為什么物聯(lián)網(wǎng)將迫使每家公司更加精通技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)承諾使機(jī)器更智能，工業(yè)流程更高效，消費者設(shè)備更能滿足我們的需求。

根據(jù)研究公司Gartner的數(shù)據(jù)，到2020年全球?qū)⒂谐^200億件相關(guān)產(chǎn)品在使用。

隨著越來越多的設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)，幾乎所有經(jīng)濟(jì)部門的公司都必須越來越注重技術(shù)。

嵌入智能芯片的設(shè)備可以為可以收集和解釋數(shù)據(jù)的制造商和服務(wù)提供商改變游戲規(guī)則，以報告他們的位置，他們正在做什么以及他們的表現(xiàn)如何。就像保險公司一樣，它們已經(jīng)在檢查我們的汽車傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，以扭轉(zhuǎn)保費，轉(zhuǎn)而采用謹(jǐn)慎的駕駛員。這是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的一個例子，這個被廣泛吹捧的進(jìn)化將看到一切都與互聯(lián)網(wǎng)相連。

直到最近，這是一個非常通風(fēng)的概念，人們想知道為什么IT極客們認(rèn)為我們需要與冰箱溝通。但它已經(jīng)擾亂了許多行業(yè)，公司需要尋找更多已經(jīng)稀缺的IT技能來應(yīng)對不可避免的趨勢。

“它影響著各種各樣的公司，他們不得不在IT，軟件工程，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域提升自己。他們將不得不攜帶新的技能來提供這些新技術(shù)，“JSE上市的ICT集團(tuán)Jasco業(yè)務(wù)開發(fā)負(fù)責(zé)人Eckart Zollner說。

一個很好的例子是汽車制造商，現(xiàn)在必須是IT專家和工程師。三十年前，不到2%的汽車成本進(jìn)入其電子產(chǎn)品?，F(xiàn)在，車載技術(shù)占成本的15%左右，擁有先進(jìn)的控制儀器，觸摸屏導(dǎo)航系統(tǒng)以及與手機(jī)互動的能力。

“令人興奮的部分是物聯(lián)網(wǎng)為我們提供的參與程度，以及調(diào)整我們在上一代工作方式的機(jī)會，”Zollner說。“這導(dǎo)致我們與技術(shù)互動的方式發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。計算能力，數(shù)據(jù)存儲和傳輸發(fā)展如此迅速，以至于企業(yè)可以采用更多數(shù)據(jù)驅(qū)動的流程，管理和控制，“他解釋道。“在過去，我們沒有經(jīng)濟(jì)實惠的技術(shù)將數(shù)千個設(shè)備用于收集數(shù)據(jù)，而且我們沒有網(wǎng)絡(luò)來傳輸數(shù)據(jù)或處理器或存儲容量來處理數(shù)據(jù)。”

物聯(lián)網(wǎng)通過監(jiān)控現(xiàn)場發(fā)生的事情，使公司能夠更快地發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)事件或客戶需求。例如，檢查礦井或工廠中的重型機(jī)械曾經(jīng)依靠現(xiàn)場工作人員對其進(jìn)行實際檢查并提交報告。訪問每個站點可能需要數(shù)周時間，并且在撰寫調(diào)查結(jié)果時會出現(xiàn)人為錯誤。

“公司正在就此做出決定，但信息來得太晚，可能會出現(xiàn)不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)輸入錯誤，”Zollner說。

“現(xiàn)在，他們正在為機(jī)器本身構(gòu)建傳感器和智能，因此它會告訴您何時需要更換某些物品或者操作條件是否符合規(guī)范，并且在發(fā)生任何損壞之前它會關(guān)閉。某些流程不再需要人工干預(yù)，因為您可以使用人工智能分析這些準(zhǔn)確的實時數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定到位，以便機(jī)器可以做出決策并執(zhí)行干預(yù)。

即將到來的連接設(shè)備的激增也增強(qiáng)了市場的全球性。“如果你曾經(jīng)與南非的五家公司競爭，那么你現(xiàn)在正在與世界上的每個人競爭，但這個世界也成了你的市場，”Zollner說。“最重要的是，你有市場機(jī)會，但你也有來自每個人的競爭。你不能在真空中工作，堅持做你20年來一樣的事情，因為其他企業(yè)會偷走你的顧客。“

物聯(lián)網(wǎng)正在為智能公司改變其運營方式和目標(biāo)市場開辟新的機(jī)遇。但它還需要更多的IT技能和數(shù)據(jù)分析師才能從他們連接的設(shè)備提供的信息中受益。

制造商和服務(wù)提供商可以與了解物聯(lián)網(wǎng)并處理數(shù)據(jù)收集，處理和分析的IT合作伙伴合作，而不是嘗試招募這些技能。最好的解決方案可能是兩者的結(jié)合，通過使用IT合作伙伴來收集和處理數(shù)據(jù)，但是聘請專門的數(shù)據(jù)科學(xué)家在內(nèi)部翻譯調(diào)查結(jié)果，并根據(jù)新發(fā)現(xiàn)的過剩來設(shè)計未來的具體行動信息。