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工業(yè)物聯網（IIoT）可以改變自動化和操作流程的工作嗎？是的，可以。但是，只有廠家愿意且能夠去改變其基于幾十年的工業(yè)生產過程而建立起來的結構框架。需要明確的是，這并不意味著將機器、控制系統(tǒng)和網推倒重來，而是意味著要打開原有的一切并增添新內容。

數據正在迅速成為工廠車間最重要的戰(zhàn)略資產。這是因為，如果應用得當，它可以創(chuàng)造新的商業(yè)模式和新的收入來源。據麥肯錫全球研究所的報告顯示，到2025年物聯網應用的每年所產生的潛在經濟影響將高達11.1萬億美元。工廠將主要關注運營和設備優(yōu)化，具有最大的高達3.7萬億美元的潛力。

聽起來牽強？想想這個：根據麥肯錫的報告，石油鉆機99%的數據在決策者做出決策之前就已經丟失了。換言之，一個帶有30000個傳感器的石油鉆機只有1%的數據需要進行檢查。這1%的數據是用于異常檢測和控制，而不是用于優(yōu)化和預測，這提供了最大的價值。

如今擺在行業(yè)面前的障礙就是連通性，許多團體和廠商勤奮工作來解決互操作性問題。為了從石油鉆機丟失的99％的數據中獲取價值，那么你就需要分析。

Sight Machine一家成立四年的公司，已經開發(fā)了專門用于制造的分析引擎。發(fā)布于去年的Sight Machine制造分析平臺，包括專有模型對最常見類型的離散、分批和連續(xù)處理操作進行分析。

Sight Machine從生產車間的多個來源處捕捉并收集數據，包括PLC、傳感器、條形碼、甚至非結構化格式，如音頻文件和照片。數據采集功能就是通過插件代表性狀態(tài)傳輸（REST）API和適配器，用以連接到原有系統(tǒng)進行數據采集，從自產自銷的MES到工廠定制的IT系統(tǒng)。這里的關鍵是技術的開源模式，聯合創(chuàng)始人喬恩·索貝爾和內森·奧斯滕多普都非常熟悉。

索貝爾一直在特斯拉汽車公司，雅虎和開源社區(qū)SourceForge管理團隊工作。奧斯滕多普擔任SourceForge架構師并共同創(chuàng)立Slashdot.org，他在大學時還曾在一家汽車工廠做質量控制編程工作。

“我們要做的關鍵就是要和谷歌或Facebook一樣采取同樣的方式，將結構化和非結構化數據類型相結合，只不過我們是制造業(yè)，”聯合創(chuàng)始人兼Sight Machine的首席執(zhí)行官索貝爾說。在制造環(huán)境中的挑戰(zhàn)是數量、速度和各種數據類型，使得分析大規(guī)模數據難度加大，他說。

對所有數據進行管理的復雜性可能是導致很多企業(yè)還必須得要解決IIoT這方面的原因。

“大多數物聯網[公司]談論通信推動事情發(fā)展，但我們認為這個問題將逐步得到解決，”索貝爾說。 “核心挑戰(zhàn)是如何有效地分析數據，并從一個工廠到另一個工廠，一遍又一遍地使用同樣的模式，以[提供]有益的啟示。”

Sight Machine現在與制藥、汽車和服裝等行業(yè)的企業(yè)都有合作。在這些早期的實現，客戶要求該公司幫助進行容量規(guī)劃，并確保流程工作的高效率和可靠性。事實上，很多公司都是在完全相同的問題上尋求幫助：他們在不同的位置擁有相似的資產，性能存在差異。同樣的機器，同樣的流程，但在一個地方運行順利的在另外一個地方運行的就不順利。

Sight Machine發(fā)動機是一組數據模型復制制作過程如何運行，含有幾百個參數，組織所有數據，并對另一邊的數據進行轉換?！傲硪贿叀笔窃诠S車間里提供質量、可追溯性和業(yè)務信息的實時大數據分析服務器。云也被計入為數據存儲方程的一個因素。

據Gartner稱，最近在生產運營報告中，將Sight Machine列為其2015年的Cool Vendors，此分析層包括機器學習算法，能夠在大規(guī)模生產中快速精確定位問題。

最重要的是，應用Sight Machine發(fā)動機不需要重新架構車間系統(tǒng)。問題的關鍵是提供一種方式來增加數據采集、處理和分析，而且不會干擾現有的IT基礎設施?！拔覀儗⑽覀冋f做的稱作”數據毯子，因為我們不需要將機器、控制系統(tǒng)和網推倒重來?！?/span>

事實上，Sight Machine可以被看作是這個行業(yè)的一個無縫演進，也許開啟了包括工業(yè)物聯網的現代制造的未來。