焦旭

在全球范圍內(nèi)，工業(yè)企業(yè)越來越重視物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)，試圖更好地監(jiān)控和診斷運營問題并預測維護需求。事實上，到2025年，全球數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建的實時數(shù)據(jù)將超過25%，而實時IoT數(shù)據(jù)將占到其中的95%以上。

隨著IoT數(shù)據(jù)的快速增長，工業(yè)工程師和分析師們常常對由不同工業(yè)控制系統(tǒng)和感應器產(chǎn)生的龐大機器數(shù)據(jù)感到無所適從。

Splunk公司 IoT 產(chǎn)品營銷和商業(yè)分析總監(jiān) Seema Haji在接受本報記者采訪時表示，IoT數(shù)據(jù)的大量增長，使得工業(yè)領域需要一種可以幫助企業(yè)主動利用數(shù)據(jù)的解決方案，這是因為當下這些企業(yè)存在著五大痛點。

Seema Haji指出，企業(yè)需要面對的主要挑戰(zhàn)有：第一，優(yōu)先級。能夠優(yōu)先處理重要的預警（警報），幫助生產(chǎn)負責人專注于真正急需解決的問題，最大限度地減少操作人員去“滅火”，并在問題發(fā)生時能夠緩解問題。第二，缺乏實時洞察力。 在不影響生產(chǎn)環(huán)境的情況下查看和診斷問題的能力至關重要，以便能夠優(yōu)化操作并將意外停機時間降至最低。第三，收入降低。設備發(fā)生故障、無法得知即將發(fā)生的問題會導致生產(chǎn)率下降以及高昂的緊急維修成本。不必要的日常預防性維護使這個問題更加嚴重，而且還增加了安全風險。第四，數(shù)據(jù)差距。從IT、OT（操作技術）和物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)的海量數(shù)據(jù)中識別真正的商業(yè)價值對企業(yè)來說非常具有挑戰(zhàn)性。數(shù)據(jù)存在于各個信息孤島之間，彼此之間沒有交流。第五，現(xiàn)代化。運營技術（OT）團隊在技術方面落后于他們的IT同事。OT希望利用云計算、機器學習、AI和高級分析等變革性趨勢進行彎道超車。

針對這些問題，Splunk公司在今年4月宣布，將限量提供其首款物聯(lián)網(wǎng)（IoT）解決方案Splunk Industrial Asset Intelligence（IAI），并已于4月23日在“2018年德國漢諾威工業(yè)博覽會”上推出搶先體驗版，預計在今年下半年會全面上市。

Splunk公司稱，Splunk IAI可以幫助制造企業(yè)、交通運輸行業(yè)、石油和天然氣等能源領域，以及公用事業(yè)部門的相關機構實時監(jiān)控和分析工業(yè)IoT數(shù)據(jù)，更加方便地查看復雜的工業(yè)系統(tǒng)，同時可以最大限度地縮短資產(chǎn)停機時間。

據(jù)了解，Splunk IAI是建立在Splunk Enterprise的基礎之上，可捕獲和關聯(lián)來自工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）、感應器、SCADA系統(tǒng)和應用程序的數(shù)據(jù)，便于實時監(jiān)控和診斷設備和操作問題。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)運營方式可以使企業(yè)能夠在不影響生產(chǎn)的情況下更快地解決問題，避免因意外停機而導致的高額損失。

談及與已有的提供IoT數(shù)據(jù)服務的產(chǎn)品相比，Seema Haji表示： “企業(yè)往往缺乏對關鍵工業(yè)系統(tǒng)的實時可視性，導致只能被動地管理工業(yè)操作，通常只能通過直覺來解決問題，而不是采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。在缺乏易于使用的實時分析和警報功能情況下，工業(yè)工程師和分析師渴望能夠通過一個單一、整體的實時視圖，了解來自關鍵工業(yè)資產(chǎn)和不同系統(tǒng)的信息。”

Splunk業(yè)務運營與戰(zhàn)略高級副總裁兼IoT市場總經(jīng)理Ammar Maraqa表示：“如今，實時數(shù)據(jù)分析對工業(yè)企業(yè)來說是必不可少的。企業(yè)正在努力彌合傳統(tǒng)系統(tǒng)、工業(yè)資產(chǎn)和感應器數(shù)據(jù)之間的差距。Splunk IAI提供的單一解決方案在進行數(shù)據(jù)分析的同時，可確保工業(yè)系統(tǒng)滿負荷運行，從而使機構能夠顯著節(jié)省意外停機所消耗的資源和資金。”