物聯網不是一種可以簡單“實施”的技術。

物聯網越來越多地用于降低成本和創造新的收入機會，但它不是一種可以簡單“實施”的技術。

物聯網和其他轉型技術需要一定程度的內省，必須用于解決具體問題或將業務運營帶入明確定義的未來狀態。當然，這不僅從技術角度而且在基礎商業模式中帶來變化和破壞。

北美工業公司是如何準備好迎接破壞的呢？

IoT復雜性 - 同比增長率達到兩位數

最近在200名北美高管中進行的IFS研究顯示，工業企業的物聯網使用量同比大幅增長，并突顯了12個月內的幾個有趣的趨勢線。

研究表明：

• 在整個工作單元或生產線上收集物聯網數據的公司增加了17％，而不是單個機器組件或單個機器。
• 使用物聯網增加30％以支持資產績效管理。
• 使用物聯網監控客戶設備增加10％。

這些數字都表明了現場服務管理的轉型方法。

ERP挑戰

雖然物聯網使用案例變得越來越復雜，但連接設備和用于運營業務的交易軟件之間仍然存在巨大差距 - 最明顯的是企業資源規劃（ERP）。該研究顯示，將物聯網數據流與其ERP軟件集成在一起的受訪者的百分比與徘徊在16％的同比保持不變。這代表了物聯網的一個障礙，它提供了來自連接設備的新業務和收入機會，這些設備觸發了用于運行組織的事務系統中的業務流程。

尋找物聯網和ERP的通用語言使物聯網和ERP相互通信

存在物流和技術障礙。物聯網傾向于在連續流中創建數據，其中傳感器可以將設備狀況的記錄發送到工廠歷史記錄或監督控制和數據采集（SCADA）系統，頻率為每秒幾次。

另一方面，ERP系統需要描述定義的業務事件的數據。項目團隊必須定義ERP系統應該收集哪些數據，然后必須確定物聯網發現工具如何將物聯網數據的意識流式轉換為告訴ERP系統需要維護一部分設備的內容，應該將技術人員派遣到客戶現場，或者減慢生產線以防止質量問題。

這是企業軟件越來越需要解決的主要挑戰之一 - 當它發生時，它可以前所未有地解鎖轉型。IFS首席產品官Christian Pedersen解釋說，“想想物聯網不斷流入ERP系統和人工智能（AI）應用程序的潛力，通過創建新的業務邏輯不斷學習和應用這些知識。那時人工智能將看到真正的突破 - 當ERP系統發生巨大變化時，改變我們對它們的思考方式。“

連接設備的崛起

雖然公司正在努力解決IoT-ERP集成問題，但是當它們在設備上部署傳感器的復雜程度時，它們的進展速度要快得多。該研究詢問受訪者是否在一臺設備，整個設備，工作單元/生產線性能或網絡車隊中傳感單個組件。

最顯著的發現之一是，在一年內，報告未在任何設備上使用傳感器的受訪者數量下降了三倍 - 從15％降至略低于5％。另一個有趣的發現是，17％的受訪者正在監控整個工作單元或生產線。

值得關注的一點：資產績效管理 IFS研究證實了其他關于資產績效管理（APM）重要性的研究數據，其中一部分側重于整個企業資產的可見性，比其他用例更快地推動IIoT部署。資產業績管理的重要性在市場研究未來（MRFR）的一項研究中得到了回應：

“資產績效管理導致了重點轉移，即提高可靠性，減少停機時間并減少計劃外維護。MRFR看到2016年至2022年的時間段，重點是優化設備的盈利能力。因此，機器學習和改進的大數據分析將允許企業根據訂單積壓和可靠性問題確定工廠的最佳運營配置文件。在可預見的未來，所有這些因素將極大地促進市場的增長。“

數據驅動轉型的路線圖

借助IFS研究的見解，工業組織可以做出明智的決策，評估物聯網和人工智能等顛覆性技術如何適應其特??定的業務環境并釋放新的增長機會。

IFS Industries總裁Antony Bourne表示：“物聯網幫助企業轉變業務，提高效率，使他們能夠探索新的收入來源并從根本上改變業務流程。” “在企業軟件和技術平臺上經驗豐富的合作伙伴可以幫助確定一種行之有效的方法。如果工業公司不接受數字化轉型，那么他們的業務很可能會被更敏捷的競爭對手所破壞。“

文章來自 SmartIndustry