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这只是故事的小一部分,还有很重要的一部分,就是智能产品。产品离开工厂到达客户之后,应该不断的收集用户数据,变成一个小的平台,所有产品的数据集中起来之后,就变成了大数据系统,实时分析这些大数据,就可以进一步优化我们的流程和业务模式,为客户提供更多的服务。这方面的创新速度非常快,客户也在不断的受益。
举个例子,阿迪达斯。阿迪达斯今年推出了3D打印制鞋技术,成本并没有增长很多,但可以缩短外包线路,甚至把生产转回国内。阿迪达斯还给跑鞋装上了传感器,你就可以对所有的数据进行收集和衡量,这双鞋怎么穿的,怎么用的,然后基于这些数据可以对产品和流程进一步优化,再按优化后的版本生产和销售。比如个性化设计,按照客户的特殊的要求来生产鞋子。
基于智能平台的“一切皆服务”
接下来就是智能服务,这方面的重点不是产品,而是新商业模式下的新服务项目。前提是数据化、知道用户的偏好和习惯,以此来启动商业模式和服务的优化。
道理非常简单,数据变成了一种产品,它本身蕴含着价值。如果你的商业模式是数据驱动的,那么所有的一切都可以成为服务,这一点并不神秘,绝大部分公司都可以做到。
具体怎么做呢?没有任何一个公司能够做到所有的数据收集、分析工作都自己做,因为工作量太庞大了。你需要有一个强劲的生态系统,来帮助你来做连接,帮助你把不同领域的数据收集、回传、分析。这涉及到互可操作性,你需要在一个平台上对这样的生态系统进行管理。
实际上它关系到工业4.0的最终结果,就是要实现各种设备工具机器之间的互联。
用汽车行业做一个例子,未来可能在所有的展览上你都可以看到互联汽车,或者叫自动驾驶汽车。它需要有智能架构来支撑,一辆汽车自动行驶,它必须实时了解周围的环境,数据传输速度要非常快,以毫秒来计算,这意味着网络基础设施和底层技术架构必须得升级。
现在是怎么做的呢?比如说谷歌,它有几百上千辆汽车在路上收集数据做地图、做测量。以后不会是这样的了。因为以后所有的汽车都会都有数据采集设备,比如在德国,所有新车上都已经安装了传感器。
从公司层面,软件的虚拟化非常非常的关键。比如说在一个组装线上,来自于不同厂商的机器设备必须互相匹配和协调,怎么才能知道是否匹配协调呢?如果你有一个数字模型来控制所有机器,这样你把设备卖给客户之前,他们可以模拟使用这些设备的情景,这是就是我所说的软件的虚拟化,在这个基础上,我们才能实现所有机器设备的互联,智能的互联,这是一个软件定义的架构。
说到通过软件平台管理生态系统,现在有一些争论,就是平台中立化问题。有人担心平台被用来打击竞争对手,或者说平台上的公司被平台控制。这是一个问题,因此我们需要一个开放的的数字平台,让客户能够即插即用,同时又有能够支付得起的服务价格,还需要有值得信赖的云,不管是公有云还是私有云,你要保证系统的安全性,确保能够把世界上所有的设备和机器安全地联系起来,这是一个终极的目标。
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