如何让IoT从概念落地?

今天为大家梳理了一些设备制造商面临IoT业务转型时的常见困惑。从概念出发，就如何实现设备制造商IoT的变革，提供一些可落地，可复刻的方法，帮助大家轻松拥抱工业物联网。

引言：如何让IoT从概念落地

通过IoT将企业销售出去的产品联网，从而为设备制造商以设备最终用户创造价值已经成为全球设备制造商关注的重点方向。

这些价值包括但不限于：降低成本、提高产能或者提高产品质量、提高设备绩效、减少非计划性停机、提高客户满意度等等。

设备制造商通过增加边缘计算网关、智能传感器等嵌入式硬件从而使得传统的设备变为可联网的智能化设备。进一步通过智能化设备实现与客户的连接和状态的把握，从而为向客户提供增值服务创造了基本条件。设备制造商向客户提供增值服务即产品服务系统，也就是设备制造商服务化转型。

在我们接触过的几千家工业设备制造商、数十个行业之中，企业管理者似乎有这么一个共识：工业物联网一定是趋势，未来工业设备都应该联网变成智能设备。我们企业必须要做物联网。

图：IDC对于装备制造商IoT方面的研究报告数据

企业管理者不仅仅有看好IoT的发展的共识，也有同样的困惑：我们还不清楚工业物联网怎么做？有什么价值？

在一些调研报告中，也反映出很多企业的IoT项目还处于验证性测试阶段。在不断的探索和向成功的企业学习以后，我们发现有以下几个阻碍因素：

图：IoT的阻碍因素

基于以上原因，我们提出繁易五步法，并提供一些小工具，帮助装备制造商平滑实现IoT转型。

Step1：组建混合团队

Step2：分析需求和价值

Step3：规划建设路径

Step4：合作伙伴建议

Step5：实施并持续改进

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组建混合团队

1.1／为什么需要混合团队？

技术的复杂性：

IoT，特别是工业IoT牵涉的技术面特别广，至少有自动化技术、嵌入式技术、通信技术、云计算技术等等。技术的复杂性让企业评估IoT方案的时候无从下手，很少有企业能够评估供应商的整体技术能力，导致在选型的时候选错产品或者供应商。

举个例子：市面上常见的DTU联网方案。

DTU的适应场景：设备数量不大、数据质量要求不高、项目形式交付、上位机采用传统SCADA的应用场景。当企业需要考虑较大连接量、数据的完整性、数据本地缓存和边缘计算等功能时候，DTU方案就会成为整个解决方案的瓶颈。

业务的复杂性：

IoT是技术，如果IoT产生的数据能够为更多的部门或角色使用，那么IoT价值会更高。例如我们在前面提到的设备制造商的研发、服务、销售部门，设备用户的资产、生产部门。这些部门往往相互独立，任何一个部门的人都很难了解其他部门的详细需求。所以需要不同的部门一起交流和讨论。即使是同一个部门的，也可能有不同的专业，他们都有不同的需求。例如我们做中央空调，涉及到研发部门就有电气专业、机械专业和工艺专业的人员，需要考虑他们各自的需求。

1.2／如何组建混合团队？

企业需要构建一个跨专业、跨部门的IoT团队。企业可以根据自身情况采用外部招聘、聘请兼职顾问、内部培养等多种方式。混合团队需要考虑两个维度的混合：一个维度是技术的维度、一个维度是业务的维度。

混合团队还必须相互理解，还要能够通过相互学习了解对方的语言和形成基本概念的共识。比如，我们在项目现场经常听到IT的客户不知道组态是什么，而自动化的客户不知道消息队列、容器等等是什么。

