消费物联网和工业物联网之间,有一些重要的区别。首先,价值不同:在未来十年,工业互联网将产生两倍于消费互联网所带来的回报。然后是规模: 如果你认为移动互联网很大,那么到2020年,单电力行业就会有70亿个联网设备。最后是数据。你多久发布一次Twitter? 一天几次? 风力发电场每10秒就产生一次数据。 发电厂每天产生数TB的数据。 喷气发动机、火车、石油钻机和更多让世界运转的机器均是如此。
工业互联网的利害关系也较高。你也许可以容忍你的Fitbit丢失了几个步骤,或偶尔Uber司机收错车费,但如果你的应用和你的MRI扫描仪在脑扫描期间发生通信问题,你会怎么想?
所以是的,工业互联网的风险很高,潜在的回报也是如此。以4万亿美元的全球电力行业为例。世界经济论坛估计,通过将发电、分配和商业消费流程数字化,可以在未来10年内创造出1.3万亿美元的经济价值。
而且,改变这一行业还有足够的动力。可再生能源的快速增长,分布式发电(例如,屋顶式太阳能)的增长,能源储存和电动汽车的出现,以及消费者需求的萎靡——这些趋势正在使传统的电力业务模式转换思维。公用事业迫切需要获得数据的见解,在面对如此剧烈的变化时,这将有助于提高运营的可靠性、生产力和盈利能力。
在能源行业之外,企业可能面临着许多不同的挑战。然而,能源行业与其他大多数资产密集型产业之间存在相似之处。无论哪个行业制造或管理的机器或系统,可靠性都很重要。也应该如此!提高可靠性是工业互联网最重要的价值创造者之一。记得电力行业的例子吗?这个1.3万亿美元的潜在价值——其中的三分之一,也就是3870亿美元——将从消除计划外的停机时间中获得。
数字化资产
最关键的业务资产可能已经以某种方式联网。我们的很多机器已经生成了十多年的数据。然而,机器生成的绝大多数数据,现在都未使用;我们的电力行业客户,平均使用大约2%的数据。
利用机器和资产数据的价值,意味着利用先进分析来监控、优化和最终预测可能导致停电和损失的事件类型。提供这种类型的价值的软件类别称为资产性能管理。其功效主要取决于相关的分析目录,但在能源行业,企业已经能够预测并预防75%的机器故障。这是将高级分析应用于工业机器的时间序列数据,获得的能力。
然而,工业互联网远不止资产可靠性。想象一下,如果你的车载电脑提醒你,车辆需要维护,但是,当你的燃油不足时,却没有提醒,或者你的驾驶习惯将你的燃油效率拖至5 MPG。或者换句话说:连接整个系统比连接其中一个部分,或者只是简单地监控其性能的一个属性,可以提供更多的价值。
工业物联网的有效货币化,意味着考虑机器的更广泛设置,如何接收和使用数据来优化影响整体性能的变量。
货币化工业物联网
对大多数电力生产商来说,燃料成本的意义重大。美国电力的85%仍然来自于不可再生资源,燃料成本可高达工厂总运营成本的80%。利用分析来了解哪些变量会影响燃料消耗, 以及它们如何影响消费,在这个行业中是非常有价值的。可能在你的行业也是如此。许多工业流程以原材料成本为重点,如何根据这些材料优化消耗和产出,将成为竞争优势的来源。在能源行业,有效利用燃料不仅会影响成本,而且还会影响排放——通过将实时输出数据与能源市场相关联——来实现总体业务盈利能力。
数字化员工
真正的数字化已经超越了联网资产及其运营的设置。它包含管理这些资产的人力成本。让我们回到停电这个问题。每年,由于传输和分配问题,约有8%的电力无法传输到客户。30%到40%的停电是由于树木倒落在电力线上。那么为什么需要这么长时间才能恢复供电呢?首先,你的电力公司必须找到那棵树!想象一下,使用传感器数据所带来的价值,在正确的时间让正确的工作人员到达正确的地方,以防止或减轻数百万人的停电。这就是我们所说的“数字化工业员工”的价值主张。
当然,调度只是其中的一部分。当我们探讨数字化员工时,我们是指将数据和确保他们安全的工具与他们相连接,更有效地工作,为企业带来更多的价值,还包括连接无人机和其他设备,可以远程检查以防止不必要的危险的工作条件。这才是当今真正的工业数字化的前沿。
下一步是什么?
数字化资产,其设置以及对其运营至关重要的人员和流程,可以创造巨大的价值。然而,工业互联网中的价值,通过更多联网的运营,也可以实现全新的业务模式。
例如,从数字化电力行业中能够获得的最大价值,可能是新一代智能城市和社区的出现。纽约州正在打造的电气化运输和商业建筑能源管理系统,是一个动态的、积极响应的电力系统,能够应对大量电动汽车的涌入,以及商业能源消耗的同时下降。只有软件才能将这样的灵活性引入一个百年的行业。
也许你所在的行业也是如此。如果你完全数字化你的运营,你可以解决哪些客户问题?
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