专栏名称: 产业智能官
用新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
目录
相关文章推荐
中国航务周刊  ·  这家货代巨头,与大货主成立合资公司 ·  5 天前  
中国航务周刊  ·  MSC又在中国船厂订造8艘超大船 ·  5 天前  
51好读  ›  专栏  ›  产业智能官

【物联网】掌握这三点建议,助推企业实现智能物联网数字化重塑

产业智能官  · 公众号  ·  · 2018-11-22 06:39

正文




提升绩效


随着万物互联互通,数据飞速增长,企业面临三个重要机遇:


• 建立更深层次的客户关系

• 通过数据发现新的价值来源

• 加速企业运营的数字化转型



领先企业正在不断提升绩效,通过基于人工智能的应用利用这些数据,达到全新的运营和财务水平。这些企业正在开发个性化的客户体验,推动自身品牌转型,开创全新的盈利模式。他们是如何做到的?应用智能技术,应对互联设备引发的数据“洪流”。


不断变化的市场力量


竞争对手争相运用创新科技和更高效的交付方法,倡导更富吸引力的价值主张。 无怪乎在当前的业务模式下,业界传统企业都倍感压力。


产业融合 (供应商、分销商、客户和竞争对手为了交付新产品和新服务,而在生态系统中开展合作所形成的产业合并局面)是全球企业最高管理层做出众多战略决策的主要催化剂。


为此,最高管理层纷纷计划调整业务模式的各种要素,以便向市场推出全新价值主张,和/或改变企业在行业价值链中的位置。 他们认识到,迫切需要进行企业重塑,在从产品和服务创新转变为打造卓越客户体验的过程中,实现数字化的沟通与互动。


对于绝大多数最高管理层而言,物联网是企业重塑战略和执行计划中的组成部分。 2017 年,66% 的受访高管正在推行计划,将物联网整合到运营模式中。在这一群体中,许多企业的重塑计划包括将人工智能用于优化流程,从所有互联事物中挖掘更深层次的洞察。



加速汽车制造业发展:减少宕机,提高效率


一家日本汽车制造企业运用物联网对焊接工艺流程进行建模。这家企业希望确定故障与缺陷的根本原因,找出能够预测设备故障的最主要因素,从而提高生产线的可用性和可靠性。


新系统能够预报 90% 的故障,误报率为零;可提前至少 2 小时预报 50% 的故障。在高水平预测功能的帮助下,该公司处理每项故障的时间平均可节省 1.5 小时。




物联网 (IoT) 是指一系列数量不断增长的互联设备,在没有人员互动的情况下,通过互联网收发数据。


例如:监控工厂设备、家居/ 办公建筑状况或者移动资产(如卡车、火车和飞机)组件的可穿戴设备和环境传感器。当设备连接到互联网或专用网络,可以交换数据,可通过唯一地址进行访问后,事物就建立了连接。


当事物可以通过互联网或专用网络彼此交互或与决策代理交互时,就实现了互联互通。


在应用分析算法或基于人工智能的算法来解析数据,从而实现自主决策,推动更高效的人机互动时,事物就实现了智能互联。 这些基础技术和新兴技术的组合称为“认知”引擎,具有以下能力:


• 创建知识,不断学习

• 理解自然语言

• 具备推理能力,相比传统可编程系统,能够更自然地开展人机互动



这些技术融合的最终结果,就是形成一系列出众的能力,有助于提升整个企业的效率、速度和价值。


重塑者的特点


我们根据当前采用物联网自动执行业务流程的程度,以及对于在物联网中应用人工智能以重塑企业的愿景,将调研参与者归入不同的类别。

我们的分析表明, 这些受访企业在能力、战略和企业敏捷性方面存在差异,主要可分为四种原型。我们称之为重塑者、谋算者、渴望者和观望者。

重塑者采用物联网的程度最高,而且运用富有远见的方法推行智能物联网战略。他们能够充分利用范围广泛的内部和外部数据,实现产品与服务创新,设计全新客户体验。他们希望运用人工智能,在企业和生态系统中获得实时洞察,即时采取行动,最终促进繁荣发展。

