Современные тенденции в области аналитики и Интернета Вещей
Современные внедрения Интернета Вещей (IoT) существенно изменили технологические процессы, выйдя за пределы промышленной автоматизации. Благодаря развитию технологий, пользователи получили новые облачные сервисы и аналитические инструменты. Ранее программное обеспечение для управления технологическими процессами было сложным в использовании и дорогостоящее. Сегодня ситуация меняется. С разнообразием приложений для IoT, облачные платформы с усовершенствованными средами разработки позволяют создавать и настраивать аналитику, уменьшая расходы на внедрение. Это можно сравнить с популярностью электронных таблиц Excel, которые помогают пользователям более эффективно использовать компьютеры.
Благодаря повышенной аналитике, процессы принятия решений могут быть значительно улучшены, что ведет к оптимизации производственных процессов. Примеры таких новых предложений включают Google Analytics и Measurement Protocol, машинное обучение Microsoft Azure и AWS IoT (Amazon Web Services IoT).
Экономически выгодные решения для архивирования данных
Серверы архивных данных уже доказали свою эффективность в технологических процессах, но их использование в дискретных приложениях ранее сдерживалось высокими затратами на начальное внедрение и обслуживание на протяжении жизненного цикла. Однако с появлением коммерческих облачных сервисов, многим компаниям стало экономически выгодно использовать архивы данных и аналитику в нужных местах.
Многие большие пользователи, которые собирают данные с заводов с помощью технологий OPC, OPC UA и других шлюзов, передают данные в популярные облачные сервисы таких поставщиков, как Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure. Этот подход показывает свою эффективность и гибкость, позволяя компаниям максимально использовать аналитические возможности.