Оптимизация производства на основе огромных объемов данных, генерируемых промышленным предприятием, невозможна без их комплексного анализа в реальном времени в Промышленных облаках, интегрирующих машины, станки, системы управления и технологии искусственного интеллекта.
Успех проектов машинного обучения в промышленности определяется множеством факторов, учет которых позволит оптимизировать распределение ресурсов и на ранних этапах исключить проекты, не приносящие экономической выгоды.
Сегодня все понимают что Интернет вещей — это перспективно и полезно, но мало кто знает, как войти в это светлое будущее. Нет такой волшебной коробочки, которую можно вставить в прокатный стан, полиграфическую машину или локомотив, обратив их в узлы Интернета вещей. Однако любую промышленную систему можно оснастить системами контроля, соответствующими требованиям Интернета вещей.
Нынешние методы, языки и инструменты разработки не готовы к тому, что в окружающем мире появятся миллионы программируемых вещей. Путь в Программируемый мир будет сопровождаться рядом проблем, решение которых заслуживает более глубокого изучения, чем связанные с Интернетом вещей темы, пользующиеся сегодня наибольшим вниманием. Будущее Интернета вещей зависит от появления возможностей дистанционной оркестровки и программирования обширных топологически сложных сетей устройств.
В мире нет двух одинаковых предприятий, и интеграция отдельных компонентов для каждого конкретного ландшафта цифрового производства не может служить образцом для развертывания Индустриального интернета, поэтому требуется платформа разработки решений. Кто способен предложить рынку такую платформу?
Сегодня мы говорим об Интернете вещей, завтра — об Интернете всего, а совсем скоро речь пойдет об «Интернете чего угодно», что означает появление глобальной взаимосвязанной экосистемы, для которой уровень сложности проблем безопасности, доверия и контроля будет намного выше нашего современного понимания.
