Transformasi digital perusahaan produksi industri bergantung pada internet of things (IoT) untuk konektivitas, visibilitas, dan wawasan yang lebih dalam tentang kinerja. Dan meskipun keberhasilan Industrial IIoT dalam manufaktur mempercepat pertumbuhan pendapatan, tantangan yang berkaitan dengan keamanan siber, biaya investasi yang tinggi, dan implementasi masih ada. Tantangan ini telah membuat banyak produsen beralih ke IIoT DIY dengan tujuan mengurangi risiko atau mengelola biaya.
Tapi seberapa sukses implementasi DIY IoT?
Sebuah studi penelitian Cisco menyoroti tingkat keberhasilan penerapan IoT sendiri. Studi ini mempertimbangkan enam fase penerapan strategi IoT, termasuk perencanaan strategis, pilihan desain dan arsitektur, implementasi dan penerapan, manajemen, dukungan, dan analitik data. Hasilnya menunjukkan bahwa sekitar 50% dari semua proyek IoT DIY gagal sementara organisasi yang memilih untuk bekerja dengan vendor menghasilkan pengembalian yang lebih tinggi dari investasi yang dilakukan.
Pertanyaannya tetap:Mengapa ada tingkat kegagalan yang begitu tinggi untuk IoT DIY? Ada empat kelemahan utama dari inisiatif IoT do-it-yourself:
Meskipun biaya awal untuk melibatkan vendor untuk menangani implementasi IoT melalui platform IoT dan penyebaran perangkat kerasnya cukup besar, alternatifnya lebih padat modal dalam jangka panjang. Contoh distributor makanan regional yang tertarik untuk melacak dan mengelola armada 2.000 truk menyoroti perbedaan ini.
Dalam hal ini, biaya awal untuk membeli dan melibatkan vendor untuk menyiapkan peralatan konektivitas, perangkat IoT, dan mengelola analitik data pada platform IoT-nya adalah sekitar $200.000. Biaya ini juga datang dengan paket berlangganan ke platform IoT sekitar $24.000 per tahun. Di sisi lain, total biaya proyek DIY tingkat perusahaan mungkin mulai dari $100.000 tetapi membengkak menjadi sekitar $2,6 juta dalam waktu 5 tahun. Peningkatan biaya ini diperoleh dari penanganan pembaruan rutin, penerapan perangkat IoT tambahan, dan pengelolaan aspek analitik data internal yang semuanya menambah total biaya kepemilikan.
Waktu yang diinvestasikan juga harus diperhitungkan. Statistik menunjukkan bahwa dibutuhkan sekitar 30 bulan untuk membangun platform IoT dari awal dan berhasil diterapkan dalam suatu perusahaan. Desain dan pengembangan perangkat keras, aplikasinya, dan akun platform IoT fungsional untuk waktu yang dihabiskan untuk proyek IoT DIY. Sementara solusi khusus vendor dapat segera diluncurkan setelah strategi implementasi dibuat dan disetujui.
Rencana terbaik hanya akan sebaik implementasinya. Dengan IIoT, perusahaan dapat membeli semua perangkat keras yang mengkilap, mendaftar ke platform cloud dan masih gagal untuk keluar dari tahap pembuktian konsep. Statistik menunjukkan bahwa sekitar 70% perusahaan gagal untuk keluar dari api penyucian percontohan ketika berencana untuk menerapkan strategi IIoT. Ini menyoroti kesenjangan pengetahuan dan keterampilan yang tidak dimiliki oleh sebagian besar penggemar DIY, yang mengarah pada tantangan yang dihadapi perusahaan dengan keluar dari api penyucian.
Keunggulan kompetitif yang diberikan IIoT kepada perusahaan bergantung pada cara penerapannya dan kerangka waktu penerapannya. Dengan 75% produsen mengintegrasikan IIoT untuk meningkatkan operasi bisnis mereka, setiap keterlambatan dalam implementasi dapat menyebabkan perusahaan tertinggal dalam persaingan. Terburu-buru untuk mengembangkan strategi IIoT DIY juga dapat mengakibatkan implementasi yang buruk dan tidak ada pengembalian investasi yang dilakukan.
