【釋放價值】從破解工業物聯的謎題開始（下篇）

06-02

本文作者：Deloitte德勤

主要挑戰

數據能力提升將以數據分析計算能力提升為投資優先選擇

物聯網的整體突破不僅依賴於硬體能力和商業模式創新，演算法與數據同樣不可或缺。中國製造企業多年基於應用研發積累了大量經驗數據，如果將這些數據提取並模型化，形成可實用的專家演算法，數據將變成具有良好盈利能力的金礦。

我們的調查發現，受訪企業未來數據能力提升以計算分析能力提升、數據使用能力和功能性提升為優先投資選擇。62%的受訪企業將投資於提升數據分析計算能力，如購買計算機或其他硬體軟體；56%的受訪者將投資於提高員工對數據的使用能力，如提供更多的數據應用培訓；56%的受訪企業將投資於數據功能性提升，如購買數據分析工具。

製造業企業工業物聯網的應用受到來自技術、監管、組織層面的挑戰。例如，工業企業是否在系統和管理方面都做好向以數據驅動的決策方式轉型，或是數據隱私和安全性將受到怎樣的監管和保護。

德勤調查發現受訪企業在工業物聯網應用面臨最大的三項挑戰分別為：缺乏互聯互通的標準、數據所有權和安全問題以及相關操作人員技能不足（圖表3.11）。

缺乏互聯互通的標準

52%的受訪企業認為缺乏互聯互通的標準是企業工業物聯網應用的主要挑戰之一。工業物聯網將是一個多設備、多網路、多應用、互聯互通、互相融合的大網。在工業物聯網建設中，感測器、介面標準、通信協議, 管理協議等方面都需要標準化。標準能夠保障應用間的互操作性，通過統一的安全規範保護環境、工廠、設備和用戶，通過標準化的術語和定義協調所有相關方面的通信。也唯有標準才能夠建立製造商和用戶的信心，並對投資提供必要保障。有關研究顯示，缺乏互聯互通的標準，工業物聯網40%的潛在價值將無法實現。

工業物聯網發展需要信息的共享和信息服務，就意味著要破除跨行業間的壁壘，建立新的共享與協同型的管理體系和生產流程。

數據所有權及數據安全問題

46%的受訪企業認為數據所有權及數據安全問題是企業工業物聯網應用的主要挑戰之一。數以億計的互聯設備產生數據的速度和數量將推進有洞察力的商業決策，加速破壞性的創新，並改變商業模型。隨著數據所產生的價值顯現，數據所有權越來越成為數據共享的爭論焦點，目前市場尚無定論究竟是設備製造商還是設備用戶擁有數據所有權。多數的設備供應商傾向於給客戶提供原始數據訪問的有效途徑，鼓勵用戶共同參與制造的改進與提升。不論以何種角色——數據擁有者或數據保管者——設備供應商只有通過共享數據並且提供給客戶有價值的服務才能從工業物聯網的設備數據中獲得回報。

安全性問題是工業物聯網面臨的另一個障礙。聯網設備數量的持續暴增，給工業系統帶來了空前增長和性能提升的機會。但這一增長同時也給運營工業過程的企業帶來新的風險，尤其是考慮到暴露的數據將呈現指數級的增長。工業物聯網的安全涉及各個方面，從工業過程和應用，到安全和可靠性需求，因此安全問題無法孤立解決。

缺乏相關技術人才

42%的受訪企業認為缺乏相關技術人才是企業工業物聯網應用的另一大挑戰。考慮到各種各樣的工業物聯網應用案例與場景，其中也包括新數據源，改變系統架構的數據以及多結構化數據等因素，我們今天的製造企業並不完全擁有適當的分析能力與相關的人才。不少製造業企業的確有很多數據分析的經驗，但主要是集中在結構性數據集的基礎上進行描述性分析，而不是利用大數據融合實時與各種非結構化數據共同進行預測性和規範性分析。

儘管許多大學都在努力培養優秀的數據科學人才，但是數量畢竟有限。對於高端人才的競爭則會變得更加激烈。公司應該認識到，他們需要和教育機構建立更加緊密的聯繫。在公司和大學之間構建一個真正的合作關係已經變得日益重要。

釋放工業物聯網的商業價值

工業物聯網將為製造業創造新的收入來源、提升其效率和安全性，從而創造新的價值，要實現這些價值，企業需要考慮的策略如下：

目光長遠、小處著手、價值驅動、快速升級

工業物聯網架構能力很大程度上依賴於清晰的戰略。工業物聯網戰略的作用在於設定其範圍和目標。沒有清晰戰略的企業往往專註於單項技術和解決離散的企業問題，有清晰戰略的企業則更關注綜合利用多種技術轉變企業的運營和業務方式。

幸運的是，企業有大量的機會可以通過局部的技術應用，快速實現工業數字化的潛在價值，從而為進一步全局的提升奠定基礎。數字化供應網路（Digital Supply Network）研究從全球的企業客戶實踐中收錄記載了大量的數字技術應用場景，其中包括了許多工業物聯網應用場景，可以通過局部應用，幫助企業快速實現價值。

