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Video: Enterprise IoT progetti: fattori Chiave per il successo delle distribuzioni
Come le aziende possono sfruttare al meglio l’internet delle cose (IoT)?
Che potrebbe diventare sempre più comune domanda più imprese di distribuzione di una serie di sensori e di collegare una vasta gamma di prodotti, nella speranza di raccogliere enormi quantità di dati utili.
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Società di consulenza Deloitte ha presentato di recente cinque “vettori di progresso” che aiuterà l’adozione di IoT e magari assistere le organizzazioni in più di successo sfruttando tecnologie correlate. Ciascun vettore risponde all’importante sfida di IoT adozione, e lo studio rileva che i progressi vettori non sono applicabili a ogni settore o l’applicazione di IoT.
Le aziende stanno vedendo IoT progetti di stallo o non riescono a titolo definitivo, nonostante l’aumento degli investimenti su queste iniziative, l’azienda ha detto in un recente rapporto. Ma i miglioramenti in settori quali la sicurezza delle informazioni, la gestione dei dati e prestazioni potrebbe aiutarli a gestire meglio il loro IoT investimenti.
Il primo vettore citato da Deloitte è la sicurezza. Nuovo dispositivo hardware per aiutare a superare le sfide tecniche di fissaggio IoT, dice il rapporto, mentre machine learning (ML) aiuta a proteggere le reti che collegano i dispositivi.
Precedenti generazioni di dispositivi IoT in molti casi mancava la necessaria computing e la batteria di alimentazione tradizionali applicazioni di sicurezza e protocolli, e questo li lasciò aperti agli attacchi. I produttori di microprocessori hanno iniziato a introdurre a bassa potenza hardware di prodotti che incorporano caratteristiche di sicurezza direttamente in dispositivi IoT.
La sicurezza di IoT reti è stata anche una sfida, perché gli attuali strumenti di sicurezza sono poco adatte per riconoscere le minacce in rete di dispositivi IoT, Deloitte, ha detto. Ma la sicurezza di strumenti progettati per la IoT reti stanno diventando ampiamente disponibili, e alcuni usano ML di riconoscere IoT dispositivi di rete di attività e comportamenti per individuare anomalie e potenzialmente compromessa dispositivi.
Il prossimo vettore di piattaforme. E ‘ sempre più facile per le aziende per sviluppare e distribuire soluzioni IoT a causa dell’introduzione di software che rende più facile da integrare IoT hardware, reti e applicazioni.
I fornitori di Software di rimozione della complessità della costruzione di prodotti pre-integrazione di tecnologie di terze parti attraverso partnership con fornitori. Negli ultimi due anni, il port said, leader IoT piattaforma fornitori hanno lanciato e ampliato i loro partner ecosistemi.
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Il terzo vettore è a bassa potenza, wan (wide area network (LPWANs). Questi stanno proliferando in tutto il mondo, dice il rapporto, che fornisce connettività a basso costo e con bassi requisiti di potenza. Che è una chiave di sviluppo per un’importante classe di applicazioni IoT che si basano su alimentato a batteria e sensori di coprire vaste aree geografiche.
La crescita di questi LPWANs sta aiutando a promuovere l’adozione di IoT-based per le applicazioni come il condition monitoring e di ottimizzazione degli asset di capitale in smart cities, smart utilities, e smart progetti di agricoltura.
Prossimo sulla lista di vettori è l’intelligenza artificiale (AI) tecnologie come la macchina di apprendimento e di computer vision, che sono sempre più utilizzati per analizzare IoT dati generati e automatizzare il processo decisionale delle operazioni.
Quasi tutte le principali IoT piattaforma produttore ha ora aumentato la sua offerta con AI funzionalità, Deloitte, ha detto. Le intuizioni e di auto-apprendimento in grado di fornire AI esalta il valore e l’utilità dell’IoT in applicazioni quali il processo di ottimizzazione, manutenzione predittiva, routing dinamico e la programmazione, e la sicurezza.
Il vettore finale è analytics sul bordo. L’analisi dei dati generati da dispositivi IoT è sempre più che si verificano ai margini della rete, fisicamente vicino a dove vengono generati i dati.
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Analizzando i dati a bordo passi laterali della latenza associata con la trasmissione dei dati tra i sensori che generano e le applicazioni basate su cloud, che consente di analizzare, secondo il rapporto.
Abbassare la latenza rende possibile generare allarmi in tempo reale e conoscenze che possono migliorare la sicurezza operativa e prestazioni in campo industriale, aziendale e smart city impostazioni, tra gli altri.
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