Mengatasi Khawatir Cloud dan SaaS dalam Manufaktur: Wawasan Kunci yang Anda Perlu

Artikel ini adalah bagian dari serangkaian yang membahas kekhawatiran terpenting produsen tentang Industry 4.0 dan solusi Industrial IoT. Di ruang teknologi manufaktur yang berubah dengan cepat, sulit untuk membedakan solusi dan pendekatan yang berharga dari objek menyala dan pemikiran jangka pendek. Kami di sini untuk menjawab kekhawatiran dan memberikan klarifikasi di sekitar topik-topik ini untuk membantu Anda maju dengan percaya diri. Jelajahi seluruh seri:

• Ya, Anda Benar-Benar Siap untuk Industry 4.0: Inilah Mengapa
• Industrial IoT is a Necessity, Not a “Nice-to-Have”
• Tim Tidak Tertarik pada IIoT? Inilah Cara Mendorong Adopsi Internal

Cloud dan SaaS Tetap Menimbulkan Ketakutan

Perubahan bisa menakutkan, terutama di manufaktur, di mana tradisi dan budaya korporat dapat membuat sulit untuk menyimpang dari norma. Banyak manajer manufaktur telah terbakar oleh inisiatif yang tidak mencapai hasil setelah kurva pembelajaran yang panjang dan sulit sekarang menolak perubahan lebih lanjut. Ini tentu telah terjadi dengan proyek IoT, banyak di antaranya berakhir di pilot purgatory.

Ketika datang untuk cloud dan aplikasi serta platform Software as a Service (SaaS), banyak perusahaan juga khawatir tentang keamanan dan kehilangan kontrol atas data mereka. Khawatir ini berasal dari teknologi legacy yang secara historis dikemas sebagai solusi on-premise dan perpetual. Pemimpin manufaktur merasa mereka memiliki kontrol yang lebih besar atas data yang dikumpulkan oleh sistem ini, dan karena tidak berbasis cloud, keamanannya lebih besar.

Kami di sini untuk mengevaluasi keabsangan asumsi ini dan menunjukkan nilai solusi Cloud dan SaaS.

Menjawab Khawatir Teratas Anda

Di MachineMetrics, kami sangat serius dengan ketakutan ini. Rentang kekhawatiran keamanan, kontrol data, dan kekhawatiran lainnya telah mendorong komitmen kami untuk mengembangkan platform dan model yang mempertimbangkan masalah-masalah ini. Di bawah, kami akan menjawab beberapa kekhawatiran teratas yang dimiliki pemimpin manufaktur dan bagaimana MachineMetrics dapat membantu meredakan ketakutan ini.

"Departemen TI Kami Skeptis terhadap Cloud"

Dibandingkan industri lain, produsen lebih ragu untuk memindahkan sistem mereka ke cloud. Namun, adopsi semakin meningkat seiring dengan menyadari manfaat dari keamanan, aksesibilitas, dan skalabilitas yang ditingkatkan.

Kekurangan ini di kalangan profesional TI dapat dipahami, jika tidak salah. Setelah menghabiskan bertahun-tahun membangun infrastruktur, mempertimbangkan anggaran TI, melatih staf, menarik kabel, dan memecahkan masalah, mereka mengenal sistem mereka dengan baik. Pikiran memindahkan semua data itu ke cloud mungkin terasa seolah-olah mereka kehilangan kendali atasnya.

Tapi pertimbangkan ini: Pada akhir tahun 2020, 6 dari 10 bisnis telah memindahkan beban perangkat lunak dan data mereka ke cloud. Dari jumlah tersebut, 46% bisnis melaporkan kinerja yang lebih baik pada biaya bottom line. Sementara migrasi ke cloud sedang berlangsung, gangguan seperti COVID-19 justru mempercepatnya.

MachineMetrics mengurangi beban yang akan ditimbulkan oleh solusi on-premise yang sebanding pada departemen TI. Tidak perlu memelihara server, mengelola upgrade, atau menulis integrasi khusus untuk memanfaatkan aplikasi SaaS dan PaaS kami. Karena sistem ini netral terhadap tipe mesin dan terintegrasi dengan perangkat lunak internal lainnya untuk meningkat dan memperluas kemampuan mereka, ini mengurangi beban bagi departemen TI.

"Cloud Lebih Tidak Aman"

Ada saatnya ketika pernyataan ini cukup benar. Sistem cloud awal dan terfragmentasi penuh dengan pintu masuk open source dan backdoor ke data perusahaan. Namun kenyataan itu telah sepenuhnya berubah.

Saat ini, cloud jauh lebih aman dan kurang rentan dibandingkan solusi on-premise. Mengapa? Satu, karena skala ekonomi, raksasa seperti Amazon Web Services (AWS), Azure, dan Google Cloud dapat mengeluarkan sumber daya modal untuk keamanan terbaik yang jauh lebih besar dari sistem on-premise atau internal.