1、本期内容深耕厂内数智化助力装备制造再升级 2Gartner的研究：2021年物联网技术成熟度曲线 18树根互联介绍 702022年9月深深耕厂内数耕厂内数智化智化助力装备助力装备制造再升制造再升级级深耕厂内数智化助力装备制造再升级引言 Gartner在其报告2021年物联网技术成熟度曲线 中指出，工业物联网在目标受众中的市场渗透率已达到20%-50%。1对于资产密集型制造工厂而言，通过工业互联网实现生产运营的可视化并帮助提升资产管理决策，这已成为制造业的共识。中国是工业互联网平台普及率最高的国家之一，这与中国政府对工业互联网的大力支持密不可分。制造企业有动力利用数字化手段实现工厂生产与运营管理

2、的创新，实现降本提质，从而提升产品和企业的市场竞争力。随着工业互联网的加速渗透，越来越多的平台专注于特定行业，深耕于产线和工艺，融合大数据、AI等技术，助力制造业工厂加速转型。树根互联在装备制造行业拥有多年的深厚积累，已助力装备制造行业多家龙头企业实现产线数字化、能源透明化、运营精益化全方位升级。通过本册白皮书，树根互联将与您一起，探寻装备制造行业的全面数字化转型之道。1 Gartner Inc.，2021年物联网技术成熟度曲线，2021年8月6日，G007475753第一章装备制造业数字化转型背景1.1 装备制造，工业的核心基石“装备制造业”是中国独有的特色概念，包括机械、电子、交通运输设备

3、、仪器仪表等共7大类目。装备制造业是关系国民经济命脉的基础性、战略性产业，具有技术密集、系统成套复杂、附加值高、带动性强的特点。装备制造业产品领域广、品种多，技术跨度大、产业关联度强、需求弹性大。1.2 升级转型，装备制造业正面临全新挑战传统的装备制造企业往往通过增加资源投入来实现增长的外延式发展，这种粗放模式使其综合能力提升不大，面临着效益不高的困境。在新一轮科技革命和产业变革中，制造业想获得可持续发展的竞争优势，必须依靠新技术实现协同的设计、供应链、生产与产品服务，应用工业互联网实现智能工厂。随着制造成本的不断上升,装备制造业过去依赖人力、资源和能源的要素驱动式的发展方式已经到达瓶颈，急需

4、向创新驱动的发展方式转变。重视产品、技术和管理等方面的创新，是实现高端装备制造业升级，逐步实现由对标跟随向自主创新转变的关键环节。随着工业互联网技术的发展，高端装备制造业的未来经济增长点将是通过先进的物联网技术采集智能装备产品的海量运行数据，应用工业大数据技术，提升产品性能，并对产品全生命周期的健康状态进行管控，实现由生产型企业向服务型企业的价值链延伸转变。随着终端客户对产品功能、性能和质量的需求越来越高，研制和生产周期要求越来越短，产品价格要求越来越低，装备产品的复杂度、制造工艺的难度和高定制化的程度成为企业的巨大挑战。面对随之而来的“多品种、小批量、高复杂”的制造特征与“高质量、短周期、低

5、成本”的矛盾，装备制造企业面临着贯穿于装备的全生命周期的最为复杂的制造问题如何实现全生命周期的高效率和充分柔性。4第二章装备制造业数字化转型路径在客户需求、行业政策、竞争环境、颠覆性技术的驱动下，装备制造业需要搭建基于数据闭环驱动的卓越制造体系，打通全价值链，实现柔性化生产以及精益化管理和决策。这就要求企业拥有适合自身业务发展的数字化转型平台，建立持续的数字化创新能力和数字化转型组织文化。通过多级协同的工业互联网架构、云端服务化的系统平台、统一的工业数据中台、新型数字化场景应用的开发部署等，结合MES/WMS/EAM/APS/EMS/PLM/QMS等生产流程类应用和产线数字化改造，打通人、机、

6、料、法、环，实现制造资产的协同配置和运营优化，建立起覆盖产品研发、计划调度、生产执行、质量管控、设备运维、能耗优化等业务场景的全过程数字化闭环管理。装备制造企业数字化转型需要把握数字化-透明化-精益化-智能化的路径：2.1 产线数字化针对装备制造企业常见的下料、物流、机加、焊接等重要环节，通过数字化和自动化的改造，加快生产节拍，提升人机协同、工艺段效率和柔性化。2.2 生产透明化通过工业互联网平台数据集成与分析工具，可将企业的ERP、MES、PLM等核心生产系统打通；同时利用平台的大数据分析能力，将不同行业长期实践积累的设备绩效分析模型、人员绩效分析模型、生产绩效分析模型等工业知识沉淀到平台。

7、将实时采集设备数据、能源数据与生产过程数据、质量数据与订单、采购等业务数据融合分析，开展设备透明化、能源透明化和生产现场透明化管理。限；图1.装备制造业目前面临的挑战和痛点52.4 管理智能化基于AI大数据技术结合数据智能分析、预测，继续深化智能制造，实现设备故障智能预测、工艺诊断智能优化、质量缺陷智能检测等，通过数据驱动的智能化管理，持续提升效率，降低成本。图2.生产透明化、运营精益化、管理智能化2.3运营精益化在实现生产透明化的基础上，从这些数据里洞察问题，发挥数据价值。分析数据背后隐藏的价值需要积累隐性知识，需要熟悉制造过程、制造程序、制造工艺等行业Know-How。树根互联从长期为制造

8、业企业服务的实践中沉淀了丰富工业知识并提供了一整套的数据分析工具，从数据洞察分析问题，最后解决问题，帮助装备制造企业实现运营精益化。6 图 3.根云平台概览工业AI系统工业区块链系统多级复合物建模系统湖仓库一体数据存储系统数据智能模型库工业大数据引擎工业可视化服务工业低代码组件服务工业应用开发框架API生命周期管理应用赋能开发框架工业设备模型库工业指标模型库流批一体计算引擎工业数据链接引擎海量高并发数据收发引擎根云操作系统内核ROOTCLOUD根云工业互联网操作系统工业边缘服务根云平台+私有化部署公有云部署混合部署通过对大量工业企业的服务，根云平台沉淀了三大核心通用能力：多种类工业设备的大规模

9、连接能力、多源工业大数据和AI的分析能力、多样化工业应用的开发和协同能力。工业APP第三章工业互联网平台如何助力装备制造业实现数字化转型3.1根云平台制造业数字化转型新基座树根互联为装备制造企业提供数字化转型新基座根云平台，该平台由工业互联网操作系统、工业边缘服务和工业APP三个部分组成，可以接入和管理海量高价值工业设备，与各类工业系统进行数据交换，实时处理高并发工业数据，预装丰富的工业知识、工业机理模型和工业组件，快速构建组件式、订阅制的工业APP，提供满足工业场景特点和业务需求的工业APP 以及工业互联网解决方案。7装备制造企业借助根云平台建立起自己的数字化转型新基座，就可以向下对接海量工

10、业设备，向上支持工业应用的快速开发与部署，将OT数据和IT数据打通，实现整个企业的生产制造要素全连接，实现数字化能力的泛在部署，打通企业生产运营各个环节，实现各个场景的精益化运营和智能化管理。图 4.覆盖企业生产运营各个场景3.2 装备制造业数字化转型成熟度评估基于装备制造企业的战略及愿景，针对人、机、料、法、线路、布局、流程进行分析梳理和诊断，并对企业现有智能制造能力进行调研和评估打分；比照同行业先进案例及模式，提出数字化转型战略规划及精益制造蓝图。图5.装备制造业数字化转型评估8 树根互联依托工程机械行业下料产线的优势经验积累和摸索，提供“智能下料岛解决方案”和整体下料岛EPC交钥匙工程服

11、务。在传统下料车间的基础上，能够实现人员配置压缩30%以上，场地节省30%以上，设备数量减少30%以上，有效作业时间提升70%以上，综合材料利用率提升10%以上，分拣自动化率接近100%，配套周期缩短，一次齐套率提升。3.3.2 物流厂内物流服务于生产，对工厂内部的原材料、半成品、成品及零部件等进行存储和输送，侧重于物流与生产的对接。对于传统装备制造企业，厂内物流往往成为生产流程效率瓶颈，存在数据驱动不足，管理工具相对缺乏，带来库存物料资金占用率高，库存周转率低，呆滞料多，无法支撑企业快速周转、近零库存的生产制造模式等痛点。3.3实现产线数智化针对装备制造企业常见的下料、物流、机加、焊接4个重

12、要环节，树根互联提供针对每个环节的整体全自动化和智能化解决方案。3.3.1下料下料工艺是装备制造行业对产品成本和质量产生关键影响的核心工艺，数字化改造效果明显，是工业互联网应用的重点方向之一。下料业务管理的范畴包括原材料的出库、切割成型、标识、物流、分拣、回收、再利用、统计核算、安全等，涉及面广，管理复杂，且下料业务管理上通常面临劳动生产率提升、场地节约、自动化率提升、材料利用率提升等诸多指标的考核压力。图6.智能下料解决方案价值9树根互联提供基于根云平台的厂内物流整体解决方案，包括：通过整体精益数字化咨询服务，对厂内物流进行整体的咨询诊断服务，确定核心问题及改进方向，有的放矢；通过精益管理咨

13、询，精益布局规划及优化，系统分析现场管理存在的浪费，优化流程，优化管理，达到降本增效的目标；通过在仓储物流各个作业环节导入自动化设备，用设备代替人工作业，实现省人省力化，最终释放现场作业人员，降低人力成本；通过导入IIoT架构的数字化应用，实现作业流信息化管理，智能化决策，提升整体运营水平及整体生产运营效率。3.3.3 焊接焊接作为装备制造业的重要工艺段，也是装备制造业产线数字化转型的重要组成部分。由于其生产过程特殊，对焊前物料一致性、焊接拼装精准性和焊接变形的控制都有很高要求。树根互联提供基于根云平台的智能焊接整体解决方案，以自动化焊接机器人、自动转运设备、自动组对拼装设备为基石，带来效率提

14、升、稳定的质量输出和减轻工人劳动强度；通过对焊接工艺机理模型和制造过程数据分析，加上AI、激光跟踪和自适应算法等技术的应用，实现机器人智能化柔性焊接，有效提升焊接质量一致性。图 7.厂内物流解决方案价值103.3.4机加当前机加工设备的自动化程度、设备精度、设备附加值都在不断提高，而终端客户的需求也更加多样化，这就要求制造企业在管理上更加灵活、及时，能更有效地利用生产资源创造更多价值。图8.智能化焊接解决方案图9.机加设备刀具智能管控通过智能升级，实现焊接人、机、料、法、环、测全要素管控和质量追溯，提高生产效率、降低制造成本，解决企业工人难招、产能不足、人均产值低和设备使用率低的痛点，满足市场

15、快速变化和柔性化生产的需求。11通过对机加工设备的数据采集和分析管理，实现可视化生产排程和加工程序管理；实现对OEE数据的实时监控和自动分析，精准定位影响效率的关键环节，提高生产效率；实时监控生产现场的产量、良率和设备异常情况，将提醒、预警、报警机制分类分级分角色，让生产中信息传递通畅及时；基于精密加工行业特征，结合加工中心、车床等机械加工过程，构建出刀具状态监测和寿命预测分析系统，帮助用户提高运营管理水平，降低设备运维成本，提高加工生产效率。3.4 生产运营透明化针对装备制造企业面临的挑战和核心诉求，一方面提高关键制造环节的整体全自动化和智能化；另一方面通过采集分析设备、能耗、三现等现场数据

16、并和各个信息化管理系统打通，实现装备制造企业生产业务数据和经营指标的透明可视，让企业管理者实时掌握现状。3.4.1 设备数据透明化以根云平台广泛的物联能力为支撑，以基于IoT数据计算的设备指标为抓手，提供设备驾驶舱支撑决策管理层精准洞察和图10.设备数据透明化12科学决策，全面分析设备的各项指标，提供设备数据透明化解决方案，为决策管理层精准洞察和科学决策提供支撑，为生产管理人员进行精益生产分析提供工具支撑，为设备管理人员进行高效的现场维护和管理提供支持。同时，针对不同类型设备提供具备工艺特点的核心指标，并支持用户的自定义。3.4.2 能耗数据透明化以能源计量网络为基础，进行能耗多维度分析、设备

17、能效分析，实现企业能耗数据的实时透明化。同时，将能源数据和其它系统数据结合，挖掘工艺、质量、生产等方面的问题，帮助企业开展工艺优化、设备预防性维护等工作。3.4.3 三现数据透明化装备制造企业的现场管理是长期以来的重要挑战。通过摄像机实时查看现场情况，同时借助AI等技术进行实物对象（人、车、设备、物料等）识别，通过摄像机自动采集或分析出的结构化数据进行分析洞察，实现“数字三现”的价值目标。图11.能耗数据透明化（汽）133.5 实现运营精益化在生产透明化的基础上，通过工业互联网平台的大数据存储与分析能力，结合企业自身的实际情况，不断构建精益分析主题，如：设备OEE精益分析：对设备状态数据、质量

18、数据、产出数据实时采集，构建OEE（设备综合效率）分析模型，提供设备维度的OEE指标分析系统。对异常设备、异常区间段进行历史数据的回溯查询，帮助生产管理人员发现设备性能瓶颈，辅助提供解决策略。能耗优化精益分析：按工艺设备类型进行建模管理，灵活创建核算单算，实时采集各项能源指标数据，对不同能源类型提供历史曲线分析、对比分析等。帮助工艺人员分析同类设备、同产品生产用能差异，综合现场关联要素分析，实现能耗优化精益分析。工艺效能精益分析：依据产品核心绩效指标，成本、质量、效率等，识别最佳绩效的工位与产品实例；对比订单工艺要求与产品生产工况数据回放，分析最佳工艺实践。图12.三现数据透明化14成本指标精

19、益分析：按工艺段构建成本模型，从时间、产品、设备类型等不同维度分析成本指标，发现成本浪费点，识别最佳成本作业规范。人员绩效精益分析：对不同角色建立不同的绩效分析模型，比如，生产工人按工位采集报工数据、质量数据，结合人员上岗数据形成绩效分析模型；维修工按维修工单与设备维度采集MTTR、工单处理时效性等数据。质量安全精益分析：建立产品的质量与生产环节关键工艺数据的联系，通过对不合格产品的数据追溯，分析质量事件根因，辅助改善产品质量控制策略。3.6 实现管理智能化建立以数据驱动的智能化管理，实现精准预测，自动化的行为和自适应的流程，企业管理具备状态自感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，企业的各

20、类资源得以智能的分析和利用，实现基于模型驱动的业务优化和持续创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。第四章案例分享4.1 艾迪精密烟台艾迪精密机械股份有限公司专注于工程机械属具和高端液压件的研发、生产和销售，产品出口至全球六十多个国家和地区。它是全球最大的液压破碎锤生产企业，高端液压件已建成中国一流、国际竞争力强的制造产业基地。艾迪精密还拥有工业机器人、机械加工刀具等全资子公司，致力于为人类劳动提供环保、智能、高效、耐用的高端工业产品。为了进一步增强核心竞争力，做好数字化转型试点示范，艾迪精密全面打造了面向工业4.0的“马达智能制造中心”，但该中心在建设运营过程中遇到如下困扰：图13

21、.精益运营，深入本质IoT151.已有的ERP系统缺乏开发性，非自主可控，无法适应数字化智能工厂建设要求；2.规划中或在建的信息化系统呈数据孤岛趋势，不利于产、研、销、仓储、质量等业务一体化支撑；3.缺乏对新厂2000余台生产设备IoT数据的实时采集、分析和应用融合。依托树根互联提供的数字化转型新基座根云（ROOTCLOUD）平台，新的数字化工厂运用物联网平台、数据平台、低代码平台、云视界等工业互联网平台技术，建设一个稳定、可靠、赋能、开放的艾迪精密智慧工厂工业互联网平台。结合智慧现场管理，纵向实现人、机、料、法、环、测各层级要素互联互通，横向打通产品研发设计、制造生产、供应链协同、质量检测、

22、售后服务等场景，构建产品全生命周期管理闭环，推动过程场景向精益化、流程化、数字化进化。该项目助力工厂提升现有的供给质量和能级，降低制造成本，增强产品的市场竞争力。具体包括：2.提升产品研发效率，规范研发流程，缩短产品开发周期；3.降低制造成本，缩短交付时间，提高实现订单准时交付率；起重机械的安全使用历来受到高度的重视。近年来，卫华集团以智能制造为着力点，全力推进起重装备质量的提升，在智能生产、智能产品和智能服务方面，进行了积极的探索。凭借在装备制造行业的丰富经验，以及根云平台沉淀的三大核心通用能力，树根互联提供包括IIoT平台、售后服务系统、云视界、开发者中心、大数据工厂、能源管理平台、根云小

