流程的数字化和自动化促进了IT和OT的融合，带来了显著的进步。其中，以新颖方式聚合数据的能力尤为突出。工业物联网(IIoT)和分析等革命性技术，释放了收集和分析海量数据的潜力。因此，随着预防性和预测性维护技术的出现，决策过程得到了加强。

然而，当工厂车间的传统机器缺乏必要的数据收集组件，或办公楼拥有陈旧的IT基础设施时，就会出现挑战。例如，它可能缺少支持现代数据收集场景所需的连接性、数据接口和数据点。

为了克服这一障碍，改造成为一种解决方案，因为它为老化的机器或建筑物中的照明、空调和供暖基础设施注入了新的生命，通过增强它们的连接性，为它们配备了智能功能。

在此过程中采用的普遍方法是将IIoT传感器集成到旧机器上。这种集成使机器能够收集有关其状态、条件和操作的重要信息，从而能够将这些数据传输到其他系统，以供进一步分析和处理。

最好的开始方法是写下需要跟踪的所有数据，然后分析现有的机械和设备，以了解数据监控方面的差距在哪里。

为了使建筑物经得起未来的考验，其硬件和机械是监测湿度、温度和空调等环境的改造过程的重要方面。这是保护数据中心、服务器、硬件并防止停机、火灾隐患或意外且昂贵的维修基本做法。

虽然在改造期间向机器添加传感器无疑是至关重要的，为了获得有意义的见解并做出明智的决策，有效分析这些传感器收集的数据，并将其转化为可操作的信息同样重要。这样的过程需要使用适合网络特定监控需求的软件解决方案。

通过集成先进的软件工具，企业可以释放其网络监控工作的真正潜力，使他们能够主动识别和解决潜在问题、优化性能并提高整体运营效率。这种战略方法不仅使企业能够做出数据驱动的决策，而且增强了他们在竞争日益激烈的市场环境中保持领先地位的能力。