エンタープライズIoT開発を成功させるための主な推進要因は何ですか？

これには、私的および公的な輸送手段の両方で通勤する人々に対する警告ソリューションが必要になります。次に、これらのシステムを交通管制と相互接続して、現場に来る緊急コーディネーターの状況に優先順位を付ける必要があります。また、セキュリティシステムを活用して、目前の状況のリアルタイムのビデオや写真を作成し、何が起こっているかを事前に警告することもできます。このような付加価値ソリューションは、都市を全体論的に見て、それに適切なIoTインフラストラクチャを一致させる場合にのみ実現します。

私の観点からすると、緊急事態では、さらに先に進みます。特別なケアが必要な場合に備えて、正確な場所と医療記録の一部を知るためのデータを提供してもらいたいと思います。 e-healthの領域に入ると、これは水平方向のアプローチの議論をさらにサポートします。これは、サイロアプローチを採用するよりも、さまざまな垂直方向のデータを組み合わせたより意味のあるソリューションが得られるためです。

Khamis Abulgubein： Leeが説明したように、IoTサプライヤーはまとまりのあるシステム内で作業する必要があります。成功する唯一の方法は、コラボレーションしてエコシステムを構築する場合です。カスタマーエクスペリエンス全体を構築する必要があります。 このアプローチは、これまで不可能だったまったく新しいカスタマーエクスペリエンスと新しいサービスを提供するビジネスモデルが見られるエンタープライズIoTに適しています。

これは「サービス化」の概念であり、製造業者は、物理的な製品の販売を通じて単一のトランザクションを行うのではなく、顧客に全体的なエクスペリエンスを提供し、使用量ベースのサービスを販売します。例としては、使用状況の監視と予防的なメンテナンスがバンドルされて販売されている洗濯機があります。

もう1つの例は、Hertz、SAP、およびその他のパートナーと共同で開発した興味深いビジネスモデルであるConnected RentalCarエクスペリエンスです。表面的には、ビジネス旅行者向けのプレミアムサービスを提供しています。それに加えて、駐車場、燃料ポンプ、クイックサービスレストランなどのユースケースのパッシブ支払いプラットフォームとしてレンタカーを使用しています。

このアプローチは、サービスに取引手数料の収益分配を提供し、アップグレードされたレンタカーのパーソナライズおよび接続サービスとプラットフォームの支払いに役立ちます。

RW：最近、より多くのデータを収集していますが、企業がよりスマートになるために必要なのはそれだけですか？

LL： 分析であるのはデータではありません 。データを収集するだけでは賢くなりません。大量のデータを収集することはできますが、それを使って適切なことを行わないと、価値がありません。データは実用的な情報になる必要があります。

分析はこれの鍵であり、特に分析が改善され、人工知能が企業に参入するにつれて、時間の経過とともに重要になります。たとえば、センサーを使用してデータを収集し、気象条件を測定しているアプリケーションを見てみましょう。気象データを持つことは、画像の一部にすぎません。

これで、気象データを他の測定データや分析と組み合わせると、物事の予測を開始できます。それが私たちが賢くなる方法です。その気象データをさらに取得し、それを交通センサーからのデータと混合して、たとえば気象が交通にどのように影響するかを予測すると、取得できる可能性のある情報の価値は、今日のインターネットの価値の36倍に近づきます。ベル研究所がエンタープライズIoTの記事で引用しているように、最高のものはまだこれからです。この数は、すべてのデータを収集、分析、調査して価値を解き放つときに理論的に可能になります。

KA： 私も自分の研究室でこれを経験しました。それはすべて、より賢くなり、データを使用するさまざまな方法を考えることです。 ただし、新しい機会を得るには、データ行間を読み取る必要があります。 データセンターに温度センサーを設置して、ラボで温度変動がないかどうかを確認しました。 1週間後、エアコンの問題が発生するまで、私たちはそれ以上注意を払っていませんでした。次に私が知ったのは、適切なアラートが届いていて、さらにシステムがよりスマートになり、エアコンの故障がすぐに（約1時間で）発生することを感知したことです。実際に障害が発生する前に技術者に電話をかけることができ、サーバーへの影響を防ぐことができました。