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Sugar Creek 酒吧位于夏洛特机场附近，是商务旅客的热门聚会场所。一天，一群来自 IBM 和德国工程公司 Bosch 的高管在参观客户现场时路过，Vogelbacher 带他们参观了啤酒厂。
他解释说，由于瓶子的溢出和灌装方式不一致，他的公司每月损失 30,000 美元。有些泡沫太多，有些泡沫不够。有些装满了，有些装得太少了。对话变成了一场头脑风暴，来自 IBM 和拥有自己的物联网软件平台的博世的代表表示，他们可能会提供帮助。达成了一项协议，技术专家和啤酒制造商将共同努力，通过使用物联网帮助改进制造过程。
IBM/Bosch 团队花时间了解制造过程中需要解决的具体问题，并确定要部署的传感器类型和位置。据 Vogelbacher 称，IBM 建立了一个独立的、安全的无线网络。然后，他们设置了一系列相机，在每个瓶子从装配线上下来时对其进行拍照。这些图像在 IBM 云中进行分析，并将近乎实时的信息转发回 Sugar Creek 酿酒商，让酿酒师调整机器以减少溢出。
随着时间的推移，该团队添加了额外的博世传感器和流量计，以捕获发酵过程中关键参数的信息，例如温度、pH、重力、压力和碳酸化。Vogelbacher 说，物联网系统不是用剪贴板四处走动收集信息，而是每秒自动收集多个数据点。“这让我们有机会做出更好的决策和排除故障，”他说。
物联网传感器数据被传输到私有Wi-Fi 5 (802.11ac)网络上的网关，该网关使用板载 GPU 从图像中进行推断并记录瓶子的填充水平。数据使用 MQTT 协议通过公共网络同步并发送到 IBM 云。分析完数据后，结果会在 60 英寸的轮子屏幕上呈现给 Sugar Creek 酿酒师，因此可以在工厂周围移动。DTU
Vogelbacher 表示，物联网系统每月为他的公司节省了至少 10,000 美元的溢油费用，但更重要的是，它使公司能够提高啤酒的质量。“质量是我们的核心价值，”Vogelbacher 说。物联网系统允许 Sugar Creek 识别啤酒的质量方面——风味、香气、外观、口感——并将这些质量与特定的生产参数联系起来。
Vogelbacher 并没有就此止步。他现在正与 IBM 和 Watson 团队合作，从在线评论中获取原始数据，并将这些信息转换回生产参数，以生产他所谓的“完全由人工智能生成的啤酒”。
AWS 与 Azure 与 IBM
根据 Counterpoint Research 的 Shah 的说法，微软的 Azure IoT 提供了最全面的平台。“来自强大的企业云业务，Microsoft Azure IoT 是唯一成功构建其边缘 IoT 功能并提供与其他价值链参与者更大互操作性的端到端平台。”
AWS 提供强大的云 IoT 和应用程序支持，并一直在使用Greengrass构建其边缘功能。但根据 Counterpoint 的说法，在提供先进且可扩展的边缘数据分析引擎方面，AWS 落后于微软和边缘优先的供应商。
IBM 的一大优势在于其 Watson 机器学习和人工智能平台。此外，对RedHat 的收购增强了 IBM 的边缘软件、安全和虚拟化产品。然而，Shah 表示，在合作伙伴名单和边缘分析能力方面，IBM 正在迎头赶上。
在 Dubrova 的分析中，AWS 和 Azure 之所以领先于竞争对手，是因为它们不断在全球范围内建立新的数据中心，从而有效地将优势拉近了客户。他们还拥有最好的预建机器学习模型和易于使用的分析工具集，这是关键。回想一下 Sugar Creek 的例子，机器学习模型需要接受训练，以识别啤酒瓶何时有适量的泡沫并被填充。
对企业来说，好消息是有选择。Dubrova 说，公司可以逐个构建块设置物联网部署，而不会影响 IT 基础设施资源。或者，他们可以采用托管服务路线。“云合作伙伴的领域专业知识和分析服务可以直接从 AWS、Azure 和 IBM 市场订阅，几乎是‘一键购买’，”她补充道。
Shah 表示，随着数百万企业启动数字化转型，物联网市场仍然很年轻，有足够的空间让每个物联网平台都有增长和成功的潜力。“我们可能会看到一种竞合模式，因为许多这些功能强大的平台相互竞争并相互补充，以帮助构建有效和高效的物联网解决方案，”他说。
