3 Hambatan Utama untuk Implementasi IIoT yang Sukses
Jika masalah dalam proses adopsi tidak ditangani, nilai yang direalisasikan melalui IIoT akan jauh di bawah proyeksi.
Kita semua telah sering membaca tentang kedatangan meledaknya IoT dan bagaimana itu mengubah manufaktur selamanya. Namun, saatnya untuk fokus pada masalah aktual – kompleksitas yang dihadapi dalam meluncurkan sistem IoT di industri. Meski ada sejumlah besar proyek yang gagal setiap tahun (CISCO mengatakan 76%), 'hangover IoT is here' belum melenyap dari banyak kepala.
Sektor manufaktur telah melihat adopsi terawal IoT karena itu mempercepat produksi sambil menghabiskan sumber daya minimum. 2025 memang bisa melihat IIoT bernilai USD 110,6 miliar. Namun, jika masalah dalam proses adopsi tidak ditangani, nilai yang direalisasikan melalui IIoT akan jauh di bawah proyeksi.
Lihat juga: Pasar IoT Masih Terfragmentasi, Dengan Ratusan Pilihan
Sementara masalahnya banyak, kami menemukan tantangan kritikal berikut dalam adopsi IIoT yang tidak ada yang membicarakan.
Kompleksitas dalam Menyimpan dan Memproses Big Data
Ada tiga jenis masalah dengan penyimpanan data di sini, pertama, volume sangat besar dan meningkat; kedua, terlepas dari volume, data harus diproses sangat cepat tanpa melewatkan satu pun kumpulan data secara real-time. Dan dengan lebih banyak sensor dan perangkat yang ditambahkan ke jaringan, kompleksitas meningkat.
Selain itu, integrasi IoT baru harus berjalan sinkron dengan sistem ERP yang memproses Metadata. Karena seluruh garis produksi berada pada taruhan, lanskap yang terhubung harus secara akurat memprediksi gangguan potensial karena kerusakan di mana saja di garis. Untuk mencapai ini, organisasi tidak boleh keluar dari fokus dari tujuan inti mereka – waktu respons yang lebih cepat tanpa melewatkan poin krusial apa pun.
Apa yang harus dilakukan?
- Terapkan model penyimpanan hibrid dari penyimpanan jangka panjang (Data Centre atau Cloud) dan penyimpanan jangka pendek (edge-computing).
- Menggunakan perangkat lunak dan hardware berkualitas tinggi yang dapat menampung pemrosesan ekstensif
- Alat analitik lanjutan untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data di seluruh lanskap sistem.
Menganggap Sumber Daya Sebagai Hal Biasa
Sumber daya adalah hambatan besar dalam meluncurkan inisiensi IoT yang sukses. Infrastruktur jaringan, peralatan industri pintar, alat analitik perangkat lunak, dan ratusan komponen elektronik adalah masalah yang tidak terduga yang bisa meredam investasi Anda tanpa pemberitahuan.
Tambahkan pada itu, sumber daya profesional termasuk insinyur, ahli penawaran, arsitek solusi, dan konsultan bisnis, dll. tidak memiliki keterampilan IoT atau di luar anggaran sebagian besar organisasi.
Semua kompleksitas ini bekerja sama untuk memperlambat pengembangan produk IoT meskipun Anda memiliki ide yang cemerlang di kertas.
Karena IoT memiliki tugas krusial dalam menyederhanakan proses industri seperti pemantauan jarak jauh, pemeliharaan prediktif, dan pelacakan aset, tidak ada pilihan selain menerapkan sumber daya terbaik kelas.
Apa yang harus dilakukan?
Cari solusi yang menyediakan keahlian IoT di seluruh stack – analisis kelayakan produk, estimasi biaya, komponen produk on-demand, keahlian pengembangan, dan sumber daya profesional. Pertimbangkan Ioterra, satu pasar untuk bisnis untuk memilih sumber daya pengembangan produk IoT sesuai kebutuhan mereka. Mereka cocok karena berbagai macam aplikasi IIoT, produk siap diterapkan, dan perusahaan profesional untuk setiap level. Tim pendiri Ioterra dipimpin oleh ahli IoT terkemuka, Daniel Price, Abhinav Dubey, dan Danny deLaveaga yang menyadari masalah kekurangan sumber daya selama startup pengembangan produk IoT sebelumnya mereka yang disebut Breadware yang baru saja diakuis.
Menggabungkan keahlian prior mereka dalam bisnis, kepemimpinan bertujuan untuk mengisi kesenjangan sumber daya dan memberdayakan bisnis untuk segera menemukan sumber daya IoT yang sangat andal untuk inisiensi mereka.
Solusi seperti ini dapat secara efektif membantu komunitas dalam meluncurkan proyek mereka dengan cara yang cepat dan produktif.
Perencanaan Anggaran yang Salah
Meski IoT mengurangi biaya pemeliharaan, adopsi adalah hal yang mahal. Itu berarti, manfaat sebenarnya dari efisiensi di seluruh biaya, waktu, dan akurasi akan direalisasikan pada jangka menengah hingga panjang. Tantangan dengan biaya mulai dengan harapan ROI yang tidak jelas karena solusi masih baru dan sebagian besar belum terbukti. Selain itu, kurangnya konsultan ahli membuatnya lebih berisiko. Menurut laporan IoT Signals populer Microsoft 2019, 29% organisasi tidak dapat mengembangkan produk IoT untuk merek mereka karena kurangnya sumber daya.
Menambah pada kerumitan adalah pemegang kepentingan yang beragam di seluruh departemen dalam unit industri. Misalnya, Procurement, Production & Planning, Sales & Distribution, Customer Management (CRM verticals), dll. semuanya akan terpengaruh pada beberapa level dengan IoT bergabung dengan tim produksi dan analisis.
Oleh karena itu, sebagian besar organisasi kesulitan menciptakan bisnis case yang menarik untuk ekosistem industri yang dinamis.
Apa yang harus dilakukan?
Mulai dengan Cloud. Banyak perusahaan terkemuka menyediakan manajemen data kelas industri. Ini mengurangi biaya infrastruktur dan keamanan.
Sertakan biaya operasional dari awal seperti komunikasi jaringan (RFID, Wi-Fi, dll.) biaya penyimpanan (cloud, data center, dll.), dan pemeliharaan infrastruktur.
Pilih partner yang tepat – untuk pengembangan sistem dan sourcing peralatan dan minta saran mereka tentang perencanaan anggaran. Mereka harus dapat menasihati Anda tentang cara memprioritaskan alokasi anggaran Anda di sekitar berbagai aspek implementasi IoT Anda.
Menyelesaikan Tugas untuk Internet of Things
Dengan sangat kemungkinan, tiga tantangan yang dibahas di atas saling bergantung. Cara optimal untuk mengatasi semuanya secara efisien adalah merencanakan sejak awal dan mencari konsultasi ahli dari awal. Jika fondasi sistem yang terdiri dari jaringan produk tidak kuat, outputnya akan menderita.
