El mundo físico se transforma en digitalizado. Una explosión de dispositivos y tecnologías inteligentes ha permitido a la humanidad estar en constante comunicación entre sí en cualquier momento. Una de estas tecnologías es la Internet Industrial de las Cosas (IIoT). Al combinar la comunicación máquina a máquina con el análisis de big data en una industria, IIoT puede impulsar niveles de eficiencia, productividad y rendimiento sin precedentes.

Casi todos los negocios se inclinan hacia las empresas de desarrollo de IoT para integrar la tecnología en sus negocios. Con la evolución de la Internet industrial de las cosas, se ha hecho evidente en la gestión de dinámicas de análisis de datos en tiempo real en el sector industrial.

Ahora bien, existen desafíos que enfrentan las organizaciones para la implementación de la IIoT:

Interrupción de la conectividad. Existe una necesidad constante de conectividad ininterrumpida si una empresa planea ir a IIoT. Incluso mientras se utiliza la conectividad a Internet, su disponibilidad del 100% es casi imposible. Ya sea por mantenimiento o por alguna otra razón, en un momento dado, la conexión se pierde. Si una empresa planea implementar la tecnología IIoT en su sistema, la necesidad crítica es estar presente con una conexión segura. Sería mejor asegurarse de usar los cables adecuados y configurar un sistema que garantice una pérdida de datos cero, incluso en caso de problemas de conectividad.

Entrega de valor al cliente. El plan para implementar las soluciones IIoT puede afectar gravemente la eficiencia, la satisfacción del cliente y la productividad a largo plazo. Tener IIoT es un gran problema y todo el ciclo necesita una gran comprensión, ya que cualquier empresa generalmente planea nuevas tecnologías para llenar el vacío de comprensión de la declaración del problema del cliente. Por lo tanto, es extremadamente crucial para los consultores de IoT descubrir los indicadores clave de rendimiento para medir y mejorar a través de una solución de IoT.

Almacenamiento de datos. En la actualidad, todas las actividades pronosticadas dependen en gran medida de los datos almacenados del pasado. Ninguna empresa vive con un antiguo método tradicional para abordar datos que, por lo general, serían analizar datos de alta frecuencia, analizarlos y desecharlos rápidamente. IIoT permite recopilar miles de puntos de datos que tienen una importancia crítica para aspectos futuros del negocio. Por lo tanto, se convierte en una necesidad para cualquier empresa planificar un almacenamiento seguro de datos antes de completar IIoT a largo plazo.

Seguridad. Existen numerosos casos de ataques cibernéticos. Si una empresa planea superar estos problemas con IIoT, implica introducir nuevas herramientas de seguridad en la red, lo que significa un aumento de costos y un alto mantenimiento. Por lo tanto, las empresas generalmente se resisten a la idea de IIoT hasta que están equipadas con un plan de seguridad sólido en su lugar.

Desafíos analíticos. Si la solución de IoT se implementa en la empresa, su valor de retorno de inversión (ROI) real se realiza a través de información procesable derivada de los datos de IoT recopilados. Esto solo podría ser posible con la ayuda de una plataforma de análisis de alto rendimiento que pueda manejar la enorme cantidad de datos agregados a la solución. Al implementar la arquitectura IoT, es importante que los socios de Data Analytics involucren también el procesamiento, la limpieza y la representación de los datos. Esto garantiza que haya suficiente espacio para el factor de extensibilidad para agregar análisis en tiempo real o predictivos a una solución de IoT fácilmente.

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