Sebuah studi baru-baru ini menempatkan kesalahan manusia atau kelalaian karyawan sebagai ancaman keamanan siber teratas yang dihadapi perusahaan. Menurut penelitian, 96% orang Amerika berpikir kelalaian karyawan berkontribusi terhadap pelanggaran. Sebuah studi lebih lanjut oleh Kaspersky menyatakan bahwa 52% bisnis sekarang mengakui bahwa karyawan mereka adalah kelemahan terbesar mereka dalam keamanan arsitektur TI.
Statistik ini menempatkan tantangan dalam menyiapkan dan mengelola arsitektur IoT secara internal dalam perspektif yang tepat. Pemangku kepentingan harus mengandalkan kemampuan teknis dan kepekaan keamanan dari puluhan atau ratusan karyawan dengan akses ke platform IoT. Jadi, bahkan dengan standar atau peraturan keamanan siber, peraturan ini tidak dapat memprediksi atau menjelaskan kelalaian karyawan.
Inisiatif IIoT yang berhasil bergantung pada pemilihan solusi perangkat keras dan perangkat lunak yang memenuhi persyaratan spesifik dari ekosistem yang ada. Pendekatan apa pun yang hanya mengandalkan pembelian apa yang terlihat bagus sambil mengabaikan kebutuhan aset di dalam lantai toko akan berjuang untuk keluar dari api penyucian.
Jika Anda memilih untuk menggunakan pendekatan 'beli dan bangun', disarankan untuk memanfaatkan platform yang menyediakan layanan di luar kompetensi utama Anda. Contoh platform semacam itu adalah MachineMetrics. MachineMetrics membantu Anda mempercepat waktu-ke-nilai dan memberikan dasar untuk menskalakan IoT Industri di seluruh operasi bisnis Anda, sambil memprioritaskan sumber daya internal untuk kompetensi Anda.
Penelitian yang tersedia telah menunjukkan bahwa menempuh jalur DIY sehubungan dengan implementasi IoT adalah pilihan yang kurang layak untuk diambil. Adapun mereka yang telah mengambil rute itu, hanya 29% yang telah menemukan pemenuhan dan menerima pengembalian atas investasi besar yang mereka lakukan. Hal ini membuat penting bagi setiap perusahaan industri untuk mengingat bahwa tujuannya adalah memanfaatkan IIoT untuk meningkatkan proses operasional dan bukan untuk menjadi perusahaan digitalisasi.
Dengan MachineMetrics, proses pengintegrasian pendekatan berbasis data yang mengalahkan persaingan disederhanakan. Saat ini, pelanggan MachineMetrics Manufacturing mendapatkan nilai yang luar biasa dan menyaksikan peningkatan rata-rata 20% dalam efisiensi manufaktur dalam bulan pertama. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang proposisi nilai platform IoT tingkat perusahaan dengan menganalisis fitur Platform IoT MachineMetrics.
Teknologi Industri
Siemens Digital Industries Software, sebuah perusahaan yang mengkhususkan diri dalam pengembangan solusi kembar digital yang disesuaikan untuk membantu memberikan wawasan, peluang, dan tingkat otomatisasi kepada organisasi untuk memelihara inovasi di seluruh perusahaan, telah menerbitkan artikel
Apa itu Edge Analytics? Analisis tepi adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data di beberapa titik non-pusat dalam jaringan—di tepi jaringan—bukan di cloud atau di dalam sistem terpusat lainnya. Analisis tepi biasanya terjadi pada atau di dekat sensor, sakelar
Apa Perbedaan Antara Industri 4.0 dan Industrial Internet of Things (IIoT)? Industrial Internet of Things (IIoT) mengacu pada data sensor, komunikasi mesin, dan sistem otomasi. Ini lebih spesifik daripada istilah luas Industri 4.0, yang mencakup seluruh perubahan digital industri. Mungkin membantu
Dengan cepat menjadi jelas bahwa keamanan industri dan keamanan siber adalah masalah yang berkembang dan bahwa tidak ada solusi jelas yang tersedia untuk mengatasi masalah tersebut. Hal ini disebabkan sifat kompleks dari operasi industri. Misalnya, dalam pengaturan pabrik, ada beberapa pertanyaan y
