IoT 2.0 sẽ như thế nào?

Cụm từ giàu dữ liệu và nghèo thông tin (DRIP) lần đầu tiên được sử dụng trong cuốn sách kinh doanh bán chạy nhất năm 1983, Tìm kiếm sự xuất sắc, để mô tả các tổ chức giàu dữ liệu, nhưng thiếu các quy trình để tạo ra thông tin có ý nghĩa và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Hiện chúng ta đang sống trong một thế giới mà IoT đang bùng nổ theo cấp số nhân và lượng lớn dữ liệu đang được thu thập mỗi ngày. Thật không may, không có cách rõ ràng để sắp xếp hoặc phân tích dữ liệu này trong một khung thời gian hợp lý và hiện tượng này khiến nhiều tổ chức có dữ liệu phong phú và thông tin nghèo nàn.

IoT có sức mạnh làm sáng tỏ những góc tối nhất trong doanh nghiệp của bạn và từ bóng tối đó, dữ liệu có thể khám phá ra vô số cơ hội để cải thiện quy trình xử lý công việc, tối ưu hóa và cuối cùng là thúc đẩy ROI. Tuy nhiên, giống như hầu hết các xu hướng mới đạt được sự cường điệu ban đầu cho những gì họ có thể ‘có thể’ làm, IoT vẫn chưa nhận ra tiềm năng thực sự của nó. Nhiều công ty và OEM đã tích hợp IoT vào các quy trình và sản phẩm của họ, nhưng vẫn chưa nhận ra sức mạnh nằm sâu trong hàng terabyte dữ liệu đang được thu thập hàng ngày.

Nhiều ứng dụng IoT đang được triển khai ngày nay ít nhiều tập trung vào việc tận dụng xu hướng hơn là cung cấp các giải pháp thế giới thực. Thông thường, các hệ thống này rất khó để chứng minh về mặt tài chính. Trên thực tế, một cuộc khảo sát của Cisco cho thấy chỉ 26% những người triển khai IoT có thể khẳng định thành công cho các dự án của họ. 74% triển khai không thành công còn lại cho thấy số đô la bị mất cũng như cơ hội lớn để thay đổi cách chúng tôi triển khai IoT và sử dụng dữ liệu để thúc đẩy ROI tốt hơn.

Chứng kiến ​​sự thành công của Apple trong việc cách mạng hóa giao diện người dùng và trải nghiệm người dùng sản phẩm tiêu dùng, thật ngạc nhiên khi các nhà phát triển IoT đã không chấp nhận tâm lý thiết kế thanh lịch để đơn giản hóa cách chúng ta sử dụng và tương tác với dữ liệu IoT. Tôi thường tự hỏi bản thân và nhóm của chúng tôi câu hỏi này… “Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi làm việc như một ngành công nghiệp để chuyển sang giai đoạn tiếp theo của IoT và đảm bảo rằng dữ liệu chúng tôi đang thu thập sẽ gặt hái được những lợi ích khi triển khai công nghệ này? Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi thách thức quy chuẩn và tiến lên phía trước với IoT 2.0? ”

Nếu chúng tôi làm điều này và thành công, cuối cùng chúng tôi có thể phân phối dữ liệu phù hợp vào đúng thời điểm trong khi áp dụng các hệ thống IoT thu được lợi ích từ việc sử dụng công nghệ.

Tuy nhiên, ngay bây giờ, chúng ta giàu dữ liệu và nghèo thông tin. Các công cụ và công nghệ ở đó để thu thập một lượng lớn dữ liệu. Mặc dù tất cả dữ liệu này tồn tại rất nhiều, nhưng chúng tôi thiếu các công cụ để phân tích, tối ưu hóa và nhận ra ROI thực sự đã được hứa hẹn khi thuật ngữ IoT được giới thiệu trên thế giới vào năm 1999.

Cần phải làm gì để phù hợp với khóa học IoT và có được những hiểu biết sâu sắc để cải thiện quy trình kinh doanh? Dữ liệu là vô dụng trừ khi nó cung cấp ngữ cảnh và việc đạt được trạng thái ngữ cảnh này sẽ dễ dàng hơn nếu chúng ta bắt đầu tập trung vào những điều sau…

Tích hợp quy trình làm việc trên toàn hệ sinh thái IoT

Nếu các nỗ lực IoT của bạn không được tích hợp tổng thể với các quy trình quy trình công việc nội bộ, thì giá trị và ROI gần như không thể. Hiện tại, hầu hết các hệ thống IoT yêu cầu người dùng tích hợp quy trình làm việc xung quanh công nghệ hơn là công nghệ bổ sung quy trình làm việc hiện có. Đây là tất cả về việc gặp gỡ khách hàng tiềm năng ở nơi họ đang ở thay vì yêu cầu họ áp dụng một hệ thống hoàn toàn mới.

