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最佳物聯(lián)網(wǎng)用例是什么樣子的?

中山市物聯(lián)網(wǎng)協(xié)會 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-06-22 15:22 ? 次閱讀

什么是物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)雖然大名鼎鼎,但并非每個人都知道它究竟是什么。我于1999年在寶潔公司提出了這一說法,隨后麻省理工學院使用了這一術(shù)語,但直至2010年,它仍然只是由專家使用的一種措辭。2010年,在谷歌搜索對這一術(shù)語的搜索迅速增加,使得‘物聯(lián)網(wǎng)’成為一個流行詞:人們提及這個詞是為了讓談話引人注意,即使他們并不知道它的確切含義。在今天,每50位高管中,只有1位聲稱,并不知道‘物聯(lián)網(wǎng)’是什么意思,但其余49位之中,很多人也并不確定這個詞的意思。

什么是物聯(lián)網(wǎng)?物聯(lián)網(wǎng)并不是把諸如烤面包機和冰箱等日常物品與網(wǎng)絡連接。這樣的產(chǎn)品的確存在,但你很難理解為什么要把它們與網(wǎng)絡連接。從網(wǎng)上激活一個烤面包機并沒有什么價值:你還是需要走過去把面包放進去。物聯(lián)網(wǎng)完全是另一種事物 – 是能夠在所有智能烤面包機都銹蝕以后,仍然在改變世界的一種事物。

物聯(lián)網(wǎng)的含義是數(shù)據(jù)采集。在二十世紀,計算機由人類獲得信息,一般是通過鍵盤。這存在很大限制:人們可以輸入不會發(fā)生很大變化的簡單系統(tǒng)的數(shù)據(jù),但無法輸入經(jīng)常變化的復雜系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。這世界是一個不斷變化的復雜系統(tǒng),因此人類輸入數(shù)據(jù)這種方式極大束縛了早期的計算機。

解決方法很明顯但并不簡單:讓計算機自己感知世界。感知系統(tǒng)包括光學特性識別、條碼、導航衛(wèi)星和射頻識別標簽,最早出現(xiàn)在二十世紀初期,但那時候是一個孤立的系統(tǒng),被用來在本地存放數(shù)據(jù)。例如:首款車載導航產(chǎn)品將衛(wèi)星作為僅有的一個傳感器,將地圖數(shù)據(jù)存儲在盒式磁帶中。這很有用,但無法知曉道路封閉或交通狀況,一旦有新的道路開通,這些地圖也就過時了。

直至二十一世紀,網(wǎng)絡變得無處不在之后,計算機傳感才發(fā)揮出其全部潛能。什么原因呢?原因就是傳感器在網(wǎng)絡中能發(fā)揮最佳功能。想一下人類的神經(jīng)系統(tǒng):神經(jīng)系統(tǒng)是一個網(wǎng)絡,將傳感器與大腦相連,它們將輸入與記憶進行匹配并解讀 – 或者,弄懂其含義。你的眼睛無法看到一個熱蘋果派,它們只能看到一個派。你的鼻子感知蘋果。你的手指感知熱。這些輸入的信息與過去的熱蘋果派記憶相關(guān)聯(lián),告訴你在你面前的是什么。我們用于感知的物事 – 在神經(jīng)系統(tǒng)中,這些物事就是我們的眼睛、耳朵等等 – 如果不互相聯(lián)系,它們的價值很有限。或者說,網(wǎng)絡就是傳感器。

物聯(lián)網(wǎng)的含義就是:傳感器與網(wǎng)絡連接,通過形成開放的點對點連接,以網(wǎng)絡的方式運轉(zhuǎn),隨意共享數(shù)據(jù),并能夠用于意想不到的用途,從而使計算機能夠了解周圍的世界,成為人類的神經(jīng)系統(tǒng)。

最佳物聯(lián)網(wǎng)用例是什么樣子的?

有多少高管意識到了物聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)型潛力?超過一半:全世界有超過58%的企業(yè)決策者聲稱,他們的同僚了解或非常了解物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價值。各國在這方面的差異非常大:印度的高管對物聯(lián)網(wǎng)的了解全球領(lǐng)先 – 百分之79%的印度人聲稱,他們的同僚了解或非常了解 – 而日本和英國的企業(yè)領(lǐng)導人則對物聯(lián)網(wǎng)價值的了解最糟糕 – 分別只有33%和35%的高管聲稱,他們的同僚了解或非常了解。