但是由於工業物聯網的潛在影響巨大，而且大範圍實施對企業文化、基礎設施、技術能力和人才資源都提出很高的要求。企業在試圖解決全局問題的同時，其發展很可能會陷入停滯。

企業需要目光長遠、從小處著手並且快速升級。只有當一系列小的目標達到時，大的變革才可能發生。企業先重點實施那些將支持其長期目標的具體試點項目，並在試點過程中發現所需要的技術要求以便日後的快速推廣和升級。

關注產品生命周期和客戶生命周期

工業物聯網的價值來源不僅限於產品和設備的管理，而是延伸到產品和客戶生命周期管理。

延長產品生命周期和客戶的生命周期的關鍵在於，工業企業需要尋找將產品的一次性交易轉化為持續收入來源的方法。例如基於價值定價的製造即服務(Manufacturing-as-a-Service)模式，按使用付費的模式（Pay per Use），或其他可以加深客戶關係，使企業可以持續創造價值並收費的方式。

強化大數據應用能力

企業大數據應用的重點不是在於如何獲取更多的數據，而是圍繞業務目標和具體業務問題，通過大數據分析的手段，深入分析解決問題或做出預測指導決策。

企業在構建大數據應用時，應從企業的業務戰略和IT戰略出發，構建大數據應用的頂層框架設計。主要包括大數據戰略，即大數據應用的目標、策略、應用/平台建設路線圖；大數據應用場景，從企業價值鏈和客戶生命周期入手，梳理大數據應用的業務場景；大數據分析建模，分析挑戰，通過多種演算法的運用，找到解決問題的方向；大數據技術平台，追蹤技術發展趨勢並結合企業內部各種應用系統，構建大數據技術平台。

在汽車行業，隨著市場逐漸成熟，保留客戶的重要性日益凸顯。客戶行為分析提高客戶保留率是汽車企業大數據應用場景之一。客戶生命周期主要分為三個階段：購買、售後和再次購買。通過在每個接觸點進行詳細的客戶數據分析，可以獲得有價值的見解。例如，對主機廠和經銷商的客戶信息庫進行分析，就可以發現客戶詳細聯繫資料中不準確或不完整的地方。將此信息與每位客戶優選的聯繫方式相結合，主機廠就能找出客戶流失的原因，並設計戰略性的客戶信息管理方法。與之相似，客戶保留的其他方面，例如互動（由價值鏈服務和產品驅動）和客戶滿意度（由客戶體驗驅動）也要全面分析，才能在最大程度上實現客戶保留。

提升安全性

在互聯互通的世界，從保護數據到保護系統性能，企業面臨的信息安全壓力越來越大。這種壓力既來自企業內部的系統運行安全，又來自可能的泄密風險。如果被入侵者攻擊，企業不僅面臨操作系統無法正常使用和大量隱私信息如核心工藝參數被竊取的風險，甚至關鍵基礎設施的工業設備遭到入侵者控制或破壞，造成巨大的經濟損失和人員傷亡。

許多公司選擇建立信息安全的架構和機制，從而將安全風險降到最低。信息安全機制包括信息安全目標（如生產事故發生次數、泄密事故、生產終端時間的最低值）、安全策略（如物理、網路、主機、數據、人員、應急事件、文件管理的安全策略）以及安全管理制度（如數據中心管理辦法、網路系統管理制度、涉密設備管理制度等）。

生態系統里的定位和合作

工業物聯網的整體系統，非單一廠商能夠獨力完成，而是需要透過一個完整的生態體系來讓架構更為完備。

GE數字公司正與Dell、EMC、微軟、SAP、諾基亞等數十家公司合作構建工業物聯網平台，讓合作公司在平台上開發新的工業應用程序，並允許客戶使用增值應用程序。無獨有偶，霍尼韋爾、施耐德和思科、IBM、埃森哲等公司也在合作開發工業物聯網平台。

當然，像GE成為生態系統的搭建者和主導者顯然並不適合所有工業企業，尤其是考慮到目前市場上充斥著各種物聯網平台，行業也許很快會迎來物聯網平台的整合與淘汰潮。企業自我定位為生態系統的搭建者，還是模塊化產品的提供者，或者渠道搭建者，將取決於企業自身的業務設計和對最終用戶的了解程度。

生態系統還將促成有前瞻意識的製造商以新的方式來使用不一定屬於他們的能力。就像Uber和Airbnb，儘管沒有資產所有權，但一樣可以利用這些資產創造價值。同樣變化也正在製造業內發生，特別是用於提高產品開發和市場測試的靈活性。

物聯網平台泡沫？目前市場似乎充斥著太多物聯網平台，2017年我們可能會看物聯網平台市場整合與淘汰。這種情形好像20年前，當市場上充斥各種互聯網搜索引擎，但留到今天的成功案例屈指可數。

「目前市場上大約有700個物聯網平台，我們也許能看到20個贏家，最終只剩下3、4個。」

技術的進步大大增加了物聯網解決方案在工業領域的潛在實力，物聯網解決方案將提高工業企業運營效率，增加其收入來源並激發創新。物聯網也證明了它可以幫助企業製造更多的持續性價值，像是從過去一次性的交易轉變成長久的客戶關係。雖然面臨連接性和安全性的問題，但我們仍可預期物聯網將襲卷工業領域各大產業。