如何让工业物联网数据发挥价值?

　　物联网和工业4.0的兴起与发展，催生了大量的多样性数据。IDC预计，到2025年，全球数据中的四分之一以上的数据将是实时的，而实时物联网数据将占其中95%以上。传统工具在可见性和实时性上的劣势，往往使其在处理庞大而又多样的数据时力不从心，如何通过新工具，充分利用这些数据并从中挖掘出更多的商业价值尤为重要。因此，Splunk面向工业公司的自动化/流程工程师的首款IoT解决方案Splunk Industrial Asset Intelligence应运而生。

　　在全球范围内，越来越多有着工业流程需求的客户，都纷纷寄希望于自身的IoT数据能够更好地检测和诊断运营问题，预测维护需求。据ARC工业报道，全球加工工业每年因计划外停工造成的损失达到200亿美元，近80%的工业运营均为被动应付型。因为无法实时了解关键工业系统的现状，工业运营的管理往往采用的是被动方法，疲于应付，而且问题的解决通常是基于直觉，而非采用基于数据的理性方法。

　　为应对制造业、能源、交通、油气和其他垂直工业所面临的这些挑战，我们在Splunk Enterprise基础上引入一款新的Splunk Industrial Asset Intelligence (IAI)解决方案。IAI可提供实时分析，能够帮助工业公司识别和诊断问题，提升可用性和系统性能。

　　Splunk IAI可以关联工业控制系统(ICS)、感应器、SCADA系统和应用程序中的数据，便于实时监控和诊断设备和运营问题。这种数据驱动的工业运营方式可帮助用户在不影响生产的情况下更快速的对问题进行响应，避免发生计划外停机，挽救数百万美元的收益损失。

　　Splunk的客户众多，遍布世界各地，这些客户把Splunk用作他们IT和安全运营的支柱，并已经通过Splunk IAI获得价值，将机器数据转化为答案。例如：

　　1. 全球领先的商用地毯和地板供应商Shaw Industries, 利用IAI而实现了实时数据访问，并获得诸多预测性洞察，这对其识别和诊断问题，以及提升整个组织的业务响应能力和绩效都发挥了至关重要的作用。

　　2. 欧洲最大的铁路货运运营商DB Cargo，采用Splunk的解决方案后，即能深入洞察其机车队的状况和绩效，简化维护程序，同时降低了停机时间。通过分析直接来源于其机车的机器数据，该公司现已可实现远程问题诊断，延长机车的正常轨道运行时间，确保客户货物能够准时到达目的地。

　　3. 巴西石油和天然气服务公司Sapura Navegacao Maritima使用IAI后，显著缩短了设备故障排除所需的时间。有了IAI，Sapura已能够强化自身的安全和运营标准。

　　Splunk IAI提供的一整套功能，使工业工程师和分析师们能更加轻松的应对快速增长的IoT数据，帮助企业将运营策略从被动转为主动，加快数字化转型的进程。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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