23、匠系统、运维监控管理平台八大产品，帮助卫华集团建立了起重装备制造业数字化工业互联网平台，打造了设备管理、能源管理、后市场管理一系列应用，实现了设备运行状态的实时监控、设备故障报警和维修、售后服务系统应用和能源可视化管理。1.结合IoT平台和设备资产有效管理，减少设备非正常停机时间，降低设备维护费用；在这个过程中，卫华也遭遇了起重行业典型的痛点：一是起重作业安全风险高，设备缺乏可视化工具；二是设备缺乏必要的监控手段，设备故障、停工会造成高额损失；三是维保效率低，成本高。4.提升供应链物料拉动效率，优化物流管理，降低库存周转；5.实现生产运营全过程质量可追溯，提高质量报警预测能力。4.2卫华集团卫

24、华集团有限公司成立于1988年，经过34年的发展，已成为中国起重行业产销量最大、产品种类最全、品牌影响力最强、最具竞争力的企业集团之一。卫华集团桥式、门式起重机产销量蝉联中国第一，是中国最大的工业起重机制造企业和世界第二大工业起重机制造企业。在全球，卫华起重机械产品广泛应用于机械、冶金、矿山、电力、水利、航天、铁路、港口、石油、化工等行业，产品远销130多个国家和地区。16管理提升：通过整体部署平台（包括数据工厂、开发者中心等），卫华IT团队可以自行选择数据源、构建数据分析报表，并利用平台实现个性化开发。降本增效：通过设备作业率和作业时长分析优化，在不增加设备的情况下，实现产能增长约20%;通

25、过减少待机能耗，提升人员作业规范与效率，每年大幅减少成本费用;远程智能服务，大幅减少维修周期和差旅成本，服务满意度同比提12.7%。行业影响力提升：通过发布长垣起重机指数，大幅提升行业影响力，并为政府提供有效参考依据。第五章结论和展望结合树根互联所服务过的装备制造企业的转型历程与实践经验，推进装备制造业的数字化转型，需要抓住4个重点：需要统一的数字化转型基座平台：任何一个集团企业想做好数字化转型，需要打造适合自身业务发展的的数字化转型平台，建立持续创新的数字化能力，可以快速落地，支撑企业基于统一平台，快速、高效构建创新应用。需要成熟、可落地的转型方法论：树根互联通过多年实践、总结沉淀转型方法路

26、径，得出一套极具实操意义的转型方法论，能够帮助企业少走弯路、快速见效。需要以企业数据资产作为支撑，沿着数字化-透明化-精益化-智能化的路径：数字化转型以数据为先，在采集和打通企业IT和OT数据基础上，才能开展数字资产管理，实现统一数据管理和调用，深度挖掘数据价值，基于数据实现业务创新。企业的数字化顶层规划需要把握数字化-透明化-精益化-智能化的主线，以不损失效率为前提，追求极致的精益，提升柔性自动化能力，推行从研发设计，生产制造，市场营销，到售后服务，产业金融，产业链上下游的全场域互联透明，实施以价值为导向的智能化应用。企业的数字化是一场深层次的变革，组织也随之发生着深刻的变化，需要自上而下统

27、一思想与步调，组建专门的转型组织，推进数字化转型行动；建立完善的运行机制，保证数字化转型落地。开展全员学习和全员考核，培养、提拔和引进人才。数字化转型应围绕企业的中长期发展战略，根据自身行业、产品、工艺、设备等方面的特点，合理规划建设蓝图和实施路径，适时借助外部力量和新技术，构建持续创新的数字化能力。需要自上而下，营造企业数字化转型文化：17版权声明本白皮书著作权属于树根互联股份有限公司所有。转载、摘编或以其他任何方式使用本白皮书的全部或部分内容，应注明来源，违反上述声明者，著作权方将追究其相关法律责任。本白皮书仅适用于当前平台产品版本，且可能根据产品更新或问题的发现进行改进，请根据使用需要从

28、正规渠道及时获取最新的文档版本。资料来源：树根互联Gartner的研究：2021年物联网技术成熟度曲线物联网融合了现实世界和网络世界，并为改变我们生活和工作方式的数字化计划提供支持。在本技术成熟度曲线中，应用程序和软件工程领导者必须根据物联网构建块的成熟度和采用程度来测试其计划。分析企业需要了解什么世界各地的公司都对物联网(IoT)进行了初步投资，事实证明物联网创新可以改进业务成果。但随着公司试图充分利用物联网，应用程序和软件工程领导者面临着大规模采用物联网的挑战。主要挑战包括：将物联网投资与数字业务计划结合起来。增强研发技能，以掌握支持大规模物联网所需的新IT能力。对复杂、使用寿命长的物联网

29、业务解决方案的设计、部署和支持在预算、治理和可持续性方面面临着新的挑战。应用程序和软件工程领导者应评估创新物联网技术的成熟度和采用程度，并确定让其大规模物联网投资实现运营所需的新IT能力。19技术成熟度曲线物联网创新技术的采用情况和成熟度并不是均匀分布的，一些关键的创新技术（如物联网集成）接近完全成熟，而其他创新技术（如边缘计算）仍相当不成熟。以下趋势最能展示物联网投入运营的进展：从整体而言，物联网已进入泡沫化的底谷期，正在接近稳步爬升的光明期。驱动因素包括日益成熟的技术（如物联网平台）、经过验证的投资回报率以及不断发展的物联网基础技术。阻碍因素包括整体物联网项目复杂性、不断发展的物联网新技术

30、（例如，边缘计算、基于模型的系统工程和数字孪生），以及克服IT/OT/ET一致性的挑战（例如数据互操作性）。各种基础物联网技术的采用情况和成熟度仍有很大差异。更成熟的技术（例如，托管式物联网连接、事件流处理、物联网集成）已处于稳步爬升的光明期，这有助于推动整体物联网的采用和成熟。但不太成熟的技术（例如，边缘计算、物联网数据的主数据管理MDM和物联网软件工程）仍处于创新萌芽期，这抑制了整体物联网的采用和成熟。不同行业对各种物联网用例的采用差异很大。资产绩效管理、工业物联网(IIoT)和用于室内人员跟踪定位是更成熟的物联网用例示例。不太成熟的物联网用例包括医疗保健行业中的物联网、机器客户和个人数字

31、孪生。为了成功使物联网项目投入运营，应用程序和软件工程领导者必须完成以下事项：在物联网创新所需的其余关键技能方面，弥合差距开发有吸引力的商业案例，获取物联网投资培养长期物联网项目规划、预算编制和治理的能力一般来说，领导者必须投资于其整体IT，更具体而言，即物联网软件工程、技能和技术，以支持大规模的物联网计划。优先级矩阵在本技术成熟度曲线涉及的所有物联网创新中，只有物联网集成这一项将在两年内获得主流采用。物联网项目的实施者表示，物联网集成涉及许多不同类型的IT端点，这使得集成成为一项重要的IT能力。八项转型物联网创新和六项高影响力物联网创新将在两到五年内获得主流采用。由此，对于参与物联网实施的应

32、用程序和软件工程领导者，有几个值得注意的行动指引：其中四项创新是边缘相关技术（边缘人工智能、边缘计算、边缘分析和边缘数据管理），这凸显了在混合边缘到云分布式物联网解决方案架构中拥有强大竞争力的重要性。20其中两项创新（计算机视觉和数字孪生）可能是大多数公司的新IT能力，这凸显了（在特定行业需要时）获得这些新技能以保持竞争力的重要性。依托物联网的应用程序和软件会直接与实体设备相连，更有利于做出更好的数据驱动型决策并改进业务成果。由于所有主要类别的应用程序都会受到影响，所以应将其纳入应用程序现代化策略中。向上攀升物联网软件工程分析师：Benoit Lheureux、Alfonso Velosa、A

33、run Batchu效益评级：中市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：初具雏形图1：2021年物联网技术成熟度曲线21表1：2020年物联网优先级矩阵好处获得主流采用的预期年数2年以内2-5年5-10年10年以上具有变革性计算机视觉数字孪生边缘人工智能边缘计算事件流处理 物联网依托物联网的应用程序和软件医疗保健行业的物联网区块链和物联网个人数字孪生基于模型的系统工程无人驾驶车辆依托物联网的产品即服务高物联网集成边缘分析边缘数据管理室内人员跟踪定位物联网平台物联网服务托管物联网连接资产绩效管理数字线程工业物联网 物联网安全 IT/OT/ET一致性 物联网数据的MDM机器客户中物联网软件工程数字

34、孪生治理低 资料来源：Gartner22定义：物联网软件工程是指物联网项目所需的各种混合IT能力，这些项目要求精通通用软件开发（例如，业务应用程序逻辑、数据和分析）和物联网专用软件（例如，物联网设备、数据、数字孪生和分析）。为取得物联网项目的成功，软件工程领导者(SWEL)需要掌握这一整套技能的工程师。重要性物联网软件产品尤为复杂，因为其不仅涉及每个软件工程师都会面临的挑战（例如，质量、测试、交付时间、技能等），还包括物联网特有的挑战，例如，物联网设备、固件和分析、多层分布式架构和相对不成熟的物联网开发工具（例如，物联网平台）。所有这些挑战都因为缺乏优秀的专业人士，以及难以留住公司现有的就职人

35、员而变得更加复杂。业务影响物联网软件工程对于成功开发复杂的物联网产品而言至关重要，因为物联网项目的SWEL面临的压力越来越大，他们需要将项目大规模投入运营，以充分利用物联网的优势。之所以要这样做，是因为以前在有限的基础上（例如，概念验证、试点或有限生产）部署的许多物联网产品，都在成功实现目标投资回报。驱动因素随着物联网在许多行业中证明了其在改进业务成果方面的有效性，物联网项目的数目也随之激增。物联网项目是应用经验证的软件工程策略来塑造高效团队的一个好机会。软件工程团队正在不断掌握设计物联网产品所需的多领域技能，这些产品具有以下特征：符合协作式IT/OT/ET成功标准（例如，ROI、KPI）分布

36、在边缘物联网设备、云平台和现有业务应用中在商业上优先考虑“容易实现”的物联网项目（存在多种可行方案）使激增、不成熟、快速变化的物联网技术合理化应对特别严苛的物联网集成和安全挑战由于物联网软件通常是为了生命周期较长（例如几年、几十年）的资产而设计，所以需要使用价值流指标来设计满足短期和长期投资回报目标的物联网产品。物联网软件工程有助于成功扩展目前仅处于有限部署中的物联网项目。23阻碍领导层对SWEL在软件工程成功中的作用认识有限实施物联网项目的组织整体的物联网经验有限 IT和OT专业人员之间的传统界限总体而言，SWEL太少，有物联网项目经验的SWEL更少需要在内部培养物联网软件工程技能，以弥补市

37、场上有限的物联网人才需要将物联网产品大规模投入运营（投入到数百、数千或数百万台物联网设备上）与开发复杂物联网多层分布式软件相关的挑战难以高效管理具有不同IT技能（例如，物联网设备相关技能、通信、数据、分析、安全和集成方面的技能）的物联网软件开发团队用户建议软件工程领导者应该采取以下措施：利用经验证的策略来提高软件工程团队的效率。让软件工程团队采用有助于确保物联网项目成功的物联网产品开发方法。投资于物联网项目所需的各种全新的物联网专用技能。在企业、IT和OT利益相关者之间建立协作关系，以确保每个人都能从物联网产品的成功中受益。帮助高级管理层理解SWEL角色能如何改进业务成果。投资于在职培训和业余

38、教育，以帮助缩小物联网技能差距，因为软件工程求职者的物联网技能有限。物联网数据的MDM分析师：Simon Walker、Ted Friedman效益评级：高市场渗透率：少于1%的目标受众成熟度：初具雏形定义：物联网数据的MDM是指主数据管理（实践、规则和使能技术）的应用，以支持掌握依托物联网的对象及其数字孪生的实体识别数据。它在不同分布式架构（物联网、OT和IT）之间提供主资产数据的语义一致表示。其结果能够实现对对象的实体解析，与应用程序、系统或平台无关。24重要性市场正开始发现和响应对主数据管理(MDM)的需求，以支持基于端到端数据价值链的物联网需求。在这种情况下，所描述的数据价值链将涵盖全

39、部范围的分布式物联网架构，从边缘资产到OT和/或IT（企业应用程序环境）的两个数据传输方向。业务影响物联网通常被视为变革性技术，因为它能够创建新的数据源，提供实时性能更新，并创造新的价值主张来增强竞争优势。对于许多组织来说，物联网是其数字化转型策略的核心。为了充分利用物联网数据和分析的潜在价值，领导者必须不断改进当前的数据管理和治理能力。驱动因素物联网的MDM至关重要的关键应用场景包括：基于条件和预测的维护（资产绩效管理、企业资产管理、ERP和现场服务管理）。跨合作伙伴生态系统共享资产数据。数字孪生（无论是企业内还是企业间）。阻碍此方面表现不佳导致的不一致数据孤岛和缺乏可信的数据重用将对无法应

40、用MDM和信息治理的组织造成巨大的竞争劣势。人为因素是MDM计划最常见的阻碍因素。未能主动与业务利益相关者合作以确定补偿范围的组织很难达到价值预期。多年来，企业一直认为MDM昂贵、复杂、单一。虽然MDM软件解决方案完全能够支持物联网主数据用例，但很少有供应商拥有物联网领域的客户参考。用户建议尽管套装式MDM解决方案在市场上已存在多年，但物联网数据对象以及直接支持物联网的应用程序、系统和技术对任何MDM供应商来说都是全新的体验。无论是作为一项新要求还是通过扩展正在进行的MDM计划，都应构建通过MDM计划管理物联网主数据的业务使用案例，以满足其他业务要求。收集描述物联网主数据的所有已知层级，包括物

41、联网主数据对象之间的关系，以及与其他业务主数据的关系，如客户和产品。25捕获您的物联网数据中包含的物联网主数据与您环境中的其他业务数据域（例如，客户、产品或位置）之间的所有业务关系。供应商示例Informatica边缘数据管理分析师：Ted Friedman、Bob Gill效益评级：高市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：新兴定义：边缘数据管理包括在传统数据中心和公有云环境之外捕获、组织、存储、集成和治理数据所需的能力和实践。越来越多的数字业务用例，包括基于物联网解决方案的用例，将在边缘环境利用数据。这为优化资源以及推动实时决策和行动创造了巨大的机会，但也因其具有分布和复杂性而带来了挑战。

42、重要性越来越多的有价值的数据在传统数据中心和云环境之外生成和使用。这些数据通常使用寿命较短，需要在接近其来源的位置并在生成后快速获取价值。这就是更靠近现实世界资产的边缘计算环境的作用。边缘数据管理将影响IT领导者及其团队，其需要新的能力和技能，同时也开启了创造价值的新机遇。业务影响边缘数据管理以多种方式创造价值：通过将数据管理分布到边缘环境，以数据为中心的解决方案可以实现更多实时价值越来越多的解决方案，如物联网用例，必须在断开连接（或间歇性连接和低带宽）的情况下运行支持更智能的物理资产和资产集合，包括通过受管理的（边缘）数据发生的自主行为解决孤岛式边缘环境带来的不一致性和其他治理问题驱动因素极

43、限速度：通过将数据、数据管理功能和分析工作负载置于端点设备的最佳点，企业可以实现更多实时用例。此外，将数据管理工作负载向上迁移，以及将此连续体从集中式数据中心或云向下迁移到边缘设备的灵活性将更大程度实现资源优化。数据引力：带宽成本以及连接有限或间歇的场景要求企业具有在更靠近边缘的位置组织和处理数据的能力。26规模和范围扩大：通过使用分布式计算资源，并将负载分散到整个生态系统中，企业可以广泛地扩展其能力，并将其影响扩展到更多的业务领域。这包括传统而言仅通过运营技术团队管理的用例及成果，例如在工业环境中管理设备的团队。专门用于在边缘处理数据的硬件将继续扩大这些优势。弹性：将数据管理功能推向边缘环境

