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工业物联网（IIoT）已经从概念和试点项目迅速演变为大规模的厂级部署控制工程网版权所有，并取得了丰硕的成果。这些成果主要表现在为前瞻性公司（如捷豹路虎、中国钢铁和杜克能源）提供更加优化的数据分析和决策，以最大限度地延长正常运行时间，提升性能并推动未来的产品创新。 工业正在日益智能化和互联化。如果无法跟上IIoT创新的步伐，不仅可能丢失市场份额，而且会消耗许多不必要的成本。事实上，据埃森哲2017年3月的《Connected Business Transformation》报告指出："95%的商业领袖期望他们的公司在未来三年内使用IIoT。"
结合目前的边缘节点硬件和数据分析软件，通过小型IIoT试点实现设备预测性维 护和智能机器互联控制所获得的商业优势是显而易见的。现有的技术已经完全可以容纳更大规模的工业互联系统CONTROL ENGINEERING China版权所有，但同时也带来了更大的工业数据智能管理挑战。而现在www.cechina.cn，最受关注的技术热点和挑战是：如何扩展和管理大型IIoT部署，包括远程系统管理、软件配置管理和数据管理。
1.远程系统管理
随着运营技术成本的降低，针对关键资产的监测和控制系统应用日益普及。 资产和维护经理正在面临的挑战是，如何利用高性价比的策略来管理这些运营资产并最大限度地减少资产停机。公司可以利用云托管技术提供的灵活 性来实现远程系统管理解决方案，从而掌握多个互联系统的状态。
成功的远程系统管理解决方案需要能够解决配置、诊断和边缘设备管理等方面的挑战。 远程系统管理功能通常包括任务或进程级的系统参数监测，如内存和CPU使用情况、网络和I/O统计信息，以帮助最大限度地减少由于软件错误而导致停机所产生的影响，并发现潜在的安全漏洞。
2.软件配置管理
IIoT市场对持续交付和改进有很高的期望。 与日俱增的快速上市压力要求企业 使用灵活的软件来修复漏洞、修改功能以及解决安全漏洞。 如果没有有效的 软件管理策略，就会导致系统运行的软件过时，从而影响资产性能、安全性 和可靠性。 IIoT公司可通过部署经验证的框架和最佳实践来避免手动软件部 署的高成本和低效率。
在工业环境中，高效的软件配置管理策略应可应对高度动态环境中不断变 化的系统利用率和网络稳定性。位于IIoT不同阶段的多个供应商提供的系统方案是高度混合的，更加需要能够跟踪和控制应用程序级以及固件级微小软件更改的技术。展望未来，企业需要在保证现有业务的基础上控制工程网版权所有，转换到一个集成了软件配置管理的优化平台，以探索运营技术（OT）和主流IT解决 方案之间的边缘联接。
3.数据管理
IIoT系统会生成大量数据www.cechina.cn，数据量将会达到TB级，甚至是艾字节级别。管理这些数据以实现优化的商业决策是企业在了解自身业务并实现提升的过程 中必须实现的一个要素。IIoT系统产生的数据中隐藏着大量有价值的信息，这些信息可以借助先进的智能信号处理算法挖掘出来。随着数据管理技术的日益普及，企业可以有多种方案来管理其数据，在整个企业范围内获取不同层次的有用信息。
数据管理策略需要同时包含能够运行在边缘侧和企业级的分析功能。据《IDC FutureScape: Worldwide Internet of Things 2017 Predictions》报告指出：到2019年，至少有40%的IoT数据将存储到边缘设备进行处理、分析和操作。高效的数据管理解决方案必须能够整合来自多个分散源的数据，并提供不同级别的分析，以便让正确的人员获得正确的信息，并将原始数据转化为有据可依的决策。
是时候展示平台的力量
现在www.cechina.cn，构建IIoT解决方案可以为企业带来前所未有竞争优势，同时避免被不断更新的市场淘汰。 各行各业的公司正在采用一系列颠覆性的平台和生态系统，利用传感器驱动的计算、工业分析和智能机器应用等智能技术，将业务转变为实现创新和发展的引擎。借助IIoT技术，我们可以利用这些最先进的平台的优势，降低维护成本，提高资产利用率。
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