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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)
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这样一来就能从各处收集数据，可能来自于制造商的操作系统，或直接从工厂车间或客户安装的联网设备中收集，又或是其他数据来源。对提取的数据进行转换和标准化处理后，企业可以建立起针对每位客户及其所安装设备的全方位视角。紧接着就是通过预先确立的业务规则处理数据，制定能够自动执行的商业举措（业务开拓、工作指令等），或将行动方案发送给现场人员或客户服务团队，实施特定干预。
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但此类平台应如何建立？企业如何利用现有IT投资？可以通过客户关系管理工具（如Salesforce或微软CRM）与制造商的产品进行连接。借助特定分析方法，可以获得与制造商的某项服务或产品相关的客户行为和偏好洞察（见图5.5）。
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图5.5 完成生态系统闭环(9)
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该方案极其灵活，且规模易于调整，适用于各类工业企业，而且只需一个简单的分析平台就可以带动。
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该方案有着强有力的商业实证。通过与数家制造商共同发力，提高潜在客户的数量和质量，提高转化率、客户保持率和黏性，有望使收益增长10%～15%。这一增幅还不包括销售成本的削减和销售周期的加快。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031684]
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从纯监控到预测性维护实践
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依照经验，工业制造领域运用数据分析所创造的价值当中，很大一部分来自实体资产。
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位置检测也许是迄今为止最常见的用例。知道某个实体资产、组件、移动机器、工具或人在供应链中处于哪个位置，就掌握了价值丰富的信息，因为这些信息可以直接带来效率提升。
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第二大常见用例或许是通过数据分析寻找实时答案，以解决机器是否正常运转、装配线和机器人是否在规定的容错范围内运行等问题。
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久而久之，数据分析将不再单纯用于监控，而是用来进行预测性维护，最终实现未卜先知，即从传感器反馈的数据中预测某个机械组件会发生故障，或是提高组件质量，从而彻底避免故障出现。
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全球重型设备制造商进军联网服务领域
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一家全球领先的建筑、采矿和发电设备制造商很早就应用了物联网，但多年过去，该企业需对其各项能力进行全面快速的改革——包括成本结构、业务模式、体系架构和技术能力。