#MondayMusings系列博客提供了管理级别的见解和分析工业物联网(IIoT)而且数字转换来自前一周的简报、活动和出版物@LNSResearch。
118金博宝appLNS研究致力于帮助制造业和资产密集型行业的工业公司实现这一目标卓越运营．我们一直在写关于如何在制造业的关键支柱上推动卓越运营，质量，118金博宝app环境、健康和安全(EHS)、能源/可持续发展、运营和资产性能，以及如何数字转换让公司实现卓越运营的目标。其中一部分是对服务于工业部门的供应商社区的强大覆盖，从自动化和控制供应商一直到企业解决方案，如企业资源P陈年(ERP)而且企业资产M管理(像)．
这种供应商生态系统提供了丰富的解决方案组合，企业可以利用这些解决方案来构建一个操作体系结构．这是使之成为可能的基础人员、流程和技术和谐地走到一起，推动业绩。有时企业需要在意想不到的地方寻找解决方案，这些解决方案可以以他们以前没有想到的方式帮助他们。
118金博宝appLNS研究分析师与整个供应商社区互动，参加活动、用户组会议和供应商简报会。这些遭遇绝大多数都是与工业领域中众所周知的供应商生态系统。偶尔，我们也会更频繁地与通常与消费者领域或核心IT部门更相关的供应商进行交互。我们花时间和这些供应商在一起是因为由工业物联网(IIoT)驱动的数字化转型所带来的破坏，是企业必须准备好理解的事情。
为此，我们来看看两家供应商，当谈到工业物联网时，你可能传统上不会想到它们大数据在工厂工作的是:Verizon和Splunk。
从A到Z获取工业物联网数据——Verizon不仅仅是你的移动电话公司
对于大多数制造业和资产密集型行业来说，当你谈到工业物联网时，云在大数据方面，你可以考虑从收集的数据中获得的过程或性能洞察力;多亏了新一代的智能仪器。你甚至可能会想到自动化供应商或企业应用软件公司(如GE和SAP)提供的平台。你不经常考虑的是将数据从原点转移到云端，并将由此产生的洞察反馈给任何需要它的人。
Jason Kasper和我最近听取了Verizon关于他们支持制造业和资产密集型行业的企业解决方案的简报，以及向工业物联网、云计算、大数据和杠杆化的转变流动性．对于许多人来说，当我们听到Verizon时，首先想到的是美国最大的移动电话运营商。对于IT电信专业人士来说，它还可能扩展到考虑支持公司或BYOD手机和平板电脑的企业语音和数据通信。但很少有人会考虑这意味着什么，以及我们将如何安全地将信息从这里转移到那里。
威瑞森通过其基础设施、全球网络接入以及与其他地区运营商的合作关系，覆盖全球。他们提供的不仅仅是传输层，还提供安全、数字媒体服务、物联网功能、应用程序服务和传统的企业通信。它是一个基于集成实用程序的解决方案，提供跨平台分析来帮助从了解客户到资产可靠性的所有事情。最重要的是，Verizon提供了一定级别的网络安全，有助于确保隐私，以及IT和OT级别的安全数据移动。
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- 威瑞森在美国绝大多数地区的可用性及其全球合作伙伴网络，使其能够为跨国公司以及当地制造商和资产密集型公司提供服务，因为它们正在建立自己的工业物联网足迹。
- Verizon企业解决方案生态系统是全面的，包括SaaS、PaaS和IaaS提供商，以及网络基础设施和服务提供商、var和IT服务提供商。威瑞森需要扩大的一个领域是与自动化公司建立关系。
- Verizon可以减轻与提供安全、私密数据传输相关的工作，并对移动解决方案提供广泛的支持，这些解决方案可以构成任何超出单个设施四面墙的工业物联网部署的关键部分。
与资产生命周期管理一起以Splunk的速度移动
LNS分析师已经与Splunk团队互动了很长一段时间，定期听取简报，并参加Splunk. live !波士顿，期待他们即将到来的。conf 2016。最近，Jason Kasper和其他分析师就其在工业物联网和工业数据方面的应用如何扩大进行了更新简报。
Splunk的创建是为了理解机器生成的数据，并在其处理所有IT事务的方法上呈指数级增长，使许多IT高管和用户更容易地获得对IT基础设施和安全性的灵活性和可用性。它的解决方案已经在IT领域得到广泛应用和测试，无论数据来自GPS、RFID、Web服务器、电话、传感器;只要你能想到的，他们就会把它带入他们的工具集，通过分析来管理和获得洞察力。
很自然地就会想到如何利用这个产品操作技术(OT)房子的另一面，传统上是通过专家或资产本身的竖井数据源征税。这是资产密集型行业面临的一个非常传统的问题，虽然许多处于这一领域的供应商都在创建解决方案来解决同样的问题，但Splunk通过应用其核心平台来为组织提供未来的一瞥机器学习成立。IT系统生成的机器数据与传感器和控制系统生成的机器数据有很多共同之处。
例如，Splunk可以从警报和事件、工作订单和传感器数据中获取客户数据，应用机器学习算法和识别模式来预测工厂中以前无法检测到的问题。我们用大数据最近的一篇博客文章讨论了组织在分析方面的努力，以及他们能否回答他们不知道该问的问题。Splunk似乎正在寻找解决办法。
随着Splunk从IT扩展到OT，他们在监控/诊断、安全、安全和合规方面看到了机会，预见性维护、资产生命周期管理。Splunk的平台专注于大规模数据采集、搜索、探索和高级分析。技术使用案例继续扩大，并在OT世界中得到很好的转化。很明显，他们正在迅速进入OT领域，并基于他们在这些工业公司的It和安全方面的成功而这样做。随着工业物联网领域继续快速发展，Splunk似乎有能力通过将他们的学习转化为可演示的软件来跟上步伐。
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- Splunk正在迅速行动，了解制造业和资产密集型行业所需的能力和需求。关键在于他们的见解如何转化为价值，以及Splunk解决方案如何与其他传统APM应用程序和工作流程相适应，例如企业资产管理。
- 合作伙伴关系是关键，与工业自动化供应商合作可以提供在工业领域获得动力所需的额外影响力，我们期待很快听到合作伙伴关系的进展。
- 谈到机器学习，大多数APM供应商都处于探索阶段。Splunk已经看到了应用技术的结果。更多的客户成功将是展示这种方法真正潜力的关键，以及它如何在企业层面上扩展。
