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想转行学习大数据，在哪里学习靠谱( 四 )


　　对于IT经理来说，lIoT的浪潮正在颠覆他们的传统角色。 在实施IIoT技术的公司中，IT不能局限于服务器机房或桌面支持。 相反，IT越来越被视为关键的合作伙伴，因为设备和传感器在车间和现场进行活动。
　　的确，采用IIoT代表了对系统、流程和知识中心的重新分配。 IT经理和员工以及制造，运营，分销和供应链管理方面的同行必须摆脱困境，实施IIoT技术并获得收益。 这对某些人来说是不舒服的，特别是要在传统的孤岛之外放弃权力和分享数据。
　　IIoT效率提升和人才短缺
　　目前，正在利用IIoT的工业企业往往是为了提高效率。可以简化流程和可以连接的平台是IIoT集成的主要目标。 在Georgia Tech制造业物联网研讨会上，研究所工业信息系统中心主任Andrew Dugenske列举了可能被IIoT解决的一些领域：　　·资产和库存管理
　　·容量和性能监测
　　·质量分析
　　·实时提醒
　　·安全和合规
　　·吞吐量监测
　　·仓库优化
　　Dugenske认为，公司文化对一个团队是否实施物联网有很大的影响。 他表示：“欣赏物联网好处并愿意投资新技术的公司将实现及时的回报和竞争优势。” “延迟实施的公司将处于难以克服的不利地位。”
　　当然，随着越来越多的公司转向IIoT，他们将需要越来越多的合格人才来设计，实施和维护基于IIoT的系统的挑战。 McCutcheon说：“这需要和新的技能，不同于传统的制造环境。”
　　公司可以与当地政府和职业培训中心等外部利益相关者合作，培训能够在未来工厂工作的技术人员。 但是McCutcheon警告说，企业也需要克服一个感知的差距。 McCutcheon说：“从历史上看，制造业不一定是最高科技的环境。” “制造商必须改变这种观念，我们现在有一些技术上最先进的工作正在出现，所以它也是吸引人才的途径，而不仅仅是培训。”

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　　IIoT数据管理的挑战
　　IIoT系统产生惊人的数据量。 配备IIoT系统的石油钻井平台可在一天内产生高达8TB的数据。 配备IIoT传感器的运输设备则更加多样化，从汽车(每天1 PB的运行数据)到喷气式飞机(每分钟生成333GB数据的单个波音737发动机)。 随着越来越多的公司建立其IIoT基础架构和更多传感器上线，数据量将会越来越多。　　如何处理所有数据? 如果最终目标是简化操作，通知管理人员并产生可操作的见解，则数据将需要传输，处理，汇总，可视化和存储。 IT需求非常强大。 配备单个IIoT的建筑物或车辆可能有成千上万的传感器和设备通过无线或有线网络连接发送数据。 数据可以在车间，远程园区或车辆控制系统上用芯片或专用硬件来处理。 数据还可以使用API或定制软件挂钩进行转换或共享，或者放入存储器中。
　　当这样的系统扩展到整个公司，包括其核心园区以及卫星设施，合作伙伴位置，远程站点，车队和员工设备时，显而易见，IIoT具有很大的数据维度。 这意味着需要大量数据方法来确保数据使用，例如转向基于云的应用程序和存储。
　　企业如果没有充分利用他们可用的数据，将存在真正的风险。 麦肯锡的报告指出，只有1%的石油钻机数据将有30,000个传感器。 这是因为传感器主要用于检测问题，而不是优化和预测分析。这浪费了大数据。
　　还有IIoT安全角度要考虑。 这对于处理数据中心，办公系统和个人设备的网络安全的公司而言还是一个未知的领域。 在IIoT环境中，需要更加重视如何在远远超出IT传统范围的地方保护设备，数据，通信和处理能力。
　　IIoT硬件，软件和网络连接的性质导致了一些意想不到的安全性后果。 许多低成本的设备，如远程摄像机，路由器甚至DVR都的安全功能有限(包括硬编码的默认密码和telnet访问)，或者从来不会更新补丁。 一旦遭到破坏，它们将造成DDoS攻击和恶意软件分发等等问题。 一个令人讨厌的名为“Mira”的IIoT僵尸网络已经在全球存在，到今天仍然是一个问题。


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