制造生產率處于歷史最高水平是主要原因
“第四次工業革命”揭示了制造業生產率的顯著提高，這與政治和言論的風向無關，而與物聯網、數據和分析有關。自1920年以來，制造業生產率持續增長，這主要歸功于運營基礎的改善，以及最近的智能運營和物聯網。
在企業的工廠中，數據不僅來自車間，還來自整個供應鏈中的外部客戶。因此，制造商必須實施新的協議和預防措施，并實施新的質量控制措施。
工業物聯網(IIoT)的巨大風險
工業物聯網技術已經引入現代化的工廠和車間，顯著提高了生產率、數據可視性和可預測性。但與此同時，高度連通性為工業間諜開展的破壞和入侵活動打開了大門。然而，好處是顯而易見的。忽視潛在上行空間的企業可能面臨競爭威脅。面對這些挑戰，在確保安全性和隱私的同時，采用工業物聯網技術的最佳方式是什么?
在這個工業物聯網環境中，數據中心發生的事情與工廠車間發生的事情有著千絲萬縷的聯系。工業間諜和盜竊者需要采用隱蔽的策略和面對面的詭計，但現在不再這樣，這是因為人們已經把關注的風險重點轉移到數據中心。
因此，雖然物聯網帶來的好處是無可爭議的，而且這種技術仍然存在，但風險和漏洞也是如此。 有媒體最近發出警告，揭露僵尸網絡將利用安全性較差的物聯網設備進行DDoS攻擊。這種性質的參與者可以使用制造行業中易受攻擊的物聯網設備充當代理，并為網絡攻擊路由惡意流量。
減輕風險
解決這種漏洞的一個重要而簡單的方法是識別網絡上的所有物聯網設備，并確保它們與最新的安全補丁保持同步。而在補丁管理軟件的幫助下，可以很容易地完成這項任務。
在部署補丁管理時，請記住并非所有工業網絡設備供應商都考慮了安全性，而某些工業物聯網設備甚至可能無法打補丁。為補丁管理協議提供適當的源程序，以評估設備的安全性和可補性。
當不斷增長的數據量排除了人工審計或監督，風險的數量和類型無法預測時，其成功的關鍵是將可預測性帶回到環境中。預測數據管理帶來兩個好處：首先，從客戶和運營的角度來看，它可以讓供應鏈更加優化，更好地洞察客戶現在和將來想要的內容，以及更好地控制制造流程。其次，預測數據管理可以減輕這些風險和漏洞。
管理工業物聯網還首先要知道擴展的工業網絡不僅包含數萬個內部工業物聯網端點，而且還包括擴展的全球供應鏈中每個客戶和每個供應商的端點，這將面臨潛在的巨大挑戰。自20世紀90年代以來的人工處理網絡庫存一直不切實際。自動化硬件和軟件資產跟蹤器至關重要，更重要的是它基于云計算，能夠適應制造業日益全球化的特點。
IT專業人員的時代已經結束，制造廠商必須承認IT并不總是成功的最終仲裁者。非IT管理將使用擴展的工業網絡資產數據作為關鍵決策、管理和優化供應鏈，以及創建滿足需求的生產環境的主要元素。了解網絡端點在哪里，它們做什么，以及它們是否工作的好處，而不僅僅是網絡管理和降低成本。這些信息可以對生產模式以及擴展供應鏈的運作方式提供新的見解。
最適合工業物聯網(IIoT)的最佳實踐
實現最適合工業物聯網(IIoT)環境以降低風險和漏洞的最佳實踐包括：
•補丁管理。如上所述，避免安全漏洞的最簡單方法常常被遺漏，并且通過基本的自動補丁管理可以避免許多規模更大且成本更高的數據泄露事件。例如：Equifax 公司2017年的數據泄露的部分原因只是因為錯過了一些補丁。
•預測性管理環境。可以在漏洞變得更嚴重之前采用更積極的方法來發現漏洞。
•遠程庫存。面對日益增長的物聯網端點，保持積極且不斷更新的庫存對于避免錯過端點至關重要。
•質量控制和管理。不僅在企業中，而且在所有貿易伙伴中實施物聯網云計算的質量控制和管理。
•加密和防止破解。工業物聯網(IIoT)的端點很少得到與臺式計算機、服務器和路由器相同的關注。防止輕松破解，例如開放TCP/UDP端口和串行端口，未加密通信和打開密碼提示。
•網絡安全。除了工業物聯網(IIoT)設備本身之外，通過實施強大的雙因素身份驗證來保護連接它們的網絡，首先包括用戶名和密碼，然后是電子生成的SMS、Google身份驗證或電子郵件。當然，應始終適用適當的密碼協議。
物聯網如今已達到臨界點，其面臨的風險越來越明顯，特別是在制造行業。幸運的是，它們可以被預測和管理，因此仍然可以獲得物聯網的全部潛力。
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