企業(yè)們可以在這一領(lǐng)域進(jìn)行合作或競(jìng)爭(zhēng)，包括原始設(shè)備供應(yīng)商、汽車(chē)供應(yīng)商、游戲軟件公司、電信運(yùn)營(yíng)商，甚至是大型社交媒體播放器，這些企業(yè)都能從用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)中獲取利潤(rùn)。
但這些公司的盈利能力還取決于他們?nèi)绾螌⒆陨淼臉I(yè)務(wù)接入汽車(chē)物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值鏈中以及收集客戶(hù)數(shù)據(jù)的能力。
但物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推廣，無(wú)論是連接的汽車(chē)、智能辦公大樓還是海上石油鉆井平臺(tái)，都還面臨著一些障礙。
例如，消費(fèi)者對(duì)系統(tǒng)的信任、公司必須接受物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)而做出的決策，此外，監(jiān)管和標(biāo)準(zhǔn)的制訂也是一個(gè)重要問(wèn)題。
單獨(dú)的一個(gè)或幾個(gè)企業(yè)并不能全盤(pán)把握這盤(pán)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的大棋，但有三條注意事項(xiàng)他們可以采用：
以客戶(hù)為中心
我們可能很快就會(huì)生活在一個(gè)一切都聯(lián)網(wǎng)的世界里。到那時(shí)，有無(wú)數(shù)的機(jī)會(huì)可以收集一切關(guān)于周?chē)澜绲臄?shù)據(jù)。
因此，成功的公司首先關(guān)注的不是他們能收集到什么數(shù)據(jù)，而是他們想要取得什么成效。
對(duì)于航空公司，他們的目標(biāo)可能是減少飛機(jī)維修時(shí)間，或改善航空的安全程度;對(duì)于物流公司，目標(biāo)可能是更準(zhǔn)時(shí)的運(yùn)輸交付或更方便快捷的路線(xiàn);對(duì)于汽車(chē)公司，目標(biāo)可能是提高汽車(chē)的安全等級(jí)和可靠性。
從用戶(hù)需求出發(fā)，而不是從新技術(shù)出發(fā)，公司就已經(jīng)邁出了成功的第一步。
讓數(shù)據(jù)分析落地
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)系統(tǒng)不是簡(jiǎn)單的收集和傳輸數(shù)據(jù)，而是分析數(shù)據(jù)來(lái)解決問(wèn)題或創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。
目前，互聯(lián)系統(tǒng)所收集的數(shù)據(jù)很少被實(shí)際利用，即使是被利用了的數(shù)據(jù)，其利用程度也不充分。
例如，根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù)，在石油和天然氣行業(yè)中，在一個(gè)海上石油鉆井平臺(tái)上有多達(dá)3萬(wàn)個(gè)傳感器，但使用的信息還不到1%。
而大多數(shù)被使用的數(shù)據(jù)——例如，工廠(chǎng)車(chē)間的自動(dòng)化系統(tǒng)——只用于實(shí)時(shí)控制或異常檢測(cè)。
企業(yè)將需要更好的工具和方法來(lái)從數(shù)據(jù)中掘金——通過(guò)高級(jí)分析或人工智能。嵌入式智能將是將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成到業(yè)務(wù)流程中并吸引用戶(hù)的關(guān)鍵。
關(guān)于設(shè)備性能的數(shù)據(jù)可用于測(cè)量磨損程度并預(yù)測(cè)維護(hù)時(shí)間;關(guān)于有形資產(chǎn)的數(shù)據(jù)，例如建筑物和車(chē)輛，可以用來(lái)評(píng)估保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn);幾乎任何描述消費(fèi)者行為的數(shù)據(jù)都對(duì)營(yíng)銷(xiāo)人員有很大的價(jià)值。
對(duì)一個(gè)公司來(lái)說(shuō)沒(méi)用的數(shù)據(jù)可能對(duì)于另一個(gè)公司具有潛在價(jià)值。
從小處做起
時(shí)至今日，我們還沒(méi)有一套完整的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案。但這不是不采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的理由。
從頭開(kāi)始構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將是一個(gè)艱巨的任務(wù)，目前最好的方法是先將精力集中在一些簡(jiǎn)單、數(shù)量有限的應(yīng)用實(shí)例上，并在這些實(shí)例的基礎(chǔ)上鋪展開(kāi)來(lái)。