如今的世界已大不相同。得益于機器人、AI/ML、AR/VR 等技術的進步，過去幾年數字化轉型的步伐令人矚目，史無前例。各行各業的公司都在競相利用這些技術加速數字化轉型之旅，為遠程工作、遠程檢查和監控以及提高自動化水平提供更多更好的選擇——所有這些都是在全球范圍內大規模進行的。
云提供商已經掌握了傳統的“提升和轉移”技術，企業數據可以無縫遷移到云端，而且是在短時間內，風險最小。但對于工業數據來說，“提升和轉移”并不那么簡單，因為工業數據存在嚴重的處理和數據訪問延遲問題、OT 數據安全、數據治理、可見性、可訪問性和控制問題、可能需要邊緣計算、業務規則等諸多問題。
工業數據的細微差別以及處理、管理和分類、情境化、處理以及最終獲得見解、可視化和共享結果所需的能力，為云和行業解決方案提供商帶來了巨大的機遇。
為什么要選擇行業云：
行業云的流行很容易理解。行業云具備垂直化、可重復的行業功能，包括工具、應用程序、云軟件服務和針對特定行業關鍵用例優化的定制行業模板和工作流程。
行業云解決方案基于可組合、可重復和可擴展的架構堆棧。
行業云旨在：
通過加快和降低靠近邊緣和工業運營的云遷移風險，縮短上市時間。
通過利用 IT 和 OT 數據管理和分析的專業知識，利用卓越的、預構建的行業特定功能提高云解決方案的質量。
簡化跨超大規模、私有云、SaaS 提供商和邊緣的業務流程端到端編排。
創建靈活且可定制的產品，使客戶能夠采用所需的功能和模塊。
使行業資深人士能夠與使用云原生產品擾亂市場的新進入者競爭。
特定行業示例
我們看到，制造業、移動性和能源等資產密集型垂直行業對行業云解決方案的興趣最高。每個行業都有多種用例，可以根據業務需求進行定制。
通常，最好的行業云需要：
1.在領先的無線網絡技術中提供靈活性和控制力。
2.提供邊緣智能和混合云架構，實現低延遲和控制。
3.與公共云無關，提供部署和架構靈活性，而不會導致云鎖定，包括本地或混合云選項(行業混合云)。
4.一組在垂直解決方案之間共享的基礎組件，具有可靠的工業解決方案的技術藍圖和基石功能。
5.管理和支持垂直行業解決方案的橫向服務。
6.可組合的微服務層，用于按細分部署 AI/ML 解決方案模板，具有提供專門垂直解決方案和業務成果的預組合應用程序。
例如，制造業的行業特定能力將包括智能工廠解決方案、工人安全和生產力、更加注重可持續性和碳中和、提高供應鏈彈性和轉變售后市場體驗。
對于鐵路，解決方案涉及乘客安全、自動化鐵路站場管理、建設運營指揮中心以及數字信號和先進的列車控制系統。
對于能源行業，功能包括循環電池管理、建筑和設施能源管理、通過虛擬發電廠實現電網靈活性、V2G、電動汽車移動管理和綠色注冊、碳可追溯性和交易。
案例研究：制造云：提高整個價值鏈的可視性和生產力
近年來，制造商在物聯網、數據驅動可視化、機器學習、人工智能和自動化等技術上進行了大量投資。制造云專注于改善整個價值鏈的運營，同時降低成本，從提高供應鏈彈性到轉變售后體驗。
制造云可以幫助金屬板制造商提供切實可行的選擇，將其運營轉變為智能工廠，并采用自主和優化的工廠運營。他們采用的行業云選項可以使用預先構建的信息和域資產模型、資產注冊表、工廠模擬器和數字孿生來提供資產監控、跨 IT-OT 系統的可視化、管理和預測性維護以及機器同步以實現自主操作。
主要考慮因素：
在采用行業云或制造云之前，需要仔細考慮哪些重要因素？顯然，將關鍵運營數據從生產或車間轉移到其他位置會帶來風險和潛在的復雜性。
最重要的問題與延遲、訪問和控制、治理和安全問題有關。在云中創建精選數據倉庫時，需要考慮一些實際問題，例如防火墻和數據訪問問題。解決方案必須設計成能夠減輕車間人員的數據控制損失和訪問問題。缺乏 OT 數據可見性、實時控制和訪問可能會成為制造實踐中需要保留關鍵數據訪問和控制的人面臨的一個主要問題，并有可能使數字化轉型工作陷入停滯。
