制造业为何需要SD-WAN的几大原因

制造业一度被视为落后者，但正在迅速赶上数字化转型计划。这种转型的核心是工业物联网、云和大数据分析技术。物联网在制造生态系统中的引入，通过提供工厂车间的实时反馈和报警，简化了生产过程。这样收集的大量数据为机器学习和人工智能算法在故障预测和质量保证方面的有意义应用铺平了道路。这一领域的云采用率也在上升，主要是因为基于云的可用性增加了制造系统、办公生产力套件和CRM系统。

物联网、云和大数据共同构成了推动制造业数字化转型的技术。然而，为了使这些技术成功，连接质量非常重要。企业WAN应具有强大的系统结构，该系统结构应能传输工厂车间物联网设备生成的大量数据，优先排序基于云的制造系统的关键任务数据，支持办公生产力和CRMSaaS应用，同时保证机器运行AI和ML算法可以访问数据。

工业物联网和大数据

工业物联网是制造业数字化转型的重要组成部分。工厂车间的物联网设备收集了大量的数据，这些数据将被分类、分析和存储在数据湖中。传统的回程系统结构主要用于处理从用户到应用的南北流量，而不是从传感器到应用和服务器的东西流量。

云应用

根据经济学人智库的一项调查，制造业50%以上的高管认为云非常重要，尤其是在生产过程、供应链、设计和原型制造等关键制造领域。除了这些特定于该领域的SaaS应用，公司还采用SaaS解决方案来提高办公室的生产力。确保这些流量类别中的每一个都被细分和区别对待是非常重要的。

工业4.0SD-WAN解决方案

SD-WAN是云优先解决方案，支持该行业的数字化转型计划。

物联网

SD-WAN解决方案为关键任务物联网流量提供低延迟传输，并通过细分物联网流量确保安全。管理门户提供实时流量视图。

云服务

云服务解决方案可以识别所有主要应用，并根据定制策略加速。它为流行的云服务提供商提供了开箱功能。

交付大数据

SD-WAN可以保证低延迟和数据包丢失。内置的WAN优化和分段功能可以保证关键任务数据的优先级排序。

解决方案

一个典型的例子是Makino，它是一系列垂直行业制造工具的领先制造商。现在需要连接公司在北美、亚洲、欧洲的工厂的广域网。数据在各个位置同步时间太长，增加了员工处理旧数据的机会。此外，公司意识到，传统的MPLS骨干网在积极迁移到云中时会受到限制。

制造机械设备的工作涉及传输机械原理图、图纸和统计数据的大数据文件。利用传统的MPLS网络，东京总部和俄亥俄州梅森技术中心之间的数据同步需要6到7个小时。

SD-WAN服务链接其所有设施，需要做的是使用简短的特殊互联网链接将其设施连接到本地PoP。从那里开始，公司的网络数据得到了优化，并被运输到世界任何地方，以改善Makino的数据同步工作。它还为云计算的迁移铺平了道路，提高了公司分支机构之间的语音和视频通信性能。

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