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對2017年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的深度分析

2017-12-22 11:18:21 來源:和訊 熱度:
該研究將物聯(lián)網(wǎng)定義為嵌入電子、軟件、傳感器和連接的物理對象或“實物”網(wǎng)絡(luò),以使對象能夠收集和交換數(shù)據(jù)。該研究考察了智能定位、終端用戶數(shù)據(jù)準備、云計算、先進預(yù)測性分析以及數(shù)據(jù)流分析等關(guān)鍵相關(guān)技術(shù)。

“盡管物聯(lián)網(wǎng)還處于初期階段,但我們認為這是工業(yè)界的一個決定性話題,物聯(lián)網(wǎng)智能(IoT Intelligence)作為了解和利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的手段,同樣也將變得越來越重要,并將促進智能定位(location intelligence)、先進和預(yù)測分析( advanced and predictive analytics)、大數(shù)據(jù)(big data)等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展。”Dresner Advisory Services的創(chuàng)始人兼首席研究員Howard Dresner說。
 
  此研究的主要內(nèi)容包括以下幾點:
 
  ☆ 53%的受訪者表示物聯(lián)網(wǎng)有點兒重要,只有不到15%的受訪者認為物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在非常重要。
 
  ☆ 制造、咨詢、商業(yè)服務(wù)、分銷與物流是應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)的前四大行業(yè)。
 
  ☆ 增加收益和提高競爭力是物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者所追求的終極業(yè)務(wù)智能(BI)目標。
 
  ☆ 智能定位、數(shù)據(jù)流分析和認知BI是排名前三的最有價值的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)。
 
  ☆ 采用業(yè)務(wù)智能BI的程度越高,物聯(lián)網(wǎng)倡議取得成功的可能性就越大。
 
  
制造業(yè)首當其沖
 
  
從各個行業(yè)受訪者對物聯(lián)網(wǎng)重要性認知調(diào)研結(jié)果中可看到,2017年物聯(lián)網(wǎng)已應(yīng)用于多種商業(yè)環(huán)境,IoT重新定義商業(yè)模式,在多個行業(yè)實現(xiàn)增加產(chǎn)量、流程自動化??偟膩碚f,制造、咨詢、商業(yè)服務(wù)、分銷/物流和能源行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的報告數(shù)量最多,超過半數(shù)受訪者認為物聯(lián)網(wǎng)至少是有點重要的,可謂物聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者。在全球經(jīng)濟整體低谷的時代,這幾個行業(yè)難以維持增長盈利模式,面臨巨大的競爭和挑戰(zhàn),找出新的發(fā)展思路實現(xiàn)成功轉(zhuǎn)型迫在眉睫,而物聯(lián)網(wǎng)早期倡導(dǎo)者將增加收益和提高競爭力作為物聯(lián)網(wǎng)項目的目標,符合為這些行業(yè)快速提供收益和競爭力的需求,因此物聯(lián)網(wǎng)的一系列舉措在這些行業(yè)得到廣泛的資助和支持。這其中,制造業(yè)的受訪者認為物聯(lián)網(wǎng)“不重要”的比例最低,認為物聯(lián)網(wǎng)“重要”的比例超過一半,高居榜首。
 
制造業(yè)擁有大量設(shè)備,時刻產(chǎn)生巨大數(shù)據(jù),通過傳感器收集數(shù)據(jù)、通過網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)等將數(shù)據(jù)上傳至云端處理,將物理世界和信息世界融合,之前未連接的設(shè)備能夠進行通信和共享數(shù)據(jù),實現(xiàn)真正的萬物互聯(lián),已成為物聯(lián)網(wǎng)的主戰(zhàn)場。智能制造涵蓋了所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域,模糊和改善了工廠運營、供應(yīng)鏈、產(chǎn)品設(shè)計和需求管理之間的鴻溝,所以沒有哪個行業(yè)受IoT影響比制造業(yè)更大。
 
在制造業(yè)內(nèi),物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在生產(chǎn)過程和供應(yīng)鏈中提高生產(chǎn)力的潛力是巨大的,涵蓋設(shè)備連接和管理、數(shù)據(jù)采集分析、先進和預(yù)測分析、業(yè)務(wù)和流程優(yōu)化。在設(shè)備連接和管理中,制造商可以使用完全連接的網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)設(shè)備和生產(chǎn)過程的可視性、可訪問性和主動控制。用這些設(shè)備采集的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來管理關(guān)鍵績效指標(KPI),以提高運營效率,優(yōu)化決策制定。使用先進和預(yù)測分析,制造商可預(yù)測問題并提供增值服務(wù),甚至開拓全新的服務(wù)。
 