多數(shù)情況下,這種不同的了解水平與行動水平相關(guān)。全世界57%的公司聲稱,他們正在采用物聯(lián)網(wǎng),另有32%的公司聲稱,他們計劃采用物聯(lián)網(wǎng)。印度對物聯(lián)網(wǎng)的采用全球領(lǐng)先 – 77%的高管聲稱,他們的企業(yè)已經(jīng)部署了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),有超過21%的高管聲稱,他們的企業(yè)計劃采用物聯(lián)網(wǎng)。英國和日本則相對落后:僅有37%的高管聲稱,其公司已經(jīng)采用了物聯(lián)網(wǎng)(只有挪威的34%低于此值);30%的日本高管要么不清楚其公司是否會采用物聯(lián)網(wǎng),要么聲稱其公司沒有這種計劃。有幾個國家的了解水平與行動水平并不一致,但他們的確是這樣說的。南韓的管理者們自己聲稱的對物聯(lián)網(wǎng)的了解排名第十六,但在實際采用物聯(lián)網(wǎng)方面,其公司全世界排名第九。與此相反的是,美國高管聲稱的對物聯(lián)網(wǎng)的了解全世界排名第二,但這種了解并未轉(zhuǎn)化為行動:美國的物聯(lián)網(wǎng)采用水平僅高于全球平均水平,在南韓之下。

了解 – 聲稱其同僚了解或非常了解物聯(lián)網(wǎng)的管理者百分比。采用 – 聲稱其公司計劃或已經(jīng)采用物聯(lián)網(wǎng)的管理者百分比。

在美國,普遍存在這種不一致:多數(shù)美國人認為該國的技術(shù)經(jīng)濟世界領(lǐng)先,但根據(jù)世界銀行所述,自2004年以后,事實并非如此,2004年,人們開始感受到物聯(lián)網(wǎng)的影響,中國的年高新技術(shù)出口首次超過了美國。幾年之后,德國占據(jù)了第二位,在今天,南韓和新加坡正挑戰(zhàn)著美國排名第三的地位。采用物聯(lián)網(wǎng)較慢的國家,在今天全球高新技術(shù)經(jīng)濟方面的競爭力也較小。

全球領(lǐng)先技術(shù)出口國的地位在物聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)生了變化

使用物聯(lián)網(wǎng)的公司用它來做什么呢?最常見的用途是監(jiān)測和維護重要設備,也被稱為現(xiàn)場服務。在已經(jīng)采用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中,31%的企業(yè)聲稱,物聯(lián)網(wǎng)用于現(xiàn)場服務帶來了最大的商業(yè)影響,65%的企業(yè)將物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)場服務應用作為其前三項物聯(lián)用應用之一。

將物聯(lián)網(wǎng)用于現(xiàn)場服務的公司一般都是出售復雜產(chǎn)品的公司,這些產(chǎn)品需要定期維護 – 如:復印機、工業(yè)供熱和冷卻系統(tǒng),或者是制造設備的公司 – 這些公司的很大一部分收入來自售后服務合同。每個公司的物聯(lián)網(wǎng)都是獨一無二的,但在很多方面存在共性。

最初,公司在其產(chǎn)品中加入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),利用傳感器和網(wǎng)絡自動探測和報告問題;這使得問題診斷更高效,減少了客戶打服務電話的次數(shù),并且意味著更多問題都可遠程解決,減少服務成本和設備停工期。產(chǎn)生的這些利益又提高了客戶滿意度和服務企業(yè)的利潤,從而使更多傳感器被添加至產(chǎn)品之中,診斷軟件的開發(fā)和部署也變得更多。曾經(jīng)在有限市場中可選的一種優(yōu)良功能最終成為了所有產(chǎn)品、所有市場的標準配備,并成為公司戰(zhàn)略中不可或缺的部分。

后來,公司到了一個臨界點:數(shù)據(jù)那么多,對數(shù)據(jù)的處理需求也那么多,因此,公司開始在維修受損產(chǎn)品之外,尋求其他相關(guān)機會。這些機會包括分析機器性能,在問題發(fā)生之前就識別問題(被稱之為“預測性維護”),或者利用數(shù)據(jù)幫助客戶更有效地運行設備,或者對數(shù)據(jù)進行分析,改進已有的產(chǎn)品 – 有時候通過夜間軟件升級的方式 – 并開發(fā)新產(chǎn)品。這是一種很典型的模式,不僅僅用于現(xiàn)場服務之中。成功采用物聯(lián)網(wǎng)的多數(shù)公司開始時將物聯(lián)網(wǎng)視作一種可選特性,但很快發(fā)現(xiàn),這是一項必不可少的戰(zhàn)略。

其他廣為使用、具有高度影響的物聯(lián)網(wǎng)應用為遠程操作: 利用聯(lián)網(wǎng)傳感器遠程控制過程;基于位置的服務幫助企業(yè)了解其確切的資產(chǎn)和人員所在位置;車聯(lián)網(wǎng)或無人機聯(lián)網(wǎng)有助于對其進行遠程監(jiān)控。百分二十二的高管聲稱,位置服務是他們最有價值的一個方面,百分之十九的高管聲稱遠程操作是最有價值的方面,百分之十八認為是車聯(lián)網(wǎng)。

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原文標題:深度了解物聯(lián)網(wǎng),分析最佳物聯(lián)網(wǎng)實例

文章出處:【微信號:ZS-IOT,微信公眾號:中山市物聯(lián)網(wǎng)協(xié)會】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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