高管指南：利用机器数据驱动AI与物联网投资回报
带你来此的，不会带你去想去之处。这句谚语或是理解采纳与扩展技术差异的关键。高管们见证了 AI 和物联网等新技术集成如何增值，却错失里程碑和 ROI 预期。以下回顾高管如何利用机器数据获取商业智能，迈向下一阶梯。
试点项目扩展的问题
制造业当前驱动力之一是用技术增产降本。许多早期项目聚焦连接和机器数据。机器数据项目虽显希望，但可能未达预期 ROI 或无法同等效果扩展。这常因试点项目目标针对单一项目。
高管应知机器数据项目如何局部达标，但考虑局部成功如何影响其他利益相关者。理解机器数据如何融入大局，新技术可能在达到某采用百分比或 N 值前，不在业务层面产生变化。下文概述启动试点项目时应考虑要素。
从何处开始？
知目标及其重要性。考虑多个项目（仅几个非成打）能局部产生最大影响，同时理解若成功或失败对更高层级商业智能的潜在影响。
记录工作流、资源、其他关键绩效指标，识别易快速集成技术获取机器数据的区域。知获取足够数据做准确结果、明智决策需时。明智决策含两组结果：判定试点成功所需时间、为高层业务职能采集机器数据所需采用时长或量。
但三十年都挺好啊！
这或是快速演进行业中最具破坏性的陈述。但也有几分道理。别以销毁传统设备或全连接全新最先进设备为起点。传统设备依然可连接！
传统设备或网络可能仍有价值。更新它们可能是边际递减投资，资金本可投入 ROI 更高领域。留意能放大现有资产的新技术。
高管提供领导，但让管理者做他们最擅长的事。创新上，自上而下支持、自下而上构建。高管可定调和方向，但管理者可能更懂架构和工作流，能逐案决策。
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从机器数据到业务数据
技术采用趋势是找易于确定 ROI 或有形收益的方案，如预测性维护。若高管看不见机器数据如何关联业务目标，机器数据可能留在车间。业务层面快速明智决策可能包含公司外数据——销售、供应链、竞争对手动态。但试点项目提供契机，开始看到机器数据如何关联……
- 公司灵活性或响应力
- 收入或创造新收入流可能性
- 客户体验
- 营销活动
误区与对策
常见误区：机器数据须处理后才能用于业务层面。公司为高级软件投资以过滤数据供商业分析。但定制方案昂贵、开发周期长、一旦到位难灵活适应。
一刀切或现成方案集成快但也限制。起步时，提供模块化可定制软件的混合方案更有价值。寻找提供软件即服务（SaaS）、动态仪表盘、能缓解边缘云机器数据的微服务的技术提供商。混合方案使快速起步并随需求调整定制功能成为可能。
具实时机器数据、警报、通知的 SaaS 利于车间运转，而 KPI、ERP 等额外功能助关注大局、驱动供应链库存、助高管做明智商业决策。
总体而言，高管必须支持创新、推动公司文化走向机器数据分析。毕竟，数据是制造业未来。可通过鼓励试点、培训、奖金计划实现。建立沟通系统让工人分享想法或问题，可指示哪些计划最能激励员工。有些公司引入游戏化或黑客马拉松等竞赛吸引教育员工。切记：带你来此的，不会带你去想去之处。别用昨天方案解明天目标。
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