44、还可以实现更高容错率和更完善的自主行为。如果边缘环境不需要集中式资源，则这些集中式资源的连接或意外停机问题不会中断依赖本地边缘功能的流程。组织考虑因素：许多现代应用程序是由OT团队开发和部署的，此类团队缺乏数据管理技能，且监督不足。阻碍分布式数据架构的管理：数据管理在很大程度上基于集中化原则，即将数据存储到中央数据存储（例如数据仓库），然后处理这些数据以创造价值。边缘环境通过分布式数据架构打破了这种模式，从而使企业面临在云/数据中心到边缘这一连续体的何处定位和聚合数据的复杂选择。其中包括找到延迟和一致性的正确平衡。不当选择将导致边缘部署失败。治理：由于边缘环境分布广泛且具有复杂性，数据治理变得

45、极具挑战性。组织应该扩展其治理实践，以解决边缘设施数据存储和处理能力，包括处置短暂或无价值事件数据的策略。技能：边缘计算是许多组织的薄弱领域。当重点关注边缘数据管理，从而确保在传统数据中心或云环境之外的平台上实现可靠的持久性、集成和治理时，这种差距会加剧。用户建议为了抓住边缘数据管理的机遇并最大限度地降低其风险，IT领导者及其团队应该：通过与在边缘位置工作的OT和IT人员协作，确定边缘环境中的数据管理功能可以使产品和服务实现差异化的用例。扩展您团队的技能组合，以包括边缘平台以及在该平台上管理数据和数据密集型工作负载所需的技术。通过与正在实施物联网平台和类似分布式计算架构的产品团队合作，增强现有

46、数据管理基础设施，以支持边缘部署。更加重视端到端的系统设计。理解分布式数据管道、分析工作负载和人工智能模型的所有组件之间的依赖关系将是成功的关键。通过扩展应用于边缘数据环境的现有治理功能，确保安全性和良好控制。供应商示例EdgeDB;FairCom;Microsoft;Xencia数字孪生治理分析师：Roger Williams、Alfonso Velosa、Marc Halpern效益评级：中市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：新兴27定义：数字孪生治理指决策权的规范，也是一个框架，以确保数字孪生的现实世界对应物在其生命周期中能以可接受的组织成本和企业风险水平提供其预期的商业利益。重要性

47、数字孪生可以大大降低管理物理系统的成本和风险，但由于在运营方面扩大规模可能会面临障碍，组织可能难以从中获得价值。没有有效的治理，软件工程领导者(SWEL)可能面临继承脆弱、不透明和暴露的数字孪生组合的风险。因此，主动地解决潜在的治理缺陷符合组织和SWEL的最佳利益。业务影响数字孪生治理是实现持续价值的基础，因为传统基于项目的方法无法在许多项目所具有的长时间跨度内维持数字孪生的价值。数字孪生准备通过启用新的数字业务模式以及更新现有模式来帮助组织转型。有效治理数字孪生的组织将处于最有利的位置，最大限度地提高投资回报率。驱动因素没有针对数字孪生数据、模型、分析或安全性的标准或通用集成框架。来自所有业

48、务职能部门以及整个IT、运营技术(OT)和工程技术(ET)的利益相关者都在试图显著而多样的利益。组织之间在共享数据模型上的协调需求为复合和组织数字孪生增加了更深一层复杂性。应用程序组合管理等IT领域的能力将受到严峻的考验，因为数字孪生的数量可能会超过业务应用程序的数量至少10倍（例如，其组合中有100个业务应用程序的组织可能会在短短几年内拥有1,000个数字孪生）。这些因素威胁着组织，使其难以从数字孪生和物联网等相关投资中实现可扩展性和价值。阻碍如果做得好，治理可低调完成，并且很容易被边缘化。如果做得不好，导致特定痛点的紧急因素通常会成为焦点，而不是长期的治理差距，例如：数字孪生结果的责任不明

49、确利益相关者在定义期望的数字孪生结果和数字孪生项目决策活动中的参与效率低下针对偏离预期绩效的业务响应进行不可预测的识别、沟通和行动（例如，原因分析、过程纠正或项目取消）决策机制缺乏透明度且未重复使用，这两点对于树立对治理结果的集体信任十分必要用户建议责任明确：创建治理数字孪生的章程，强调三个主要角色：执行发起人、计划负责人和数字孪生负责人。确保指导委员会和其他治理机构提供：成果问责制；适当利益相关者的参与；结果汇报方式和采取行动的可预测性；以及数字孪生性能和一致性的透明度。参与：定义决策模型，指定参与决策阶段（决定要创建的数字孪生，将数字孪生推广到生产等）的（内部和外部）人员28可预测性：确保

50、所有利益相关者了解针对数字孪生管理活动其应满足的要求，其如何获悉结果，以及将采取的行动。透明度：验证利益相关者可获得数字孪生信息的意图、数据质量、可用性、时间和格式。供应商示例Bentley Systems;GE Digital;Mavim;Microsoft;Software AG个人数字孪生分析师：Marty Resnick、Alfonso Velosa效益评级：具有变革性市场渗透率：少于1%的目标受众成熟度：初具雏形定义：个人数字孪生(DToP)不仅反映了一个独特的个体，而且反映了一个在数字和物理空间中近乎实时同步的、多重存在的个体。物理个体的这种数字实例化（或多个实例化）不断地交织、更

51、新、调解、影响和表示处于多个用例、场景、体验、环境和软件工具中的人。重要性简单的DToP已经在医疗和商业领域有了用例。例如，在分析医疗保健计划、预防性保键、健康和疾病控制时，使用基本的DToP来预测未来的医疗成本。此外，公民数字孪生（DToP的一个“社交”子集）正用于帮助解决健康、安全、出行、会员资格和社交媒体对社会的影响等问题。DToP技术有可能颠覆从购物到教育和社交媒体的众多行业。业务影响对于某些企业而言，关键的环节是资产和人员之间的联系。资产的数字孪生（例如智能电表）将与DToP（例如居民消费者）相连接，并且在推动成本和流程优化以及新收入的同时，可以推动服务客户的机会。对于其他方面，DT

52、oP将专注于数字人类技术，用于会议、虚拟活动、销售流程和培训中的协作和参与。驱动因素支持需要对不断变化的需求做出流畅、实时响应的新兴商业模式。能够更经济高效地治疗患者，并提高医疗保健行业研究计划的速度和效率。使政府能够提供新的和经改进的公民服务，如个性化服务，包括调整时段以提供最佳服务。增加和加快商业实体的新业务和运营模式试验。以更低的风险提供有效的数据驱动型决策和各种场景的测试。创建对购物者和客户行为的实时了解，以提高收入和客户忠诚度。促进更具协作性和吸引力的远程工作环境。阻碍缺乏安全和数字伦理政策的企业面临着重大的法律和监管风险。新生技术处于非常早期的阶段，且很少有供应商提供生产就绪型解决

53、方案。运营要求超出了当前IT人员的能力。29出于隐私顾虑，政府、消费者和公民都表示反对。很少有供应商在这一领域提供服务，但市场正在增长。人们可能存在固有的社交不信任，并对使用人类数字孪生产生反感。从健康到购物再到政府系统，个人的关键方面都存在于彼此互不交流的孤立系统中，这限制了DToP的价值和准确性。用户建议制定强有力的数字伦理、安全和数据治理策略，保护客户、员工和公民的隐私和数据。在组织的数字化转型战略中纳入简明的DToP愿景。实施基础设施、架构、治理和其他基础内容，以支持数字孪生平台。对业务单位提供培训，帮助其了解数字孪生的好处，以及如何适应部门和组织的目标。确定可监控价值的部门级关键绩效

54、指标(KPI)。供应商示例Arrayworks;Microsoft;Salesforce;Vantiq;Vortex IoT依托物联网的产品即服务 分析师：Eric Goodness效益评级：具有变革性市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：新兴定义：依托物联网的产品即服务是一种商业模式，其中企业以经常性运营费用获得“服务化”运营资产。协议根据资产绩效、可用性和产出质量来定义目的适用性和有所保证的结果。嵌入式物联网为用户、制造商和金融中介提供审计资产有效性和调解不良补救措施所需的资产数据。资产控制是这些合同中的一个解决方案变量。重要性租赁合同在特定行业中已经根深蒂固。然而，将设备和产品作为服务

55、来销售，基于使用量收取费用，没有条款和收入承诺，这种模式虽然尚在萌芽，但正迅速兴起。对于商业和工业企业来说，将非IT资产重新定义为具有性能和可用性条件的运营支出是一项具有变革性的举措。这种商业模式减少了购买障碍，或者耗材的利润抵消了以成本价或接近成本价销售设备的成本。业务影响依托物联网的产品即服务改变了制造商销售产品和服务的方式，以及公司消费产品和服务的方式。依托物联网的产品即服务的良好模式需要端到端的物联网分布式架构，该架构支持基于使用量的业务资产，并为跨资产绩效和有效性的可靠业务成果提供基于合同的保证。这种模式降低了资产投资和绩效的风险，并使运营成本更加清晰。30驱动因素促使企业考虑依托物

56、联网的产品即服务的驱动因素包括：实施依托物联网的产品即服务商业模式所需的技术越来越容易获得，而且成本逐年降低。降低成本的关键是使用开源技术，以及可用的现成功能越来越多，可利用这些功能集成到各种IT和OT系统以降低开发和集成成本。依托物联网的产品即服务体现了一种强大的整体业务趋势，即将业务成本从资产拥有和资本支出(capex)转移到资产订购和运营支出(opex)。越来越多的金融中介愿意为依托物联网的产品即服务模式中规模庞大且昂贵的资产提供融资。因此，原始设备制造商不必拥有自己制造的资产。此外，越来越多的IT和OT系统集成商将依托物联网的产品即服务作为新的收入来源。这些供应商将资产与生命周期服务捆

57、绑在一起，将资产作为服务定价；该模式还消除了用户对资产维护和支持人员的需求。阻碍阻碍企业考虑依托物联网的产品即服务的因素包括：采用依托物联网的产品即服务包括对服务进行尽职调查的复杂环节，许多采购和供应商管理人员不太了解这一概念。用户必须在采购前考虑一系列业务因素，例如服务和支持的时间或覆盖范围、服务级别协议以及处理影响业务的事件的时间、处罚的决定因素和因不履行导致的服务终止。依托物联网的产品即服务需要IT和OT高管以及运营管理人员的参与。运营经理必须支持提供针对创收资产即服务提供商的绩效管理方法和实践。IT组织是确保使资产“服务化”的支持系统符合购买组织的架构、系统和安全要求的关键。用户建议考

58、虑依托物联网的产品即服务的公司应考虑以下建议：执行自己的多年总体拥有成本分析，以验证依托物联网的产品即服务的优势。尽力确定制造商是否与金融中介合作，将“即服务”产品投入运营。确定P&C保险是否可以降低采用这种模式的风险。协商协议，明确规定双方同意的SLA和OLA，用于确保依托物联网的产品即服务性能和可靠性。将所有非经常性和经常性费用、协议条款和罚款纳入依托物联网的产品即服务商业模式。保护对依托物联网的产品即服务数据的权利，包括就确切的数据和访问此类数据所需的方法达成共同协议。确定哪些其他实体可以访问您的数据，以及支持的生态系统如何将您的数据货币化。供应商示例Caterpillar;Danfos

59、s;Michelin;Philips Healthcare;Toshiba,Xylem31机器客户分析师：Don Scheibenreif、Mark Raskino效益评级：高市场渗透率：少于1%的目标受众成熟度：新兴定义：机器客户是非人类的经济行为者，他们通过支付来获得商品或服务。示例包括虚拟个人助理、智能电器、联网汽车和依托物联网的工厂设备。这些机器客户代表人类客户或组织行事。重要性如今，世界上有数量远超人类的联网机器有潜力充当客户。我们预计，随着时间的推移，具备这种能力的机器和普及人工智能(AI)的数量将稳步上升，如虚拟个人助理。它们越来越有能力购买、销售和请求服务。机器客户将超越简单的

60、信息提供者的角色，它们将成为顾问，最终成为决策者。业务影响随着时间的推移，数万亿美元将被非人类客户控制。这将为收入、效率和管理客户关系带来新的机遇。试图新增长视野且精通数字的商业领袖需要重新构想其运营模式和商业模式，以利用这个最大的新兴市场，其中，机器客户的数量或将远超人类客户数量（或许未来还会彻底取代）。驱动因素根据Gartner的研究，首席执行官和首席信息官都认同这一新兴趋势的潜力。在2019年接受我们调查的76%的首席信息官和61%的首席执行官认为，到2030年，机器客户的需求将在他们的行业中变得非常重要。平均而言，这些领导者认为，到2030年，至少21%的收入将来自机器客户。现在，大多

61、数机器只是简单地通知或提出简单的建议。我们确实看到一些机器作为更复杂的客户出现的例子，例如智能电网技术。HP Inc.创造了Instant Ink，迎合这一未来趋势。这项服务已使联网打印机能够在墨水供应不足时自动为自己订购墨水。一些Tesla汽车已开始为自己订购备件，Walmart已获得基于家庭物联网(IoT)传感的杂货自动再订购专利。在B2B领域，美国工业用品公司Fastenal使用智能自动售货机，在库存不足时主动下单。展望未来，无人驾驶车辆可以根据距离目的地的距离、价格、在线评论分数、停车位大小、代客选项等标准来决定将人类乘客带到哪个停车场。在这种情况下，停车场是向汽车营销，而不是向人营销

62、。机器客户的增加令人想到一些重要的问题。包括：(1)如何对机器客户进行营销、销售、服务并获得反馈？；(2)当机器的决策是基于算法而不是情感时，什么因素会让机器客户执行购买？；(3)“客户体验”对机器客户来说意味着什么？机器客户有潜力创造新的收入机会，提高生产率和效率，改善健康/福祉，并增强实物资产和人员的安全性。它们还会带来新的竞争、欺诈、法律和税收挑战，以及运营挑战。32阻碍信任 人类客户可以相信技术准确预测和执行吗？反过来，机器客户可以信任提供服务的组织吗？开发机器客户，使其学习能够在各种情况下代表人类客户采取行动所必需的知识深度和广度和偏好权衡，这一过程的复杂程度令人震惊。恐惧 有些人最

63、初可能对将采购职能委托给机器感到不安。此外，组织将不得不考虑在机器作为客户的情况下运营需要哪些构建道德标准、法律问题和风险缓解措施。有效的技术 其他障碍包括：复杂的人工智能技术、隐私、安全和风险、监管合规问题和数据共享。所有这些都意味着，各行业的机器客户至少在5到10年内不会达到实质生产的高峰期。用户建议创造情景，探索市场机会。开始与您的首席数字官、首席数据官、首席战略官、销售领导、首席客户官和其他人合作，探索机器作为您的客户的商业潜力。确定您的产品和服务可以扩展到机器客户的具体用例；并尝试这些想法，以了解所需的技术、流程和技能。在未来五年内，围绕数字商务和人工智能构建组织能力。首先是机器学习

64、，然后扩展到机器客户处理信息、做出明智决策和执行购买交易的其他方面。或者，如果您没有资源自己构建这些功能，那么可以考虑加入其他已经具备这些功能的平台。以Tesla、Google、Amazon和HP等公司为例，寻找能力和商业模式影响的依据。供应商示例Amazon;Google;HP;John Deere;Tesla处于顶峰期区块链和物联网分析师：Nick Jones、Benoit Lheureux、Avivah Litan效益评级：具有变革性市场渗透率：少于1%的目标受众成熟度：新兴定义：区块链和物联网(IoT)描述了与物联网设备或依托物联网的解决方案结合使用的区块链技术。重要性区块链和物联网可

65、以以多种方式结合，用于机器支付、身份管理、物联网相关资产或服务的令牌化、身份验证、出处跟踪、传感器数据认证、使用记录或计费以及安全固件更新等用途。通过这项技术，企业将能够创建新的数字业务产品和生态系统，并以新的方式管理需求（例如，证明来源或合规性）。业务影响区块链可以提供一种去中心化的机制，通过共识保护来自硬件、软件和系统操作的关键物联网数据的结果。结合物联网数据和流程，区块链可提供不可变的数据审计跟踪。当物联网设备在点对点环境中创造或消费价值时，区块链还支持实现流程自动化，例如，通过付款、提供服务或生成资产，如太阳能。33驱动因素许多区块链平台和物联网技术供应商已经展示了物联网和区块链之间的