Ví dụ: trong bảo trì máy móc, nếu bạn có dữ liệu về cách khắc phục sự cố hoặc giải quyết vấn đề nhưng kỹ thuật viên không biết cách tích hợp với quy trình làm việc, thì dữ liệu đó sẽ không mang lại giá trị. Sau đó, chuyên gia bảo trì của bạn buộc phải làm việc xung quanh dữ liệu để hoàn thành công việc.

Các chuyên gia về vấn đề của bạn (SME) cũng cung cấp một lượng lớn thông tin về các phần thiết bị và có quy trình làm việc nội bộ của riêng họ để đảm bảo rằng mọi thứ không đi xuống và hoạt động kinh doanh diễn ra suôn sẻ nhất có thể. Tuy nhiên, một ngày nào đó, những doanh nghiệp vừa và nhỏ này có thể rời đi và khi họ rời đi, tất cả thông tin xung quanh bảo trì và quy trình làm việc cũng rời đi. Để tránh điều này, các nhà ra quyết định kinh doanh đang đánh giá công nghệ nên gán giá trị cho các hệ thống tích hợp quy trình công việc với mức tăng tối thiểu cho các quy trình hiện có.

Tố cáo tính cụ thể của nhà cung cấp

Giả sử bạn có một thiết bị độc quyền và bạn muốn nó kết nối với một máy khác của một nhà cung cấp khác. Các cuộc trò chuyện mà bạn muốn máy móc của mình có với nhau thường không thể xảy ra vì dữ liệu đã bị chặn.

Tại sao? OEM đang kinh doanh kiếm tiền và làm hài lòng các nhà đầu tư của họ. Họ muốn bán cho bạn các hệ thống độc quyền, kế hoạch bảo trì, nâng cấp và mọi thứ khác trong tổng thể sản phẩm của họ. Việc giữ trạng thái độc quyền và tính đặc trưng của nhà cung cấp gần với tủ khiến việc tích hợp máy gần như không thể. Để đạt được mục tiêu đó, chúng tôi cần tập trung vào việc xây dựng các nền tảng tích hợp nhiều nguồn IoT vào một ứng dụng duy nhất trong khi làm việc với khách hàng để biến quy trình công việc trở thành một phần của hệ thống tổng thể.

Loại bỏ Silo

Cuối cùng, đây là tất cả về việc loại bỏ các silo dữ liệu được thu thập từ phần cứng và xây dựng một giải pháp có khả năng tích hợp nhiều luồng dữ liệu IoT từ một số nguồn. Các hầm chứa này cũng tồn tại với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Do đó, chúng tôi cần đảm bảo rằng họ có công nghệ đủ dẻo để tích hợp với quy trình làm việc hiện có. Các giải pháp này cũng sẽ hướng dẫn mọi người các bản sửa lỗi và hơn thế nữa trong khi sử dụng máy học để trở nên thông minh hơn trong quá trình thực hiện. Và tất nhiên, việc loại bỏ những giao diện người dùng rườm rà và thay thế những giao diện này bằng những hình ảnh trang nhã đã được gam màu hóa để dễ sử dụng là điều quan trọng hàng đầu. Một giao diện dễ sử dụng (và thú vị) cung cấp cả bối cảnh không gian và trực quan giúp vượt qua các rào cản đối với những thứ như đào tạo và khả năng hiển thị dữ liệu ở các định dạng có thể tiêu thụ được.

Ghép nối Tự động hóa với Máy học

Với mục tiêu hiểu rõ hơn về tình trạng triển khai IoT hiện tại, tôi và nhóm của tôi đã nói chuyện với một số giám đốc điều hành CNTT. Nhiều lần, họ nói với chúng tôi rằng họ đang tải xuống các báo cáo và tiến hành phân tích thủ công để có được thông tin chi tiết nhằm cải thiện quy trình. Tại sao các hệ thống này không tự động cung cấp thông tin chi tiết trong thời gian thực? Các thiết bị cảm biến hỗ trợ IoT có khả năng cung cấp thông tin thời gian thực về trạng thái của bất kỳ điều gì xảy ra trong công việc trong ngày. Điều này bao gồm nhiệt độ của động cơ trên sàn sản xuất và vị trí chính xác của một phần thiết bị hoặc thời gian mà một nhân viên đang dành cho một dự án cụ thể.

Nếu chúng ta có thể tự động hóa việc cung cấp thông tin theo thời gian thực, tại sao chúng ta không tích hợp tự động hóa với học máy để dữ liệu của chúng ta hữu ích hơn theo thời gian? Đã đến lúc khai thác sức mạnh của máy học kết hợp với luồng dữ liệu thời gian thực liên tục để chúng ta có thể dễ dàng khai thác những thứ như bảo trì dự đoán và tối ưu hóa lực lượng lao động.

Nếu chúng ta có thể thực hiện được những điều trên, chúng ta sẽ chuyển từ các công ty giàu dữ liệu và nghèo thông tin sang công ty giàu dữ liệu với vô số thông tin có thể hành động, mở ra một kỷ nguyên mới trong IoT.

Nguồn: https://www.iiot-world.com