无论是在数字化方面处于领先地位的实体行业，还是仍在追赶的实体行业，现在都有望在未来几年做出更重大的信息和通信技术投资。但是，为了确保他们能够以更快的速度和规模获得最大的利益，他们必须优化他们的5G+技术使用，沿着SPE（安全、生产力和效率）改进的路线数字化地增强自己。
但是5G+E的改进意味着什么呢？让我们使用增强智能和机器学习(AugI/ML)作为5G+的使能器，并将其应用于这些领域，即在制造环境中。
首先，安全改进可以定义为衡量安全相关事件的减少。例如，使用增强智能和机器学习(AugI/ML)的工厂可以将其与智能视频传感相结合，在事故发生之前检测到事故，从而提高工人和设备的安全性。
与此同时，生产率的提高（SPE整体收益的主要决定因素）意味着同一资产基础生产的商品或服务数量的增加。利用AugI/ML系统，工厂可以更好地预测特定的市场需求，从而实现预期的运营，同时缩短响应时间，最大限度地提高组织的运营能力。
边缘计算技术，预计到2023年亚太地区将以40%的高增长率增长，它捕获和分析位于网络边缘的分布式设备上的数据。它包括采集数据的本地传感器和处理数据的边缘网关。边缘计算使数据分析接近捕获位置，从而更快地响应变化的条件。事实上，与云系统相比，边缘处理系统可以在几毫秒内做出响应，而云系统可能需要100毫秒以上的时间。
在考虑边缘计算之前，组织首先应在规划阶段全面评估设备寿命成本，并考虑运营开销，如监控、升级和电源需求。其次，他们需要创建策略，以使用适当的防火墙和硬化的操作系统来保护设备，并在静止和传输时加密数据。最后，组织应该评估哪些分析对他们的业务最关键，并在边缘执行，以便立即采取行动。
每10位IT高管中就有6位表示，从端点设备收集，存储，集成和分析实时数据是成功实施IoT的主要障碍。组织应制定流程以从多个设备和传感器收集数据，并对其进行转换以供基于云的分析平台使用。数据提取是指将设备遥测数据导入并转换为基于云的物联网服务可用的格式。它有助于将数据归一化为通用数据模型，从而更易于由业务应用程序和用户进行分析。当组织必须确保按照政府或行业法规(例如，欧盟的《通用数据保护法规》或新加坡的《个人数据保护法》)存储所提取的数据时，数据提取也非常方便。
随着物联网传感器的迅速普及，以及数据交换的复杂性和数量不断增长，组织必须加强对高度发展的安全实践和程序的采用和实施。随着物联网实施规模的扩大并开始成为组织日常运营的中坚力量，投资，人才以及围绕安全性的思想探查力的规模将需要大大增加。
企业需要确保安全地配置其IoT设备，有效地进行通信，并可以使用加速而敏捷的方法对其进行更新。设备管理涵盖确保设备正确注册，管理，保护和升级的硬件，软件和过程。
必需的功能包括设备配置，安全性，命令分发，操作控制，远程监视和故障排除。即使云提供商未提供所需的设备管理组件，组织也将需要考虑这些功能。全面的设备管理使连接的设备可以轻松安全地与其他设备和云平台进行通信，同时帮助企业可靠地扩展到数十亿个连接设备和数万亿条消息。
最后，提高效率是指在相同的产出水平下减少资源消耗的能力。例如，由AugI/ML支持的创新感官技术可以在工厂机器故障发生之前检测到它们。
这有助于将意外中断降至最低，因为视频分析可以预先警告可能出现的质量问题，以防止资源浪费，同时实现对工厂运营的实时控制，以确保库存最小化。
总之，实现SPE效益可以帮助行业以更快的速度和规模以更少的成本做更多的事情。这是因为5G+使能技术可以提供增强的操作灵活性。
它们还可以通过网络即服务(network-as-a-service)商业模式（即那些可编程的、专门针对5G技术的商业模式）和更好的网络冗余来进一步增强，此外，还可以通过数字加速工具来增强商业智能。
我们位于芬兰奥卢的工厂提供了有关5G+推动因素（如E2E5G网络和云自动化）如何增强应用、服务和平台的多个使用案例。
我们还在现实世界中引入了5G+，例如在日本，通过在制造设计中心部署工业级专用无线网络来创新生产流程。