66、集成。在需要的情况下，事实证明这是可行的。物联网和区块链可以有效结合的情况包括：物联网正在执行关键功能，篡改其创建和使用的系统或数据可能会产生重大的财务或安全影响。物联网设备需要使用加密货币进行支付。物联网正在参与涉及分散式应用程序（又名dapp）和智能合同的高级商业模式。物联网设备需要与业务合作伙伴和其他机器的生态系统共享不可变的信息，例如，用于产品来源和跟踪，或供应链应用程序。物联网需要提供不可变的审计跟踪，记录其行动、系统更新等。物联网设备需要强有力的自身身份证明，以及与之通信的其他物联网设备的身份证明。阻碍挑战包括：区块链和物联网的集成还不成熟，面临可扩展性等方面的挑战。许多物联网设备

67、计算简单，网络带宽有限。因此，它们无法充当存储区块链副本的主节点，从而导致其需要依赖代理或网关，这具有一定风险和复杂性。当仅需要不可变的数据存储，而不需要共享的生态系统、业务规则或令牌化时，区块链从技术而言可谓大材小用。在这种情况下，可考虑不可变的数据库或账本（例如，Datomic或Amazon QLDB），或集中式区块链账本。许多公共区块链系统会随着定期分叉和更新而发展。如果这意味着要更新大量资源受限的长寿命物联网设备，则可能会带来挑战。大多数物联网应用程序和数据都不够关键，不足以保证使用区块链的必要性。更简单的替代方案包括加密数据和签名固件更新。用户建议首席信息官、企业架构和技术创新领导者

68、应当：试图物联网和区块链能够实现新业务能力和解决现实世界问题的情况，以及技术不成熟和变化率不构成障碍的情况。确保没有技术上更简单的足够的替代解决方案，因为结合区块链和物联网可能会很复杂。专注于简单的应用程序，如确保认证、证明身份和保护系统更新。与大多数区块链应用程序一样，拥有已知生态系统成员的私有区块链可能会带来较少的技术和治理挑战。注意涉及长寿命物联网设备和数据的应用程序，这将需要定期大规模部署区块链技术更新的能力。供应商示例Chronicled;IBM;IOTA Foundation(Tangle);modum.io34IT/OT/ET一致性分析师：Kristian Steenstrup、

69、Marc Halpern效益评级：高市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：新兴定义：IT/OT/ET一致是指通过共享标准和治理来协调信息技术(IT)、运营技术(OT)和工程技术(ET)。每一种技术都与其他两种技术互为补充，相辅相成。在IT记录交易和业务流程的同时，OT操作和监控工业资产（如SCADA），ET用于定义、设计、模拟、分析、可视化和验证这些资产（如GIS、CAD/CAM）。重要性对于制造业等资产密集型行业，当依托OT的机器与ET和IT系统共享基础设施时，系统互操作性会得到提高。因此，Gartner发现，企业正在为收购的组件实施通用架构计划和通用标准，并越来越多地寻找支持这一方向的供

70、应商。大多数公司正在着手这项工作，在意识到障碍和问题的同时，更加意识到了好处。业务影响我们看到IT/OT/ET与客户在复杂的文化和政治环境中合作的趋势。随着技术共通性的实现、其展示出的机会和好处，以及不作为的风险，这种变化也将出现。IT/OT/ET一致的影响主要集中在两个方面：1.在IT、OT和ET投资中更高效地利用技术支持资源2.从设计文档(ET)到运营系统(OT)和业务管理的数据共享更加容易驱动因素无需重复获得通用软件组件的许可、维护和支持，从而降低成本。在通用数据中心整合和布置服务器和后端硬件，从而降低成本。能够更快地启动新的混合IT/OT/ET项目，并以一致的方式对变化做出反应，从而具

71、备敏捷性。通过协调安全性、修补、灾难恢复和升级流程来规避风险。使用相同的支持和配置工具、支持合同和购买流程的优势。更轻松地访问ET和OT数据以进行IT分析，如预测性维护和生产优化。在使用ET系统的产品开发中利用OT性能数据。ET系统设计能更好地满足OT效能和未来OT系统支持和数据采集。35阻碍最初，OT或ET方面的成本可能会增加，因为要购买软件以达到IT标准/版本并处理任何许可证合规性缺口。软件资产管理(SAM)通常在早期阶段涉及大量的资源，一旦软件位置被准确地基线化并且合规性问题得到解决，就可以识别出能够实现节约的方面。成本节约的好处往往是中长期的，而不是短期的。人们根深蒂固地认为OT和ET

72、系统应相互独立，并且考虑到与之有关的临界性、安全性和稳定性实践，重新调整需要时间。IT部门、制造/运营部门和设计/工程部门的不同文化和方法必须协调一致。用户建议检查技术管理流程，以确定IT流程在多大程度上适用于OT和ET，如何识别和支持OT和ET的独特需求，以及如何通过设计使它们保持一致，而不是事后补救。通过采用跨IT、OT、ET、物理安全和CPS的集成安全策略，将OT和ET要求纳入企业风险管理，以提高可见性。创建组合硬件平台和架构政策，通过制定软件、通信和基础设施的兼容治理，确保IT、OT和ET系统之间的兼容性。使用RACI分析来帮助管理这种转变，并为技术环境的不同部分制定组织责任。供应商示

73、例Bentley Systems;PTC;Siemens边缘分析分析师：Eric Hunter、Ted Friedman效益评级：高市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：分析是将逻辑（例如，“规则”）和数学（“算法”）应用于数据的学科，以提供推动组织战略和执行决策的洞察力。“边缘”分析是指在位于数据中心和公有云基础设施之外的分布式设备、服务器或网关中执行分析，这些设备、服务器或网关更靠近创建数据和执行相关决策的位置。重要性2020年，与边缘的数据和分析(D&A)影响相关的Gartner 客户查询同比增长近35%（自2018年以来增长近400%）。随着相关性的增加，到2023年，

74、D&A领导者50%以上的主要职责将包括在边缘环境中创建、管理和分析数据。对于在更接近创建数据和执行相关决策的位置进行实时决策的需求是边缘分析的众多驱动因素之一。36业务影响边缘分析产品的起源主要是为了支持分散部署设备隔离的见解。然而，连接性的进步、对跨设备分析的需求以及围绕物联网的创新极大地增加了边缘分析用例的规模和复杂性。实时事件分析和决策、资产的自主行为和容错应用程序为许多行业的企业带来了巨大的潜在价值。驱动因素边缘分析的优势包括更快的响应时间、减少网络瓶颈、数据筛选、可靠性、增加数据访问和降低通信成本。包括Amazon Web Services(AWS Outposts)、Microso

75、ft (Azure Stack/Arc)、Google(Anthos)在内的公有云提供商的分布式云和超融合解决方案的增加，进一步分散了以前受云限制的工作负载。云的这种边界扩展使计算和存储更接近边缘，从而为以边缘为中心的分析工作负载创造了新的可能性。5G网络的相关性继续增长，并与移动边缘计算相结合，这将增加边缘分析用例，特别是对于延迟敏感型部署。通过将分析能力分散到边缘环境，以数据为中心的解决方案可以实现更多实时价值。对于要求极低延迟的情况，如果能在接近原始位置/时间捕获和分析数据，则可以减少延迟问题。越来越多的分析解决方案，如支持性的物联网用例，需要在断开连接（或间歇性连接）的情况下运行。通过

76、为边缘环境带来更强大的分析功能，这些解决方案无需依赖集中式数据中心或云资源。通过向边缘环境提供高级分析和人工智能功能，由这些环境驱动的资产可以在没有外部数据源或处理功能支持的情况下以自主方式运行。随着许多行业对“更智能”物理资产需求的增长，支持自主行为将成为一种普遍的需求。与敏感/受监管数据相关的治理问题可能会限制D&A团队采用集中式/基于云的环境，因为将数据移出其原始地理位置可能会违反主权法规。通过将分析定位在边缘环境中，可将数据保留在原始位置，从而增加了合规的可能性。阻碍边缘分析的一些缺点包括复杂性增加、数据粒度减小、缺乏跨设备分析、设备维护开销和技术流通需求。传统或云驻留分析的架构设计和

77、开发最佳实践不能直接用于边缘分析用例。就提供商规模来看，这个分散的市场包括两个极端，即早期和不知名的初创公司与全球大型供应商正面竞争，这加剧了平台/协议标准混杂的情况，并使潜在买家考虑持续经营时的考虑事项更复杂。企业标准和治理（数据隐私、安全等）会使边缘分析计划变得复杂，并延迟整体价值实现目标。从物理端点到跨数据收集/集成和分析的平台，边缘分析产品和服务的功能多种多样，这增加了提供商评估需求。37用户建议分析领导者应从以下五个方面考虑边缘分析：即使在与云或数据中心基础设施和资源（如无人驾驶汽车）断开连接的情况下，也能为单个设备、资产或大型分布式站点提供分析见解。提供数据主权。许多法规或数据隐私

78、法要求将数据存储在源位置，否则组织会将数据传输视为引入过多安全漏洞的行为。了解网络连接无法支持所需的延迟或稳定性要求。了解作为更大系统的一部分，跨设备的相互依赖关系需要提供边缘设施分析。了解全真上传所有生成数据的费用太高，因此将设备级数据移至中心位置进行综合分析是毫无益处的。供应商示例Amazon Web Services;Arundo;CloudPlugs;FogHorn;Microsoft;Samsara;ThingWorx;TIBCO Software依托物联网的应用程序和软件分析师：Benoit Lheureux、Jim Robinson、Tim Faith效益评级：具有变革性市场渗透

79、率：1%至5%的目标受众成熟度：未成熟定义：依托物联网的应用程序和软件旨在直接利用物联网。因此它们通常（不总是）通过物联网平台，与物联网边缘设备和技术集成。其次，它们可以接收和分析物联网数据，以提高态势感知能力，并有选择地协调业务响应或设备操作。第三，这样它们就可以与数字孪生双向互动来完成上述任务。重要性将物联网(IoT)连接的产品、资产、人员和流程与企业应用程序和软件直接集成，是数据驱动型业务决策和自动化的关键技术促成因素。然而，为了帮助实现这一数字化转型，公司需要进行大量的技术和技能投资，以设计、开发、管理和支持依托物联网应用程序和企业软件。业务影响大多数形式的企业应用程序和软件最终都将依

80、托物联网，通过新的应用程序和升级来简化物联网的采用。一些依托物联网的应用程序（例如，资产绩效管理APM、企业资产管理EAM、现场服务管理FSM和产品生命周期管理PLM）和软件（例如，分析、建模和模拟）涌现的速度更快。依托物联网的原生应用程序和软件将吸引那些更喜欢购买而不是构建方法来采用物联网的企业。驱动因素当物联网用于增强传统业务应用程序（例如，APM、CRM、EAM）和软件（建模、可视化、模拟）时，它将带来显著的业务优势（例如，设计改进、远程监控、资产和流程优化、基于条件和预测的维护、改善的客户服务）。38一些公司发现，收购新的依托物联网的原生业务应用程序（例如，楼宇信息管理BIM、EAM、

81、FSM）和软件（生产或系统建模和模拟），比将新的物联网技术与其传统（即，前物联网）业务应用程序和软件集成在一起更容易，后者需要强大的物联网设备集成技能和开发新的物联网增强工作流的技能。企业越来越需要“机器”与相关应用程序和软件之间的双向互动，以弥补传统情况认知差距和效率低下，从而改进资产和流程监控、自动化、优化和维护。在制造业、石油和天然气以及公共事业等行业推动成本优化的企业，正在探索利用依托物联网的应用程序来改善结果的方法。技术提供商正在投资物联网，以进一步支持其业务应用程序和软件产品。物联网数据有助于加快企业所需的规划周期。客户组织将越来越依赖“机器客户”根据从端点接收的数据执行代理活动，

82、而销售和服务提供商需要做出反应。阻碍需要大量的IT资源来获取或升级到新的依托物联网的应用程序和软件。对于许多公司来说，花费的精力可以与CRM或ERP应用程序升级相提并论。IT和运营技术(OT)之间的组织障碍将阻碍传统IT主数据（如客户、订单主数据）与商业和工业OT数据的集成。依托物联网的业务应用程序和软件相当复杂，因为它们是作为端到端物联网业务解决方案架构的一部分实施的。要将依托物联网的业务应用程序和软件与棕地OT边缘设备（例如，可编程逻辑控制器(PLC)、监控和数据采集SCADA以及历史记录）集成，需要在新技术上进行大量投资。端点通信的异构性使组织的扩展工作变得复杂。依托物联网的业务应用程序

83、可能需要数年时间才能成熟。用户建议每当物联网、数据驱动型洞察可以增加任何新业务能力或软件投资的整体价值和影响时，可考虑收购依托物联网的业务应用程序或软件。识别您的企业中任何商业上可行、影响力高的依托物联网的业务成果，并借助这些成果确定是否应该考虑依托物联网的业务应用程序或软件。确定您的最佳选择是投资依托物联网的新应用程序和软件，还是将物联网技术与传统业务应用程序和软件相集成。每当实施依托物联网的新业务应用程序和软件时，确保IT和OT员工之间的协作，以帮助实现更好的投资回报。当依托物联网的新应用程序和软件既不可用也不够成熟，无法满足您的需求时，将新的物联网技术与传统（前物联网）的业务应用程序和软

84、件相集成。供应商示例Bentley Systems;GE Digital;Oracle;PTC;SAP;Uptake39边缘人工智能分析师：Alan Priestley效益评级：具有变革性市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：新兴定义：边缘人工智能是指将物联网端点、网关和边缘服务器中嵌入的人工智能技术用于从无人驾驶车辆到流分析的一系列应用。虽然主要侧重于人工智能推理，但更复杂的系统可能包括可现场优化人工智能模型的本地训练功能。重要性越来越多的边缘计算用例对延迟敏感（自主导航），属于数据密集型（视频分析），并且需要越来越多的本地决策自主权。因此，在广泛的边缘计算和端点解决方案中产生了对基于人工

85、智能的应用程序的需求。示例包括视频分析，由于监控摄像头的使用量和对捕获视频进行实时解释的需求快速增长，视频分析逐渐开始得到采用。业务影响部署边缘人工智能的业务优势包括：提高运营效率，例如，制造行业的目视检查系统。客户体验提升。通过使用本地分析，减少决策过程中的延迟。降低通信成本，减少边缘和云之间的数据流量。提高可用性，即使边缘从网络断开。通过更加被动地利用数据来减少存储需求。在端点保护数据隐私。驱动因素在边缘计算机或端点设备中，对于在数据捕获点处或其附近部署基于DNN的数据分析的需求不断增加。边缘人工智能的实施具体取决于所部署设备的应用程序和设计限制；包括外形因素、用电预算（即电池供电与输电线

86、供电）、数据量、决策延迟、位置和安全要求。人工智能系统可以托管在边缘计算机、网关或聚合点内，可能需要传输在物联网端点捕获的数据。在此架构中，物联网端点是人工智能系统的外围设备。该端点可作为数据收集器，将数据传送至人工智能系统。这方面的例子有为智能农业应用部署的环境传感器。内嵌在物联网端点的人工智能。在此架构中，物联网端点能够运行人工智能模型以解释端点获取的数据，并驱动某些端点功能。在此情况中，人工智能模型（如机器学习模型）将在中央系统进行训练和更新，然后部署到物联网端点。利用传感器数据和人工智能帮助视觉障碍人士在日常生活中行动的可穿戴医疗设备就是一例。研发如何在分散式机器学习的边缘训练人工智能

87、模型。阻碍部署人工智能技术的系统可能是不确定的。这可能会限制控制和复制分析结果的能力，并可能会影响某些用例的适用性，尤其是在安全和安保要求非常重要的情况下。40人工智能部署中隐含的自治会导致信任问题，特别是在人工智能模型的操作不透明的情况下。部署边缘人工智能解决方案可能会引发治理和隐私问题。虽然在数据捕获点或其附近分析数据可以缓解一些隐私问题，但可能无法完全避免。训练DNN是一项计算密集型任务，通常需要使用高性能芯片和相应的高功率预算。这可能会限制部署位置，尤其是在小尺寸和低功率要求至关重要的地方。用户建议确定新的人工智能开发是否适合物联网部署，或者传统集中式数据分析和人工智能方法是否足够。评

