Использование IoT для навигации в современной промышленной революции

Донна Прлих, главный продуктовый офицер в Pentaho, делится инсайтами о том, как IoT может помочь бизнесу процветать в эре быстрых технологических изменений.

Так же как Эмили Бронте использовала суровую нарративу для раскрытия викторианского лицемерия, IoT-данные могут раскрыть скрытые возможности в сегодняшнем турбулентном экономическом ландшафте.

С неопределенностью, доминирующей на глобальных рынках, единственной уверенностью для компаний является то, что они должны быть готовы к множественным исходам. Огромные возможности IoT для анализа данных предоставляют видимость, необходимую для навигации этими волнами вместо того, чтобы быть смытыми ими.

Разблокировка полной ценности IoT

По исследованию McKinsey, интероперабельность среди IoT-систем критична для захвата 40% потенциальной ценности технологии.

Когда IoT-данные комбинируются с big-data аналитикой, дополнительные 20% ценности могут быть реализованы. Тем не менее большинство IoT-развертываний все еще оставляют значительную часть собранных данных неиспользованной.

Для инсайтов быть действенными, IoT-данные должны смешиваться с комплементарной информацией в near real-time — данные, не старее нескольких минут или дней. Ниже два примера из низкомаржинальных индустрий, иллюстрирующие влияние.

Оптимизация сахарной цепочки поставок

Глобальный сахарный производитель инвестировал в полностью автоматизированную рафинировочную линию, захватывающую сенсорные данные по всему производству. Вызов лежит в управлении врожденной вариабельностью сырого сахара, источаемого из разных регионов — перуанский сахар слаще своего США аналога.

Интегрируя качественные метаданные — географическое происхождение, сахарную концентрацию и шпинговый маршрут — с сенсорными фидами, компания достигла точного контроля качества и улучшила прогнозирование спроса, разблокируя конкурентное преимущество в коммодитизированном рынке.

Снижение морского сопротивления с предиктивной аналитикой

Cat Asset Intelligence мониторит флоты для US Navy, иностранной обороны и коммерческих секторов. Платформа анализирует сенсорные данные с критичного судового оборудования для предсказания отказов до их возникновения, позволяя проактивное обслуживание и минимизацию простоев.

Ища дальнейшую экономию затрат, компания изучила дополнительные сенсорные потоки, такие как расход топлива, корпусное сопротивление и углы плавания. Они обнаружили, что 따개비 и морской налет создают значительное сопротивление, повышая затраты на топливо.

Увеличив частоту очистки корпуса с одного раза в два года до двух раз в год — используя инсайты Asset Intelligence — один клиент сэкономил $10 млн за два года по восьми судам.

Будь вы гнаться за метафорическими высотами или осязаемыми производительными приростами, урок ясен: контекст превращает данные в шедевр.

Автор этого блога — Донна Прлих, главный продуктовый офицер в Pentaho