物聯網提供了無限的能力，能夠改變行業、改革生產力并提供曾經似乎無法實現的新洞察力，這已經不是什么秘密了。 不可否認，物聯網革命很吸引人，但高價位、連接問題和基礎設施障礙等挑戰可能是企業的主要絆腳石。

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物聯網的愿景和嚴酷的現實大不相同。建造新設施的總時間、成本和中斷對某些企業來說是不現實的，因為許多企業無法移除現有基礎設施來支持這項新技術。但是，有這么多公司面臨同樣的反復出現的問題，還有其他方法嗎?探索邊緣物聯網和分析如何將復雜的數據源轉變為現代化、平穩運行的平臺，成本更低、價值更高、投資回報更快。

財務挑戰

物聯網在眾多領域擁有驚人的潛力，最終擁有徹底改變和轉變商業模式的力量。機會是無窮無盡的;但是，該領域的主要參與者更容易獲得它們。基礎設施可能非常復雜，具有巨大的能力，需要大量投資和廣泛的技能才能有效實施。物聯網巨頭，如微軟和 AWS，需要對技術堆棧的巨大支持和投資，以及具有必要專業知識的勞動力。即使在組織獲得任何復雜數據或洞察力之前，這些成本也可能高達數十萬美元。

物聯網領域缺乏 ROI 已被廣泛討論，從根本上引起了廣泛的懷疑，并導致概念驗證失敗。在考慮物聯網的一些早期用例時，計算投資回報率要簡單得多。例如，使用智能電表具有直接的成本優勢，因為可以輕松訪問數據，而無需將讀表器發送到站點。然而，對于工業物聯網，有很多方面需要考慮。從一開始就更難以建立儲蓄，這意味著難以證明和獲得巨額前期投資。

現有基礎設施

許多設施經過精心設計和建造，耗資數百萬甚至數十億美元。大型、復雜和昂貴的結構通常由最先進的機器和復雜的組件組成，不能在沒有合理投資回報率的具體證據的情況下將其拆除并由云技術取代。然而，市場領導者的許多現有物聯網解決方案仍然嚴重依賴于從一開始就內置，這可能會導致嚴重的業務停機和中斷。

連通性

如果物聯網項目背后的基礎設施沒有得到廣泛開發或沒有可靠的 Wi-Fi 接入，企業可能會面臨難以克服的連接障礙。組織必須擁有物聯網解決方案來收集所有基本數據，在收集點對其進行分析，并擁有在偏遠地區和大型工廠提供快速可靠的可見性的能力。連接挑戰凸顯了物聯網最初愿景與現實之間的真正差異。

專業知識

復雜而錯綜復雜的設置需要特定的技能組合。獲取必要的專業知識對許多企業來說可能是一個問題。制造業中的許多物聯網系統并不像更傳統的數據庫用戶那樣精通技術。一家公司能否在對成本效益存有如此多的疑慮的情況下，真正證明聘請一位專門的物聯網專業人員是合理的?組織真正考慮所有選項并探索如何在沒有復雜生態系統的情況下從物聯網設備訪問數據至關重要，例如通過一個只需使用瀏覽器即可輕松訪問的簡化系統。

邊緣物聯網

邊緣物聯網不僅僅是收集數據的機會。隨著組織發現如何即時訪問最有價值和最相關的數據，該概念迅速獲得動力。企業現在可以在收集點分析和修改數據，并添加額外的傳感器以進一步擴展數據。例如，解決方案可能是監控速度和溫度;但是，您可能還需要測量振動。這種測量需要另一個傳感器，因此適應性強且可擴展的平臺必不可少。

在智能電表示例中，某些物聯網部署涉及數百萬具有相同目的的相同設備。雖然不可否認仍然是一項投資，但連接多個類似設備的原理很簡單。可以連接數以萬計的不同設備，這些設備在當今的工業環境中以不同的方式工作。在這些情況下，組織必須擁有物聯網邊緣解決方案，以正確轉換、分析和測量各種格式的數據，而不會完全破壞和替換現有技術。

最終，邊緣計算可以在將收集到的數據傳輸到中央服務器之前在邊緣節點上進行數據處理。這個過程有效地減少了每分鐘傳輸的數據量，降低了帶寬和基礎設施成本，以創造更快的投資回報。

結論

物聯網部署的能力是無限的;然而，許多企業不習慣在邊緣提供數據分析的直接、經濟高效的解決方案的可用性。邊緣物聯網可確保僅實時共享收集到的最有價值和最相關的數據，從而使整個數據收集過程對企業而言更加經濟實惠。

雖然微軟和 AWS 等公司已經占據了一席之地，但大多數組織缺乏用例來證明時間和專注力是合理的。相反，必須考慮能夠整合大數據、邊緣和物聯網的小規模解決方案，這些解決方案還可以提供易于擴展的機會，而無需拆除和更換現有基礎設施。