Apa pendorong utama keberhasilan pengembangan IoT perusahaan?

Sebagai IoT bergerak melampaui pengumpulan data murni, bagaimana perusahaan tetap berada di puncak pasar ini dan menarik nilai paling banyak darinya?

Baru-baru ini kami duduk bersama dengan tiga otoritas IoT dari Nokia:Khamis Abulgubein, pengembangan pasar IoT untuk otomotif dan transportasi; Lee L'Esperance, model bisnis IoT dan Jacques Vermeulen, pengembangan bisnis global Smart City Nokia.

Mereka menguraikan sepuluh pertimbangan utama saat ingin mengekstrak nilai maksimum dari Enterprise IoT.

RW:  Kami telah membahas mengapa perusahaan belum mendapatkan nilai dari IoT karena kami berada dalam fase "berhubungan". Apa pendorong tambahan untuk melepaskan nilai IoT?

Lee L'Esperance:  Industrial IoT benar-benar tempat pertama kali segalanya dimulai dan kami tampaknya masih berada dalam fase menghubungkan hal-hal yang tertutup dan mengumpulkan data darinya. Namun, kami mulai melihat perusahaan menghubungkan silo secara horizontal, menciptakan pendekatan ekosistem horizontal yang menyatukan mitra, ide, dan peluang bisnis baru.

Menggabungkan kumpulan informasi dengan cara ini akan memberikan nilai tambahan. Selanjutnya, kita harus mulai melihat perusahaan dan entitas pemerintah berkembang menuju apa yang kita sebut Enterprise IoT. Pada fase ini, Anda akan mulai melihat model bisnis baru muncul melalui pendekatan horizontal untuk menganalisis data. Juga, perusahaan akan lebih melihat ke arah kolaborasi untuk memecahkan masalah yang unik. Mari kita ambil sebuah kota sebagai contoh. Agar IoT lepas landas di kota, seluruh ekosistem diperlukan untuk membantu memecahkan masalah unik dan mengeksplorasi model bisnis baru.

Di Nokia, kami telah melihat — melalui komunitas ng Connect IoT kami —  beberapa model bisnis unik diluncurkan, seperti halte bus yang terhubung dan aplikasi streaming video 4K yang tidak akan pernah terungkap tanpa pendekatan ekosistem yang mencakup banyak mitra dari berbagai industri dan disiplin ilmu. Saya belum pernah mengamati perusahaan lain yang telah menerapkan program ekosistem yang begitu luas seperti ini.

Jacques Vermeulen: Dari sudut pandang praktis, Nokia telah melihat kesuksesan melalui solusi horizontal, aman, terbuka, waktu nyata, dan skalabel untuk Smart Cities. Anda perlu memaksimalkan nilai dan fungsionalitas dengan pendekatan jaringan horizontal .

Solusi ini digabungkan dengan titik penyisipan vertikal yang menangani kasus penggunaan khusus untuk mendukung kota. Sebagai contoh, pemerintah di seluruh dunia mulai memahami perlunya pendekatan horizontal dan mentransisikan pendekatan mereka dari penerapan Kota Cerdas yang disekat brownfield ke infrastruktur jaringan horizontal dan mulai dari awal – lebih merupakan pendekatan lapangan hijau. Untuk menguraikan, setiap kota besar memiliki pusat perbelanjaan besar. Mal-mal ini dilengkapi dengan fitur-fitur seperti:  keamanan dan kontrol akses, sistem manajemen gedung untuk mengoptimalkan sumber daya pemanas, ventilasi, dan AC, serta layanan berbasis lokasi bagi pengunjung untuk memberi mereka kupon dan insentif berdasarkan profil mereka dari pengalaman sebelumnya di mal .

Dan itu hanyalah titik awal. Melihat kebutuhan secara lebih luas, Anda dapat menemukan kasus penggunaan yang sangat menarik yang menggabungkan elemen-elemen ini. Pikirkan tentang situasi darurat di mal di mana mungkin ada kebutuhan untuk menangani hal-hal seperti lalu lintas orang di dalam dan datang ke mal.

Ini memerlukan solusi peringatan bagi orang yang bepergian, baik dengan sarana transportasi pribadi maupun umum. Sistem ini kemudian harus dihubungkan dengan kontrol lalu lintas untuk memprioritaskan situasi bagi koordinator darurat yang datang ke lokasi. Mereka juga dapat memanfaatkan sistem keamanan untuk video dan foto real-time dari situasi yang dihadapi, dan secara proaktif diperingatkan tentang apa yang sedang terjadi. Solusi nilai tambah seperti ini hanya akan membuahkan hasil jika Anda melihat kota secara holistik dan mencocokkan infrastruktur IoT yang tepat dengannya.