88、估何时考虑采用边缘人工智能和集中式解决方案。具有高通信成本的应用程序对延迟很敏感，或者会在边缘提取大量数据，非常适合人工智能。评估可用于支持边缘人工智能的不同技术以及提供这些技术的供应商的可行性。很多潜在的供应商都是初创公司，他们可能有相关产品，但支持能力有限。使用边缘网关和服务器作为聚合和筛选点来执行大多数边缘分析功能。为计算密集型端点破例，这些端点的设备可独自执行基于人工智能的分析。供应商示例百度;Google;Intel;Microsoft;NVIDIA;Qualcomm边缘计算分析师：Bob Gill、Philip Dawson效益评级：具有变革性市场渗透率：20%至50%的目标受众成

89、熟度：未成熟定义：边缘计算描述了一种分布式计算拓扑，其中数据存储和处理被放置在相对于数据创建和使用位置的最佳位置。边缘计算定位数据和工作负载，以针对延迟、带宽、自主性和监管/安全方面进行优化。边缘计算位置沿着物理传感器和数字系统融合的绝对边缘到“核心”（通常是云或集中式数据中心）之间的连续体延伸。重要性边缘计算已经迅速成为超大规模公有云大部分集中实施的分散补充。因为位于边缘的数据大量增加，边缘计算解决了许多紧迫的问题，例如不可接受的延迟和带宽要求。边缘计算拓扑支持物联网(IoT)、数字业务和分布式IT解决方案的细节，是下一代应用程序的基础元素。业务影响边缘计算通过在边缘附近进行处理（例如，更好

90、的自动化和质量控制），以及更多的业务机会和增长（例如，客户体验和新的实时业务交互）来提高效率并控制成本。在依赖核心IT之外操作系统和数据的企业（例如零售和工业部门）中，早期的实施取得了成功。41驱动因素采用和实施边缘计算的驱动因素包括：云采用的增长暴露了极度集中化的弊端。延迟、带宽要求、自治需求以及数据主权或位置要求，可以通过将工作负载放置在更靠近边缘的位置并在边缘产生数据来优化，而不是集中在超大规模数据中心。来自交互式应用程序和系统的数据增长可能无法经济地传输到云中。以客户参与和分析为特色的应用程序支持本地处理，以提高速度和自主性。物联网用例正在从工业领域扩展到其他垂直领域，推动着向分层分布

91、式模式的转变。阻碍设备和应用程序类型的极端多样性放大了复杂性问题拓扑和显式应用程序及网络架构的广泛应用在垂直应用（例如，零售和制造）之外还不常见缺乏对优势/用例的理解缺乏标准尽管边缘的物理基础设施正在迅速成熟，但分布式应用程序的整体管理和编排挑战超出了供应商提供的组件管理产品的能力。在普遍认为管理和编排已经成熟之前，管理、保护、维护和更新物理基础设施、软件和数据的任务需要相当大的发展。用户建议通过首先关注业务利益和整体系统，而不仅仅是指向技术解决方案或产品，制定并遵循企业优势战略。通过使用新兴的边缘框架和架构，形成模块化、可扩展的边缘方法，允许基于企业的发展方向对技术进行混合与匹配，而不仅仅是

92、“供应商解决方案带来的内容”。通过使用垂直整合的系统集成商(SI)和独立软件供应商(ISV)，加速实现效益并规避技术决策风险，这些系统集成商和独立软件供应商展示了对自上而下实施和管理整个堆栈编排体系的理解和能力。评估“边缘即服务”选项的部署，这些选项承诺交付符合特定SLA的“基于业务成果的解决方案”，同时将部署、复杂性和过时风险转移给提供商。医疗保健行业的物联网 分析师：Gregg Pessin效益评级：具有变革性市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：新兴定义：医疗保健行业的物联网是一组器械、应用程序、设备、电器和建筑物，它们能够在智能生态系统中使用标准相互连接、通信和互操作。医疗保健行业

93、的物联网是实时医疗系统的基础。42重要性医疗保健行业的物联网是数字业务的基础，因此，随着它不断发展成熟，医疗服务将会有很大改变。物联网将对医疗保健服务提供商更高效、更经济地提供医疗服务的能力产生积极影响。物联网将推动收入增长，提高运营效率和资产利用率。业务影响改善运营、生产率、效率、物流和协调。优化资产利用率、可靠性、预测性维护和绩效管理。通过虚拟医疗增强远程监控，减少住院需求。增加与患者护理人员、医疗服务提供商和其他人的接触。改善健康、长寿和保健服务，提高生活质量。增强物理资产的安全性，以及患者的安全性，降低风险。驱动因素随着实时医疗系统中的HDO逐渐成熟，物联网群体实现了所需的普遍态势感知

94、。这种基于物联网的态势感知支持基础行业驱动因素：需要将临床操作转变为基于人群健康和价值的模式。围绕患者改变手术方向的要求。需要创建一个合作伙伴社区和网络，以提高整个生态系统的运营效率。需要改进操作瓶颈和患者旅程，可通过实施实时、情境感知技术来解决。降低临床和行政成本的需要。获取收入机会和创造新业务的财政压力。阻碍物联网设备缺乏内置的安全和隐私措施，这给IT部门带来了额外的工作量。一般来说，物联网群体不具备通过设备策略进行集中管理的能力，而其他IT设备（如端点计算机和移动设备）则可以实现这一点。临床设备采购过程中的物联网选择监督不是IT部门的职责。这将对IT有重要影响的关键决策权留给了可能没有能

95、力评估安全性、隐私和IT运营影响的职能部门。用户建议医疗保健中的物联网影响了各种临床和业务流程，因此将影响一系列利益相关者。使用以下几点来指导您的行动：从小处开始尝试，听取其他行业和生态系统合作伙伴的意见。构建业务案例，使ROI扩展到核心业务流程。让您的客户参与解决方案开发。使用原型来帮助探索机会。确保架构团队准备好将物联网融入IT和OT技术堆栈。提高您经济高效地利用大数据的能力。计划投资技能和技术，以支持医疗保健专用物联网平台和物联网软件集成、数据和分析以及托管式安全解决方案。43根据技术堆栈和合作伙伴网络选择您的技术和服务提供商合作伙伴。确保您的物联网解决方案端到端符合当地健康信息保护法规

96、。物联网服务分析师：Eric Goodness效益评级：高市场渗透率：20%至50%的目标受众成熟度：成熟主流定义：物联网服务包括支持、维护和专业服务，以提供一系列业务和技术专业知识来支持使用物联网实现目标成果的计划。物联网服务范围内有各种框架、方法和资产。物联网服务必须放在更广泛的“数字服务”范畴内看待。物联网服务的核心成果在于实现数据采集，并让数据为更广泛的数字业务战略作出贡献。重要性缺乏精通物联网技术以及能够集成IT、OT和物联网并将其投入运营的内部资源。所有企业部门对物联网服务的需求持续强劲增长。能够平衡技术专业知识和特定行业敏锐度的广泛而深入的提供商群的可用性，是加快采用物联网以产生

97、数字业务影响的关键。业务影响买家试图物联网服务是为了：改进与战略开发相关的流程，以及与物联网技术和业务设计模式相关的供应商尽职调查。加快解决问题的时间，以认识到数字化优化和数字化转型的内部（运营、流程）和外部（市场、客户）优势。减少非核心资源，降低部署、集成和支持的风险。驱动因素促使企业考虑外部提供商的物联网服务的驱动因素包括：使用外部服务提供商来提供大多数企业都没有的技能和专业知识。物联网解决方案的新兴市场为物联网服务创造了独特的市场格局。物联网软硬件最常见的服务提供商是OEM和ISV。事实上，ISV负责整合市场上至少60%的物联网平台。ESP的使用为企业提供了一种方法，在企业中部署、集成和

98、实施以物联网为中心的产品时，可以消除相关风险。用户能够让提供商遵守各种SLA，以确保物联网解决方案的正常功能和结果。风险缓解还扩展到项目部署的成本控制。一个快速增长的物联网服务供应商市场，包括工业设备OEM、传统IT ISV、IT和OT系统集成商以及利基物联网提供商（硬件和软件），提供涵盖设计、构建和运营服务的物联网服务目录。最重要的是，越来越多的提供商不仅能够应对技术挑战，而且越来越能够考虑与特定行业和客户监管要求相关的商业敏锐度。44阻碍阻碍企业考虑外部提供商的物联网服务的障碍包括：对许多用户来说，确定提供商的合适性是一项挑战。提供商的市场是分散的，专业知识的分布也不均衡，通常是按技术细分

99、市场、物联网设备、中间件和应用程序分布。物联网战略的市场领导者往往是大型系统集成商和咨询公司。然而，无论物联网平台供应商的规模多么小，用户会继续将其作为物联网解决方案开发和集成服务的主要外部服务提供商。市场中尚未出现物联网产品的大量第三方维护者。这意味着维护和支持服务大多被授予设备OEM和中间件供应商。这些提供商大多不成熟或规模较小，客户服务通常与用户在大型IT公司的体验不在同一水平。用户建议用户必须立即行动起来，优化物联网服务提供商选择流程：通过明确定义支持物联网概念验证向现场试验以及生产系统和服务过渡的活动和成功指标，尽早让服务提供商参与进来，加快物联网的成功采用。在接受生产系统和服务之前

100、收取的服务费可退还/贷记给用户组织。制定一个计划，通过审计和调整内部资源以适应物联网项目阶段和成功要求，来确定您的企业将在何处提供服务、增加合作服务或完全将服务外包给外部提供商。通过放弃传统的供应商管理方法，确保在整个服务生命周期中获得最佳资源。供应商的规模和传统与成功设计、构建和运行物联网解决方案几乎没有关系。非传统服务提供商和模式推动了物联网市场的发展，例如互联产品的收入共享。供应商示例Accenture;Atos;Cognizant;Hitachi;Insight Enterprises;KORE;Vodafone陷入底谷数字线程分析师：Marc Halpern、Rick Franzos

101、a、Christian Hestermann效益评级：高市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：数字线程是一个框架，能够收集、组织和呈现影响产品或流程及其各自生命周期演变的多个因素的数据。数据和信息的这种集成和组织方式，允许多个用户访问、集成、组织、跟踪和转换来自多个操作和企业级系统的不同的技术和基于知识的数据。重要性数字制造业务的愿景将数字线程作为一个基本概念。数字线程连接设计、制造和供应链系统和流程中的多个数据和信息源。然后，可以将设计要求的演变与生产、交付和服务联系起来，以确保向客户交付符合要求的优质产品。业务影响数字线程提高了决策效率、成本、质量、可追溯性和法规合规性。4

102、5它们通过数字线程对产品设计和配置的更改，提供对成本和质量指标变化的洞察。数字线程的这种动态特性可以简化标准工作的执行情况并改善参与供应商的动态。数字线程可以帮助各个组织确定最有益的数字孪生投资。驱动因素多个行业的制造商都明白数字线程对于减轻与新配置（和特定产品变体）相关的复杂性和风险或客户对小订单数量不断增长的需求十分重要。数据管理方面的技术进步和不断增长的经验正在助力数字线程的发展。由物联网平台、边缘设备和传感器支持的连接产品越来越多，从而也使得数据的数量不断增长。通过新的技术和工具（云服务和自动数据同步和验证），人们可以访问、验证、确认和同步数据，并进行模拟分析和模式分析。这已经超越了核

103、心MES、PLM和ERP系统。产品生命周期管理的广阔视野对数字线程领域的投资有着极大的鼓舞作用。数字线程涵盖广泛的时间范围，并提供特定于产品或流程生命周期的历史记录和上下文环境。遵守美国FDA和ITAR等法规将更加透明和高效。通过客户价值链管理跨供应商的BOM是制造企业通过服务吞吐量实现高效产品设计的阻碍。数字线程解决了BOM挑战。成本优化和时间节省来自于决策周期缩短以及全球和本地基础的敏捷性得以改善。加速创新以及将产品推向市场也不容忽视。阻碍知识产权保护问题和网络风险：这些问题会阻止价值链成员参与数字孪生计划。难以就架构和范围达成共识：价值链中的不同角色都与数字线程息息相关。他们每一个角色都

104、有着不同的优先级、不同的内容需求，且与数据交互的方式也不尽相同。满足每个角色会导致出现延误，并使范围、成本和失败的风险增加。供应商锁定：依赖少数供应商提供大量数字线程“块”的制造商对于该供应商的依赖程度可能会愈演愈烈，特别是当添加到数字线程的内容和工作流程随着时间的推移而有所增加时。技术过时：技术进步迅速扩大了数字线程架构的可能性。技术过时的风险源于承诺使用的数字线程技术在数字线程的预期寿命之前就已经过时了。用户建议试图投资和管理数字线程的供应链领导者和首席信息官应该采取以下措施：重点侧重于将数字线程构建为产品的表示以及在其生命周期中发展过程的表示，而不是将其局限于工程设计和生产。使用数字线程

105、作为提高决策效率、成本、质量、可追溯性和法规遵从性的工具。通过让您价值网络中的成员参与规划数据监督、数据编排、数据监护和数据管理，为数字线程采用行业数据治理策略。46通过投资于用以捕获和规范来自不同系统的数据的标准，克服缺乏完整数据模型的问题。在数字线程路线图中尽可能多地包含开放标准。供应商示例Anark;Aras;AVEVA;Dassault Systmes;DataNovata;Hexagon Manufacturing Intelligence;iBASEt;Microsoft;PTC;Siemens基于模型的系统工程 分析师：Marc Halpern效益评级：具有变革性市场渗透率：5%

106、至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：基于模型的系统工程(MBSE)是一种创建模型和模拟行为，以了解系统和系统的系统的数字方法。这些模型会优先考虑系统内关键变量之间的关系，以及影响行为的环境或操作条件，以便于理解和改进。重要性随着产品、基础设施、流程和组织的性能变得越来越复杂且相互依存，MBSE及其以具成本效益的方式对系统行为进行建模的能力在许多行业和政府中变得越来越重要。越来越多的解决IT、制造、运输、基础设施以及环境和政府问题的角色都将MBSE视为理解挑战和解决问题的一种手段。业务影响MBSE可以完成以下内容：使用模型替换以文档为中心的工作环境使信息更易于浏览和理解培养更加侧重于“因果”的

107、思维，从而做出更好、更规范且更具成本效益的决策支持数字线程和数字孪生的规划与实施通过模型连接和关联的关键信息，更加高效地解决问题，而不必从不相关的文档中进行筛选驱动因素由于人们越来越多地将软件作为物理系统的一部分，因此制造商对MBSE的需求也随之增加。MBSE可以改善数字企业的组织结构，以实现跨学科的高度协作。制造商试图通过设计产品平台而不是产品来更加有效地设计和交付个性化产品。产品平台是一组产品模块和功能，这些模块和功能可以混合搭配，以提供各种产品变体。MBSE是一种设计产品平台（而不是产品）的有效手段。MBSE是设计数字线程和数字孪生的核心。数字线程和数字孪生是制造商数字业务战略的核心。4

108、7阻碍生成对现实系统具有足够保真度的可信赖模型的时间和成本将关于最佳MBSE实践的知识从知识渊博的小型专家社区转移到更广阔市场的挑战以更高的效率长期使用和重用模型的标准采用不当难以通过使MBSE实践变得更有成效的方式来改变组织的行为用户建议向在系统工程方面具有丰富实践经验的服务公司试图支持。从小规模的试点计划开始，改进物理系统、组织或流程的设计。将经验教训应用于新的举措，始终保持所有业务都具有系统的系统的敏感性，因为通过MBSE改进的任何系统都可能会影响到系统所影响的其他业务部分的表现。当使用MBSE来改进或解决每个子系统（例如船舶）所面临的挑战时，请考虑它所影响的其他系统（例如，造船厂或供应

109、链）。确保集成时提供了被建模系统的要求与满足这些要求的技术规范之间的映射。与多学科角色的专家一起，对变更管理进行规划，包括对组织、角色、流程和实践的变更，重点侧重于系统性思维。供应商示例Ansys;Dassault Systmes;IBM;Maplesoft;MathWorks;Modelon;PTC;Siemens;Sparx Systems物联网安全分析师：Katell Thielemann、Barika Pace效益评级：高市场渗透率：超过50%的目标受众成熟度：早期主流定义：Gartner将物联网(IoT)定义为“包含嵌入式技术，以感知或与其内部状态或外部环境进行交互，并可以向远程数字