重塑者在财务绩效和创新方面一马当先;他们愿景清晰、执行敏捷、协作有效,可能已品尝到成功的果实。





在本次调研中, 我们对目前在物联网领域最活跃的两种原型进行了比较:重塑者和谋算者。二者的区别在于愿景清晰度、战略协调性和执行敏捷性。借助这三种要素的合力,企业能够在智能物联网时代实现更出色的绩效和创新, 其他企业可以通过这些案例,学到宝贵经验。


我们将在以下三个章节对这些观点和方法进行深入剖析:


• 实现生态系统互联互通

• 构建发展平台

• 重塑者遥遥领先



实现生态系统互联互通


重塑者大力投资发展物联网,通过分析和使用集成的互联数据,获得深入洞察,从而推动创新。他们逐渐从捕获物联网传感器数据,转变为利用这些数据建立竞争优势。


他们的愿景是:能够利用从任何互联设备中挖掘的深入洞察,促进卓越运营。重塑者希望在整个业务生态系统中实现互联互通,推动智能化的发展。他们深知,更快、更广泛地访问数据有助于挖掘更深入的洞察,从而发现新型商机,建立竞争优势。


同时,他们希望能够放大物联网的价值,更快采取更出色的措施。通过将人工智能应用于物联网和生态系统数据,他们开始重塑客户体验以及业务模式和运营模式。


重塑者崇尚联合创新


重塑者善于运用客户数据和竞争对手的信息,推动产品和服务创新。 他们细致研究数据,掌握客户需求,预测客户期望;他们还会分析竞争对手对客户需求的反应。


运用这些深入洞察,他们评估、重新设计和优化客户体验。他们还运用数据发现未定义和未满足的客户需求。

接着,重塑者和客户开展讨论,共同确定新品设计规格和服务改进措施。 重塑者的竞争战略旨在让能力、产品和服务实现现代化或多样化,成长为具有创新精神的前瞻型企业。为实现这一目标,他们建立了业务合作伙伴网络。




重塑者还充分利用竞争格局。近3/4的重塑者还会与竞争对手开展选择性的合作。 许多重塑者认识到,合作竞争一直以来都是引领业内和跨行业技术创新的主要战略。


重塑者充分认识到包容性组织文化与赋能型员工的重要意义。 他们积极促进和支持协作和知识共享。


另外,重塑者还采用流畅的工作结构,让跨职能团队能够开展合作。他们把工作重点放在实现成果上。 他们的企业文化对快速失败和成功创新给予同等奖励。74% 的重塑者积极开展试验和反复实践,他们表示非常热衷于快速原型设计、构思、创造、试验和扩展;而相比之下,仅有 52% 的谋算者采用了敏捷执行方法。


构建发展平台


在实现必要的基本能力,以便建立物联网设备网络,捕获和分析这些设备生成的海量数据方面,重塑者和谋算者可谓齐头并进。


但是,重塑者在一个关键领域的发展步伐更快——构建高度可扩展的物联网基础架构。 随着互联互通程度的不断提高,物联网产品和服务的能力、网络复杂性以及数据量也呈指数级增长。这就需要专为扩展而设计的平台。


这些物联网平台不仅可以支持数以十亿计的设备和数以万亿计的消息,还能处理消息并将消息传递至各个终端及其他设备。实现扩展所需的关键组件包括:


• 云基础架构

• 设备连接管理软件

• 物联网平台即服务 (PaaS)

• 物联网数据存储/ 数据湖

• 微服务



有了这种基于云的计算环境,就能够快速开发和管理必要的应用和分析技术,以便充分利用海量实时数据的价值。


执行物联网战略,必须克服大量挑战和风险。重塑者普遍将保护物联网平台和设备的安全列为最大挑战。在万物互联的世界里,物联网平台和设备所产生和使用的数据,以及支持它们的系统和应用都面临着巨大风险。随着企业不断扩大物联网的部署范围,亟需周全考虑各种安全问题,精心策划和设计安全策略。





连通进阶为互联互通


重塑者更充分地投资于基础技术,如云计算、移动和物联网。 另外,为了利用人工智能和大数据,重塑者在投资新兴技术方面付出的努力也远大于谋算者。这些新兴技术包括机器人流程自动化、实体机器人、虚拟现实和增强现实等。




