对2017年物联网发展的深度分析

该研究将物联网定义为嵌入电子、软件、传感器和连接的物理对象或“实物”网络,以使对象能够收集和交换数据。该研究考察了智能定位、终端用户数据准备、云计算、先进预测性分析以及数据流分析等关键相关技术。

此研究的主要内容包括以下几点:

☆53%的受访者表示物联网有点儿重要,只有不到15%的受访者认为物联网现在非常重要。

☆制造、咨询、商业服务、分销与物流是应用物联网的前四大行业。

☆增加收益和提高竞争力是物联网倡导者所追求的终极业务智能(BI)目标。

☆智能定位、数据流分析和认知BI是排名前三的最有价值的物联网应用技术。

☆采用业务智能BI的程度越高,物联网倡议取得成功的可能性就越大。

从各个行业受访者对物联网重要性认知调研结果中可看到,2017年物联网已应用于多种商业环境,IoT重新定义商业模式,在多个行业实现增加产量、流程自动化。总的来说,制造、咨询、商业服务、分销/物流和能源行业物联网相关的报告数量最多,超过半数受访者认为物联网至少是有点重要的,可谓物联网的领导者。在全球经济整体低谷的时代,这几个行业难以维持增长盈利模式,面临巨大的竞争和挑战,找出新的发展思路实现成功转型迫在眉睫,而物联网早期倡导者将增加收益和提高竞争力作为物联网项目的目标,符合为这些行业快速提供收益和竞争力的需求,因此物联网的一系列举措在这些行业得到广泛的资助和支持。这其中,制造业的受访者认为物联网“不重要”的比例最低,认为物联网“重要”的比例超过一半,高居榜首。

制造业拥有大量设备,时刻产生巨大数据,通过传感器收集数据、通过网络通讯技术等将数据上传至云端处理,将物理世界和信息世界融合,之前未连接的设备能够进行通信和共享数据,实现真正的万物互联,已成为物联网的主战场。智能制造涵盖了所有业务领域,模糊和改善了工厂运营、供应链、产品设计和需求管理之间的鸿沟,所以没有哪个行业受IoT影响比制造业更大。

在制造业内,物联网系统在生产过程和供应链中提高生产力的潜力是巨大的,涵盖设备连接和管理、数据采集分析、先进和预测分析、业务和流程优化。在设备连接和管理中,制造商可以使用完全连接的网络实现设备和生产过程的可视性、可访问性和主动控制。用这些设备采集的数据分析结果来管理关键绩效指标(KPI),以提高运营效率,优化决策制定。使用先进和预测分析,制造商可预测问题并提供增值服务,甚至开拓全新的服务。

在物联网实践的过程中,离不开数据采集、分析、通讯网络等各种新技术,需求推动着新技术快速发展。因此,技术领域认为物联网非常重要的受访者比重最高。奇怪的是,负责众多不同移动资产的联邦政府、州政府和地方政府将物联网举措列为非常重要或关键的可能性最小,65%受访者认为物联网对其毫不重要。但纵观整体,到2017年,大多数行业的多数受访者依旧认为联网并不重要,将其置于业务智能和数据管理等紧迫的问题之后,物联网的应用在未来一段时间内依然将保持很低的水平,直到有广泛的应用成功案例出现。

表1行业的重要性统计

注:重要=非常重要+很重要+重要

物联网还是项目级而非公司级热点

从功能上看,业务智能能力中心(BusinessIntelligenceCompetencyCenters)、研发(R&D)的受访者认为IoT至少是“重要”的比例最高,这反映了物联网是以项目为中心,而不是整个机构的兴趣关注点。在市场/销售(Marketing&Sales)方面,IoT关注销售分析及指标,因此认为IoT最低程度“重要”的受访者比例较高,排名第三。销售分析的应用程序越来越依赖物联网技术作为其核心应用程序平台的基础组件。战略规划部门对物联网也表现出高于平均水平的兴趣,认为物联网不重要的比例最低,展现出物联网数据及分析对于组织决策所起的重要作用。

但这些战略规划部门的受访者中即使是物联网的拥护者,也没有人认为物联网是至关重要(criticalimportant)的,在一定程度上说明组织领导者对于物联网的发展并不是百分百积极的态度。值得注意的是,对于企业的运营,只有约18%的受访者认为物联网“重要”,远低于其他部门,排名垫底;高达57%的受访者认为物联网对其毫不重要。对比行业调研的结果,结论就十分有趣了:物联网在制造业最有可能被应用,但是制造业的运营,物联网却并不重要。回归运营的含义,运营是对运营过程的计划、组织、实施和控制,对产品生产和服务密切相关的各项管理工作的总称,也可以说是为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。运营的最终目的是使产品“活的更久”或者“活的更好”,一切能够帮助产品进行推广、促进用户使用、提高用户认知的手段都是运营需要的,而物联网技术只是这些措施中的一种。在物联网被工业届尤其制造业炒得异常火爆的今天,清醒的告诉我们,物联网对制造业不是万能的,只是众多手段之一而已。

注:重要=非常重要+很重要+重要

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