在全球范围内，工业企业越来越重视物联网（IoT）数据，试图更好地监控和诊断运营问题并预测维护需求。事实上，到2025年，全球数据库中创建的实时数据将超过25%，而实时IoT數据将占到其中的95%以上。
　　随着IoT数据的快速增长，工业工程师和分析师们常常对由不同工业控制系统和感应器产生的庞大机器数据感到无所适从。
　　Splunk公司 IoT 产品营销和商业分析总监 Seema Haji在接受本报记者采访时表示，IoT数据的大量增长，使得工业领域需要一种可以帮助企业主动利用数据的解决方案，这是因为当下这些企业存在着五大痛点。
　　Seema Haji指出，企业需要面对的主要挑战有：第一，优先级。能够优先处理重要的预警（警报），帮助生产负责人专注于真正急需解决的问题，最大限度地减少操作人员去“灭火”，并在问题发生时能够缓解问题。第二，缺乏实时洞察力。 在不影响生产环境的情况下查看和诊断问题的能力至关重要，以便能够优化操作并将意外停机时间降至最低。第三，收入降低。设备发生故障、无法得知即将发生的问题会导致生产率下降以及高昂的紧急维修成本。不必要的日常预防性维护使这个问题更加严重，而且还增加了安全风险。第四，数据差距。从IT、OT（操作技术）和物联网资产的海量数据中识别真正的商业价值对企业来说非常具有挑战性。数据存在于各个信息孤岛之间，彼此之间没有交流。第五，现代化。运营技术（OT）团队在技术方面落后于他们的IT同事。OT希望利用云计算、机器学习、AI和高级分析等变革性趋势进行弯道超车。
　　针对这些问题，Splunk公司在今年4月宣布，将限量提供其首款物联网（IoT）解决方案Splunk Industrial Asset Intelligence（IAI），并已于4月23日在“2018年德国汉诺威工业博览会”上推出抢先体验版，预计在今年下半年会全面上市。
　　Splunk公司称，Splunk IAI可以帮助制造企业、交通运输行业、石油和天然气等能源领域，以及公用事业部门的相关机构实时监控和分析工业IoT数据，更加方便地查看复杂的工业系统，同时可以最大限度地缩短资产停机时间。
　　据了解，Splunk IAI是建立在Splunk Enterprise的基础之上，可捕获和关联来自工业控制系统（ICS）、感应器、SCADA系统和应用程序的数据，便于实时监控和诊断设备和操作问题。这种数据驱动的工业运营方式可以使企业能够在不影响生产的情况下更快地解决问题，避免因意外停机而导致的高额损失。
　　谈及与已有的提供IoT数据服务的产品相比，Seema Haji表示： “企业往往缺乏对关键工业系统的实时可视性，导致只能被动地管理工业操作，通常只能通过直觉来解决问题，而不是采用数据驱动的方法。在缺乏易于使用的实时分析和警报功能情况下，工业工程师和分析师渴望能够通过一个单一、整体的实时视图，了解来自关键工业资产和不同系统的信息。”
　　Splunk业务运营与战略高级副总裁兼IoT市场总经理Ammar Maraqa表示：“如今，实时数据分析对工业企业来说是必不可少的。企业正在努力弥合传统系统、工业资产和感应器数据之间的差距。Splunk IAI提供的单一解决方案在进行数据分析的同时，可确保工业系统满负荷运行，从而使机构能够显著节省意外停机所消耗的资源和资金。”