重塑者正在部署这些技术,在运营、客户互动和交易等方面打造多种未来能力,并建立数字化平台,为业务生态系统提供坚实的支撑。

通过将供应商、分销商、客户乃至竞争对手所构成的复杂网络衔接起来,为业务生态系统提供支持——这是以数字化方式重塑业务模式取得成功的基本要素之一。


为实现生态系统的规模化运营,必须兼备高超技能和运作手段。IT 战略与业务战略保持高度一致,是成功执行战略的一个重要因素——在这方面,重塑者依然遥遥领先。


改造员工队伍


在融合新技术与智能机器的过程中,未来的工作方式也将实现重塑。通过利用新兴技术优化业绩,从不断增长的数据中提取宝贵洞察,无疑会创造大量新机遇。


这将对未来的员工队伍造成重大影响。 人类工作者可以去处理更高价值的任务,包括理解和利用人工智能所产生的洞察,以及强化这些发现的作用。他们可以运用人工智能解决方案的机器学习能力,对AI进行“教学”或训练,并应用相关洞察开展业务模式或运营模式创新。


这些变化形成了两种价值主张:


• 重视大量新型人类员工角色的潜力,其中许多角色能够实现更高的人力投资回报;

• 充分发挥优化数据经济效益的能力。



物联网设备所产生的大量环境数据生命期很短,随着时间的推移,价值会快速衰减。人类无法足够迅速地处理这些数据,但通过结合运用人工智能和物联网,就能够轻松应对如此规模和复杂度的变化。 复杂度之所以会增加,主要归结于以下几个因素:


• 物联网数据的增长速度是社交网络和计算机生成的数据的两倍;

• 大部分物联网数据的处理发生在交互区域——也就是创建数据和进行人类互动的地方;

• 物联网数据的巨大规模和多样化所带来的模糊性和不确定性,使得可编程系统难以应对这种复杂局面。



为克服这些局限性,重塑者整合物联网、人工智能和机器学习技术,积极寻找和把握新机遇,同时大力提高技术和人员技能水平,以便能充分利用这些机遇。


对于技术采用、领导力和劳动力需求方面的变化进行管理,其意义和影响十分深远。企业文化是助力重塑者取得成功的主要原因之一,这包括实现透明领导,以及推广基于学习的迭代式实施风格。重塑者不仅在过去成功地管理了各种变化,而且还将继续高效管理执行数字化战略所需的持续重塑。




重塑者遥遥领先


重塑者的愿景是在整个企业中整合人工智能与物联网。2/3 的重塑者受访高管强烈赞同以下观点:只有引入人工智能技术,才能充分发挥物联网的潜力;相比之下,表达同样观点的谋算者高管仅占总数的10%。


重塑者明白,有人工智能助力,企业就能够充分发挥物联网的潜力,推动业务模式重塑。借助智能,重塑者可以推出新产品,发掘新机遇,降低风险,提高收入。





我们发现在参与分析的重塑者中,约有30% 正在采用智能物联网——也就是结合使用物联网与人工智能。




我们研究了重塑者为提升智能化和自动化水平而做的准备和计划以及预期成果。


这些重塑者大胆实施战略,投入各种资源,积极实现自身愿景。战略要素需先经过开发、测试和改进,方可具体实施。他们还征询企业运营部门的意见和建议,确保沿着正轨高歌猛进。在工作环境中引入机器学习的一大挑战在于,如何让人机互动的设计和变化管理达到最佳水平。


人类不仅需要接受培训,以便和能够感知、评估和响应环境的智能机器开展合作;他们还需要掌握如何转变自身角色,开展更高价值的活动。企业必须投入精力训练机器和重新培训人才以全新的方式开展工作,才能使得人类从事更高价值的工作成为可能。


由重塑者构成的群体已准备好迎接这一挑战,超过 90% 的重塑者表示已进行投资,持续提高员工技能以保持竞争力。他们对于人工智能和物联网在提高业绩方面的作用认识得更为清晰。


