Digitaler Faden zum IoT-Erfolg

IoT ist mehr als nur das Verbinden von Geräten. Die Nutzung des vollen Potenzials des IoT kann Unternehmen dabei helfen, Geschäftsergebnisse zu erzielen, anstatt nur zu experimentieren.

Was wäre, wenn Ingenieure eines Geräteherstellers automatisch per Remote-Sensor-Feedback benachrichtigt werden könnten, wenn eines ihrer Geräte im Feld ausfällt? Und was wäre, wenn dieselben Ingenieure sofort eine Verbindung zu den Testdaten des fehlerhaften Geräts aus der Fertigungslinie herstellen könnten, wenn es gebaut wird? Welche wertvollen Erkenntnisse könnte dies offenbaren? Was wäre, wenn der Ingenieur auf Felddaten aus dem gesamten Lebenszyklus des Geräts zugreifen und sogar wichtige Service- und Logistikdaten aus anderen Aufzeichnungssystemen überlagern könnte? Wie könnte sich dies auf Produktdesign, Fertigung und andere Geschäftsbereiche auswirken? Wenn eine reichhaltige Verbindung zwischen dem Internet der Dinge (IoT) und der Datenanalyse erreicht werden kann, ist dieses Ergebnis möglich.

Analytics ist eine Schlüsselkomponente, um das wahre Potenzial des IoT auszuschöpfen. Durch Datenanalyse können Unternehmen IoT strategisch nutzen, um aussagekräftige Geschäftsergebnisse zu erzielen. Statt „erfüllen und reagieren“ können Sie „vorhersagen und antizipieren“. Wenn IoT richtig gemacht wird, können Sie eingreifen, bevor ein Gerät ausfällt, und das Volumen der Kundendienstanrufe reduzieren. Die meisten Organisationen scheitern in der Regel an diesem Bestreben. Diese Projekte können leicht im Pilotmodus stecken bleiben und nicht alle IoT-Daten in ihrer Reichweite vollständig operationalisieren.

Was trennt also Datenanalyse und IoT und wie können wir sie zusammenbringen?

Die Hindernisse für den IoT-Erfolg

Interne Ungleichheit ist ein wiederkehrendes Thema. Wir sehen dies in dem „Science Fair“-Ansatz, den Unternehmen beim Aufbau ihres IoT-Betriebs verfolgen. Verschiedene Teams arbeiten an ihren eigenen Teilen des Projekts mit ihren eigenen spezifischen Anforderungen und Machbarkeitsnachweisen – alle jagen Innovationen, aber nicht auf koordinierte Weise, die an Geschäftsergebnisse wie Operationalisierung und Monetarisierung gebunden ist. Viel Zeit und Energie wird in Experimente investiert, während die Geschäftsziele übersehen werden. Es wird IoT um des IoT willen ohne wirklichen Nutzen. Analytik ist im Spiel, aber nie auf strategische Weise. Sie verharren in der „Erfüllen und Reagieren“-Phase. Beim Übergang in die „Prognose- und Antizipationsphase“ beginnt das IoT, einen Unterschied zu machen.

Beim Aufbau einer IoT-Plattform entfernen sich Daten normalerweise nie zu weit von ihrer Quelle. Während einige Datensilos in diesem Prozess aufgebrochen werden, ist es sehr einfach, an ihrer Stelle neue zu replizieren oder zu erstellen. Für einen vollständig realisierten IoT-Betrieb müssen Führungskräfte gemeinsame Anstrengungen unternehmen, um Daten umfassend und in Echtzeit auszutauschen. In Silos riskieren Sie, umfangreiche Daten überflüssig zu machen und den Aufwand über Teams hinweg zu duplizieren. Die daraus resultierenden Engpässe verhindern schnelles Handeln. Daten sind Ihre Augen und Ohren im IoT; ohne sie arbeiten Sie nur im Dunkeln.

Schließlich ist die Einführung eines IoT-Betriebs keine Kleinigkeit. Es ist eine hochkomplexe Form von Technologie, die sich im Laufe der Zeit anpassen und verändern muss. Nicht viele Unternehmen verfügen über das technische Know-how zum Aufbau einer Plattform, geschweige denn die Last, sie nach dem Aufbau zu warten und weiterzuentwickeln. Allein für Analysen ist eine dedizierte Gruppe von Datenwissenschaftlern erforderlich, um den Wert aus den riesigen Datenmengen zu extrahieren und zu maximieren, die Ihre IoT-verbundenen Geräte sammeln werden.

