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使用生態(tài)系統(tǒng)方法為物聯網創(chuàng)造持續(xù)價值？
使用生態(tài)系統(tǒng)方法為物聯網創(chuàng)造持續(xù)價值？
COVID-19 大流行的出現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字化轉型的道路，為改善現有商業(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)領導者必須采用數字化轉型，但必須在管理關鍵流程（例如在不影響產品質量的情況下提高產能）的同時加速創(chuàng)新。
因此，數字化轉型是制造業(yè)的新焦點，毫無疑問，有效的協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)在采用數字化轉型方面進展緩慢，并且缺乏已經改變其他行業(yè)的以數據為中心的思維方式。即使是那些接受價值數百萬美元的 工業(yè) 4.0 或物聯網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的數據，而且還丟失了潛在價值。
數字化轉型：
今天最常被問到的問題是，在沒有來自工廠車間的可用數據的情況下，為什么要在企業(yè)層面投資數字化轉型？
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——制造產品的機器資產和操作機器的人員。這些資產是任何制造業(yè)最重要的資本投資之一，它每秒產生數千個數據點。盡管如此，這些有價值的數據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據中得出的正確行動驅動可以為制造商發(fā)展業(yè)務并超越競爭對手奠定基礎。甚至錯誤和低效率的可能性也可以忽略不計。
機器數據基礎設施：
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據基礎設施，并作為大型物聯網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，整個設置也需要數月或數年的時間。完成后，必須建立捕獲和關聯機器數據的機制，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已經存在的東西相關的機會和價值的缺失也會導致制造商的競爭劣勢。
從機器資產中自動收集和轉換的準確實時數據為推動底線價值奠定了堅實的基礎。當通過數據觸發(fā)的警報、分析和自動化與可見性和可操作性結合時，人們可以觀察到在幾個月內利用率性能提高了 15-20%。
一旦這一切結束，通過將數據集成到企業(yè)工廠和行業(yè)系統(tǒng)的其他孤立數據中，即從產品設計到生產、產品質量、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)化調整具有個人技能的實體（尤其是 IIoT 計劃）來加快價值實現并降低計劃失敗的風險。
工業(yè)物聯網生態(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、技術和解決方案提供商、服務提供商、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)知識或知識產權，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 計劃將無法實現保險價值主張或完全失敗。
那么問題來了，廠商應該把重點放在哪里呢？分析，包括機器學習和人工智能算法，可以使用分析技術在邊緣和云中開發(fā)和應用。技能和技術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，并使 IIoT 生態(tài)系統(tǒng)中參與該行業(yè)的不同實體完美結合。在 IIoT 生態(tài)系統(tǒng)中，應根據每個參與者的獨特技術、IP 和領域專業(yè)知識進行調整，以獲取最大利益并降低風險。
重點應該是快速的數據轉換、出色的應用、集成和自動化到其他最佳工廠系統(tǒng)中。
樞軸、響應、適應：
正如我已經分享的那樣，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，可以在艱難時期調整、響應和適應的組織。這并不容易，但他們準備好了數據、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，應該利用可以立即受益的垂直解決方案。
是時候切換到數字化轉型的新世界了。你準備好了嗎？