重塑者更注重在业务生态系统的多个方面建立智能联系。借此促进战略成果,如加强决策能力,或者开发新的服务、收入流和业务模式。




智能物联网与自动化之旅


要运用智能物联网重塑企业能力,根据特定用例精心设计发展计划是不错的切入点。


确立清晰的愿景

• 专为软件驱动的互联世界而设计。制定并清晰表述人工智能/ 物联网战略愿景。以重塑路线图和执行计划作为支持。向各利益相关方沟通愿景;


• 营造包容性企业文化。积极促进和支持开展员工协作和知识共享;


• 培训工程师、开发人员和业务人员,以应对复杂局面和技术进步。帮助遍布全球的敏捷团队发挥自己的技能。



构建平台

• 充分利用整个生态系统中广泛的内部和外部数据,运用这些数据设计全新的客户体验。评估竞争对手,联合部分竞争对手创新自己的产品和服务;


• 大规模构建。优化整个供应链的互联资产、设备和流程,促进产量,提高质量,降低成本;


• 确保将卓越运营、透明和信任作为企业文化的基石。



运用智能技术实现重塑

• 在运营流程和客户体验中注入物联网智能与自动化能力。人工智能可开创支持感知、推理和学习的新式物联网产品和服务;


• 自动执行和优化流程,提高质量和运营效率,同时降低人员和财务风险;


• 发掘全新的收入源,通过提供客户渴望获得的新服务、卓越设计和新功能,形成个性化互动,实现产品、服务和体验转型。实现设备、数据、员工、合作伙伴和客户互联互通。为企业注入新智能。通过智能互联获得丰富的洞察。




我们的研究方法


IBM 商业价值研究院 (IBV) 联合牛津经济研究院对 3,158名最高管理层开展了调研,广泛覆盖全球 91 个国家或地区的20 个行业。信息是通过电话采访(2,676次)与面对面访谈(482 次)两种方式收集而来,调研期为 2017 年 7 月至 9 月。在调研过程中,我们均衡采访了六类最高层主管:首席执行官、首席财务官、首席人力资源官、首席信息官、首席营销官和首席运营官。


我们分析了他们对所有问题的回答,包括当前的自动化水平、利用结构化和非结构化数据的能力,以及当前和未来投资人工智能以开发基于物联网的应用的计划。本次分析产生了四种独特原型(重塑者、谋算者、渴望者和观望者)。针对这些原型,我们对一系列更广泛的宏观问题、一般业务问题、角色特定问题和行业特定问题进行了分析。


此外,我们还使用 IBM Watson Natural Language Classifier分析了参与者的情境反应,以确定包罗万象的主题和关注重点。




认知型企业:特点、要素与如何转型


第1部分:

人工智能之旅和以平台为中心的业务架构之崛起


执行摘要

由技术支持的业务架构的演变进程


在过去的半个世纪里,随着技术在塑造企业方面的重要性不断上升,企业业务架构也不断发生变化。 在事务处理的早期阶段,信息技术首次开始大规模为业务提供支持。信息技术不仅使后台办公流程实现自动化,还将普通的分支机构和国内业务部门扩展到前所未有的规模。随着时间推移,新的布局逐渐开始支持区域性业务模式,最终发展成为全球性业务模式。


个人计算机 的出现,将技术引入前台办公领域。专业人员和知识工作者可以获得计算机化工具的支持。更灵活的运营模式浮出水面,企业开始向综合化方向发展。随着企业资源规划(ERP)浪潮对这些功能的强化,共享服务模式日益普及。


互联网 持续发展,全球互联网上创建的共享数据的连接和访问日益普及,越来越方便,使企业开始了解外面的世界。企业不仅与特定的客户群和其他群体建立了关系,还在更广泛的价值链和生态系统中实现了供应链同步。在企业积极调整流程、数据和系统,以满足新型端到端客户体验的过程中“数字化企业”悄然崛起。


紧接着, 企业开始制定数字化业务模式,尝试在整体业务上全面应用数字化方法。 具有颠覆性质的初创企业不断涌现,消费者数字平台变得越来越强大。移动技术又进一步深化了全球变革,赋予消费者、公民和员工能力,使他们能够即时访问信息,建立全球社交联系,保证“始终在线”。目前,在这些力量的综合作用下,带来了更为一致、更令人激动的体验。


