抓住痛點，讓實時IoT數據產生價值

焦旭

在全球范圍內，工業企業越來越重視物聯網（IoT）數據，試圖更好地監控和診斷運營問題并預測維護需求。事實上，到2025年，全球數據庫中創建的實時數據將超過25%，而實時IoT數據將占到其中的95%以上。

隨著IoT數據的快速增長，工業工程師和分析師們常常對由不同工業控制系統和感應器產生的龐大機器數據感到無所適從。

Splunk公司 IoT 產品營銷和商業分析總監 Seema Haji在接受本報記者采訪時表示，IoT數據的大量增長，使得工業領域需要一種可以幫助企業主動利用數據的解決方案，這是因為當下這些企業存在著五大痛點。

Seema Haji指出，企業需要面對的主要挑戰有：第一，優先級。能夠優先處理重要的預警（警報），幫助生產負責人專注于真正急需解決的問題，最大限度地減少操作人員去“滅火”，并在問題發生時能夠緩解問題。第二，缺乏實時洞察力。 在不影響生產環境的情況下查看和診斷問題的能力至關重要，以便能夠優化操作并將意外停機時間降至最低。第三，收入降低。設備發生故障、無法得知即將發生的問題會導致生產率下降以及高昂的緊急維修成本。不必要的日常預防性維護使這個問題更加嚴重，而且還增加了安全風險。第四，數據差距。從IT、OT（操作技術）和物聯網資產的海量數據中識別真正的商業價值對企業來說非常具有挑戰性。數據存在于各個信息孤島之間，彼此之間沒有交流。第五，現代化。運營技術（OT）團隊在技術方面落后于他們的IT同事。OT希望利用云計算、機器學習、AI和高級分析等變革性趨勢進行彎道超車。

針對這些問題，Splunk公司在今年4月宣布，將限量提供其首款物聯網（IoT）解決方案Splunk Industrial Asset Intelligence（IAI），并已于4月23日在“2018年德國漢諾威工業博覽會”上推出搶先體驗版，預計在今年下半年會全面上市。

Splunk公司稱，Splunk IAI可以幫助制造企業、交通運輸行業、石油和天然氣等能源領域，以及公用事業部門的相關機構實時監控和分析工業IoT數據，更加方便地查看復雜的工業系統，同時可以最大限度地縮短資產停機時間。

據了解，Splunk IAI是建立在Splunk Enterprise的基礎之上，可捕獲和關聯來自工業控制系統（ICS）、感應器、SCADA系統和應用程序的數據，便于實時監控和診斷設備和操作問題。這種數據驅動的工業運營方式可以使企業能夠在不影響生產的情況下更快地解決問題，避免因意外停機而導致的高額損失。

談及與已有的提供IoT數據服務的產品相比，Seema Haji表示： “企業往往缺乏對關鍵工業系統的實時可視性，導致只能被動地管理工業操作，通常只能通過直覺來解決問題，而不是采用數據驅動的方法。在缺乏易于使用的實時分析和警報功能情況下，工業工程師和分析師渴望能夠通過一個單一、整體的實時視圖，了解來自關鍵工業資產和不同系統的信息。”

Splunk業務運營與戰略高級副總裁兼IoT市場總經理Ammar Maraqa表示：“如今，實時數據分析對工業企業來說是必不可少的。企業正在努力彌合傳統系統、工業資產和感應器數據之間的差距。Splunk IAI提供的單一解決方案在進行數據分析的同時，可確保工業系統滿負荷運行，從而使機構能夠顯著節省意外停機所消耗的資源和資金。”