工业企业的CIO们要慎重对待物联网（IoT）平台的摸底调查

概要：工业企业的CIO们要慎重对待物联网（IoT）平台的摸底调查。采用率在增长，但实施复杂IT/OT集成的客户群很小，侧重于定义狭窄的结果。应专注于集成和数据及设备管理，以确保平台满足不断增长的需求。

战略性规划假设：到2020年，结合边缘计算的本地物联网（IoT）平台在工业物联网（IIoT）分析技术中将占有高达60%的比重，如今这个比例不到10%。

到2022年底，市场上缺乏出色的平台将促使15%的制造商开发或收购物联网平台，如今这个比例还不到1%。

市场定义/描述：Gartner对工业物联网（IIoT）平台市场的定义是一系列集成软件功能。这些功能涵盖改进资产管理决策的功能，以及为资产密集型行业内的工厂、仓库、基础设施和设备提升操作可见性和控制性的功能。这些举措还出现在那些行业的相关操作环境中。IIoT平台可能作为技术套件、开放的通用应用程序平台或两者的结合体来使用。平台旨在支持与工业资产及其操作环境相关的安全和任务关键性等方面的要求。IIoT平台软件运行在控制器、路由器、接入点、网关和边缘计算系统等设备上，被视为分布式IIoT平台的一部分。

IIoT平台包括以下几项技术功能：

设备管理――这项功能包括支持手动和自动完成任务的软件，以便批量或单独且安全地远程创建、配置、排查和管理大批物联网设备和网关。

集成――这项功能包括软件、工具和技术，比如通信协议、API和应用适配器。该功能让端到端IIoT解决方案满足了跨云和本地环境实现数据、流程、企业应用软件和IIoT生态系统集成方面的要求。这些IIoT解决方案包括：IIoT设备（比如通信模块和控制器）、IIoT网关、IIoT边缘和IIoT平台。

数据管理――这项功能包括支持以下几方面的功能：

摄取物联网端点和边缘设备数据

将来自边缘的数据存储到企业平台

提供数据可访问性（需要时可按设备、IT及运维技术[OT]系统和外部方来访问）

跟踪数据沿袭（data lineage）和数据流

执行数据和分析治理策略，确保数据的质量、安全、隐私和时效性

分析――这项功能包括处理数据流，比如设备数据、企业数据和上下文数据，通过监控使用情况、提供指标、跟踪模式和优化资产使用，深入了解资产状态。可以运用诸多技术，比如规则引擎、事件流处理、数据可视化和机器学习。

应用支持和管理――这项功能包括让采用任何部署模式的业务应用软件能够分析数据，并执行物联网相关业务功能的软件。核心软件组件管理操作系统、标准输入输出或文件系统，以支持平台的其他软件组件。应用平台（比如应用平台即服务[aPaaS]）包括支持应用的基础设施组件、应用开发、运行时环境管理和数字孪生。平台让用户得以获得“云规模”可扩展性和可靠性，并快速无缝地部署和交付物联网解决方案。

安全――这项功能包括便于审核和确保合规的软件、工具和实践，它们还便于制定和执行预防性、检测性、纠正性的控制措施，确保数据在整个IIoT解决方案中的隐私和安全。

IIoT平台不同于工业环境中使用的传统OT，原因在于它能够：

从联网的物联网终端更经济高效地收集更多数量的高速复杂的机器数据。

合并和协调工业环境中工业资产方面之前孤立的数据源（比如历史档案和企业资产管理[EAM]）。这能够提高数据的可访问性，以便企业内部和企业之间使用。

通过对集中式数据进行专门分析，跨异构资产组合提升了洞察力和行动力。

为遗留系统提升了应用支持和数据可视化。

IIoT平台监控物联网终端和事件流，并支持及/或转换众多制造商和工业专有协议。 IIoT平台还分析物联网边缘（靠近资产）以及云和数据中心的数据。IIoT平台在共享和使用数据时还集成和调动IT系统和OT系统，另外支持应用开发和部署。IIoT平台越来越多地用于丰富和补充OT功能，以改善资产管理生命周期战略和流程。在一些新兴的使用场合下，IIoT平台不需要一些OT功能。

