사물 인터넷 기술
Beecham의 Robin Duke-Woolley
Beecham Research에 대한 최근 웨비나 IoT Now에서 주최한 100페이지 분량의 "IoT 프로젝트가 실패하는 이유와 해결 방법" 연구 보고서 . Beecham의 CEO인 Robin Duke-Woolley는 Bob Emerson이 보고한 대로 다양한 회사 및 공급업체와의 인터뷰에서 나온 세 가지 주제에 집중했습니다.
첫 번째는 연결성에 대한 IoT의 명백한 의존성이지만 일부 기업은 연결성을 상품으로 간주하고 그 복잡성을 이해하지 못합니다. 예를 들어, 장치에서 사용하는 모듈의 다양한 연결 옵션과 네트워크의 비호환성. M2M(Machine-to-Machine) 셀룰러 연결은 2G 및 3G 네트워크에서 제공되었지만 4G/LTE는 서로 다른 풍미를 제공하며 5G에는 5G NR(독립형 5G라고도 함) 및 5G NSA의 두 가지 버전이 있습니다. (비 독립 실행형). 또한 LoRa가 있습니다. 및 SigFox 대안으로. 따라서 하드웨어 선택은 연결 결정 이전이 아니라 이후에 이루어져야 함을 나타냅니다. 그렇지 않으면 필요한 서비스가 실행 가능하지 않을 수 있습니다.
두 번째 주제는 "IoT 데이터에서 새로운 비즈니스 가치는 어디에 있습니까?"라는 온라인 질문에서 나왔습니다. 분명한 답이 있으며 보고서에 여러 번 나타납니다. “연결된 기기에서 생성되는 방대한 데이터를 분석해야만 최적의 가치를 실현할 수 있습니다.”
<노스크립트>그러나 Robin은 회사가 달성하고자 하는 결과를 실현하는 능력에서 나오는 진정한 가치를 놓치기 쉽다고 지적했습니다. 또한 데이터 분석을 사용할 때 자동으로 제공되지 않습니다. 결과가 정의되고 합의되면 우리의 가상 회사는 중요한 데이터의 수집이 계획되지 않았음을 발견할 수 있습니다.
IoT 시스템이 생성할 수 있는 데이터의 홍수와 실질적인 단기 생산성 및 비용 이점을 고려할 때 이는 저지르기 쉬운 실수입니다. Robin은 또한 정의된 이정표에서 성과 평가와 함께 단계별 접근 방식을 사용하여 장기적인 결과 목표를 실현하는 것의 중요성을 강조했습니다.
세 번째 주제는 마지막 질문인 "데이터 분석이 정말 해답인가 아니면 과장된 광고인가"에서 나왔습니다. 시간이 촉박해서 답변은 짧았지만 명료했습니다. 과대 광고가 아니라 과대 광고입니다.
데이터 분석은 목적을 위한 수단이며 목적은 결과여야 합니다. 그리고 올바른 데이터를 수집하고 처리하는 것의 중요성을 강조하는 오래된 컴퓨터 격언인 rubbish in rubbish out을 상기하십시오.
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밥 에머슨은 프리랜서 기술 작가입니다.
사물 인터넷 기술
빅 데이터의 더 나은 보안과 더 빠르고 더 효율적인 컴퓨팅은 산업이 단편적인 솔루션 대신 전체적인 IoT 채택에 집중할 것임을 의미합니다. IoT는 지난 몇 년 동안 과대 광고 사이클에 있었습니다. 많은 전달이 아니라 과대 광고에 중점을 둡니다. 물론 수면과 기상 시간을 기반으로 온도 조절기 온도를 예측하는 연결된 물병이나 집이 있다는 것은 매력적인 일이지만 (재미는 있지만) 이것은 여전히 표면 수준의 구현입니다. IoT의 가장 큰 트렌드 중 하나는 IoT 그 자체 또는 오히려 전체 활용이 될 것입니다. 과거:표면 연결
모든 인간은 두려움을 경험하며 각자의 방식으로 두려움을 경험합니다. AI 세계에서 두려움은 프로세스에 대한 생소함, 실패의 전문적인 영향, 시작하는 데 필요한 모든 사람과 관점을 하나로 모으는 벅찬 작업에 의해 유발됩니다. 항공 우주에서 이러한 문제는 자원 부족, 공급망 문제 및 시장 변동성으로 인해 더욱 복잡해집니다. 분리되고 연결이 끊긴 엄청난 양의 데이터를 추가하면 교착 상태, 실패한 프로젝트 및 낭비되는 돈에 대한 레시피가 생깁니다. 발사 실패는 현실입니다. 다음은 Rolls-Royce 및 Gulfstream과의 협력에서