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如今的世界已大不相同。得益于机器人、AI/ML、AR/VR 等技术的进步，过去几年数字化转型的步伐令人瞩目，史无前例。各行各业的公司都在竞相利用这些技术加速数字化转型之旅，为远程工作、远程检查和监控以及提高自动化水平提供更多更好的选择——所有这些都是在全球范围内大规模进行的。
云提供商已经掌握了传统的“提升和转移”技术，企业数据可以无缝迁移到云端，而且是在短时间内，风险最小。但对于工业数据来说，“提升和转移”并不那么简单，因为工业数据存在严重的处理和数据访问延迟问题、OT 数据安全、数据治理、可见性、可访问性和控制问题、可能需要边缘计算、业务规则等诸多问题。
工业数据的细微差别以及处理、管理和分类、情境化、处理以及最终获得见解、可视化和共享结果所需的能力，为云和行业解决方案提供商带来了巨大的机遇。
为什么要选择行业云：
行业云的流行很容易理解。行业云具备垂直化、可重复的行业功能，包括工具、应用程序、云软件服务和针对特定行业关键用例优化的定制行业模板和工作流程。
行业云解决方案基于可组合、可重复和可扩展的架构堆栈。
行业云旨在：
- 通过加快和降低靠近边缘和工业运营的云迁移风险，缩短上市时间。
- 通过利用 IT 和 OT 数据管理和分析的专业知识，利用卓越的、预构建的行业特定功能提高云解决方案的质量。
- 简化跨超大规模、私有云、SaaS 提供商和边缘的业务流程端到端编排。
- 创建灵活且可定制的产品，使客户能够采用所需的功能和模块。
- 使行业资深人士能够与使用云原生产品扰乱市场的新进入者竞争。
我们看到，制造业、移动性和能源等资产密集型垂直行业对行业云解决方案的兴趣最高。每个行业都有多种用例，可以根据业务需求进行定制。
通常，最好的行业云需要：
1.在领先的无线网络技术中提供灵活性和控制力。
2.提供边缘智能和混合云架构，实现低延迟和控制。
3.与公共云无关，提供部署和架构灵活性，而不会导致云锁定，包括本地或混合云选项（行业混合云）。
4.一组在垂直解决方案之间共享的基础组件，具有可靠的工业解决方案的技术蓝图和基石功能。
5.管理和支持垂直行业解决方案的横向服务。
6.可组合的微服务层，用于按细分部署 AI/ML 解决方案模板，具有提供专门垂直解决方案和业务成果的预组合应用程序。
例如，制造业的行业特定能力将包括智能工厂解决方案、工人安全和生产力、更加注重可持续性和碳中和、提高供应链弹性和转变售后市场体验。
对于铁路，解决方案涉及乘客安全、自动化铁路站场管理、建设运营指挥中心以及数字信号和先进的列车控制系统。
对于能源行业，功能包括循环电池管理、建筑和设施能源管理、通过虚拟发电厂实现电网灵活性、V2G、电动汽车移动管理和绿色注册、碳可追溯性和交易。
案例研究：制造云：提高整个价值链的可视性和生产力
近年来，制造商在物联网、数据驱动可视化、机器学习、人工智能和自动化等技术上进行了大量投资。制造云专注于改善整个价值链的运营，同时降低成本，从提高供应链弹性到转变售后体验。
制造云可以帮助金属板制造商提供切实可行的选择，将其运营转变为智能工厂，并采用自主和优化的工厂运营。他们采用的行业云选项可以使用预先构建的信息和域资产模型、资产注册表、工厂模拟器和数字孪生来提供资产监控、跨 IT-OT 系统的可视化、管理和预测性维护以及机器同步以实现自主操作。
主要考虑因素：
在采用行业云或制造云之前，需要仔细考虑哪些重要因素？显然，将关键运营数据从生产或车间转移到其他位置会带来风险和潜在的复杂性。
最重要的问题与延迟、访问和控制、治理和安全问题有关。在云中创建精选数据仓库时，需要考虑一些实际问题，例如防火墙和数据访问问题。解决方案必须设计成能够减轻车间人员的数据控制损失和访问问题。缺乏 OT 数据可见性、实时控制和访问可能会成为制造实践中需要保留关键数据访问和控制的人面临的一个主要问题，并有可能使数字化转型工作陷入停滞。
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