譯者 | 李睿
審校 | 重樓
工業4.0是技術創新和互聯互通相融合的場所，將各種可能性變為現實，讓人們為機器和自動化的未來做好準備。
它證明了智能自動化的適用性，并解決了人們在數字時代面臨最重大的挑戰之一——數據孤島。
長期以來，數據孤島一直困擾著企業，阻礙了他們充分利用數據資產潛力的能力。這些遠程的信息庫限制了企業不同部門或系統之間的數據共享和協作，阻礙了有價值的見解的流動，并阻礙了有效的決策。這為一體化帶來了一個潛在的新市場。
根據研究機構最近發布的一份研究報告，從2021年到2026年，全球數據集成市場預計將以11.0%的復合年增長率增長。市場收入在2021年約為116億美元，預計到2026年將達到196億美元。該報告還包括行業趨勢分析，提供了對市場增長潛力和未來前景的見解。
了解數據孤島帶來的關鍵挑戰
- 缺乏標準化：不同的系統使用不同的數據結構和格式，阻礙了通信和互操作性。
- 數據質量問題：不一致或不完整的數據會影響互操作性，并可能導致數據交換過程中的錯誤。
- 集成復雜性：集成系統（尤其是遺留系統）可能既復雜又耗時，還會影響互操作性。
- 缺乏治理：缺乏明確的數據互操作性指導方針和政策，導致混亂和不一致。
- 數據不可訪問：孤島阻止了企業的部門或系統之間的信息訪問和共享。
- 冗余和重復：孤島導致冗余的數據存儲，并且由于單獨的數據庫或系統而增加成本。
- 缺乏數據一致性：數據定義、格式和質量不一致會妨礙準確的分析和決策。
它進一步導致孤立的分析和報告。數據孤島限制了全面和集中的報告和分析。
然而，工業4.0使企業能夠擺脫數據孤島的限制，并釋放互聯數據的變革力量。通過促進互操作性和無縫集成，工業4.0使企業能夠利用其豐富的數據，從而在數字時代提高效率、進行創新和具有競爭力。
工業4.0技術如何解決這些問題?
人工智能、物聯網、區塊鏈、邊緣計算等工業4.0技術實現了互操作性，在解決數據孤島帶來的挑戰方面發揮了至關重要的作用，并實現了無縫的數據集成和協作。
鑒于人工智能產品意識的快速增長(多虧了ChatGPT)，討論新興科技領域的人工智能能力勢在必行。雖然需要其他的文章來介紹，但Parso公司發布的一篇出色的白皮書深入探討了數據孤島的挑戰。
Parso公司通過其用戶友好的交互層克服了數據孤島。用戶可以瀏覽和探索多個數據孤島，在類似于“谷歌地球”的統一界面中訪問相關的用例和應用程序。Parso的市場支持積極參與，而Request Content允許用戶根據其地理空間位置獲取相關數據。Builder Apps使用戶能夠使用開源SDK創建定制應用程序，并將其無縫集成到數據互操作性解決方案中，從而促進數據交換。
內容和數據層側重于數據攝取，可以利用FLOW SDK和Elastic Knowledge GraphTM實現數據互操作性。Parso Logic PatternsTM支持對有意義的連接進行語義建模。內容創建包括聯合內容和實現云原生基礎設施，打破數據孤島。交易層處理訂閱、協議稅、投票和權益，確保市場生態系統運行良好。身份層建立數據來源的虛擬所有權和信任。他們的解決方案支持數據場景化、M/L驅動的互操作性、開發人員訪問和可視化數據節點互操作性。
在談到工業4.0的挑戰時，Parso公司首席執行官Bruno Kocher表示：“如今，科技行業比以往任何時候都面臨著網絡安全威脅、與人工智能相關的道德問題以及加速技術可能性等挑戰。應對這些挑戰需要開放生態系統中的人們之間的協作、強大的安全措施、道德框架以及優先考慮數據互操作性。這一愿景還包括努力提高整體效率，同時與可持續發展目標保持一致，以確保技術對社會和環境產生積極影響。”
而物聯網是Web3堆棧的另一個不可或缺的組成部分，用于優化不同來源的數據利用率。
工業4.0利用物聯網在工業環境中連接各種設備、傳感器和機器。物聯網平臺促進了整個價值鏈的數據收集、分析和共享，減少了數據孤島。通過使物聯網設備能夠連接和共享數據，物聯網促進了工業生態系統不同組件之間的互操作性和協作。
此外，物聯網連接擴展到企業的邊界之外。它支持與外部利益相關者(例如供應商、客戶和合作伙伴)進行數據共享和協作。企業可以通過安全的數據交換協議建立無縫連接，打破不同實體之間的孤島，促進整個價值鏈的協作。
例如，在智能工廠設置中，機器中的物聯網傳感器收集各種參數的數據，例如溫度、振動、能耗和生產輸出。這些數據被傳輸到物聯網平臺，該平臺經過處理并提供給相關利益相關者。制造團隊可以訪問機器性能的實時數據，而維護團隊可以接收潛在問題的警報。這種連接性和數據共享級別提高了操作效率，支持預測性維護，并促進了不同團隊之間的協作。
工業4.0利用云計算和邊緣計算技術來處理和存儲來自各種來源的數據。
云平臺提供了一個集中的存儲庫，可以在其中收集、集成和分析來自不同系統的數據。邊緣計算使數據處理和分析能夠在網絡邊緣進行，更接近數據源，減少延遲并增強實時決策。例如在智能電網中，安裝在發電、輸電和配電設備上的傳感器的數據被實時收集和處理。這些數據存儲在云中，使公用事業公司能夠監控電網的健康狀況，預測和防止故障，并優化能源分配。
結論
隨著企業邁向工業4.0的未來，在數據驅動和互聯世界的旅程中充滿了無限的希望。有了克服數據孤島帶來的挑戰的能力，企業將利用其數據資產的真正力量。無縫的數據集成和互操作性將為變革性的洞察、明智的決策和前所未有的協作鋪平道路。
數據壁壘的打破將為各行各業的創新、效率和增長帶來新的機遇。工業4.0對互聯生態系統的愿景，即數據無縫流動，系統之間的邊界消失，將推動人們走向未來，數據孤島將成為過去的遺跡，數字時代的真正潛力將得到充分實現。
原文標題：Overcoming the Data Silo Challenge：How Industry 4.0 Paves the Way for Seamless Data Interoperability，作者：Yash Mehta
