物理世界正在数字化。智能设备出现了爆炸式增长，这些智能设备彼此不断沟通，并且传输大量数据。 这些数据正在改变如今企业的运营方式。工业物联网的基础——数据分析的实时动态，为业务领导们创造了新的机遇和挑战。在一份报告中，一半的工业和医疗行业的高管表示，他们缺乏能够整合和解读其设备中大量不同数据的人才。在未来一年内，72%的企业担心如果无法实施大数据战略，将会失去市场份额。那么他们的障碍是什么呢？以下是企业在IIoT时代面临的五大挑战。

1. 资产的可见性

能力的提高是先进的信息系统的好处之一。为了实现生产目标，运营商需要能够实时监控资产，并确保这些资产以最佳水平运行。运营商还需要增加可见性，更好地了解机器的运行状况，以便在发生故障之前检测异常并修复问题。资产性能管理可以为运营商提供关键问题的答案，包括设备故障的频率，以确定优先级，如何维护设备，如何避免意外的故障和停机时间。

2. 技术整合

传统上，工业技术的管理被划分为信息技术（IT）和运营技术（OT）。 IT是从上到下，部署和维护数据驱动的基础设施，而OT是从下到上，从设备和资产开始，然后是监控和工业控制系统。随着更智能的机器和IIoT的普及，IT和OT的世界已经相融合。IT和OT，从独立的系统架构各自开发，需要在不丢失数据或引入漏洞的情况下安全集成。

3. 劳动力老龄化

根据劳工统计局，到2024年，美国员工的年龄中位数预计为42.4岁，所以这个老龄化的劳动力将会影响到一些行业。有经验的工作人员的退休，预计会产生技能差距，而年轻一代则会带来新的技能，至关重要的是，在退休前，更资深员工积累的知识可以被新员工掌握和获得。企业必须为即将发生的变化做好准备，并且可以通过使用数字技术来帮助缓解过渡。

先进的云计算和软件技术正在转换数据管理流程，并适应更年轻更数字化的一代。具有支持移动设备界面的数据管理和分析技术，可显著提高整个企业的生产力，并降低企业人工审查数据所需的成本。此外，更好地预测维护问题和消除意外的设备问题的能力，每年可以节省数十亿美元。

4. 数据孤岛

对于任何企业来说，处理大量信息是很困难的。大多数公司由于低成本存储，传感和通信技术，无法应对大量数据，并且很多企业不知道如何正确利用数据。既不是结构化也不是语境化的大数据，难以通过传统的计算方法，以成本有效的方式进行整体存储和分析——并且可能导致数据孤岛。

数据孤岛是在没有大型数据战略情况下，做出运营决策的副产品，或者是在没有数据管理系统的情况下，将旧系统与新技术相叠加的产物。数据被孤立，这种数据分裂会带来复杂的技术和企业挑战。当数据分散在整个工厂和企业中时，手动集成和分析它，将变得资源密集和耗时。等到数据完成整合后，其价值可能已经丢失。

5. 网络安全

由于数十亿的资产变得更智能，并且联网以将信息存储在云端，它们将面临数字隐私风险。网络攻击会造成一系列的威胁——从个人设备到企业IT系统——使得个人和企业都容易遭受财务和运营损害。越来越多的企业领导们，意识到要减轻这些风险。供应商正在部署解决方案，以防止网络事件，但随着工业企业继续投资数字技术，在选择标准中必须考虑安全性能力。

现在，工业企业面临的IIoT挑战似乎是压倒性的。然而，这些挑战为那些愿意采用现代化智能数据管理和分析系统的系统化方法的公司，提供了改变游戏规则的商机，以提高生产率和增长。