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越来越多的企业成功利用数据实现营收，主要是通过以下两种方式：
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第一，企业逐渐能从各部门和流程产生的数据洞察中做出准确判断。如此一来，企业便可改进运营模式，从中提取更多价值。
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第二，企业逐渐能从正在使用的产品中收集数据洞察并转化为服务，作为自身价值创造的主要驱动力。
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例如，丹麦风力涡轮机制造商维斯塔斯（Vestas）对天气数据加以分析，辅助涡轮机的定位和运转，实现最优能量输出。换言之，该制造商不仅出售产品，还提供能促进产品使用最大化的服务——基于预测性分析和资产性能分析。(4)
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因此，对一家缺少数据策略的工业企业来说，问题在于是从上述策略中二选一还是两者者结合使用。
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图5.3汇总了企业各部门常用的分析方法。虽然并非面面俱到，但还是可以从中看出，数据分析能够在众多领域为企业增加价值。详细实例可参考第四章对施耐德电气和比雅斯集团数据分析策略的案例研究。
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事实上，在产业物联网世界中，数字数据才是真正的企业货币。数据分析能为各行各业激发巨大价值潜能。以汽车制造商为例，埃森哲计算表明，该制造商从一项全面的数字化策略中获得的价值有46%是来自于数据分析（参见第三章）。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031682]
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数据策略助力企业解锁五种价值来源
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为了帮助企业更好地做出选择，我们列举了数据分析为工业企业带来的五大优势，这些优势都能为企业创造价值。
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（1）客户体验得到优化。对联网产品传回的数据进行压缩并转化为可行洞察，能为企业（包括制造商、客户以及客户的客户）创造直接价值。例如，汽车制造商根据汽车传回的数据发送软件更新，汽车则能迅速接收更新。此举刷新、改变也因此极大改善了用户的驾驶体验。数据分析能让企业明确“现在要做什么”和“下一步该做什么”，这对企业而言是个重大机遇。同样，生命周期服务也能够快速改善客户体验，全球工业设备制造集团施耐德电气以及工业厂房、风力发电厂和建筑群相关企业就提供了类似服务。越来越多的工业企业开始从数据中提取客户资料，为每位客户提供定制化服务。
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图5.3 行业分析用例(5)
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（2）产品性能得到优化。软件赋予联网产品以生命，较之于非智能硬件，联网产品能够实现更多价值。结合智能电表与数据分析可使公用事业公司实现更加有效的电网和能源管理。借助人工智能应用和联网产品及其组件传回的性能数据，可以提高担保管理效率。工业机器中的联网组件能够精确预测各个零件检查、保养或更换的时间点。重型卡车组件供应商德国采埃孚集团（ZF Friedrichshafen）就是个极具说服力的例子。该集团开发了一个省油变速系统，能够根据GPS反馈的数据分析地形，提前告知驾驶员何时换挡。(6)
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（3）员工效率得到优化。显然，数据分析能为工业企业的员工管理提供极大帮助。油田可通过工人佩戴的电子跟踪器对其进行监视，从而提高人员作业的安全性。供水公司可借助预测性分析发布管道破裂预警，确保工程师的安全。对员工跟踪器记录的数据加以分析不仅能够提高安全性，还能对复杂的现场干预进行优化，从而缩短总停机时间。譬如，美国制造服务企业捷普集团（Jabil）在安装了大规模应用分析解决方案后，其月停工时间缩短至原来的50%，财务部门的人工操作也仅为原来的30%。(7)
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（4）运营效率得到优化。毫无疑问，对原始工业数据运用高级分析可帮助企业大幅提高总体运营效率。可通过数据分析调整水资源、能源和原材料的使用，尽可能地降低资源消耗；还可借助数据分析充分调动制造工厂内外的物流车队，发挥最大的生产率，并根据高效的安排对机械进行保养维护。然而，数据分析的优势远不止于此。通过数据分析，企业可以明确工厂车间资产的最佳维护周期，优化产品组合，降低保修成本。
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（5）新产品和新服务组合得到优化。数据分析是开发全新的客户解决方案的基础。工业企业可利用数据洞察，创造大量与硬件产品和运营管理相关的新服务，开辟新的营销和商贸方法。部分公司利用自身软件采集数据，再以此为基础开发新型维护服务。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031683]
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利用物联网开发潜在客户——预见客户需求
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在许多工业设备和电气设备制造商已售出并安装的设备中蕴含海量数据，却并未得到有效利用。也就是说，这些企业坐拥一座沉睡的金矿。
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某些制造商已开始采取措施。他们利用对IT/OT（信息技术／运营技术）基础设施的现有投资，结合客户知识及装机知识，开辟新收益流，提高现场服务效率，改善客户体验。
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这些制造商利用自身IT系统中存储的数据，不断得出有关以下方面的重要洞察：①交叉销售和追加销售的潜在机会；②现场干预的工作指令下达；③提高服务合同收益（根据情况签订合同及续约）或④续保（见图5.4）。
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这虽然是第一步，但已经能够创造可观价值，而且只需要再追加极少的投资（除了投资首个试点，以向公司上下证明此举能带来极大裨益，以及用于开发第一批算法的投资）。但不难想象，一旦这种智能基础设施被直接连接到设备机器上并实时激活数据，将会创造多么庞大的业务价值。
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图5.4 潜在客户开发分析实例(8)