在物聯(lián)網(wǎng)實踐的過程中,離不開數(shù)據(jù)采集、分析、通訊網(wǎng)絡(luò)等各種新技術(shù),需求推動著新技術(shù)快速發(fā)展。因此,技術(shù)領(lǐng)域認為物聯(lián)網(wǎng)非常重要的受訪者比重最高。奇怪的是,負責(zé)眾多不同移動資產(chǎn)的聯(lián)邦政府、州政府和地方政府將物聯(lián)網(wǎng)舉措列為非常重要或關(guān)鍵的可能性最小,65%受訪者認為物聯(lián)網(wǎng)對其毫不重要。但縱觀整體,到2017年,大多數(shù)行業(yè)的多數(shù)受訪者依舊認為聯(lián)網(wǎng)并不重要,將其置于業(yè)務(wù)智能和數(shù)據(jù)管理等緊迫的問題之后,物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用在未來一段時間內(nèi)依然將保持很低的水平,直到有廣泛的應(yīng)用成功案例出現(xiàn)。
圖1 行業(yè)的重要性表1 行業(yè)的重要性統(tǒng)計
注:重要=非常重要+很重要+重要
  
物聯(lián)網(wǎng)還是項目級而非公司級熱點
 
  
從功能上看,業(yè)務(wù)智能能力中心(Business Intelligence Competency Centers)、研發(fā)(R&D)的受訪者認為IoT至少是“重要”的比例最高,這反映了物聯(lián)網(wǎng)是以項目為中心,而不是整個機構(gòu)的興趣關(guān)注點。在市場/銷售(Marketing & Sales)方面,IoT關(guān)注銷售分析及指標,因此認為IoT最低程度“重要”的受訪者比例較高,排名第三。銷售分析的應(yīng)用程序越來越依賴物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為其核心應(yīng)用程序平臺的基礎(chǔ)組件。戰(zhàn)略規(guī)劃部門對物聯(lián)網(wǎng)也表現(xiàn)出高于平均水平的興趣,認為物聯(lián)網(wǎng)不重要的比例最低,展現(xiàn)出物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及分析對于組織決策所起的重要作用。
 
但這些戰(zhàn)略規(guī)劃部門的受訪者中即使是物聯(lián)網(wǎng)的擁護者,也沒有人認為物聯(lián)網(wǎng)是至關(guān)重要(critical important)的,在一定程度上說明組織領(lǐng)導(dǎo)者對于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展并不是百分百積極的態(tài)度。值得注意的是,對于企業(yè)的運營,只有約18%的受訪者認為物聯(lián)網(wǎng)“重要”,遠低于其他部門,排名墊底;高達57%的受訪者認為物聯(lián)網(wǎng)對其毫不重要。對比行業(yè)調(diào)研的結(jié)果,結(jié)論就十分有趣了:物聯(lián)網(wǎng)在制造業(yè)最有可能被應(yīng)用,但是制造業(yè)的運營,物聯(lián)網(wǎng)卻并不重要?;貧w運營的含義,運營是對運營過程的計劃、組織、實施和控制,對產(chǎn)品生產(chǎn)和服務(wù)密切相關(guān)的各項管理工作的總稱,也可以說是為對生產(chǎn)和提供公司主要的產(chǎn)品和服務(wù)的系統(tǒng)進行設(shè)計、運行、評價和改進的管理工作。運營的最終目的是使產(chǎn)品“活的更久”或者“活的更好”,一切能夠幫助產(chǎn)品進行推廣、促進用戶使用、提高用戶認知的手段都是運營需要的,而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)只是這些措施中的一種。在物聯(lián)網(wǎng)被工業(yè)屆尤其制造業(yè)炒得異常火爆的今天,清醒的告訴我們,物聯(lián)網(wǎng)對制造業(yè)不是萬能的,只是眾多手段之一而已。
 
圖2 部門重要性
表2 具體部分重要性
 
注:重要=非常重要+很重要+重要
  
哪些技術(shù)驅(qū)動著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展
 
物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者,也就是認為IoT至關(guān)重要(Critical)或非常重要(Very important)的受訪者,支持物聯(lián)網(wǎng)在廣泛的業(yè)務(wù)智能(BI)活動和過程中的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者和所有受訪者興趣差距最大的領(lǐng)域毫不意外的出現(xiàn)在智能定位、數(shù)據(jù)流分析(streaming data analysis)和認知BI(cognitive BI)這些已經(jīng)有成功應(yīng)用案例的方向。有趣的是,物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者在數(shù)據(jù)倉庫中看不到更高的IoT機會,不期望獲得與上述技術(shù)一樣的重大收益。無論是更廣泛的受訪者群體還是物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者,都對BI的主要產(chǎn)品:報表和儀表盤給出了高度評價,置于首位,但是物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者也并沒有對其表現(xiàn)出更為特別的興趣,倒是可視化和終端用戶自助服務(wù)(End-user self-service)備受先行者的青睞。

