我真的需要多和邻居们谈谈。我学到了有趣的东西。比如有一次，我发现街对面的女人是芝加哥地区一家大型机械制造商的会计，而且她和我们需要就即将推出的功能与之交谈的工程师是好朋友。还有一次我发现当我戴着耳机一边割草一边唱歌时，你实际上可以从隔壁房子里听到，关着窗户，开着吸尘器。
今天，我发现我的隔壁邻居直接参与了工业客户如何管理和利用来自传感器的大量数据的建议。谁知道呢?我一直以为他是个金融分析师之类的人。他想知道我是否写过关于大数据的文章。
我们曾经!我告诉他，这在我们的读者中一直是一个热门话题，他们试图弄清楚如何处理来自自动化设备的tb级数据，以及如何利用这些数据来创建预测性而不是被动维护系统。好的，这是他的担忧:他的客户来找他，认为他们可以神奇地将所有数据放在一端，并从另一端得到预测性维护系统。
“但无论是石油钻井平台上的机器，还是卡特彼勒(Caterpillar)或迪尔(Deere)之类的机器，你需要的不仅仅是传感器上的数据，”他说。他解释说，除了运行时间外，预测故障还有很多其他因素，比如气候数据、环境数据等等。他说，工业客户实际上是在试图从爬行直接转向奔跑。他们需要先学会走路。
在我的故事讲到这里的时候，我不得不提醒你，站在你身边的规则是不要公开发言，所以你只需要相信我，当我说他在一个位置上知道他在说什么——在我们的领域里扮演着一个主要的软件和硬件供应商的关键角色。
他接着解释了传感器数据如何显示故障的可能性，但如果没有大量其他支持数据和正确的工具来分析这些数据，你就无法知道故障将在哪里发生。他解释说:“这就像我对你说，‘亚伦，我可以告诉你，你家里的东西明天会坏掉。但我不能告诉你。所以你需要一个水管工，一个电工，一个暖通空调工人，以及任何你可能需要的人来解决任何出现的问题。’”
我不得不承认，作为贸易记者，我们有一种倾向，会被技术的“奇才”所吸引。我曾经专门研究半导体制造的光刻技术，其中最先进的技术是使用193纳米的光来打印32纳米的电路，我们喜欢谈论哪些进步可以让我们达到突破摩尔定律极限的6纳米线。虽然辩论很有趣，但我们的许多读者真正需要知道的是如何保持他们的248nm光刻工具的启动和运行，以生产尽可能多的逻辑器件。
大数据——或者物联网、工业互联网等等——当然都属于这一类。我们喜欢谈论你可以用这些数据做的所有整洁的事情，以及工厂中的机器或石油钻井平台网络中的系统可以相互通信以简化操作的所有方式。Jim Pinto在最近的一篇关于自动化技术未来．另一个专栏坚持认为制造商需要停止拖延，并接受这些新的信息技术。
但是我邻居的建议呢?先学会走路。他举了一家叉车制造商的例子。他们从他们的叉车上获取所有数据，看看他们运行了多少小时。他们没有把这些数据用于预测性维护，而是做了一些更简单的事情:看看什么时候该派销售人员去给一家目前供应近乎饱和的公司提供更多的叉车。
我的邻居说，归根结底，工业制造商实际上只在大数据上花费了他们it预算的很小一部分。尽管如此，这仍然是一个有趣的想法。