110、平台发送数据或从远程数字平台接收数据的物理对象（事物）网络。”物联网安全为那些将物联网解决方案推向市场的供应商以及使用它们的最终用户解决了软件、硬件、网络和数据保护方面的担忧。重要性各行各业和各种用例正逐步普及物联网，除了通过IT/OT融合实现的棕地CPS之外，还创建了“绿地”网络物理系统(CPS)。这从本质上和实质上增加了整体的技术安全风险。监管机构也开始要求消费者解决方案满足最低安全要求，特别是在涉及欧盟GDPR等框架下的隐私问题时。48业务影响物联网安全日趋成熟：从历史上看，物联网解决方案的“率先上市”通常以牺牲“安全设计”为代价。高调攻击趁虚而入，从而导致隐私泄露、敏感数据泄露或运营中

111、断。物联网缺乏安全性可能会导致收入降低、品牌声誉受损或受到法律方面的影响。消费者的安全和隐私尤其应给予关注，因此政府监管机构对于物联网安全性的重视也日趋增强。驱动因素对于那些易受攻击的物联网设备，层出不穷的攻击使得人们的整体防护意识有所提升。消费者对安全和隐私的担忧加剧。监管部门迫于压力采取强制要求和最佳实践，例如美国的 2020年物联网网络安全改进法案、芬兰的消费品安全法、澳大利亚的自愿性行为准则：为消费者保护物联网、以及英国的消费者物联网安全实践守则 相继推出。工商业需要更高水平的联通性和自动化。各大供应商正在为企业和消费者推出集成了安全功能的物联网解决方案。最终用户逐步将他们的安全工作集

112、中在整个网络物理风险范围内，无论是IT/OT融合、物联网/工业物联网还是智能“x”部署。阻碍企业在创收或竞争定位方面，更看重“加速入市”，而不是“安全入市”。当物联网解决方案不以“安全设计”为基础时，这种“加速入市”的竞赛就会导致人们接受“有缺陷的”安全性。原始设备制造商对物料清单成本的关注阻碍了对物联网安全解决方案的投资。在部署具有不同程度安全功能的多个物联网解决方案时，架构的复杂性可能是一个挑战。系统和数据间的互操作性非常复杂，特别是在使用互联产品、资产和设备的复杂生态系统时。安全团队成员的技能水平不一，他们所采用的方法主要以IT为中心。在融合安全治理模式下，保护棕地和绿地CPS的复杂性随

113、处可见。用户建议如果您负责开发物联网解决方案：密切关注全球新兴的安全和隐私要求，尤其是在消费品解决方案方面。从开发到部署和维护，采用“安全设计”方法。如果您是物联网解决方案的最终用户：评估连接到您基础设施的所有CPS（包括物联网设备）的存在和影响，以及这些设备可能存在的潜在漏洞。49尽早与职能部门和供应链部门的领导者接触，确保购买的物联网设备、应用程序和平台的条款和条件符合与您组织的风险承受能力相符的安全要求。确保设备满足监管、安全和隐私要求，重点是保护物联网设备免受网络和物理威胁。采用跨IT、OT、物理安全和所有CPS的集成安全策略，无论是源于IT/OT融合，还是IoT/IIoT/智能“X”

114、计划均可。供应商示例Armis、CyberMDX、Darktrace、Microsoft、Nozomi Networks、Vdoo数字孪生分析师：Alfonso Velosa、Benoit Lheureux、Marc Halpern效益评级：具有变革性市场渗透率：1%至5%的目标受众成熟度：新兴定义：数字孪生是对实体的虚拟表示，例如资产、人员、组织或流程。数字孪生的三种类型是离散、复合和组织。数字孪生的要素包括模型、数据、独特的一对一关联以及可监控性。数字孪生是在支持平台中创建的，例如分析或模拟解决方案、物联网平台或CRM应用程序。重要性各个企业正使用数字孪生来创建以前不透明的实体或活动的虚拟

115、表示，以改进流程、成本或其他业务。例如，改善了各孤立系统中所有受控患者的治疗效果，或是通过监控设备的状态减少了计划外停机，这一切现在都是可能的。技术提供商们发现，数字孪生和相关的信息产品与服务推动了新的客户成果和收入流。业务影响数字孪生使企业能够制定各种决策-例如，降低维护成本、增加资产正常运行时间并提高性能。对于原始设备制造商而言，数字孪生有助于差异化、新服务模式和获取客户数据。针对人的数字孪生有助于改善健康监测、员工安全和客户交易。数字孪生将有助于推动新的商业模式，例如产品即服务，以及新的数据货币化方法。驱动因素企业正在加速采用数字孪生来支持广泛的业务成果：通过改进对资产的远程监控来降低成

116、本结构；通过将资产数字孪生整合到一系列解决方案中来优化设备和流程，例如预测分析和现场服务管理；通过利益相关者可视化和资产控制来实现产品差异化，通过数字孪生服务实现新的客户货币化策略。石油和天然气等资产密集型行业已从其广泛的数字历史记录中汲取经验教训，利用数字孪生来改善业务的运营状况。50遍布全球的各大军用设备和服务公司已经发现，国家部委或国防部门正大力推动使用数字孪生和基于模型的系统工程。领先的企业正在实施数字孪生模型，以对IT组织、金融交易所和采购订单的批准和履行等流程进行建模，以实现成本优化和流程改进。数字孪生联盟和英国数字建造中心的国家数字孪生计划等联盟为数字孪生的可见性和商业案例做出了

117、贡献。技术供应商已经意识到，他们可以通过一些潜在方式利用数字孪生产品组合为客户提供服务并推动新的收入模式。对于各类模型的改进利用分析、可视化和模拟功能来理解、预测和自动化业务行为。阻碍企业缺乏明确的数字孪生业务目标。他们对开始开发以业务为中心的数字孪生的范围、结构、流程或团队缺乏共识。很少有企业拥有融合的团队，能够将在业务、财务和技术方面熟练的人才整合在一起，且这些人之间保持良好的协作关系。这些融合团队必须构思、创建和维护与物理实体同步的核心模型，但很少有企业有这样做的预算。由于开发和维护需要融合运营及信息技术，因此数字孪生在技术上对大多数企业提出了挑战。虽然联盟和标准机构纷纷兴起，但他们通常

118、都不成熟，许多供应商都在推动采用专有格式。我们缺乏针对广泛的数字孪生集成、演进和其他技术问题的标准。很少有供应商制定了可行的入市策略，以建立数字孪生业务，从而造成市场混乱和过度炒作。用户建议与企业的领导者一同，就数字孪生如何支持业务成果并确定衡量成功的KPI，建立切实可行的预期。让业务部门参与确定优胜者、获得预算支持并共同制定数字孪生战略。避免开展缺乏业务赞助和目标的数字孪生项目，因为它们会浪费资源并破坏采用。找出IT差距并制定路线图，推动IT组织寻找学习机会、内部技能投资计划以及合作伙伴选择策略。构建IT数字孪生技术路线图，减轻围绕专有供应商方法的炒作。整合软件资产开发和管理、安全和隐私以及

119、集成的最佳实践。评估复合和组织数字孪生的用例以及在架构和技术上的影响。制定长期治理战略。供应商示例Amazon;AVEVA;Cognite;Cosmo Tech;GE Digital;Microsoft;Thynkli;Voovio;XMPro51室内人员跟踪定位分析师：Tim Zimmerman、Annette Zimmermann效益评级：高市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：室内人员跟踪定位是一套在室内环境中对人员进行2D和3D跟踪定位的技术。这些技术的精度可以从几米到几十厘米不等。重要性在广泛的工业、医疗保健和个人安全领域，对人员的跟踪定位非常重要。它根据人体的位置或

120、跟踪标签与人体的接近程度，提出了不同的技术挑战。此外，如果没有选择正确的技术，用于通信的能量可能会被吸收或屏蔽，导致应用程序“迷失方向”。业务影响Gartner针对室内定位服务的客户调查报告称，超过70%的企业希望跟踪他们的资产，同时也希望将对人员的跟踪作为整体解决方案的一部分。从安全的角度来看，无法对处于危险情况或危险环境中的人员进行跟踪，不仅会导致本可避免的伤害，还会导致丢失生命。在美国，一些州正在采用人员紧急通知或位置要求，例如酒店和医疗保健行业。驱动因素工业环境的安全性及合规性，包括烟雾、化学品或温度造成安全风险的工厂，以及注重员工安全和防撞应用（使用叉车等设备）的建筑工地。与婴儿或老

121、人有关的医疗保健安全，或可能不知道何时处于危险情况的酒店工作人员。当员工执行已确定的任务时进行流程优化，例如在医院护理工作流程中实时跟踪患者或出于安全考虑进行地理围栏。这也适用于制造业或其他行业的时间和移动标准。阻碍人员跟踪的最大问题仍然是隐私。人们都不想被跟踪。要获得预期的结果，组织必须选择正确的技术。一些技术不能保证一直跟踪人员的位置。成本，可能表现为标签成本或捕获信息所需的基础设施成本。用户建议希望实施室内定位服务的组织应：规定用例，确保数据收集的频率和位置的准确性符合记录的要求。医疗保健或建筑等垂直市场解决方案可能具有特定于行业的要求或认证。建立一个卓越中心，审核不同无线电频率的限制、

122、标签的外形尺寸、实现所需位置所必需的腕带或挂绳以及电池寿命（如适用）。52部署恰当的技术，因为供应商可能会部署适用于资产跟踪但不适用于人员跟踪的解决方案。为人员跟踪定位投资构建投资回报方案，因为标签成本的差异巨大。供应商示例AiRISTA Flow;GuardRFID;Midmark;Pozyx;Quuppa;Zebra Technologies工业物联网分析师：Milly Xiang效益评级：高市场渗透率：20%至50%的目标受众成熟度：未成熟定义：工业互联网(IIoT)是物联网的一个部分，为资产密集型行业和环境中的工厂基础设施和设备带来在资产管理决策以及运营可见性和控制性方面的改善。其中包

123、括制造业和自然资源、运输和物流以及公用事业等行业。重要性工业物联网解决方案改善了异构资产间的技术和业务洞察。这是通过汇合、编排和分析孤立的数据源（历史数据和实时数据）来实现的，从而提高了整个工业企业及合作伙伴的数据可访问性。工业物联网提供了对工业资产的额外数据和洞察，这些数据和洞察可以与来自核心IT系统、客户和生态系统平台的数据相结合，为决策的制定提供支持。业务影响工业物联网可帮助各采购中心的以下人员：维护、工艺工程和生产调度负责人，将工作重点侧重于物理工厂和资产的规划及管理。质量、健康和安全检查员，优化质量控制和安全工作的条件。供应链经理，优化材料的采购和物流，以及产品的生产和分销。产品经理

124、，打造“互联的产品和服务”，推动业务的增长。驱动因素中国政府对工业互联网的支持是中国工业物联网在中国得以迅速发展的主要驱动因素。工业企业有动力实现运营现代化、降低运营成本、提高产品质量并推动创新，以便在全球竞争中立于不败之地。新冠肺炎疫情期间，快速变化的需求模式和供应限制凸显出灵活性和弹性在制造过程中的重要性。新冠肺炎疫情也给资本支出和运营支出带来了不小的压力。为了应对这种低迷，工业企业需要减少停机时间并延长现有资产的使用寿命，从基于状态的维护和预防性维护转向预测性维护。在复苏阶段，随着工业企业加速实施数字化、远程管理以及最终的自动化计划，降低运营成本并提高未来快速应对冲击的能力，对工业物联网

125、的需求也将增加。53在许多情况下，工业物联网提供商在过去的几年中牺牲了他们的营业利润来鼓励对工业物联网的采用。除了大型的平台供应商，更多的新兴供应商将工作重心放在特定的行业、子行业、地区或特定技术领域，为工业企业提供更多针对其挑战和目标的选择。对工业物联网的需求越来越多地与云、分析、人工智能和机器学习技术交织在一起，以改变工业部门管理复杂流程和助力创新的方式，推动综合价值的交付。阻碍缺乏标准化阻碍了工业物联网的采用。成功实施工业物联网的组件非常复杂，且成熟度各不相同。工业物联网模糊了物理世界和数字世界之间的界限，因此安全问题超越了数据机密性、完整性和可用性的范畴，还包括居民的安全和隐私以及物理

126、环境的可靠性。工业物联网项目天生会带来新的集成挑战，但工业企业的集成策略在完全满足这些新的要求所需的技术和能力方面存在不足。在供应和需求方面都存在技能的短缺。用户建议针对符合业务目标的当前和未来用例创建路线图，对架构、部署模型、互操作性等进行整体规划。在当前的经济周期中优先考虑可以支持成本优化和流程优化的用例，以产生更快的回报。根据内部的能力、时间、预算、部署环境等，围绕购买/构建/采购/合作伙伴制定决策。通过优先考虑那些解决方案与您的企业用例需求中最重要的元素相匹配的供应商，将供应商提案列入候选名单。评估供应商在云、本地部署或混合部署、多云集成、扩展和实施垂直用例等方面的能力。使用获得认证的

127、系统集成商，构建定制解决方案（针对复杂要求），其中涉及独特的传感器、边缘设备、算法和可视化功能，以抵消各种供应商风险。供应商示例Accenture;阿里云;CyberInsight;Foxconn Industrial Internet;Haier Group;华为;江苏徐工信息技术股份有限公司;Mogulinker Technology;PTC;ROOTCLOUD物联网平台分析师：Alfonso Velosa、Eric Goodness效益评级：高市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：物联网(IoT)平台能够通过支持物联网的资产或端点进行连接和捕获数据，以开发、部署和管理业务

128、解决方案，从而改进运营，例如监控远程资产或优化维护。54其功能包括设备管理、集成数据管理、分析、应用程序支持和管理以及安全性。它可以作为边缘或本地软件、云物联网平台即服务或混合组合交付。重要性企业不断在资产和产品中添加物联网功能，试图成本优化、流程优化、改善客户体验等效益，以及产品即服务等新机会。这些交互的复杂性、规模性和商业价值需要专门的技术资源，通常作为物联网平台实施。虽然所有垂直行业都在部署物联网，但在制造业或石油和天然气等资产密集型行业的支出最高。业务影响物联网平台通常需要实施支持物联网的资产，以便根据互联产品生成的数据和信息，做出更好的业务决策。目标包括：差异化智能产品以改善维护情况

129、为中心的成本优化策略通过使用处于最佳状态的资产来改进流程销售新的服务和数据产品的机会驱动因素由于物联网在许多行业被广泛证明可以改进业务成果，因此物联网项目激增。物联网平台是量身定制的PaaS和本地部署软件产品，专门帮助软件团队加速提升物联网产品的质量，同时整合和构建数据。企业利用其物联网资产来推动差异化、降低成本、改进流程并提高工人的安全。技术提供商正致力于开展营销和销售工作，以利用物联网平台吸引客户。同时，他们投资于改进的生态系统和渠道合作伙伴，使那些开发支持物联网解决方案的公司更容易实现商业价值。不仅如此，技术提供商还继续投资于他们的物联网平台技术，确保他们能够为客户提供大规模的业务解决方

130、案。阻碍物联网平台需要大量定制，才能实现大规模部署的业务成果，这就推高了成本和计划难度。许多企业将物联网项目视为技术项目，而不是使用物联网平台实现业务成果的业务项目。许多企业以孤立的方式运营，为不同用例采用不同的物联网平台，这就限制了他们的扩展能力，并增加了复杂性。使用物联网平台的项目会产生大量数据，使现有流程复杂化，并使员工和其他利益相关者不堪重负。他们通常缺乏培训或流程变更，无法吸收这些新的数据，从而导致现有系统和人员拒绝物联网平台的输出。物联网技术在复杂性、安全性和集成方面的挑战仍是企业扩展的障碍。技术提供商尚未制定明确的价值主张和销售策略，帮助他们的客户更好地利用他们的平台。55用户建

131、议从小型物联网项目开始，帮助业务部门和IT组织获得实施经验，确定物联网平台的优势和劣势，并验证是否符合业务和财务部门对KPI的要求。为您的企业确定物联网项目的范围，并按重点内容（内部与外部）、复杂性和业务目标对其进行细分。使用这些洞察来建立分布式部署和平台的平台架构。利用物联网项目和物联网平台的技能差距制定计划，提高IT组织的能力，例如集成或开发数字孪生模型。优先考虑您已经与其物联网平台合作的供应商。评估候选供应商是否适合您的业务目标和技术。主要的评估标准包括：价值证明项目（针对技术和业务）、推动运营规模部署的能力、垂直市场专业知识及合作伙伴生态系统。供应商示例阿里云;Amazon Web S