繁易方法论：混合团队人员需要有以下几方面的能力

| 自动化（包括电气+机械+工艺）

| 信息化（传统IT部门）

l业务（各个业务部门专家，例如服务或售后、研发管理、销售销

售、生产管理、资产管理或设备管理等）

l数据（数据思维，懂得数据的价值，不一定需要专业的数据分析

人员）

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分析企业IoT的需求和价值

2.1／为什么要分析需求？

很多客户都说，我们提不出来需求，希望供应商提供方案参考。在我们的经验中，如果客户具备需求分析的能力，IoT项目的成功率要高得多。原因有几个：

即使是同一个行业，不同的企业也有会根据自己的优势制定出不同的策略。通用的方案足以支撑企业的战略需要。

IoT很多企业确实还处于探索阶段，供应商也难以提供标准的行业参考方案。软件平台的成功与否，需求是关键因素之一。

从学术的角度出发， 企业客户的购买过程一般分为：认识需要，确定需要，说明需要，物色供应商，征求供应商建议，选择供应商，选择订货程序，检查合同履行情况。认识和确认的过程就是企业分析IoT需求的过程。

当然，作为IoT的供应商有必要给企业一些指导或建议，但是我认为最好是在企业内部先分析需求以后。另外，如果客户的IoT成熟度不高，供应商是可以提供标准方案的，因为成熟度越低方案通用性越强。

2.2／如何分析需求？

关键点1：相关方

分析需要首先要考虑的是相关方，即这些需求来自于哪些企业、哪些部门、那些人或者角色。设备制造商首先要分析的是企业内部各个部门的需求，然后还要分析设备用户各个部门的需求。这里就要用到前面所谓的混合团队的力量。

关键点2：抓住数据的流向

不同的相关方在做决策、管控的时候需要不同的数据。在不同的场景中分析出相关方和数据的关系，才能发现真正的价值。

关键点3：明确服务的意义

我们今天主要是分析设备制造商的IoT转型，而我们知道设备制造商的大部分IoT价值是通过设备用户体现的。同时对设备制造商来讲实际上是提供一种服务给设备用户。

图：服务的成熟度和特点

繁易方法论：IoT的价值分析可以从两个方向去分析

一、有什么数据实现什么价值：

设想通过IoT我们可以获取什么数据，通过这些数据企业可以做什么事情？

例如：能耗数据→能耗情况→能耗对比→耗损情况→节能分析。

二、想要实现什么价值，需要什么样的数据：

需要解决企业哪些问题或开展业务机会，思考做这些事情需要什么数据支撑。

例如：想要分析一个设备的OEE，就得知道设备的状态信息以及不同状态的持续时间。

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规划建设路径

3.1／为什么需要规划路径？

IoT不是一蹴而就的，需要持续的运营。同时IoT多依赖于很多企业基础设施，例如信息化系统、企业组织结构、商业模式等。另外，现目前IoT解决方案的供应商往往不能解决企业的所有问题，很多模块都需要定制开发，造成成本过高，风险也非常大，而且失去了可配置的灵活性。

关键点1：参考IoT成熟度模型

图：繁易IoT成熟度模型

关键点2：看大做小

根据企业的设备特性和企业情况，根据成熟度模型设定方案长期和短期的目标。也就是我们说的看大做小。很多供应商会给大家讲比较长远的价值，但是忽略了企业的现实情况。其中会出典型的问题是：看大做大或者看小做小。看大做大落不了地，看小做小不考虑未来扩展升级。

繁易方法论：繁易立方

我们提供繁易模方的方法论。

X轴是我们划分的不同设备的属性，这些属性会影响IoT方案的业务功能。例如。图中的第二个属性是节能增效，那么IoT方案中会侧重在能源监测、能源分类分项计量、能源分析、能效分析等等功能。

Y轴是繁易设定的IoT成熟度

Z轴是我们设定的应用场景，例如有售后服务对应的FSM、资产（设备）管理对应的EAM、APM、CMMS等等。

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找到合适的伙伴或供应商

在企业分析好需求和制定了大致路径以后，需要寻找合适的伙伴并从伙伴那里获得建议和经验，通过这些经验反馈修正企业的需求和路径。

供应商往往具备比甲方更强的业务分析能力，能够从不同的行业中抽象出类似的共性的需求。

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实施方案并持续改进

最后，实施方案并持续改进，值得注意的是IoT没有终点，项目上线才只是开始。IoT任重道远，想要实现IoT的价值，想要提升中国装备制造商的竞争能力，我们还需要一点一滴，踏实的探索前进。