IoTの成功への道をデジタルでスレッド化

IoTは、デバイスを接続するだけではありません。 IoTを最大限に活用することで、組織は単なる実験ではなく、ビジネスの成果を実現することができます。

デバイスメーカーのエンジニアが、リモートセンサーフィードバックを介して、デバイスの1つが現場で故障していることを自動的に通知できるとしたらどうでしょうか。そして、それらの同じエンジニアが、製造ラインから故障したデバイスのテストデータに、それが構築されたときにすぐに接続できるとしたらどうでしょうか。これはどのような貴重な洞察を明らかにすることができますか？エンジニアがデバイスのライフサイクル全体からフィールドデータにアクセスし、他の記録システムからの主要なサービスおよびロジスティクスデータをオーバーレイできるとしたらどうでしょうか。これは、製品の設計、製造、およびその他の事業分野にどのような影響を与える可能性がありますか？モノのインターネット（IoT）とデータ分析の間の豊富な接続を実現できれば、この結果は可能です。

分析は、IoTの真の可能性を解き放つための重要なコンポーネントです。データ分析を通じて、企業はIoTを戦略的に使用して、意味のあるビジネス成果を生み出すことができます。 「満たして反応する」代わりに、「予測して予測する」ことができます。 IoTが正しく行われると、デバイスに障害が発生する前に介入して、カスタマーサービスへの問い合わせの量を減らすことができます。ほとんどの組織は通常、その取り組みが不十分です。これらのプロジェクトはパイロットモードで簡単に行き詰まり、手の届く範囲にあるすべてのIoTデータを完全に運用できなくなる可能性があります。

では、データ分析とIoTを区別するものは何ですか？また、どうすればそれらを統合できますか？

IoTの成功への障壁

内部格差は繰り返し発生するテーマです。これは、企業がIoT運用を構築する際に採用する「サイエンスフェア」アプローチに見られます。さまざまなチームが、独自の要件と概念実証を使用してプロジェクトの独自の部分に取り組んでいます。すべてがイノベーションを追いかけていますが、運用化や収益化などのビジネス成果に結びつく協調的な方法ではありません。ビジネスの目標を見落としながら、実験に多くの時間とエネルギーが費やされます。それは、実質的な見返りのないIoTのためのIoTになります。分析は機能していますが、戦略的な方法では決してありません。それらは「実行と反応」の段階で失速します。 「予測と予測」フェーズに移行すると、IoTが違いを生み出し始めます。

IoTプラットフォームを立ち上げる過程で、データは通常、ソースから離れすぎないようにします。一部のデータサイロはこのプロセスで分解されますが、代わりに新しいデータサイロを複製または作成するのは非常に簡単です。完全に実現されたIoT運用のために、リーダーはデータを広くリアルタイムで共有するために協調して努力する必要があります。サイロでは、豊富なデータを冗長にし、チーム間で作業を重複させるリスクがあります。結果として生じるボトルネックは、迅速な行動を妨げます。データはIoTにおけるあなたの目と耳です。それがなければ、あなたはただ暗闇の中で働いているだけです。

最後に、IoTオペレーションを採用することは簡単なことではありません。これは非常に複雑な形式のテクノロジーであり、時間の経過とともに適応し、変化する必要があります。プラットフォームを構築するための技術的な専門知識を持っている組織は多くなく、構築後にプラットフォームを維持および進化させる負担を負うことははるかに少ないです。分析だけの場合、IoT接続デバイスが収集する膨大な量のデータから価値を抽出して最大化するには、データサイエンティストの専任グループが必要です。

デジタルスレッドの織り方

IoTオペレーションでデータに優先順位を付ける最良の方法は、デジタルスレッドを作成することです。 。 これは、組織全体で実行される一般的なスルーラインです。製品、システム、人、顧客、パートナーを結び付けます。データはこの回線を簡単に移動できるため、すべての関係者が簡単にアクセスできます。スレッド内のさまざまなデータセットに優先順位を付け、サイロを相互接続し、情報を中央のより管理しやすい制御ポイントに集めることができます。

たとえば、デジタルスレッドは、製品のエンドツーエンドのライフサイクル全体を織り込むことができます。設計、製造、出荷、現場での使用、保守、廃止措置など、各段階で生成されたデータが組み込まれています。データは、マイニングに適した大規模な閉ループに存在します。適切なデータを適切な場所に配置したら、たとえば、予測的洞察を導き出し、新しい方法で製品のライフサイクルを改善できます。これは、ビジネスの成果を達成するために信頼し、行動できるデータ主導の洞察です。

このデジタルスレッドを組織全体に織り込むには、次のものが必要です。

• トップバイイン、これはボトムバイインにつながります– デジタルスレッドは大きなビジネス変革であり、その成功にはエグゼクティブレベルからの献身的なスポンサーシップが必要です。できるだけ早く彼らの賛同を得て、彼らを参加させるために彼らに初期の成果を示してください。プロジェクトのCスイートの目に見える積極的なエグゼクティブスポンサーシップにより、より広い企業がプロジェクトをサポートし、プロジェクトを成功させるために行動を変える可能性が高くなります。あなたの組織の断片はより自然にゼリー状になります。それ以外の場合は、作業レベルでの抵抗を期待してください。

• ビジネスユニットからの明確な賛同— トップから賛同を得ることと同じくらい重要なのは、特に技術面で、事業部門から賛同を得ることです。これにより、ITなどの集中型組織が主導する「プッシュ」メカニズムと連携して機能できる「プル」メカニズムを促進するビジネス主導のユースケースが確立されます。そうしないと、集中化されたフラストレーションが発生する可能性が高く、実質的なビジネス成果は達成されません。

• 組織内のデータサイエンスの文化に力を与える –組織全体でデータ主導の洞察を解き放つことを任務とする専任のデータ分析チームを作成します。このチームは、データサイエンティストとその他のハイエンドのデータユーザーで構成され、データをまとめて処理する専門知識を持つ「データヒーロー」を形成します。そうしないと、事業部門がデータを「プル」しようとしている場合でも、技術的にはその手段を超えている可能性があります。

• クリーンで自動化されたデータフロー –データを洞察に変えるプロセスを自動化します。事業部門が関与する手動プロセスを削減または排除します。主題の専門家と緊密に連携して、データがクリーンであり、注釈が付けられていることを確認して、ビジネスの採用に対する障壁を最小限に抑えます。そうしないと、内部データの利用者はどのデータを選択するかわからず、その整合性に対する信頼も失われます。

IoTは、デバイスを接続するだけではありません。データと人も連携して作業するためにリンクする必要があります。すべての要素を組み合わせると、IoTを最大限に活用して、単なる実験ではなく、ビジネスの成果を実現できます。