132、ervices;AVEVA;ClearBlade;COVACSIS Technologies;Detechtion Technologies;Knowledge Lens;Microsoft;Siemens无人驾驶车辆分析师：Jonathan Davenport效益评级：具有变革性市场渗透率：少于1%的目标受众成熟度：新兴定义：无人驾驶车辆可使用各种车载传感和定位技术（如激光雷达、雷达、摄像头、GPS和地图数据），并结合基于人工智能的决策能力驱动车辆，而无需人为干预。虽然无人驾驶乘用车目前获得了大部分的关注，但该技术也可应用于货物运输。重要性无人驾驶车辆有可能改变道路交通经济，降低运营成本并提

133、高车辆的利用率。在城市地区，低廉的票价和高质量的服务可能会蚕食私家车的拥有量。由于人工智能系统永远不会出现分心、酒后驾车或超速行驶的情况，因此道路安全也将得到提高。私家车上的自动驾驶功能可以使人们在车辆驾驶的同时开展工作和娱乐活动。业务影响无人驾驶车辆有可能颠覆现有的汽车商业模式。各大科技公司正在建造高性能计算机来运行他们的自动驾驶软件平台。继办公室和家庭环境后，车辆将成为又一个生活空间，就像飞机一样，人们可以在这里创造和使用数字内容。随着时间的推移，目前的驾驶行业从业者们将接受再培训，并重新部署到公司内具有更高附加值的其他职位上。56驱动因素在无人驾驶车辆的法规和标准方面取得了一些进展。自动

134、车道保持系统(ALKS)技术已获得联合国欧洲经济委员会(UNECE)的批准。这构成了SAE 3级车辆自动驾驶的第一个具有约束力的国际法规，最高行驶速度为37英里/小时。同样，德国政府的目标是在2022年之前颁布法律，使无人驾驶车辆在无需特别许可的情况下即可上路。Intel、Waymo和Aurora等公司正在制定IEEE 2846标准，该标准规定了在开发自动驾驶道路安全相关模型时需要考虑的场景。为了利用新的监管环境，汽车制造商们纷纷宣布3级汽车解决方案。这些无人驾驶车辆可以为驾驶员提供安全和便利的功能，降低车辆油耗并改善交通管理。Honda是第一家宣布推出商用3级汽车的公司，但只生产了100辆。

135、还将对作为机器人出租车运营的4级车辆的感知算法和更广泛的自动驾驶系统进行改进。完全无人驾驶的运营已经开始，Waymo在亚利桑那州运营，WeRide在加利福尼亚州运营，没有安全司机。车辆运行设计域(ODD)的灵活性得到了展示-例如，Mobileye的感知算法在新位置进行车辆测试时只需要最小级别的额外培训。Mobileye在以色列的道路上开发了其自动驾驶软件，但在慕尼黑和底特律都展示了其自动驾驶技术。同样，Yandex也取得了长足的进展，展示了其无人驾驶车辆如何应对莫斯科冬季恶劣的天气条件。阻碍设计一个能够驾驶汽车的人工智能系统非常复杂。因此，将商用无人驾驶车辆推向市场的成本超出了公司之前的预期。

136、这需要对公司进行大量投资。随着收购的进行，市场有望进一步整合例如，Walmart向Cruise投资了27.5亿美元；Cruise于2021年3月收购了Voyage；Aurora于2020年12月收购了Uber的ATG；Amazon于2020年6月以12亿美元收购了Zoox；Apple于2019年6月收购了自动驾驶初创公司Drive.ai。当无人驾驶车辆进入商业部署时，无人驾驶车辆的开发企业（并非乘客）将对车辆的自动驾驶负责。如果车辆发生事故，就会引发严重的问题。挑战中出现了越来越多的监管、法律和社会问题，如经营许可和人类交互效果。用户建议政府必须做到：制定国家法律，确保无人驾驶车辆可以与旧的非

137、无人驾驶车辆安全共存。无人驾驶车辆的运营商应该做到以下几点：通过注重安全，实现无事故道路环境的愿景，保持消费者对无人驾驶技术的信心。57自动驾驶系统的开发人员应该做到以下几点：在采矿、农业或机场等领域寻找使用案例，使无人驾驶车辆可以在受限区域内不受监管限制地安全运行。通过这些实施来获得早期收入，并收集数据和洞察，提高自动驾驶系统的性能。希望在其车队中采用自动驾驶技术的传统车队运营商应该采取以下措施：通过制定政策和计划，培训这些员工从事其他职务，最大限度地减少对驾驶工作（公共汽车、出租车和卡车司机）的破坏性影响。供应商示例百度;Cruise;Mobileye;Waymo;Zoox计算机视觉分析师

138、：Nick Ingelbrecht效益评级：具有变革性市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：计算机视觉是一个涉及捕获、处理和分析真实图像和视频，以便机器能够从物理世界提取有意义的上下文信息的过程和技术。重要性计算机视觉包含一系列变革性技术，这些技术对于理解物理环境至关重要。计算机视觉技术正在推动着许多行业和用例的创新，并将人工智能的商业应用推向新的前沿。业务影响计算机视觉技术广泛应用于各行各业中不断增长的各种业务应用程序。这些应用包括物理安全、零售和商业地产、汽车、机器人、医疗保健、制造、供应链/物流、银行和金融、农业、政府、媒体和娱乐以及物联网。它们已用于可见和不可见光谱，包

139、括用于远程检测发烧及生命体征和面部识别的热成像系统。驱动因素对计算机视觉的采用受到机器学习方法、工具和服务、硬件处理效率以及数据生成和增强技术应用的改进的推动：新的神经网络架构、模型和算法增强功能正在稳步提高计算机视觉应用的性价比。计算机视觉工具和服务市场的快速扩张正在增强计算机视觉的经济性。其中包括注释和数据准备服务以及AutoML功能，涵盖计算机视觉数据管道，从模型开发和训练到部署和模型管理、维护和治理。相机和其他传感器数量的激增正在使图像数据的数量呈指数级增长，从而对自动化分析、管理并提取有价值数据的方法提出了重要且不断增长的需求。依托边缘的云框架、开发人员生态系统、产品和支持正进一步扩

140、大其生存空间，并使不具有专业知识的人能够得到培训并部署自己的计算机视觉模型。58各行各业在技术的创新和采用方面都出现了长尾现象。计算机视觉技术的进步正在催生新的商业模式，从智能手机摄像头和趣味滤镜，到风靡全球的视频内容制作和分发、能够拯救生命的医学图像诊断、无人驾驶车辆、安全视频监控、机器人技术和制造自动化。阻碍企业正努力解决如何以最佳方式利用其视觉信息资产并自动进行指数级数量的图像数据分析：高端系统的维护和支持成本非常高，构建具有足够投资回报率的商业案例具有挑战性。计算机视觉市场缺乏独立的标准化和绩效基准，先进的解决方案远未商业化。由于缺乏开放的接口、现成的解决方案和即插即用的功能，因此与现

141、有系统的集成困难重重。企业难以在业务流程中激活计算机视觉模型，并面临着数据安全和隐私风险。由于需要高水平的定制和服务支持，因此解决方案的扩展具有挑战性。获得足够的培训和测试数据可能很难或成本高昂，尤其是在可供使用的开源计算机视觉数据集不断下降的领域。专有算法和专利池阻碍了创新的发展。用户建议评估计算机视觉项目的变更管理对组织及其人员的影响。最初重点关注几个小项目，使用快速失败的方法，通过跨学科团队将最有希望的系统扩展到生产中。尽早在现实环境中测试生产系统，因为照明、颜色、物体的布置和移动可能会破坏在开发周期中运行良好的计算机视觉解决方案。在内部构建计算机视觉能力和用于发掘图像与视频资产的流程。

142、这样可帮助组织作出更好的采购选择，为更先进的创新和产品开发机会奠定基础。利用第三方计算机视觉工具和服务来加速数据的准备并降低成本。从一开始就评估与计算机视觉项目相关的法律、监管、商业和声誉风险。供应商示例Amazon Web Services;AnotherBrain;百度;Clarifai;Deepomatic;Google;Matroid;Microsoft;nyris;腾讯物联网分析师：Alfonso Velosa、Benoit Lheureux效益评级：具有变革性59市场渗透率：5%至20%的目标受众成熟度：未成熟定义：物联网(IoT)是现代商业的核心组成部分。使用物联网连接的资产和设

143、备可以提高企业的态势感知能力，从而提升决策能力。从技术上讲，物联网是一种采用嵌入式技术，与其内部状态和/或外部环境进行通信及感知/交互的产品或资产网络。物联网包含一个生态系统，其中包括资产、通信协议、应用、数据和分析。重要性物联网是许多数字化和组合业务计划的基础，并为之做出了贡献。大多数企业缺乏有关其资产或产品的信息，而这些信息对于他们的客户至关重要。对于酒店或石油公司等资产运营商，增加物联网功能使他们能够对资产获得新的理解，从而以最佳水平运营资产。物联网还使原始设备制造商能够了解其产品的使用方式以及应如何进行改进。业务影响物联网将通过以下方式影响大多数企业的内部运营、客户参与、竞争地位和产品

144、战略：优化一系列业务流程：这涵盖了从成本到运营的各个方面，同时改善了资产的使用并节约了资源。新的收入策略：这包括通过改进产品、服务和数据货币化来创收。安全重点：这包括满足监管机构的认证和提高员工的安全。驱动因素在全球范围内，企业已经从实施物联网技术解决方案转向实施利用物联网功能的业务解决方案。自2020年经济衰退以来，依托物联网的传统用例得到了越来越多的采用，以改善企业的运营情况。例如，通过资产优化节省成本、差异化智能产品开发、员工安全监控解决方案或合规报告。少数领先的企业正在推动制定转型战略。例如，产品即服务或保证资产的正常运行时间。在2020年经济低迷之前，许多企业设定了3年的平均回报目标

145、时间。而现代财务回报的目标时间要短得多，一般来讲，对于明确规定的业务项目，客户主要关注于6到18个月收回投资回报。技术和服务提供商已经重新调整了他们的入市策略，以向他们的企业客户表达更为清晰的价值主张。阻碍许多企业的负责人不明白他们必须依托物联网业务项目作为文化变革项目，且需要与业务员工和一线员工进行大量接触。企业的负责人通常无法为物联网项目设定明确的业务目标并传达其重要性。缺乏中央团队来制定最佳实践，并与组织分享，或以适当的方法分配预算、人员和资源。60对于涉及多个供应商的复杂解决方案（从传感器、网关和通信到实施与分析），缺乏阻止其扩展的标准。难以将端到端物联网解决方案的元素从资产和其他数据

146、源集成到业务应用中。用户建议为由IT、运营（业务线）和业务人员组成的物联网卓越中心做出贡献。使用它在企业范围内推动最佳实践并确定预算和人员的优先等级。建立各业务部门之间的关系，因为采用物联网的实质是业务转型。在文化变革上投入时间和精力，例如鼓励围绕依托物联网的业务成果开展跨组织协作的激励措施。确保团队将工作重点放在IT和运营架构上，以解决关键技术在复杂性、安全性和集成方面的挑战。针对物联网平台、分析和应用，采用多供应商管理方法。为物联网建立问责制、参与性、可预测性和透明度政策，解决赞助、预算、数字道德、数据所有权和物联网数据货币化的权利。供应商示例AVEVA;Cognizant;Microso

147、ft;NTT DATA;Toshiba稳步爬升资产绩效管理分析师：Nicole Foust、Kristian Steenstrup效益评级：高市场渗透率：20%至50%的目标受众成熟度：早期主流定义：资产绩效管理是用于优化企业运营所必需运营资产（如工厂、设备和基础设施）的可靠性和可用性的业务应用。它使用数据捕获、集成、可视化和分析来改进资产维护活动。资产绩效管理包括支持资产策略、风险管理、预测性维护、以可靠性为中心的维护和财务优化维护活动的能力和功能。重要性资产绩效管理已成为资产密集型和以资产为中心的组织的重要核心竞争力。各个组织投资于资产绩效管理工具和技术，以减少计划外的维修工作、提高资产的

148、可用性和安全性、最大限度地降低维护成本和关键资产出现故障的风险。意识到业务可能会超越设备可靠性关键用例，组织正利用资产绩效管理来改善整体业务运营状况。业务影响资产绩效管理是资产密集型行业的重要投资领域，包括制造业、采矿业、石油和天然气、交通运输、电信和公用事业。成功的资产绩效管理部署可以显著提高可用性，降低维护和库存持有成本。诸如提高正常运行时间和节省成本之类的收益可能是十分巨大的，通常每年可带来数百万美元的收益。驱动因素各个组织需要更好的解决方案来实现对资产的进一步洞察。61那些严重依赖资产可用性的行业，如制造业、公用事业和自然资源行业，往往会在资产管理能力和策略方面走得更远，并在资产绩效管

149、理上投入更多。对于云、物联网和人工智能/机器学习等使能技术的创新正逐渐扩大范围并降低部署成本，有助于提高对资产绩效管理的认识和使用。随着人们在运营上利用更新的传感器（例如，声学传感器）、无人机和机器人，资产绩效管理可以访问更多质量更高、精度更细（或延迟更少）且准确性更高的数据，从而产生更加丰富的用例和更加强大的功能。资产绩效管理软件所支持的业务流程正在成为资产密集型组织的重要核心业务能力。首席信息官们逐渐意识到，有助于市场转型的好处不仅仅是使用资产绩效管理关注设备的可靠性，而是越来越多地利用资产绩效管理来帮助改善业务的整体运营状况。大多数资产绩效管理项目的执行前提是，数据驱动型决策将提高设备的

150、可靠性，从而降低运营风险。降低维护成本和停机时间的潜力，以及更高水平的运营可靠性，正在吸引着其他行业，而所有行业都在以不同的速度向前发展。阻碍可以用于支持更先进维护能力的优质且统一的资产数据有限。对于ISO 55000等资产管理标准化的采用有限。数字业务的不成熟限制了组织对于高级资产维护能力的支持。相互冲突的供应商声明造成市场混乱，且互补产品重叠。其中包括工业物联网(IIoT)平台、提供CbM及其他功能的EAM系统、作为数字孪生一部分的资产绩效管理以及包含预测分析支持的OEM。供应商和产品是否已证明具有在您所在行业内开展所需的资产维护活动和资产类别的能力，以及它们是否符合您的资产管理策略。EA

151、M对于资产绩效管理成功的重要性：(1)您的EAM必须有一个接口才能直接在事务性EAM系统中执行资产绩效管理建议；(2)您的EAM系统必须具有高质量的数据；(3)一些EAM供应商还具有资产绩效管理功能，这可能需要进行大量定制，或者可能会限制仅与他们提供的EAM产品一起使用。用户建议在投资于资产绩效管理之前，评估您EAM系统的成熟度并制定与您的资产绩效管理集成的可持续计划。尽管新的EAM产品包括资产绩效管理功能，但CIO不应期望从EAM供应商自身获得所有资产绩效管理功能。确定资产维护功能的组合，在整个企业中通过工具箱方法支持各种资产类型和情况。大多数供应商不针对所有行业和资产类型提供所有级别的资产

152、绩效管理维护功能。因此，组织可能需要不止一种资产绩效管理产品，具体取决于其业务的复杂性、资产类型及其资产维护目标。通过参与工厂和设备的物联网监控规划，确保物联网和运营技术(OT)系统与对可靠性系统的技术和流程需求相符。获取良好的数据（即历史服务和运营数据），希望投资于资产绩效管理的组织还应计划对信息管理基础设施进行投资，以捕获目前不存在的运营数据。62供应商示例AspenTech;AVEVA;Bentley Systems;GE Digital;Hitachi ABB Power Grids;IBM;SAP;SAS;Uptake事件流处理分析师：W.Roy Schulte,Pieter den

153、 Hamer效益评级：具有变革性市场渗透率：20%至50%的目标受众成熟度：早期主流定义：事件流处理(ESP)是为了分析流或集成流数据而对流数据（事件对象的序列）执行的计算。ESP通常在数据到达时（“运动中”的数据）应用于数据。它可以在威胁和机会出现时实现态势感知和近实时响应，或者存储数据流以供后续应用使用。重要性ESP是实现持续情报和实时数字业务的关键推动因素。ESP的动态数据架构与过去主导计算的传统静态数据方法截然不同。ESP产品已经从小众创新发展成为成熟的技术，现在已经接触到早期的多数用户。ESP将在几年内达到生产成熟期，并最终被各大公司的多个部门所采用。业务影响ESP改变了金融市场，并

