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對(duì)2017年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的深度分析

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(duì)象或“實(shí)物”網(wǎng)絡(luò),以使對(duì)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(zhǔn)備、云計(jì)算、先進(jìn)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(rèn)為這是工業(yè)界的一個(gè)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(jìn)智能定位(location intelligence)、先進(jìn)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(diǎn):
 
  ☆ 53%的受訪者表示物聯(lián)網(wǎng)有點(diǎn)兒重要,只有不到15%的受訪者認(rèn)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(biāo)。
 
  ☆ 智能定位、數(shù)據(jù)流分析和認(rèn)知BI是排名前三的最有價(jià)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(dāng)其沖
 
  
從各個(gè)行業(yè)受訪者對(duì)物聯(lián)網(wǎng)重要性認(rèn)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(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)增加產(chǎn)量、流程自動(dòng)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(bào)告數(shù)量最多,超過半數(shù)受訪者認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)至少是有點(diǎn)重要的,可謂物聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者。在全球經(jīng)濟(jì)整體低谷的時(shí)代,這幾個(gè)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(shí)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(xiàng)目的目標(biāo),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(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)“不重要”的比例最低,認(rèn)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(shí)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(jìn)行通信和共享數(shù)據(jù),實(shí)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(yùn)營、供應(yīng)鏈、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和需求管理之間的鴻溝,所以沒有哪個(gè)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(jìn)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(shí)現(xiàn)設(shè)備和生產(chǎn)過程的可視性、可訪問性和主動(dòng)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(biāo)(KPI),以提高運(yùn)營效率,優(yōu)化決策制定。使用先進(jìn)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(shí)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(dòng)著新技術(shù)快速發(fā)展。因此,技術(shù)領(lǐng)域認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)非常重要的受訪者比重最高。奇怪的是,負(fù)責(zé)眾多不同移動(dòng)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(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)對(duì)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(rèn)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(shí)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)。
對(duì)2017年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的深度分析-DVBCN
圖1 行業(yè)的重要性表1 行業(yè)的重要性統(tǒng)計(jì)
對(duì)2017年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的深度分析-DVBCN
注:重要=非常重要+很重要+重要
  
物聯(lián)網(wǎng)還是項(xiàng)目級(jí)而非公司級(jí)熱點(diǎn)
 
  
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(rèn)為IoT至少是“重要”的比例最高,這反映了物聯(lián)網(wǎng)是以項(xiàng)目為中心,而不是整個(gè)機(jī)構(gòu)的興趣關(guān)注點(diǎn)。在市場/銷售(Marketing & Sales)方面,IoT關(guān)注銷售分析及指標(biāo),因此認(rèn)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(tái)的基礎(chǔ)組件。戰(zhàn)略規(guī)劃部門對(duì)物聯(lián)網(wǎng)也表現(xiàn)出高于平均水平的興趣,認(rèn)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(duì)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(hù)者,也沒有人認(rèn)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(duì)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(duì)于企業(yè)的運(yùn)營,只有約18%的受訪者認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)“重要”,遠(yuǎn)低于其他部門,排名墊底;高達(dá)57%的受訪者認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)對(duì)其毫不重要。對(duì)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(yùn)營,物聯(lián)網(wǎng)卻并不重要?;貧w運(yùn)營的含義,運(yùn)營是對(duì)運(yùn)營過程的計(jì)劃、組織、實(shí)施和控制,對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)和服務(wù)密切相關(guān)的各項(xiàng)管理工作的總稱,也可以說是為對(duì)生產(chǎn)和提供公司主要的產(chǎn)品和服務(wù)的系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)、運(yùn)行、評(píng)價(jià)和改進(jìn)的管理工作。運(yùn)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(jìn)行推廣、促進(jìn)用戶使用、提高用戶認(rèn)知的手段都是運(yùn)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?;鸨慕裉欤逍训母嬖V我們,物聯(lián)網(wǎng)對(duì)制造業(yè)不是萬能的,只是眾多手段之一而已。
對(duì)2017年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的深度分析-DVBCN
 
圖2 部門重要性
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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(dòng)著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展
 
物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者,也就是認(rèn)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(dòng)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(rèn)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(jī)會(huì),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(duì)BI的主要產(chǎn)品:報(bào)表和儀表盤給出了高度評(píng)價(jià),置于首位,但是物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者也并沒有對(duì)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。
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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(dòng)因素。與所有受訪者相比,他們最大的興趣不同點(diǎn)在于供應(yīng)鏈、制造這兩個(gè)雖然優(yōu)先級(jí)相對(duì)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(dòng)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(qiáng)大催化劑。下圖所示BI的12個(gè)功能驅(qū)動(dòng)因素,其應(yīng)用水平越高,物聯(lián)網(wǎng)在區(qū)域個(gè)性化需求基礎(chǔ)上能提供差異化價(jià)值的可能性就越大。
 
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圖4 BI驅(qū)動(dòng)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(biāo)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(yùn)營效率、增強(qiáng)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(shí)施奠定基礎(chǔ)。整體樣本和物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者對(duì)優(yōu)化決策制定重視度最高,整體樣本對(duì)提高運(yùn)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(yùn)營收益,并將其作為驅(qū)動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃成功的兩個(gè)主要目標(biāo)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(jī)會(huì)。
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圖5 BI的目標(biāo):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(jìn)預(yù)測分析、云BI、終端數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、智能定位、大數(shù)據(jù)等,下面對(duì)此報(bào)告中關(guān)于先進(jìn)預(yù)測分析及職能定位技術(shù)作簡要介紹。
 
先進(jìn)預(yù)測分析(Advanced and Predictive Analytics)
 
先進(jìn)和預(yù)測分析包括統(tǒng)計(jì)、建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘,分析事實(shí),以預(yù)測未來或未知的事件。受訪者對(duì)先進(jìn)和預(yù)測分析的廣泛特征表示出強(qiáng)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(jì)函數(shù)(textbook statistical span style="line-height: 1.6;">
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圖6 先進(jìn)預(yù)測性分析的特點(diǎn)
  
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(diǎn)來進(jìn)行分析。物聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)者對(duì)智能定位的興趣遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過調(diào)查總?cè)巳?。通過兩年的調(diào)查結(jié)果對(duì)比看,隨著時(shí)間推移,整體評(píng)價(jià)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?yàn)槲恢猛俏锫?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(rèn)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(jì)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。
對(duì)2017年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的深度分析-DVBCN
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(bào)告對(duì)于2017年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展做出了客觀判斷,對(duì)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(jià)值的信息。2017年,物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)對(duì)制造業(yè)起著越來越重要的作用,物聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)技術(shù)蓬勃發(fā)展。客戶可根據(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(dāng)前的供應(yīng)商表現(xiàn)和行業(yè)規(guī)范、識(shí)別和選擇新的供應(yīng)商。
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