Dari sudut pandang saya, dalam situasi darurat, saya akan melangkah lebih jauh. Saya ingin mereka memiliki data untuk mengetahui lokasi saya yang sebenarnya dan sebagian dari catatan medis saya dapat diakses jika saya memerlukan perawatan khusus. Begitu kita masuk ke wilayah e-health, ini mendukung argumen untuk pendekatan horizontal bahkan lebih karena sekarang kita memiliki solusi yang lebih bermakna yang menggabungkan data dari vertikal yang berbeda versus mengambil pendekatan silo.

Khamis Abulgubein: Pemasok IoT perlu bekerja dalam sistem yang kohesif seperti yang dijelaskan Lee. Satu-satunya cara Anda akan sukses adalah jika Anda berkolaborasi dan membangun ekosistem, Anda harus membangun untuk seluruh pengalaman pelanggan. Pendekatan ini lebih cocok untuk Enterprise IoT di mana Anda akan melihat model bisnis yang menawarkan pengalaman pelanggan baru dan layanan baru yang tidak mungkin dilakukan di masa lalu.

Ini adalah gagasan "servitisasi" di mana produsen memberikan pengalaman holistik kepada pelanggan dan dengan menjual layanan berbasis penggunaan daripada hanya terlibat dalam satu transaksi melalui penjualan produk fisik. Contohnya adalah mesin cuci yang dijual dibundel dengan pemantauan penggunaan dan pemeliharaan proaktif.

Contoh lainnya adalah pengalaman Connected Rental Car yang merupakan model bisnis menarik yang kami kembangkan bersama Hertz, SAP, dan mitra lainnya. Di permukaan, kami menyediakan layanan premium untuk pelancong bisnis. Bersamaan dengan itu, kami juga menggunakan mobil sewaan sebagai platform pembayaran pasif untuk kasus penggunaan seperti garasi parkir, pompa bahan bakar, dan restoran cepat saji.

Pendekatan ini memberikan pembagian pendapatan biaya transaksi ke dalam layanan yang membantu yang membantu membayar personalisasi mobil sewaan yang ditingkatkan dan layanan konektivitas dan platform.

RW:Kami mengumpulkan lebih banyak data akhir-akhir ini, tetapi apakah hanya itu yang dibutuhkan perusahaan untuk menjadi lebih pintar?

LL:  Bukan datanya tapi analitiknya . Mengumpulkan data saja tidak membuat Anda pintar. Anda dapat mengumpulkan banyak data, tetapi jika Anda tidak melakukan hal yang benar dengannya, tidak ada nilainya. Data perlu menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.

Analytics adalah kuncinya, terutama seiring berjalannya waktu karena analytics menjadi lebih baik dan kecerdasan buatan masuk ke perusahaan. Misalnya, mari kita lihat aplikasi di mana Anda menggunakan sensor untuk mengumpulkan data dan mengukur kondisi cuaca; memiliki data cuaca hanya satu bagian dari gambaran.

Sekarang, jika Anda menggabungkan data cuaca dengan data terukur dan analitik lainnya, Anda dapat mulai memprediksi berbagai hal. Begitulah cara kita menjadi lebih pintar. Ketika Anda mengambil data cuaca itu lebih jauh dan mencampurnya dengan data dari sensor lalu lintas untuk memprediksi bagaimana cuaca akan berdampak pada lalu lintas misalnya, nilai informasi yang mungkin diperoleh akan Anda mendekati 36 x nilai internet hari ini. seperti dikutip Bell Labs dalam artikel Enterprise IoT – yang terbaik belum datang. Jumlah ini secara teoritis menjadi mungkin saat Anda mengumpulkan, menganalisis, dan melihat semua data untuk membuka nilai.

KA: Saya juga mengalami ini di lab saya. Ini semua tentang menjadi lebih pintar dan memikirkan berbagai cara untuk menggunakan data. Tapi kamu perlu membaca yang tersirat untuk peluang baru. Kami memasang sensor suhu di pusat data saya untuk melihat apakah ada fluktuasi suhu di lab saya. Setelah seminggu kami tidak terlalu memperhatikannya — yaitu, sampai kami mengalami masalah AC. Hal berikutnya yang saya tahu saya mendapatkan peringatan yang tepat dan selanjutnya sistem menjadi lebih pintar dan merasakan bahwa akan ada kegagalan AC segera – dalam waktu sekitar satu jam. Saya dapat menghubungi teknisi sebelum kegagalan benar-benar terjadi dan menyelamatkan server saya agar tidak terpengaruh.

Contoh lain adalah pelacakan mobil. Langkah 1 – Anda dapat melihat di mana mobil Anda berada. Langkah 2 menuju solusi cerdas – Saya diperingatkan saat tidak ada di rumah saya, padahal seharusnya. Terlepas dari kemungkinan yang tak terbatas, tantangannya ada pada fragmentasi untuk menghubungkan perangkat ke jaringan.