尽管数字化在迅速普及,企业发展速度还很难跟上外部世界高速变化的步伐。许多企业因而与外部世界脱节,导致自身处于劣势,难以满足客户期望,很难监控和优化供应链,无法开展变革管理。而一些新兴企业则顺势而上,抓住机遇,对传统企业构成竞争威胁。


伴随这些数字化趋势的不断成熟, 指数型成长技术 (如人工智能、区块链、物联网、机器人流程自动化、虚拟现实和增强现实以及3D打印)迅速崛起,又一个业务架构变革时代蓄势待发,这就是认知型企业时代。


主要发现

认知型企业发展的推动因素


最新的技术进步实现了无所不在的移动访问,这不仅给企业创造了新的机遇,也带来了颠覆性挑战。 在最高管理层调研报告中,我们对全球12,500位最高管理层进行了访谈,发现他们大都正在准备为新一波技术进行投资, 以便重塑业务并提供支持。目前已有 26%的受访最高管理层计划投资发展人工智能/认知技术 ,对其他一些技术也充满兴趣。计算、网络和数据能力不断增长,相互推动发展。

这为企业了解和体会自身表现及其业务环境创造了可能。同时,这也造就了规模巨大的内部和外部数据海洋——如果无法在战略和技能层面充分准备,企业很可能会被洪水般的数据所淹没。


这些新型的潜在商业洞察和机遇来源均得益于前几波技术创新浪潮缔造的流程和系统。每一代新型创新都只能在上一代模式的基础之上实现。正因如此,我们可以看到“古老”的COBOL系统层,以及年代久远的ERP架构层和复杂的数字实验层,这一切都为了继往开来,努力实现云技术和软件即服务(SaaS)的价值。


我们所理解的 认知型企业 ,不仅可以创建并使用“平台”来获得竞争优势;还能消除过去存在的种种复杂情况,联合生态系统合作伙伴共同崛起;同时可以充分利用传统能力-最重要的是专有数据。


以平台为中心的企业

许多企业和CEO认识到,为应对这些新技术带来的颠覆性影响,业务转型和业务重塑势在必行。 足有48%的受访最高管理层考虑采用或已经在积极运行平台架构。


他们出于以下原因构建平台:


•通过加强核心能力和发展规划中的数字技术和模拟技术,保持自身在业界或市场中的优势地位。


•渴望成为行业平台-面向自己所处市场提供支柱能力,使得行业中的其他企业希望甚至不得不使用他们的平台。


•扩展传统差异化优势的核心,抓住跨行业的市场机遇。

在上述各案例中,企业考虑采用的平台具有一些共同的特征。它们运用企业的核心专长。专长包括独特的人才、特色流程和专有技术。


这些平台不仅运用特定于企业的资产,还采用前文所述的一些技术。为在这些领域获得竞争优势,整合深思熟虑的技术架构与新型平台业务架构至关重要。平台需要实现数字化和认知化-对接所处的市场和外部环境,扎根于企业的内部工作、运营指标和业务洞察。


特别是,要结合各种运用认知技术的独特工作流程,在流程中消除各种特有数据与访问数据的组合,帮助训练有素的员工队伍加以利用,从而围绕这些公认平台构筑竞争优势。在这些方面获取长期成功,有赖于企业持续开展“指数型学习”,跟上企业所在领域不断发展的知识和洞察体系的要求。


学习型企业


未来的认知型企业将由一系列“智慧”平台构成。 企业要取得成功,必须参与平台生态系统,以便为业务提供支持。要实现竞争优势,关键在于核心平台能否快速有效地持续开展学习,以指数级速度积累知识,适应不断变化的市场局势。


要使平台具备差异化优势, 关键在于 工作流程和过程。 这些工作流程必须融合专有数据的优势,并由最新形式的人工智能和极致的自动化技术提供支持,包括“感知”物联网技术和区块链技术。这些工作流程还具备“学习”能力,能够随着持续的机器学习,不断优化,不断提高效率。随着这些工作流程的学习能力不断提升,人机接口也将持续改进。这不仅为拓展员工潜能创造了机会,也会给跟不上快速发展节奏的员工带来威胁。







请到「今天看啥」查看全文