几十年来,技术一直是商业世界的关键推动力。但是,拥有最快的新笔记本电脑,计算机上的最新生产力工具以及通过智能手机的全天候可用性甚至不再是优势。它们是基线期望。
然而,新的技术革命即将到来,它们可能比我们经历过的任何事情都更具变革性。人工智能、机器学习和工业物联网 (IIoT) 的突破性进展注定会在未来几年塑造商业格局。
将人工智能和机器学习视为现代商业的超级大脑。不断以比任何人都更高的速度学习和处理数据,它们帮助公司快速理解巨大的数据负载。它们将数据实时转化为行动,自动化和优化时间密集型任务,以帮助企业降低风险并最大限度地提高效率。
与IIoT配对时,它们效果最好。IIoT使用传感器,无线连接,云服务和现场计算设备的交响乐,能够从组织中的机器和流程中收集新形式的数据以及更好的数据形式。结合人工智能和机器学习,IIoT可以提供对业务运营的洞察力,在问题发生之前预测问题并解锁新的收入来源。
对于许多企业来说,这些技术既强大又令人困惑,令人生畏且抽象。任何组织都很难采用每个人都知道的技术,但很少有员工真正使用过。当然,不应该仓促进行技术部署,尤其是当您的业务未来岌岌可危时。
尽管每个部署的细节都存在差异,但许多组织都遇到了类似的障碍。在几个行业中,一些常见的障碍一次又一次地出现,但是您的组织可以通过多种方式避免这些障碍。
这听起来可能违反直觉,但您应该在技术部署的计划阶段忽略 “技术”。虽然每个人都想要一个拥有最新风吹草动的最先进的设置,但计划大规模部署应该从一个巨大的非技术问题开始: 贵公司想要解决什么业务问题?
找到这个问题的答案应该是一项合作努力。为了确保正确,您将需要组织中多个部门的意见,而不仅仅是it部门或工程团队。所有关键的业务决策者都应参与其中,包括您的高管,销售和营销主管,业务开发团队以及分析和研究团队。
定义业务目标后,请确保您的IT部门和工程团队了解这些目标是成功实施的关键驱动因素。启动并运行一个复杂的系统可能是一项重大成就,但除非它解决了实际问题,否则不值得付出努力。否则,你会把大量的时间、工作和金钱投入到一个无法解决任何问题的 “解决方案” 中。
不幸的是,很多公司都遇到了这个问题。根据思科最近的一项调查,许多技术部署都面临着不明确的业务目标: 即使IT部门提供了成功的技术实施,这些解决方案也常常无法满足关键的业务需求。
在大规模技术部署的情况下,“前灯中的鹿” 效应可以迅速发挥作用。您的团队可能正在多个位置安装、升级或维修数千台设备。恐吓因素和估计成本可能会阻止一个项目陷入困境。
寻找一个有经验的合作伙伴 (而不仅仅是一个产品供应商) 可以让一切变得不同。一个好的合作伙伴将了解满足您需求的整个解决方案,而不是向您推销产品和服务,与您一起寻找节省的机会,并帮助您根据业务需求量身定制部署。
在IIoT部署中,寻找在实际部署中有经验的合作伙伴。如果他们的商业模式与你的成功保持一致,那就更好了; 你需要一个 “情感合资企业”,一个好的合作伙伴会被激励让你成功。他们不会只卖给你一个解决方案然后走开!
前期投资可以通过 “随增长而支付” 的模式保持合理。一个好的集成合作伙伴可以帮助您通过分阶段展开的部署来降低成本。如果您的组织拥有许多专门的遗留设备,例如更换成本非常高的制造机器,那么合适的合作伙伴可以确定附加传感器和模块化解决方案,从而为其提供最先进的功能。
当你的新技术启动并运行时,风险最小化的过程不会结束。许多组织没有解决和维护其新技术生态系统所需的员工技能。这是活跃的整合合作伙伴可以提供帮助的另一个领域: 他们可以与您合作,提供长期支持,为您的部署制定长期计划,并帮助填补您组织的技术技能空白。
就新技术而言,采取 “观望” 的方法似乎是明智的。您现有的系统和流程可能有痛点和限制,但至少您熟悉它们。这是一种古老的 “更好的魔鬼” 心态,因为现状是一个舒适的地方。
因此,许多公司在考虑自己的重大实施之前,等待 “触发事件” (竞争对手正在使用新技术蓬勃发展的证据)。这似乎是一种安全且有分寸的方法,但它可以使您处于不断追赶的状态。
相反,您应该积极探索使用技术的方法,更重要的是,低风险的可用技术。探索创新的业务模式,以改善您的业务成果,同时最大程度地降低前期投资的风险。否则,这种悠闲的 “观望” 方法就会变成疯狂的争夺,以实现最新,最伟大的技术。当组织处于恐慌模式时,他们很少会做出最好的决定。
因此,即使你的公司距离采取重大举措还有数年之遥,你也应该立即开始探索你的选择。毕竟,任何真正的合作伙伴都应该通过技术和风险最小的业务模型的正确组合来改善您自己的业务流程。做好这件事需要大量的时间和投入。
一旦确定了正确的解决方案和项目路线图,您将能够在充分的指导下清晰,平稳地执行该部署。您将能够根据自己的时间表定制部署,并且您将满足自己的组织需求。与将技术部署为竞争反应相比,它会带来更好的结果。