Как промышленные ИоТ-платформы усиляют трансформацию в Индустрии 4.0

Секрет цифровой трансформации в том, что многие инициативы терпят неудачу, факт, подсвеченный Harvard Business Review. Тем не менее компании вроде Airbnb, Amazon, Netflix и Uber успешно запустили платформы, переформирующие целые рынки.

В этом контексте сотни промышленных ИоТ-платформ обещают помочь производителям, энергетикам и менеджерам объектов переизобрести свой бизнес. Видение Индустрии 4.0 использует ИоТ, цифровые двойники и машинное обучение для топлива следующей промышленной революции.

Главный цифровой директор Schneider Electric Эрве Курей приносит уникальную перспективу. С опытом CFO и CIO, Курей подчеркивает, что Schneider не заинтересован в построении или продаже платформ ради самих платформ. Речь не столько о платформе. Речь о том, как вы влияете на мир с цифровой технологией. В промышленности магия случается, когда вы используете силу платформ и применяете её, используя специфическую предметную экспертизу.

Мартин Дэвис, управляющий партнер DUNELM Associates Ltd., эхом повторяет этот взгляд, подчеркивая людей и процессы над чистой технологией. Он говорит, что промышленные фирмы должны фокусироваться на как вы делаете вещи и как они могут быть сделаны иначе. Хотя технологии открывают новые возможности, это не о технологии. Это о том, как вы взаимодействуете со своими клиентами. Дэвис предупреждает, что покупка новой ИоТ-платформы — не волшебная пуля.

Многие промышленные компании преследуют цифровое улучшение, а не полную трансформацию. Большинство добавляют цифровой мониторинг к существующим продуктам, например, производители реактивных двигателей продают летные часы вместо двигателей — заметное исключение. Многие из этих инициатив — о добавлении цифровых продуктов и сервисов к существующему бизнесу, например, цифровой мониторинг физического актива.

Цифровая стратегия Schneider фокусируется на решении проблем клиентов, а не на предложении универсальной ИоТ-платформы. Компания намеренно остается узкой, концентрируясь на энергоэффективности и устойчивом развитии по дата-центрам, электрическому распределению, зданиям и промышленным процессам.

Распределение ресурсов часто упускается в цифровой трансформации. Курей подчеркивает необходимость четкого процесса принятия решений и прозрачного учета затрат. Цифровая организация Schneider из 3 000 сотрудников работает как глобальный центр затрат, без перерасчетов, что упрощает оценку успеха инициатив и острой приоритизацию.

Масштабирование — реальный вызов. Демо может выглядеть впечатляюще, но как вы запустите это в 80 странах? Как вы масштабируете это до такого количества заводов и сохраните производительность 24/7?

Растущий тренд — дополнять, а не заменять наследие оборудование. Компании становятся осторожными к амбициозным проектам, предлагающим масштабную замену, предпочитая инкрементальное построение возможностей.

Предиктивное обслуживание было захайпено, но отчет Bain Beyond Proofs of Concept: Scaling the Industrial IoT показывает, что это сложнее ожидаемого, с вызовами в извлечении действенных инсайтов из данных.

Несмотря на трудность, Дэвис отмечает, что вознаграждение существенно. Многие организации всё ещё фокусируются на превентивном обслуживании, в то время как переход к обслуживанию на основе состояния предлагает более достижимый путь. Там много возможностей, которые компании не реализуют.

Крупный барьер — интеграция данных. Только ИоТ-платформа создает острова данных; для достижения результатов все релевантные данные должны сойтись в одном месте. Существующий историк или ввод наследива источников в платформу может дать то единое представление.

Инициативы предиктивного обслуживания должны опираться на твердую бизнес-рациональность. Если нулевой простой критичен, нейросетевые предсказания могут обосновать инвестиции. Для менее критических дискретных процессов поэтапный подход может быть более уместен. В конечном счете, инвестиционное решение должно опираться на лучший возврат ресурсов.