
物联网商业案例成功的10个步骤
在这篇为物联网项目构建商业案例的必读指南中,作者揭示了如何更好发现数字创新机会并采取行动提高公司效率、生产力和盈利能力。
1. 认识到一个商业案例的必要性
我们周围的企业正在通过物联网(IOT)和数字技术进行转型,家庭也正在变得“智能化”,而我们也正在虚拟和增强现实中消费内容。
因此,即使是一个漫不经心的观察者也能清楚地发现,我们生活、工作和娱乐的世界正在被新技术所改变。我们关键还要认识到,现在即使是最小的设备或商品,也可以产生数据并进行分析和提出新见解。
然而,面对这些新机遇,驾驭数字转型可能是一项艰巨任务,尤其是在担心被竞争对手或更敏捷初创企业甩在后面的刺激下。
为了企业自身利益而实施物联网计划至关重要。那么,计划的第一步是确定适当的用例,并从那里构建一个引人注目的商业案例。
但是从哪里开始?
2. 从车间开始
虽然许多企业认为像数字化转型这样重要战略变革应该来自高层,但是,最好的用例通常是在“车间”里进行 ——例如,制造业。
最初的研发可能需要高层批准,并置于高级技术或运营经理的领导之下,但最好的用例往往来自工程师和其他在日常流程中实际发挥作用的员工。
数字转型既是一项顶级战略变革,也是一项公开的创新呼吁。因此,传统的自上而下方法不太可能从物联网技术中获得最佳效果。
通常,物联网成功实施取决于发现提高效率和生产力或附加值机会的能力。这可以来自任何对这些流程有经验的人,不管他们在公司中级别如何。
3. 识别有价值的数据
与此相关的是,需要确定哪些类型数据和分析对你的企业有用。简单收集数据本身并没有什么好处,而这些数据分析出的洞察力必须要有一定商业价值。
这通常涉及从传感器和执行器获取数据,并将其与传统机械和其他系统现有数据结合。
物联网最大限度地允许公司避免产品积压、停机和不必要的燃料消耗、优化维护计划、监控关键流程、提高自动化程度、更好地了解和服务客户。
4. 使用预测分析
在工业领域,非正常停机是造成生产力和资金损失的主要原因。因此,它也代表了物联网可以发挥价值的关键领域。
例如,数字双胞胎技术允许公司在虚拟环境中模拟他们的机器、流程和网络,并在问题发生之前预测问题,同时提高工作效率和生产率水平。
当与监测温度、压力、RPM和其他关键因素传感器结合使用时,工作人员可以更有效地预防问题并快速做出反应---这通常要归功于系统向移动设备发送的警报。
5. 跟踪你的产品和资产
一旦产品或商品进入供应链,也可以确定合适的物联网使用案例。事实上,供应链领域目前是物联网技术的最大用户。
如果你的企业严重依赖长途运输大量货物,那么它一定是数字化转型的主要候选者,并且有许多物联网平台可供你监控和跟踪货物,并快速响应库存问题和其他警报。
支持物联网的供应链可以降低燃料消耗和工厂成本,限制昂贵的仓储,并减少运输时间和防止其他问题发生。
6. 创建新的收入模式
虽然物联网最明显的使用案例涉及效率、生产力和流程监控,但我们看到,越来越多企业认识到物联网价值在于能够向他们提供关于其客户以及产品使用方式的数据。
连网的汽车、咖啡机、火车和其他智能设备可以将使用数据反馈给制造商和运营商,制造商和运营商根据反馈的数据信息来改进产品或服务。
成功将物联网集成到产品中的公司必将会获得巨大收益,这既有利于客户,也有利于他们自己的业务流程。
物联网还可以让企业传统的商业模式转向新的收入??来源。
例如,亚马逊为企业提供有价值的数据产品,可以让企业以更低的价格获得相同标准的产品,通过按需订阅模式将客户的资本支出(capex)替换为经营支出( OPEX),从而开辟新的市场。
7. 从规划走向现实
为了成功实施物联网战略,公司首先需要填补其数字技能差距。这可以通过重新培训或补充现有IT或DevOps团队,或者通过与声誉良好的第三方合作来实现。
在后一种情况下,重要的是新合作伙伴要与你公司精神保持一致,否则你的客户和商业伙伴可能会疏远你。
引入物联网战略可能意味着需要重塑你的员工队伍。角色转变和裁员需要长期考虑并保持一定的敏感性,以保持对公司精神的忠诚度,防止公司品牌受损。
8. 选择合适的物联网平台和合作伙伴
但是,在创建详细的商业计划之前,你需要确定合适的物联网技术和平台。
你的需求将与你的业务一样独特,并且会因行业、想要连接的设备数量、想用这些设备做什么、想要如何存储和处理生成的数据以及许多其他因素而有所不同。
目前市场上大多数物联网平台都可以满足你的需求。
9. 概念验证
有些物联网项目只需要很少的前期投资,就可以围绕概念展开验证。例如,如果企业正在考虑使用增强现实技术来培训员工使用机器,或者执行新的复杂流程,则可以购买一两个AR头戴装置。
测试小规模物联网概念是证明(或否定)其业务可行性的一个好方法,但由于数据样本较小,有时很难产生大规模实施所实现的同等价值。
最终,成功的概念验证对于说服董事会和获得必要预算至关重要。
10. 大规模推出
一旦物联网项目的商业案例成立,公司领导层将有意愿并有能力在规模上推出所需的解决方案。一些董事会倾向于优先考虑短期收益,但重要的是,他们需要认识到数字化转型的长期战略意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23