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要提高产业物联网的内部运营效率和数据增长，需要将企业现有的传统实体资产和部门——机器、装配线和客服团队或卡车车队——纳入一个统一的数字化组织，通过应用程序接口，保证数据在所有相关环节的无缝流动、智能筛选和智能呈现。
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工业工程解决方案供应商和机械供应商一直致力于为市场提供这样一个通用的全覆盖式数字媒介。
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一方面，这些供应商提供边缘计算服务，可对企业所有数据进行广泛分析。另一方面，他们还提供了一个综合平台，帮助工业企业管理其主要运营维度，例如控制能耗、规划机器的最佳停机时间、优化材料处理和供应链等。
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这几类数字媒介能够逐渐壮大产业物联网的躯干，并最终为其提供主要血管和神经通路。在打破企业内部的谷仓模式、实现数据自由流通这一方面，数字媒介将发挥主要作用，而数据的自由流通是成果经济的必备要素。数字媒介最大的优势或许是能够灵活整合企业现有的硬件和部门，并将新技术投资降到最低。
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同样，谁会成为这个市场中的佼佼者还要一段时间之后才能见分晓，但大型工业机械制造商的胜算很大。
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如果企业认为在一个大型行业软件平台上开展数字化变革还为时过早，不妨选择开展独立的数字化项目。
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某领先轮胎制造商统一全球工厂的数据管理
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一家领先的全球轮胎制造商拥有10万多台生产机器，其工厂遍布世界各地。多年来，技术团队已经为库存的零部件创建了80多万条代码，这些零部件是用于维持机器的正常运转。该库存的价值达到了上亿欧元。
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在机器运转过程中为特定维修方案寻找合适的零件——以尽可能减少生产停工时间——是真正的难点所在，给机器保养计划和安排带来了极大挑战。
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为解决这些问题，制造商启动了两个大型项目。第一阶段中对80多万条零件代码重新编码分类，根据各自的技术特性将其分为近800个类别。这样一来就创建了一套连贯的零部件目录，有14个语言版本，可供70家工厂中的技术人员和库存专家搜索查阅。
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该企业设立了地区性和全球性的数据管理流程，用以验证新代码的创建。第二个项目期间，企业向所有工厂的15000名员工部署了企业资产管理（Enterprise Asset Management，简称EAM）解决方案，所有信息都可通过EAM获得。
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EAM方案支持已规划的和未规划的维护流程、零件库存管理和采购、规划安排以及维护分析。
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分析平台这时会对数百万条高质量的工作指令进行分析，以提供有关零件使用和反复故障的维护洞察。
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这两个项目的成功实施为企业节省了巨大成本，库存减少了超过10%，机器利用率得到提高（年故障次数至少减少了25000次），能源节约和维护成本年均降低了5000多万欧元。
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现在，维护团队可以在恰当的时机获得工厂车间的准确信息，助力机器设备的持续改进。
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无论始于何处，创建路线图以扩大营收
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这两个项目虽说都是后续推广的试验田，但也应做好准备，随时融入企业的整体战略规划当中。这并不是说企业必须要有一个准确的蓝图或时间表，正如前文所言，这些在当前不断变化且充满变数的格局中既不可能也不可取。这里想说的是，企业要对自身目标有一个明确规划——因为多个试点同时进行时很容易迷失方向。
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设定目标能帮助企业确定应在哪些领域实行开放性、探索性试点。具体来说，应分别通过改善内部运作流程和推出新型客户服务，确定要对企业内外哪些领域运用分析，从而创造价值。
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企业应始终坚持双管齐下：一方面，充分利用数据分析，提高传统业务线的运营效率；另一方面，通过交叉销售或追加销售新型数字产品和服务，始终着眼于扩大营收。
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几乎所有工业企业都有大量的传统数据尚未使用。这是数据策略中另一个非常重要的部分。企业应从现在开始，逐步利用其现有IT系统内部的运营数据。一旦首批试点为企业带来了价值，就可以把外部数据添加进来。随着自身产品变得更加智能、更加连通，企业可以进一步扩充数据规模。
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显然，这些流程对工业企业而言，要比对纯粹面向消费者的行业复杂得多。一般来说，制定一致的总体客户战略和联网产品策略，同时通过多个试点项目开展试验，是企业实现目标的最佳方法。
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关键是要同时运行众多不同的小型测试项目，最终实现大一统。企业应在初期阶段的规划图中标明能逐渐融合的“岛屿”，以便形成陆桥连接整块大陆。为此，企业既要关注每座岛屿的内部运作情况，同时也要考虑其最终如何同其他岛屿相互协作。最好从一开始就把握充分的灵活性，以便在一个试点失败时直接摈弃，另寻下一试点。
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医药企业如何变数据为有价值的见解
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一家大型的跨国医药巨头充分展示了端到端思维是如何为数据分析增加价值的。
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