154、成为电信网络、智能电网和一些物联网、供应链、车队管理及其他运输业务的重要组成部分。未来10年内，ESP的大部分增长将来自它已经成熟的领域，尤其是物联网和客户体验管理。ESP平台的流分析通过控制面板和警报提供态势感知，并检测异常和其他重要模式。驱动因素推动ESP增长的五个因素：各公司从传感器、仪表、数字控制系统、企业网站、交易应用、社交计算平台、新闻和天气馈送、数据代理、政府机构和业务合作伙伴处获得的流数据量不断增加。业务需要更加实时、持续的情报，以实现更好的态势感知以及更快、更精确且细致的决策。ESP产品已被人们广泛使用，部分原因在于开源ESP技术为更多的供应商降低了提供ESP的成本。现在共有

155、40多个ESP平台或云ESP服务可供使用。所有软件巨头都提供至少一种ESP产品，许多中小型企业也在这个市场上参与竞争。ESP产品已经成长为稳定且全面的产品，数千种应用（整体上）可实现可靠生产。供应商正致力于增添富有表现力且易于使用的开发界面，实现更快的应用开发。高级用户可以通过使用低代码技术和现成的模板来构建某些类型的ESP应用。阻碍 ESP平台对于处理少量或中等量的流数据（例如，每秒不到1000个事件）或不需要快速响应时间（例如，不到一分钟）的大多数应用来说有些过犹不及。直到最近，许多ESP产品都还需要使用Java、Scala或专有事件处理语言来进行低级编程。尽管SQL也存在一定的局限性，但

156、作为一种流行的ESP开发语言，它的广泛流行已经改善了一些应用对此的担忧。新一代的低代码开发范式已经出现，以进一步提高开发人员的工作效率，但仍仅限于少数ESP产品。63许多架构师和软件工程师仍然不熟悉在动态数据上使用ESP的设计技术和产品。他们更熟悉于处理数据库和其他数据存储中的静态数据，因此他们会默认使用这些技术，除非业务需求迫使他们使用ESP。用户建议当传统的静态数据架构无法以足够快的速度处理大量事件流以满足业务需求时，使用ESP平台。如果有针对特定业务需求的产品可供使用，则通过使用SaaS产品、物联网平台或具有嵌入式CEP逻辑的现成应用来获取ESP功能。对于需要企业级支持和全套功能的主流应

157、用，使用供应商支持的闭源平台或将开源与增值闭源扩展相结合的开源产品。如果开发人员熟悉开源软件，且许可费用比员工成本更重要，则使用社区支持的免费开源ESP平台。使用针对流数据集成进行了优化的ESP产品，在文件或数据库中引入、过滤、丰富、转换和存储事件流，以供以后使用。供应商示例Amazon;Confluent;Google;IBM;Informatica;Microsoft;Oracle;SAS;Software AG;TIBCO Software托管物联网连接 分析师：Pablo Arriandiaga效益评级：高市场渗透率：20%至50%的目标受众成熟度：早期主流定义：托管的物联网或机器对机

158、器(M2M)服务连接包括连接硬件、软件以及网络和IT服务，这些服务通常由第三方提供商捆绑和管理。这些服务使企业能够通过固定或无线连接，连接、监控和控制业务资产和流程。这些服务对于通知并集成专用和独立的远程信息处理系统、物联网平台或传统后端IT和OT系统至关重要。重要性基于蜂窝托管的物联网连接服务、场域网络(FAN)和卫星市场已经成熟，但企业需要一些仍处于市场初期阶段的功能：窄带物联网和LTE-M eSIM和iSIM 5G技术及其在移动边缘计算中的作用与超大规模集成消费类或工业连接产品，因为大多数托管式连接都用于连接的商业产品，例如汽车自备连接场景业务影响物联网解决方案的关键作用，是支持对端点和

159、连接类型的复杂性进行管理，即使托管连接服务只是端到端物联网解决方案的一小部分支持更广泛的物联网计划，确保使用大小适当的恰当解决方案组件（包括边缘设备和网关）、与云的连接、以eSIM等技术采用无缝方式灵活涵盖各种连接提供商64驱动因素窄带物联网和LTE-M：由于在中国等大国开展的全国性部署，例如中国使用窄带物联网，而美国同时部署这两种网络，因此预期对窄带物联网和LTE-M的采用已显著降低了物联网连接的成本，且模块的速度继续提升。去年，主要针对LTE-M的漫游协议显著增长。与Sigfox或LoRa WAN等专有技术相比，企业希望确保采用相应的标准以及广泛采用的设备和传感器的连接性，这些设备和传感器

160、的使用寿命可能为10年。平台的平台：跨国公司将物联网连接作为其以安全方式连接产品和资产的战略性关键要素。随着物联网连接的商品化，托管的物联网连接服务和平台增加了与连接无关的相关性，并为跨国公司提供了灵活性。这可以通过可持续托管的物联网连接平台策略来实现，该策略可以与物联网基础设施的其余部分集成，而消除了变更连接提供商的风险。这就是Gartner所称之为的平台的平台。随着IT/OT的融合，互联工业产品开始出现，市场上大多数供应商的优先事项已超越了传统的互联产品领域，转而为制造业提供服务。除了托管物联网连接服务市场中的传统垂直行业（如交通运输或公用事业）外，其他市场服务不足的垂直行业（如医疗保健、

161、保险或零售）在加速数字化转型的过程中正变得越来越重要。随着企业和提供商针对其数字化转型计划在不同垂直行业领域进行测试的用例数量越来越多，物联网中的边缘计算、5G和专用移动网络将加速对托管物联网连接服务的采用。阻碍企业对3GPP和非3GPP LPWA网络的优势及其可用性缺乏了解，很多时候将它与5G混淆。对于那些在垂直行业缺乏端到端技能的供应商而言，3GPP和非3GPP LPWA网络的收入低，且这些技术在垂直行业可以扩展，但无法推广。3GPP LPWAN在全球范围内的部署需要漫游和互操作性，因此至少需要一年的时间才能成熟。eSIM：移动网络运营商仍然不愿为物联网部署eSIM并向第三方开放其网络，从

162、而为企业提供更好的机制来实现自备连接的场景。与超大规模和物联网平台提供商的集成仍处于非常早期的阶段，因此企业无法在单一管理平台下对连接和设备进行无缝管理。这会将对托管的物联网连接服务的购买过程拆分为物联网解决方案的一个单独部分。用户建议正在考虑采用托管物联网连接服务的公司应考虑以下建议：确定可以在连接方面实现更多增值的供应商。评估捆绑解决方案在包含单点解决方案时是否更具成本效益。在这个市场中得到良好服务的垂直领域是汽车、运输和物流、公用事业或智慧城市，但制造业、零售和医疗保健领域也渐入佳境。评估蜂窝和3GPP LPWAN的功能，要求与本地供应商达成特定协议，在全球建立接入点，避免延迟，灵活地通

163、过多IMSI、eSIM和iSIM将第三方连接添加到供应商托管的物联网连接平台（平台的平台）中。65评估供应商路线图和生态系统的演变，确保它们包括边缘和云集成、可以与超大规模进行本地集成的API以及5G和专用移动网络的路线图。物联网集成分析师：Benoit Lheureux效益评级：高市场渗透率：20%至50%的目标受众成熟度：早期主流定义：物联网集成是指依托端到端物联网业务解决方案所需的集成策略和技术。特定于物联网的集成挑战包括集成物联网设备、运营技术(OT)、数字孪生和多个物联网平台。其他传统的物联网项目集成挑战还包括将物联网应用和数字孪生与企业应用、数据、业务流程、SaaS应用、B2B生态

164、系统合作伙伴及移动应用相集成。重要性每个物联网项目都需要大量的集成工作-其中一些是物联网项目独有的-以使物联网设备、物联网应用和各种现有业务应用能够很好地协同工作。在最近的一项调查中，大多数(71%)公司报告称，他们对其集成策略进行了中度到重大投资，以支持物联网项目。业务影响物联网集成是所有物联网项目在功能方面的基本要求。所有负责物联网项目的软件工程领导者(SWEL)和应用程序负责人都必须解决物联网集成问题，为成功交付物联网产品，他们必须培训或雇佣具有独特物联网集成技能的软件工程师。物联网项目（例如，OT集成）通常需要特殊的集成技能和工具。驱动因素物联网项目技术非凡的异质性-例如，多种类型的物

165、联网设备及其原始设备制造商、全新的以及已有数十年历史的产品和设备、不同的物联网设备数据异质性以及需要集成的各种应用系统。引入和分析物联网数据以支持数据驱动型业务决策的愿望日益增加。物联网项目的激增（始终需要物联网集成）。物联网集成是物联网项目的主要挑战。Gartner的一项调查发现，各个公司不能依赖“一刀切”的方法来集成物联网设备，而必须将其物联网项目与许多不同类型的IT端点集成。为了充分享受到物联网的好处，各公司最终需要使用增强的新工作流程将新的物联网技术与传统（即以前的物联网）业务应用和软件集成。复杂的分布式物联网项目通常涉及到物联网设备、物联网平台、业务应用、移动应用、云服务以及（通常情

166、况下）外部业务合作伙伴的组合。需要通过此类复杂的IT项目来实现依托物联网的新成果-例如，自我诊断和自我修复资产及设备、“熄灯制造”或产品即服务。66重资产行业（例如制造、公用事业、石油和天然气生产）的自有运营商需要集成在多个物联网平台上托管的物联网连接设备和数字孪生。将由各种物联网连接的资产和设备所生成的时间序列数据与相同资产和设备的传统EAM主数据（例如BOM）保持一致，这一需求日益凸显。性能和可扩展性-即必须集成大量具有高API吞吐量和大量时间序列数据的物联网设备、产品和装置。阻碍 SWEL倾向于为物联网项目建立具有物联网数据、应用和分析技能（而不是物联网集成技能）的软件工程团队。很少有工

167、程师具备物联网软件开发技能，而具备物联网集成技能的工程师就更少了。投资于物联网产品（例如物联网平台）的TSP往往更关注物联网数据、应用和分析，而不是集成，这会造成集成功能方面存在差距。对于物联网项目（例如，物联网设备、OT设备或MES等LOB应用）的许多特定于物联网的集成需求，其通用集成工具（例如ESB、iPaaS）之间存在功能差距。虽然许多集成工具支持现代物联网设备协议（例如API、MQTT和OPC-UA），但它们大多数都无法连接到旧的“棕地”OT 设备。可能需要侧重于OT集成的物联网集成产品（例如OSIsoft、Skkynet），并且必须单独获得许可。认为特定于物联网的集成工具或服务成本高

168、昂。用户建议物联网项目的SWEL应做到：明确确定物联网项目需要哪些物联网集成功能。避免采用简单的物联网集成方法（例如，“API=集成”），这些方法无法满足您的所有需求（例如，不能同时满足物联网数据转换、OT集成等功能）。雇用和/或培训具有物联网集成技能的软件工程师。确认是否有物联网产品或服务所必需的物联网集成功能可供使用。对您的B2B集成策略进行现代化（通过EDI或API-请参阅使用API完成EDI现代化，实现B2B生态系统集成）以实现与业务合作伙伴的物联网项目集成。使您的物联网集成技能与您公司的整体集成战略保持一致。供应商示例Alleantia;Dell Boomi;Informatica;

169、Microsoft;Reekoh;Salesforce(MuleSoft);Sky Republic;SnapLogic;Software AG;Solace67附录图2：2020年物联网技术成熟度曲线资料来源：Gartner（2020年7月）68技术成熟度曲线阶段、效益评级和成熟度表2：技术成熟度曲线阶段阶段定义创新萌芽期突破、公众展示、产品发布或其他活动引起了媒体和行业的巨大兴趣。期望膨胀的顶峰期在这一过度热情和不切实际预测的阶段，技术领导者大力推进的一些列宣传活动将带来某些成功，但随着创新被推到极限，更多的会是失败。唯一盈利的企业将会是会议主办机构和内容发行商。泡沫化的底谷期由于不能满足

170、过于膨胀的期望，创新内容将快速过时。媒体的兴趣消失殆尽，只留下一些警示故事。稳步爬升的光明期日趋多样化的组织集中试验并付出辛勤的努力，促使人们对创新的适用性、风险和好处有了真正的了解。现成的商业方法和工具简化了发展过程。实质生产的高峰期创新的实际好处得到证实和认可。随着第二代和第三代工具和技术的出现，它们的稳定性日益提高。越来越多的组织对风险降低感到满意；采用率快速增长的阶段由此开始。约20%的技术的目标受众已采用进入该阶段的技术，或者正在采用相应技术。获得主流采用的预期年数创新达到实质生产的高峰期所需的时间。资料来源：Gartner（2021年8月）69表3：效益评级效益评级定义具有变革性催

171、生在各行各业运营业务的全新方式，使行业动向产生巨大的转变高催生执行横向或纵向流程的全新方式，使企业的收入大幅增加或成本显著降低中 使既定流程实现渐进式改进，增加企业的收入或降低成本低略微改进了流程（例如，用户体验改进），难以增加收入或降低成本资料来源：Gartner（2021年8月）表4：成熟度成熟度状态产品/供应商初具雏形在实验室中无新兴供应商进行商业化行业领导者进行试点和部署第一代价格较高涉及较多的定制未成熟发展技术能力并提升对流程的了解吸引超出早期采用者范畴的对象第二代涉及较少的定制早期主流技术可靠供应商、技术和采用率快速提升第三代更多开箱即用方法成熟主流技术强大稳定供应商或技术进步有限

172、几家主要的供应商旧有不适合新的发展迁移成本约束更换专注于维修收入过时很少使用仅限二手/转售市场资料来源：Gartner（2021年8月）Gartner研究纪要G00747575,Benoit Lheureux、Dale Kutnick、Roger Williams、Alfonso Velosa、Martin Reynolds,2021年8月6日深耕厂内数智化-助力装备制造再升级由树根互联出版。由树根互联提供的编辑内容与Gartner的分析结果相互独立。使用任何Gartner调研报告须获得Gartner的许可，Gartner调研报告最初作为Gartner面向所有具备资格的Gartner客户的联合

173、调研服务的一部分发布。2022 Gartner,Inc.和/或其关联公司。保留所有权利。使用或者出版本出版物中的Gartner调研报告并不表示Gartner认可树根互联的产品和/或策略。未经 Gartner 事先书面许可，不得以任何形式复制或分发本出版物。本出版物中包含的信息均取自公认的可靠来源。Gartner不对此类信息的准确性、完整性或适当性做出任何保证。此处表明的观点随时可能更改，恕不另行通知。虽然Gartner调研报告可能会讨论相关的法律问题，但Gartner并不提供法律建议或法律服务，不应将其调研报告解释为或用作法律建议或法律服务。Gartner是一家上市公司，其股东拥有的公司或基金

174、可能与Gartner调研报告中涉及的实体有财务利益关系。Gartner的董事会成员可能包括这些公司或基金的高级管理人员。Gartner 调研报告是由其调研机构独立完成的，并没有受到这些公司、基金或其管理人员的介入或影响。如需了解Gartner调研报告的独立性和完整性的详细信息，请参阅其网站上的“独立性和目标的指导原则”。如需详细信息，请通过以下方式联系我们： 树根互联介绍树根互联股份有限公司（以下简称“树根互联”）成立于2016年6月，定位为数字化转型新基座，开发了以自主可控的工业互联网操作系统为核心的工业互联网平台根云平台。公司提供的工业互联网解决方案主要包括智能制造IIoT解决方案、产品智

175、能化IIoT解决方案、产业链IIoT解决方案，赋能工业企业的智能生产管理、产品与服务的创新以及产业链协同，提供低成本、低门槛、高效率、高可靠的工业互联网数字化转型服务。目前，树根互联已连续4年入选工信部“跨行业跨领域工业互联网平台”，也是连续三年、唯一入选Gartner“全球工业互联网平台魔力象限”的中国工业互联网平台企业。立足中国，服务全球。树根互联已落户广州、长沙、上海、北京、西安、苏州、成都、唐山等地，部署多个海外站点，业务辐射德国、英国、美国、印度等国家和地区。公司自成立以来，不断开拓跨行业、跨领域的服务能力，已为装备制造、钢铁冶金、汽车整车及零配件等数十个工业细分行业近千家工业企业提供工业互联网服务。此外，公司还通过“通用平台+产业生态”的P2P2B模式，与行业龙头企业、产业链创新企业等生态伙伴的行业经验和应用场景相结合，助力打造了环保、铸造、纺织等多个产业链工业互联网应用，带动一大批上下游企业尤其是中小企业实践数字化转型。