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數字化線程通往物聯網成功之路
數字化線程通往物聯網成功之路
物聯網不僅僅是連接設備。充分發揮物聯網的潛力可以幫助組織實現業務成果，而不僅僅是試驗。
如果設備制造商的工程師可以通過遠程傳感器反饋自動通知他們的一個設備在現場出現故障怎么辦？如果這些工程師可以在制造時立即連接到來自生產線的故障設備的測試數據呢？這能揭示什么有價值的見解？如果工程師可以訪問整個設備生命周期中的現場數據，甚至覆蓋來自其他記錄系統的關鍵服務和物流數據，會怎樣？這將如何影響產品設計、制造和其他業務領域？如果可以實現物聯網 (IoT) 和數據分析之間的豐富連接，那么這種結果是可能的。
分析是釋放物聯網真正潛力的關鍵組成部分。通過數據分析，公司可以戰略性地使用物聯網來創造有意義的業務成果。您可以“預測和預期”，而不是“實現和反應”。當物聯網做得對時，您可以在設備出現故障之前進行干預并減少客戶服務電話的數量。大多數組織通常在這方面做得不夠。這些項目很容易陷入試點模式，無法完全操作其范圍內的所有物聯網數據。
那么是什么使數據分析和物聯網分開，我們如何將它們結合在一起？
物聯網成功的障礙
內部差異是一個反復出現的主題。我們在公司建立物聯網運營時采用的“科學博覽會”方法中看到了這一點。不同的團隊根據自己的特定要求和概念證明來處理項目各自的部分——都在追求創新，但不是以與業務成果（如運營和貨幣化）相關的協調方式工作。在忽視業務目標的同時，大量的時間和精力都花在了試驗上。為了物聯網，它變成了物聯網，沒有真正的回報。分析正在發揮作用，但從未以戰略方式發揮作用。他們在“履行和反應”階段停滯不前。進入“預測和預期”階段是物聯網開始發揮作用的地方。
在建立物聯網平臺的過程中，數據通常不會偏離其源頭太遠。雖然一些數據孤島在此過程中被打破，但很容易復制或在它們的位置創建新的數據孤島。為了全面實現物聯網運營，領導者必須齊心協力，廣泛、實時地共享數據。在孤島中，您冒著使豐富的數據變得冗余和跨團隊重復工作的風險。由此產生的瓶頸阻礙了快速行動。數據是您在物聯網中的眼睛和耳朵；沒有它，你只是在黑暗中工作。
最后，采用物聯網運營并非易事。這是一種高度復雜的技術形式，必須隨著時間的推移進行調整和改變。沒有多少組織擁有構建平臺的技術專長，更不用說在構建平臺后承擔維護和發展的負擔。僅就分析而言，就需要一組專門的數據科學家來從物聯網連接設備將收集的大量數據中提取和最大化價值。
編織數字線
在 IoT 操作中確定數據優先級的最佳方法是創建數字線程。這是在您的組織中運行的常見直通線路。它連接產品、系統、人員、客戶和合作伙伴。數據可以輕松通過這條線路，方便各方訪問。您可以在線程中確定不同數據集的優先級，互連任何孤島，并將信息匯集到一個更易于管理的中央控制點。
例如，數字線程可以編織產品的整個端到端生命周期。它整合了每個階段產生的數據——包括設計、制造、運輸、現場使用、維護和退役。數據存在于一個適合挖掘的廣泛閉環中。例如，一旦您在正確的位置擁有正確的數據，您就可以得出預測性見解，以新的方式改善產品生命周期。這是您可以信任并采取行動以實現業務成果的數據驅動洞察力。
通過您的組織編織此數字線程需要以下內容：
最高支持，導致最低支持 –數字線程是一項巨大的業務轉型，其成功需要高管層的專門支持。盡快獲得他們的支持，并向他們展示早期的成就，讓他們加入。由于最高管理層對項目的可見和積極的執行支持，更廣泛的公司更有可能支持它并改變行為以使其成功。您組織的各個部分將更自然地結成膠凍。否則，預計工作水平會有阻力。
來自業務部門的明確支持——與獲得高層支持同樣重要的是獲得業務部門的支持，尤其是在技術方面。這建立了以業務為主導的用例，這將促進“拉動”機制，該機制可以與集中式組織（例如 IT）領導的“推動”機制協同工作。否則，很可能會出現中心化的挫敗感，無法取得實質性的業務成果。
在組織內增強數據科學文化——創建一個專門的數據分析團隊，負責在整個組織中解鎖數據驅動的洞察力。該團隊由數據科學家和其他高端數據用戶組成，他們將成為您的“數據英雄”，他們擁有處理數據的專業知識并知道如何處理數據。否則，即使業務線希望“拉取”數據，在技術上也可能超出他們的能力范圍。
干凈、自動化的數據流——自動化將數據轉化為洞察力的過程。減少或消除業務線參與的手動流程。與主題專家密切合作，確保數據干凈，甚至帶有注釋，從而最大限度地減少業務采用的障礙。否則，內部數據消費者不確定要選擇哪些數據，也會對其完整性失去信心。
物聯網不僅僅是連接設備。數據和人員也必須聯系在一起才能協同工作。一旦將所有部分組合在一起，您就可以充分發揮物聯網的潛力，實現業務成果，而不僅僅是試驗。