Дополненная реальность превращает IoT-данные в действенные инсайты для фронлайн-работников
Недавнее исследование показывает, что более 80 процентов компаний, внедряющих IoT, также внедряют дополненную реальность параллельно.
Подумайте о огромных повышениях продуктивности, которые можно увидеть в рабочей силе — особенно у фронлайн-работников и техников — когда им достаточно надеть гарнитуру и исследовать сложные части машин и систем. Дополненная реальность (AR) оживляет данные в реальном времени способами, невообразимыми в дни, когда данные были просто битами и байтами, сидящими в базах данных.
Потенциал AR недавно исследовали Владимир Лукич, управляющий директор и партнер BCG, и Крейг Мелроуз, исполнительный вице-президент цифровых решений трансформации для PTC, в вебкасте, организованном MIT Sloan Management Review.
Смотрите также: Дополненная реальность — это «IoT для людей»
«Генерируется гораздо больше данных, но данные застревают», — говорит Лукич. «Даже когда вы мигрируете их в озера данных, длительные времена обработки и задержка перед тем, как вы можете что-то с этим сделать, препятствуют способности в поле что-то с этим сделать». Кроме того, он продолжает, «источники данных все еще довольно разрознены, протоколы всегда разные, и что это приводит к тому, что ограниченная информация находится на кончиках пальцев операторов в поле. Этот оператор может быть врачом, фермером или человеком, перемещающим посылки и загружающим грузовик, и чем угодно между ними».
AR может «потенциально разблокировать эти данные и поставить технологию в действие», — продолжает Лукич. «Она может освободить эти данные и поставить их, в правильное время, к правильному человеку в поле».
BCG недавно завершил опрос 900 компаний, который показал, что более 80 процентов, внедряющих IoT, также внедряют AR параллельно. Тридцать процентов этих усилий уже хорошо идут, а остальные все еще на ранних стадиях пилотирования AR, сообщает Лукич. «Мы были удивлены, насколько компании видят прямую связь между генерацией данных и их проекцией в поле. Так что это происходит, и это идет довольно быстро к нам и в ближайшие два-пять лет. Мы должны увидеть довольно интересные развертывания».
Лукич описывает пять ключевых атрибутов, необходимых для доставки успешной AR-среды:
Связь между цифровым и физическим. Задачи, выполняемые через AR, — это те, которые не полностью способны быть автоматизированными. «Там должна быть связь, где выполнение произойдет физически, но наличие части информации или цифрового взаимодействия было бы полезно, чтобы сделать это более эффективным».
Задачи должны быть человеко-ориентированными. «Нам нужен человек в уравнении, который фактически выполняет конкретную задачу».
Агрегация данных сложна. «Это не просто телефонный звонок или простое отображение одной точки данных, а фактически есть разные источники данных, которые нужно амальгамировать и как-то доставить в момент, когда они нужны».
Это в реальном времени. «Все AR-приложения в моменте, и они должны быть в реальном времени. Вы в действии на несколько секунд, и вам нужен кусок информации перед вами в тот момент».
Есть скрытые слои в уравнении. «Вероятно, все мы в какой-то момент должны были идти к инструкциям на принтере и заменять картридж или часть его, и маленькие проекции, которые происходили на нем, были сверхраздражающими», шуткует Лукич. «Там много скрытых слоев, когда вы взаимодействуете с объектами, и дополненная реальность приносит уникальную способность помочь вам увидеть за пределами того, что глаз видит на передней грани».
Интернет вещей
- Будущий взгляд: продвижение Industrial IoT для производственного превосходства
- Раскрытие силы визуальных данных в IoT-экосистеме
- Augmented Reality: будущее HR и инноваций на рабочем месте
- Готово ли ваше производство к IoT? Практическое руководство
- Превращение данных IoT в бизнес-ценность: практическое руководство
- Интернет вещей: катализатор бизнес-результатов, а не отдельный рынок
- IoT World: внутри Big-Data решения Vertica для IoT-аналитики
- Преодоление кадрового разрыва в промышленном IoT: проверенные стратегии найма, обучения и культуры
- Преодоление кадрового разрыва в промышленном IoT: проверенные тактики найма и обучения
- Fog Computing: трансформация потока данных IoT и снижение нагрузки на облако