大数据|速锐得猎奇与猜想：数字化工业互联网能否真的走进未来( 三 )

近些年，传感器技术的成本大幅降低，尺寸也大幅减小，这使得机器、工艺甚至人员的仪器，在财务和技术上均成为可能，正如我们理想中看到的那样，大数据和高级分析技术是工业物联网的另一个重要驱动和使能技术，因为这些技术可以提供历史性的、预测性的和常规性的分析，让人们洞察机器或者程序中的实际运作情况。
结合这类自我感知和自我预测组件分析技术，人们能够提供精确的机器和资产维护计划表，让机器和资产在更长时间内维持高效的使用状态，并减少不必要的维护造成低效率和成本。在过去10年中，云计算加快了分析的速度，业务流程管理开发平台等服务提供商可以以较低的成本和按使用量收费的方式提供了有效大数据所需的强大计算、存储和组网的能力，趋避风险的公司可以做自己的私有云。
当然，运用工业互联网的企业必须坚持不断创新，以及从长远的角度看待工业物联网项目的投资回报，企业也需要一笔资金作为传感器、设备、机器、和系统的资本输出，因为通过采集数据以及分析数据的AI智能算法不会立即产生结果，你需要一定时间才能取得成功，因此，这个过程需要资金和耐心。从资本角度考虑，整合或者收购一家有积累的数据公司，调整公司战略，解决数据池问题，分析输出数据，达到与公司战略目标一致的结果。其中还包括减少工业和IT网络中的安全问题，风险评估还包括最重要的资产、风险最高的资产和降低风险的战略计划，例如在一家传统的工业制造厂中，生产产品的机器（如基于可编辑模板运行的车床）包含制造产品所需的所有智能控制和设计知识等，之前日本鬼子保密工作就做得特别好，安全团队需要在整个供应链中执行策略，运行程序。
路漫漫其修远兮吾将上下而求索。