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使用生態(tài)系統(tǒng)方法為物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造持續(xù)價值？
使用生態(tài)系統(tǒng)方法為物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造持續(xù)價值？
COVID-19 大流行的出現(xiàn)擾亂了幾乎所有行業(yè)。盡管如此，另一方面，它通過向我們展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路，為改善現(xiàn)有商業(yè)文化提供了大量機會。今天，該行業(yè)正站在其期待已久的更新的門口。顯然，制造業(yè)領(lǐng)導者必須采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但必須在管理關(guān)鍵流程（例如在不影響產(chǎn)品質(zhì)量的情況下提高產(chǎn)能）的同時加速創(chuàng)新。
因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是制造業(yè)的新焦點，毫無疑問，有效的協(xié)作將是同時保持順暢和高效的最佳方式。然而，這并不容易，因為勞動力已經(jīng)消失并且大部分仍然偏遠。
大流行影響：
隨著病毒席卷全球，很明顯，各行各業(yè)之間將展開生存之戰(zhàn)。會有贏家和輸家。在大流行之前，制造業(yè)在采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面進展緩慢，并且缺乏已經(jīng)改變其他行業(yè)的以數(shù)據(jù)為中心的思維方式。即使是那些接受價值數(shù)百萬美元的 工業(yè) 4.0 或物聯(lián)網(wǎng)計劃的人也沒有收到任何出色的成果來展示他們的努力。不幸的是，當大流行席卷全球時，支持實施的資源處于邊緣。
他們不僅丟失了目前需要適應(yīng)的數(shù)據(jù)，而且還丟失了潛在價值。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型：
今天最常被問到的問題是，在沒有來自工廠車間的可用數(shù)據(jù)的情況下，為什么要在企業(yè)層面投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
嗯， 智能制造 并不要求整個組織都致力于其成功。在制造業(yè)中，它可以從從最初的操作中獲取洞察力開始——制造產(chǎn)品的機器資產(chǎn)和操作機器的人員。這些資產(chǎn)是任何制造業(yè)最重要的資本投資之一，它每秒產(chǎn)生數(shù)千個數(shù)據(jù)點。盡管如此，這些有價值的數(shù)據(jù)并未被捕獲和分析以提高功效，從而導致沒有改善或增長。當今的工廠基于手動流程，這會導致大量低效率并干擾組織的每個部分。
洞察力以及從這些數(shù)據(jù)中得出的正確行動驅(qū)動可以為制造商發(fā)展業(yè)務(wù)并超越競爭對手奠定基礎(chǔ)。甚至錯誤和低效率的可能性也可以忽略不計。
機器數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：
正如我們所知，有許多制造商、組織、顧問和系統(tǒng)集成商試圖從頭開始重建機器數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，并作為大型物聯(lián)網(wǎng)計劃的一部分取得了不同程度的成就。
即使利用水平 IIoT 平臺，整個設(shè)置也需要數(shù)月或數(shù)年的時間。完成后，必須建立捕獲和關(guān)聯(lián)機器數(shù)據(jù)的機制，并且需要定期維護。不僅維持這些解決方案的費用受到限制，而且與錯誤分配資源以生產(chǎn)已經(jīng)存在的東西相關(guān)的機會和價值的缺失也會導致制造商的競爭劣勢。
從機器資產(chǎn)中自動收集和轉(zhuǎn)換的準確實時數(shù)據(jù)為推動底線價值奠定了堅實的基礎(chǔ)。當通過數(shù)據(jù)觸發(fā)的警報、分析和自動化與可見性和可操作性結(jié)合時，人們可以觀察到在幾個月內(nèi)利用率性能提高了 15-20%。
一旦這一切結(jié)束，通過將數(shù)據(jù)集成到企業(yè)工廠和行業(yè)系統(tǒng)的其他孤立數(shù)據(jù)中，即從產(chǎn)品設(shè)計到生產(chǎn)、產(chǎn)品質(zhì)量、維護和物流，運行無休止的自動化和完成非凡的價值。
這使制造商和合作伙伴的生態(tài)系統(tǒng)能夠通過優(yōu)化調(diào)整具有個人技能的實體（尤其是 IIoT 計劃）來加快價值實現(xiàn)并降低計劃失敗的風險。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)：
IIoT 生態(tài)系統(tǒng)包括制造商、機器制造商、機器制造商分銷商、技術(shù)和解決方案提供商、服務(wù)提供商、軟件提供商、系統(tǒng)集成商和顧問。每個都有其獨特的技能、專業(yè)知識或知識產(chǎn)權(quán)，可用于推動成功的 IIoT 計劃。當上述資源被打亂或未得到充分優(yōu)化時，IIoT 計劃將無法實現(xiàn)保險價值主張或完全失敗。
那么問題來了，廠商應(yīng)該把重點放在哪里呢？分析，包括機器學習和人工智能算法，可以使用分析技術(shù)在邊緣和云中開發(fā)和應(yīng)用。技能和技術(shù)的正確組合為制造商的快速和常規(guī)價值生成提供了最佳方案。
成功的 IIoT 計劃需要選擇正確的技術(shù)，并使 IIoT 生態(tài)系統(tǒng)中參與該行業(yè)的不同實體完美結(jié)合。在 IIoT 生態(tài)系統(tǒng)中，應(yīng)根據(jù)每個參與者的獨特技術(shù)、IP 和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識進行調(diào)整，以獲取最大利益并降低風險。
重點應(yīng)該是快速的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、出色的應(yīng)用、集成和自動化到其他最佳工廠系統(tǒng)中。
樞軸、響應(yīng)、適應(yīng)：
正如我已經(jīng)分享的那樣，許多制造商在大流行期間遭受了很多苦難，毫無疑問，其中大部分苦難都是他們無法控制的。但誰是克服所有挑戰(zhàn)并成功的人呢？當全世界都在遭受不同程度的損失時，誰是贏家？嗯，可以在艱難時期調(diào)整、響應(yīng)和適應(yīng)的組織。這并不容易，但他們準備好了數(shù)據(jù)、工具和獲勝的心態(tài)。
對于不得不在難以實施的問題上花費大量資金的制造商來說，應(yīng)該利用可以立即受益的垂直解決方案。
是時候切換到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新世界了。你準備好了嗎？