傳感器無(wú)所不在的時(shí)代 企業(yè)準(zhǔn)備好了嗎?

時(shí)間:2017-07-14

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):不久的將來(lái),我們身邊的電器,從洗衣機(jī)、電燈到恒溫器都會(huì)安裝傳感器連接物聯(lián)網(wǎng),傳感器無(wú)所不在的未來(lái)不遠(yuǎn)了。

不久的將來(lái),我們身邊的電器,從洗衣機(jī)、電燈到恒溫器都會(huì)安裝傳感器連接物聯(lián)網(wǎng),傳感器無(wú)所不在的未來(lái)不遠(yuǎn)了。

根據(jù)iafrica.com報(bào)導(dǎo),未來(lái)每項(xiàng)裝置至少都有1個(gè)傳感器,世界經(jīng)濟(jì)論壇(WorldEconomicForum)預(yù)測(cè),未來(lái)幾年連網(wǎng)裝置的數(shù)量會(huì)成長(zhǎng)1倍多,從2016年229億個(gè)變成2020年500多億個(gè),相當(dāng)于每個(gè)人有將近5個(gè)連網(wǎng)裝置。

這是因?yàn)閭鞲衅鳌⑦\(yùn)算能力和寬帶的成本下降,得以建立廣大的網(wǎng)絡(luò),收集前所未見(jiàn)的大量數(shù)據(jù),透過(guò)分析這些資料,產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖可望做出更明智的決策。

如今大數(shù)據(jù)已是全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動(dòng)力。機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)和深度學(xué)習(xí)(deeplearning)也有助于理解和分析背后的訊息和模式,企業(yè)投資相關(guān)技術(shù)可望提升競(jìng)爭(zhēng)力,帶來(lái)更有效率和響應(yīng)力的商業(yè)流程,以及更聰明的決策流程。

SAP委托牛津經(jīng)濟(jì)研究院(OxfordEconomics)進(jìn)行一項(xiàng)研究,發(fā)現(xiàn)81%全球商業(yè)領(lǐng)袖都認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)攸關(guān)組織的未來(lái)。物聯(lián)網(wǎng)顯然有強(qiáng)大的吸引力,畢竟現(xiàn)在仍有不少?zèng)Q策是憑直覺(jué),但商業(yè)領(lǐng)袖其實(shí)需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為決策參考。

物聯(lián)網(wǎng)讓商業(yè)領(lǐng)袖有機(jī)會(huì)改革他們規(guī)劃物流、維護(hù)和安全等的方式。市調(diào)機(jī)構(gòu)麥肯錫(McKinsey)指出,工廠借助智能裝置建立實(shí)時(shí)分析能力,可延長(zhǎng)機(jī)器的使用壽命,進(jìn)而減少3~5%的設(shè)備資本投資,設(shè)備維護(hù)成本也會(huì)降低10~40%,設(shè)備停機(jī)時(shí)間降低50%,2025年可望創(chuàng)造6,300億美元經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

不過(guò),商業(yè)領(lǐng)袖必須想出有效的策略,才能夠真正享受物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的好處,可是麥肯錫研究卻發(fā)現(xiàn),僅25%商業(yè)領(lǐng)袖有清楚的物聯(lián)網(wǎng)策略。

為了發(fā)揮智能裝置的潛力,關(guān)鍵在于建立支持物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)字平臺(tái),例如SAPLeonardo平臺(tái)縮短研發(fā)周期,帶來(lái)更多創(chuàng)新。資產(chǎn)智慧化能夠創(chuàng)造新的營(yíng)收來(lái)源,傳感器結(jié)合預(yù)測(cè)分析,前景無(wú)可限量,全球產(chǎn)業(yè)、工業(yè)和政府正開(kāi)始面臨智慧轉(zhuǎn)型,當(dāng)數(shù)十億的傳感器融入日常生活,這個(gè)世界也會(huì)變得更有智慧。

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