Den digitalen Faden weben

Der beste Weg, Daten in Ihrem IoT-Betrieb zu priorisieren, ist das Erstellen eines digitalen Threads . Dies ist eine allgemeine durchgehende Linie, die sich durch Ihre Organisation zieht. Sie verbindet Produkte, Systeme, Menschen, Kunden und Partner. Daten können problemlos über diese Leitung übertragen werden, um allen Beteiligten einen einfachen Zugriff zu ermöglichen. Sie können verschiedene Datensätze im Thread priorisieren, beliebige Silos miteinander verbinden und Informationen an einem zentralen, besser zu verwaltenden Kontrollpunkt zusammenführen.

Beispielsweise kann ein digitaler Faden den gesamten End-to-End-Lebenszyklus eines Produkts weben. Es enthält Daten aus jeder Phase – einschließlich Design, Fertigung, Versand, Einsatz vor Ort, Wartung und Außerbetriebnahme. Die Daten leben in einem umfangreichen geschlossenen Kreislauf, der für das Mining reif ist. Sobald Sie die richtigen Daten am richtigen Ort haben, können Sie beispielsweise vorausschauende Erkenntnisse ableiten, um den Produktlebenszyklus auf neue Weise zu verbessern. Es ist die datengesteuerte Erkenntnis, der Sie vertrauen und auf die Sie reagieren können, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Um diesen digitalen Faden durch Ihre Organisation zu weben, ist Folgendes erforderlich:

• Top-Buy-in, das zu Bottom-Buy-in führt – Ein digitaler Thread ist eine enorme geschäftliche Transformation, und sein Erfolg erfordert engagiertes Sponsoring von der Führungsebene. Holen Sie sich ihr Buy-In so schnell wie möglich und zeigen Sie ihnen frühe Erfolge, um sie an Bord zu holen. Mit der sichtbaren und aktiven Förderung des Projekts durch die Führungsebene wird das gesamte Unternehmen es eher unterstützen und Verhaltensweisen ändern, um es erfolgreich zu machen. Die Teile Ihrer Organisation werden natürlicher gelieren. Erwarten Sie andernfalls Widerstand auf Arbeitsebene.

• Eindeutiges Buy-in der Geschäftsbereiche— Genauso wichtig wie die Zustimmung von oben ist die Zustimmung der Geschäftsbereiche, insbesondere auf der technischen Seite. Dadurch werden geschäftsgeführte Anwendungsfälle geschaffen, die einen „Pull“-Mechanismus ermöglichen, der mit dem „Push“-Mechanismus zusammenarbeiten kann, der von zentralisierten Organisationen wie der IT geleitet wird. Andernfalls wird es wahrscheinlich zu zentralisierter Frustration kommen, und es werden keine wesentlichen Geschäftsergebnisse erzielt.

• Stärkung einer Data-Science-Kultur in Ihrer Organisation – Stellen Sie ein dediziertes Datenanalyseteam zusammen, das die Aufgabe hat, datengesteuerte Erkenntnisse in Ihrer gesamten Organisation zu gewinnen. Dieses Team besteht aus Datenwissenschaftlern und anderen High-End-Datennutzern und wird Ihre „Datenhelden“ bilden, die über das Fachwissen verfügen, um mit Daten umzugehen, und wissen, was damit zu tun ist. Andernfalls, selbst wenn Geschäftsbereiche versuchen, Daten zu „ziehen“, könnte dies technisch über ihre Möglichkeiten hinausgehen.

• Sauberer, automatisierter Datenfluss – Automatisieren Sie den Prozess der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse. Reduzieren oder eliminieren Sie manuelle Prozesse für Geschäftsbereiche. Arbeiten Sie eng mit Fachexperten zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und sogar mit Anmerkungen versehen sind, damit die Hindernisse für die Geschäftsakzeptanz minimiert werden. Andernfalls sind interne Datennutzer unsicher, welche Daten sie auswählen sollen, und verlieren auch das Vertrauen in deren Integrität.

IoT ist mehr als nur das Verbinden von Geräten. Daten und Personen müssen auch verknüpft werden, um gemeinsam zu arbeiten. Sobald alle Teile zusammengefügt sind, können Sie das volle Potenzial des IoT nutzen und Geschäftsergebnisse erzielen, anstatt nur zu experimentieren.