JV:  Sebenarnya, Nokia sedang menangani ini. IoT kami dapat membantu memahami berbagai vertikal dan fragmentasi. Di kompleks kota pintar, tidak selalu ada insinyur yang duduk di depan tombol untuk memahami data di dasbor mereka. Kami membuat data kompleks, kueri data, dan algoritme analitik sesederhana mungkin, sehingga orang tidak perlu memiliki pengetahuan khusus untuk melakukan sesuatu yang logis dan berguna dengan data mereka. Jumlah bagian lebih dari keseluruhan.

Semakin banyak pola bahasa asli yang dipahami untuk diterjemahkan dalam kueri teknis yang lebih kompleks dan mengotomatiskan proses memahami dan mengidentifikasi peluang dari analitik.

RW: Sepertinya "servitisasi" ini akan memeras banyak efisiensi dari hubungan produk-pelanggan saat ini, dan dengan demikian dapat dilihat sebagai ancaman bagi produsen. Bagaimana Anda merekomendasikan mereka untuk menerima tren ini?

KA: Saya pikir ada beberapa hal yang berkontribusi untuk itu. Ketika harga komponen turun, lebih banyak yang dimasukkan ke dalam produk. Ada siklus hidup produk yang lebih pendek dan perangkat lunak mengendalikan banyak hal yang memerlukan pembaruan terus-menerus. Juga, perusahaan mencari lebih banyak fleksibilitas.

Lebih baik kita berbagi; satu tren utama yang saya lihat adalah tidak memiliki tetapi berbagi, atau membayar untuk digunakan. Contohnya adalah berbagi mobil yang terjadi di banyak kota saat ini — lihat ZipCar, Turo, Enterprise Car Share, Hertz.

Pelanggan yang hanya membutuhkan mobil dari waktu ke waktu dapat mendaftar untuk layanan dan membayar penggunaan setiap hari/per jam – gabungkan ini dengan teknologi mengemudi sendiri dan ini dapat mengubah manufaktur mobil secara signifikan dan pasar pembelian otomatis.

LL: Anda harus berpikir OpEx-ish. Perusahaan tampaknya menuju model OpEx versus CapEx di banyak industri. Servitization memungkinkan tren itu dengan menyediakan solusi ujung ke ujung dan model bisnis baru seperti bayar per penggunaan, pembagian barang, atau bahkan pembagian risiko. Ini dapat mewakili peluang bagi produsen untuk memperluas layanan baru dan mengembangkan aliran pendapatan yang konsisten.

RW:Saat mempertimbangkan pengumpulan dan analisis data, integrasi AI, bot, kemampuan pembelajaran mesin, apakah perusahaan menghadapi tantangan apakah pelanggan akhir mereka sendiri siap untuk ini? Jika Anda adalah perusahaan, bagaimana cara terbaik Anda mempersiapkan klien untuk ini?

KA: Gunakan data untuk menyenangkan dan tidak membanjiri — mengejutkan mereka dan menyenangkan mereka pada saat yang sama. Misalnya, dengan logistik suhu dingin – seperti mengangkut susu, hari ini orang yang mengantarkan makanan mungkin memberi tahu toko kelontong bahwa susunya tepat waktu dan tidak rusak. Tetapi jika mereka dapat memberikan informasi yang lebih rinci seperti Selasa suhu stabil 40 derajat, dan pada hari Rabu tetap sangat dekat dengan kisaran suhu yang diminta – memastikan umur simpan produk, maka itu akan mengesankan.

Contoh lain adalah dari pengalaman mobil sewaan terhubung yang saya sebutkan sebelumnya. Platform pembayaran pasif yang dapat berkomunikasi dengan pompa bensin, garasi parkir, restoran cepat saji, dll. Memberikan lebih banyak kemudahan kepada pelanggan, dan operator mobil sewaan benar-benar dapat menarik pelanggan setia dan menghasilkan lebih banyak pendapatan dari layanan ini dari waktu ke waktu.

LL:  Anda perlu menyederhanakan dan mengamankan . Perusahaan dapat menunjukkan kepada pelanggan nilai layanan IoT mereka dengan menjaga proses penggunaan layanan ini dan interaksi dengan mereka tetap sederhana dan aman. Memilih platform yang tepat yang akan memungkinkan pengalaman yang mulus bagi pengguna akhir benar-benar kunci untuk ini.

Artikel ini dibuat dalam kemitraan dengan Nokia. Ini adalah bagian dari serangkaian artikel di mana tim dari Nokia akan memberikan saran ahli dan mempelajari lebih lanjut analitik data, keamanan, dan platform IoT.