占领数据制高点是工业互联网企业的特点

2018-09-04 16:58 mikj 次阅读 条评论

    占领数据制高点是工业互联网企业的特点,纵观工业互联网企业,它们当中大部分所选择的切入动作高度一致,那就是首先为B2B领域的企业提供设备的状态监测和预测性维护服务。预测性维护,属于事先维护,基于安装在设备上的各种传感器,实时监控设备运行状态,通过数据透析,如果发现故障隐患,则能防患于未然,自动触发报警或修理命令。

     如此整齐的动作背后,具有相当充分的理由。首先,市场规模够大。由于市场中的存量设备数目可观,80%以上的设备还没采用有效的预测性维护方案,而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%。根据相关的市场报告,2016-2022年预测性维护的复合年均增长率CAGR为39%,到2022年总体支出将达到10.96亿美元。

    然后,经济收益容易衡量。从B2B企业内部来看,预测性维护用于优化生产操作,将会带来20-30%的效率增益;从外部来看,OEM设备制造商如果引入预测性维护服务,将有可能扭转竞争业态,获得附加收益。再后,从战略角度评估,预测性维护正在成为触发制造业服务化重大转变的催化剂,初创公司甚至有望借助预测性维护这个全新引擎弯道赶超传统巨头们。

    这几年非常火热的人工智能,利用新型算法,为我们提供了崭新的数据处理与分析的方式。然而为什么人工智能在2014年之后,热度才开始野蛮生长突破快速发展,是因为工业物联网或者是说工业互联网的催生发展。AlphaGo战胜李世石的历史性事件只是将AI带入了大众视野,完成从专业到普及的转变,真正让AI浮出水面的底层驱动力是各行业中数据资源累积到一定程度后由量变引发的质变。

    巧妇难为无米之炊。从上世纪70年代互联网诞生之后,大量的数据从互联网、移动互联网、物联网的各种智能设备中源源不断产生,积累到一定的规模和阶段,才提供了人工智能的用武之地。因此,工业互联网如能最大化的发挥各种机器学习算法的超能力,足量的结构化数据是必要的基础条件。也就是说,工业互联网公司首先需要解决数据获取的问题,并且不断抢占数据之争的制高点,可以说谁掌握了底层数据,谁就掌握了工业互联网未来的基石。


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