圖3 技術(shù)重要性:物聯(lián)網(wǎng)先行者與行業(yè)平均水平
  
物聯(lián)網(wǎng)先行者高度關(guān)注組織中所有的BI功能驅(qū)動因素。與所有受訪者相比,他們最大的興趣不同點在于供應(yīng)鏈、制造這兩個雖然優(yōu)先級相對較低但是與物聯(lián)網(wǎng)高度相關(guān)的區(qū)域。物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者將BICC作為緊隨其后的物聯(lián)網(wǎng)重要驅(qū)動因素。市場、戰(zhàn)略規(guī)劃、銷售也是企業(yè)BI和物聯(lián)網(wǎng)的強大催化劑。下圖所示BI的12個功能驅(qū)動因素,其應(yīng)用水平越高,物聯(lián)網(wǎng)在區(qū)域個性化需求基礎(chǔ)上能提供差異化價值的可能性就越大。
 
圖4 BI驅(qū)動要素:物聯(lián)網(wǎng)先行者與行業(yè)平均水平
  
關(guān)于業(yè)務(wù)智能BI
  
將所有可量化的業(yè)務(wù)智能目標打分排序,如圖所示,物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者的結(jié)果均高于整體樣本。物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者見證了應(yīng)用BI可優(yōu)化決策制定、提高運營效率、增強競爭優(yōu)勢、增加收益、完善客戶服務(wù)等,為物聯(lián)網(wǎng)成功實施奠定基礎(chǔ)。整體樣本和物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者對優(yōu)化決策制定重視度最高,整體樣本對提高運營效率的重視程度次之,但物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者將增加收益(growing revenue)和提高競爭優(yōu)勢(increasing competitive advantage)略高于運營收益,并將其作為驅(qū)動物聯(lián)網(wǎng)計劃成功的兩個主要目標加以宣傳推廣。相比眾多受訪者,物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者在IoT中看到了更多的機會。
 
圖5 BI的目標:物聯(lián)網(wǎng)先行者與行業(yè)平均水平

BI技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)

BI技術(shù)包括先進預(yù)測分析、云BI、終端數(shù)據(jù)準備、智能定位、大數(shù)據(jù)等,下面對此報告中關(guān)于先進預(yù)測分析及職能定位技術(shù)作簡要介紹。
 
先進預(yù)測分析(Advanced and Predictive Analytics)
 
先進和預(yù)測分析包括統(tǒng)計、建模、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘,分析事實,以預(yù)測未來或未知的事件。受訪者對先進和預(yù)測分析的廣泛特征表示出強烈興趣。其中最受歡迎的功能需求包括:回歸模型(regression models)、教科書統(tǒng)計函數(shù)(textbook statistical span style="line-height: 1.6;">
圖6 先進預(yù)測性分析的特點
  
智能定位
  
智能定位是業(yè)務(wù)智能的一種形式,主要分析應(yīng)用的維度是位置或地理。 最典型的如,通過查看覆蓋在交互式地圖界面上的數(shù)據(jù)點來進行分析。物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者對智能定位的興趣遠遠超過調(diào)查總?cè)巳?。通過兩年的調(diào)查結(jié)果對比看,隨著時間推移,整體評價沒太大變化。74%的物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者表示智能定位是“至關(guān)重要”或“非常重要”的,幾乎與去年相同,我們并不感到驚訝,因為位置往往是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵應(yīng)用,只有26%的整體樣本在2017年認為其“至關(guān)重要”或“非常重要”。

基于物聯(lián)網(wǎng)的智能定位最有前景的應(yīng)用案例是在高度規(guī)范的制造業(yè)(highly regulated manufacturing industries),簡化可追蹤性和供應(yīng)鏈執(zhí)行工作流(streamline traceability and supply chain compliance workflows)上的潛力。預(yù)計2018年,ERP和供應(yīng)鏈管理(SCM)軟件供應(yīng)商利用物聯(lián)網(wǎng)智能定位,在全球范圍簡化可追溯性(streamline traceability)和供應(yīng)鏈合規(guī)性(supply chain compliance),推出新的應(yīng)用程序。
圖7 智能定位的重要性:物聯(lián)網(wǎng)先行者與行業(yè)平均水平
  
此報告對于2017年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展做出了客觀判斷,對客戶及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)供應(yīng)服務(wù)商提供了豐富且有價值的信息。2017年,物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)對制造業(yè)起著越來越重要的作用,物聯(lián)網(wǎng)先進技術(shù)蓬勃發(fā)展??蛻艨筛鶕?jù)市場研究結(jié)果了解同行是如何利用、如何投資業(yè)務(wù)智能及其相關(guān)技術(shù)的。比較當前的供應(yīng)商表現(xiàn)和行業(yè)規(guī)范、識別和選擇新的供應(yīng)商。

責(zé)任編輯:靳玉鳳

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