IIoT平台结合IoT边缘，并借助企业IT和OT集成，使资产密集型行业准备好成为数字化企业。需要的话，如果为生产和业务利益相关者以及外部业务合作伙伴和客户改进数据可用性和访问权限，就能完成这种转型。

横向和纵向的业务应用软件不在此魔力象限的范围内。比如包括：

企业资产管理（EAM）/计算机化维护管理系统（CMMS）

车队管理

制造执行系统（MES）

维护、维修和操作（MRO）

产品生命周期管理（PLM）

资产绩效管理（APM）/基于条件的维护（CBM）

现场服务管理（FSM）

楼宇管理系统[BMS]

然而，平台提供商必须在与这类应用软件的集成和互操作性方面展示可以证明的价值。

针对性的工业企业

针对这次市场评估，Gartner侧重于三个资产密集型行业：

制造业和自然资源行业，包括汽车、消费非耐用产品、能源及加工、重工业、IT硬件、生命科学及医疗产品以及自然资源及材料等子行业。

交通运输行业，包括航空运输、汽车运输、油气管道、铁路及水运、仓储、快递和支持服务等子行业。

公用事业行业，包括电力、天然气和供水等子行业。

区别IIoT平台

工业物联网与一般物联网的区别在于，工业物联网技术是专门用于资产密集型行业及相关环境（通常受监管）的。IIoT的集成、扩展性和影响涵盖IT和OT系统。IIoT解决方案收集、汇总、协调和分析数据，以便：

促进资产管理决策

提升操作可见性，从而降低资产、基础设施和设备的自动化和控制成本

IIoT平台的一些特性包括如下：

IIoT平台必须可通过OT和企业IT应用软件的集成来加以扩展。集成必须安全可靠。

可靠性和弹性是大多数IIoT解决方案的立足之本，主要是由于还涉及受监管安全因素。可靠性和弹性包括监控和管理需要100%可用性的关键设备和服务。因此，IIoT解决方案在设计当初通常注重故障识别和故障恢复能力。这些因素加大了架构方面的挑战。

IIoT中的部署要求很复杂，且常常受监管。这种情况导致了重大的集成挑战，以确保生命安全、系统的任务关键性以及数据安全和隐私。主要的企业应用软件（比如MES、ERP、APM/CBM和EAM/CMMS）推动解决方案，物联网服务在云、本地或混合环境上运行。今天，IIoT必须能同时满足本地部署和云部署的需求。

由于来自云和物联网终端设备的委托服务，IIoT有边缘计算方面的要求，这些终端设备的多个传感器生成大量数据，常常高速生成。边缘计算包括主要在本地运行的边缘平台和边缘网关。有众多不同协议（标准和专有）的物联网和OT设备通过拥有强大计算功能的网关和边缘平台相连接。IIoT主要是一种五层架构模型：设备、网关、边缘计算、平台和企业应用集成。

值得一提的是，在企业应用软件中，工业企业使用并日益依赖第三方数据服务。这些服务可能包括对操作和生产规划至关重要的数据，比如天气、大宗商品/货物/服务的现行价格、定制需求、正向及逆向物流及供应链方面的其他考虑因素。

与以消费者为中心的商业物联网解决方案相比，IIoT解决方案的端点数量较少（数千或数万个）。端点生成的数据量以及数据的频率和速度可能非常高。传感器常常每隔几毫秒就传输数据。IIoT解决方案的特点是设备少，但数据量大。

IIoT传感器生成的数据对于终端设备的操作常常至关重要，还有助于加强环境的安全。因此，IIoT解决方案中边缘处的处理和分析以解决安全问题来得更重要，通过复杂、分段的网络设计来强调正常运行时间，并最大限度地减少数据丢失也很重要。数据还大大有助于实现效率和可用性方面的目标，因而大幅节省成本。