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使用生态系统方法为物联网创造持续价值？
使用生态系统方法为物联网创造持续价值？
COVID-19 大流行的出现扰乱了几乎所有行业。尽管如此，另一方面，它通过向我们展示了数字化转型的道路，为改善现有商业文化提供了大量机会。今天，该行业正站在其期待已久的更新的门口。显然，制造业领导者必须采用数字化转型，但必须在管理关键流程（例如在不影响产品质量的情况下提高产能）的同时加速创新。
因此，数字化转型是制造业的新焦点，毫无疑问，有效的协作将是同时保持顺畅和高效的最佳方式。然而，这并不容易，因为劳动力已经消失并且大部分仍然偏远。
大流行影响：
随着病毒席卷全球，很明显，各行各业之间将展开生存之战。会有赢家和输家。在大流行之前，制造业在采用数字化转型方面进展缓慢，并且缺乏已经改变其他行业的以数据为中心的思维方式。即使是那些接受价值数百万美元的 工业 4.0 或物联网计划的人也没有收到任何出色的成果来展示他们的努力。不幸的是，当大流行席卷全球时，支持实施的资源处于边缘。
他们不仅丢失了目前需要适应的数据，而且还丢失了潜在价值。
数字化转型：
今天最常被问到的问题是，在没有来自工厂车间的可用数据的情况下，为什么要在企业层面投资数字化转型？
嗯， 智能制造 并不要求整个组织都致力于其成功。在制造业中，它可以从从最初的操作中获取洞察力开始——制造产品的机器资产和操作机器的人员。这些资产是任何制造业最重要的资本投资之一，它每秒产生数千个数据点。尽管如此，这些有价值的数据并未被捕获和分析以提高功效，从而导致没有改善或增长。当今的工厂基于手动流程，这会导致大量低效率并干扰组织的每个部分。
洞察力以及从这些数据中得出的正确行动驱动可以为制造商发展业务并超越竞争对手奠定基础。甚至错误和低效率的可能性也可以忽略不计。
机器数据基础设施：
正如我们所知，有许多制造商、组织、顾问和系统集成商试图从头开始重建机器数据基础设施，并作为大型物联网计划的一部分取得了不同程度的成就。
即使利用水平 IIoT 平台，整个设置也需要数月或数年的时间。完成后，必须建立捕获和关联机器数据的机制，并且需要定期维护。不仅维持这些解决方案的费用受到限制，而且与错误分配资源以生产已经存在的东西相关的机会和价值的缺失也会导致制造商的竞争劣势。
从机器资产中自动收集和转换的准确实时数据为推动底线价值奠定了坚实的基础。当通过数据触发的警报、分析和自动化与可见性和可操作性结合时，人们可以观察到在几个月内利用率性能提高了 15-20%。
一旦这一切结束，通过将数据集成到企业工厂和行业系统的其他孤立数据中，即从产品设计到生产、产品质量、维护和物流，运行无休止的自动化和完成非凡的价值。
这使制造商和合作伙伴的生态系统能够通过优化调整具有个人技能的实体（尤其是 IIoT 计划）来加快价值实现并降低计划失败的风险。
工业物联网生态系统：
IIoT 生态系统包括制造商、机器制造商、机器制造商分销商、技术和解决方案提供商、服务提供商、软件提供商、系统集成商和顾问。每个都有其独特的技能、专业知识或知识产权，可用于推动成功的 IIoT 计划。当上述资源被打乱或未得到充分优化时，IIoT 计划将无法实现保险价值主张或完全失败。
那么问题来了，厂商应该把重点放在哪里呢？分析，包括机器学习和人工智能算法，可以使用分析技术在边缘和云中开发和应用。技能和技术的正确组合为制造商的快速和常规价值生成提供了最佳方案。
成功的 IIoT 计划需要选择正确的技术，并使 IIoT 生态系统中参与该行业的不同实体完美结合。在 IIoT 生态系统中，应根据每个参与者的独特技术、IP 和领域专业知识进行调整，以获取最大利益并降低风险。
重点应该是快速的数据转换、出色的应用、集成和自动化到其他最佳工厂系统中。
枢轴、响应、适应：
正如我已经分享的那样，许多制造商在大流行期间遭受了很多苦难，毫无疑问，其中大部分苦难都是他们无法控制的。但谁是克服所有挑战并成功的人呢？当全世界都在遭受不同程度的损失时，谁是赢家？嗯，可以在艰难时期调整、响应和适应的组织。这并不容易，但他们准备好了数据、工具和获胜的心态。
对于不得不在难以实施的问题上花费大量资金的制造商来说，应该利用可以立即受益的垂直解决方案。
是时候切换到数字化转型的新世界了。你准备好了吗？