此數據量可以每天達到萬億字節。

　　對于制造商來說，大量傳感器數據可能難以承受，并且大多數傳感器數據在失去價值之前的時間有限，因此需要實時分析并獲取可立即采取行動的商業見解。這需要一個端到端的IIoT架構，該架構能夠支持實時分析和擴展以處理大量數據。

　　實時分析在工業物聯網(IIOT)中的優勢

　　今天，各行各業的企業機構比以往任何時候都需要更快的操作洞察力，以便競爭、滿足客戶期望、降低風險并利用時間敏感機會。IIoT也不例外，通過實時分析將洞察與行動立即結合起來，制造商可以提高生產率、提高運營效率并降低成本。制造商也可以避免失去重要洞察力，有助于制定即時和未來的業務和財務決策，并實時評估風險。

　　業內一些最大的玩家每天都依賴實時分析。CGI在英國擁有一個超過5000萬米(電力，水和天然氣)的智能計量IIoT系統中心，該系統使用內存數據庫管理系統處理電力和氣體供應商發送來的大量信息。該系統從智能儀表中檢索信息，并為下游決策提供實時分析。同樣，三菱電機通過快速數據攝取并利用實時分析，對部署在日本北海道和四國省的600萬智能電表進行快速分析和快速決策。

　　隨著IIoT設備產生的數據量持續攀升，直接影響到行業的技術進步，如5G和人工智能，陸續推出擁有靈活的端到端IIoT架構，既能支持實時流分析，又能擴展處理大量數據。歸根到底，實時分析不僅有助于制造商防止計劃外生產停機、優化物流和改進產品設計，而且還以在當今數字經濟中保持領先地位所需的速度和性能來執行。