Рус | Eng

Выгода Интернета вещей: как ее подсчитать?

Выгода Интернета вещей: как ее подсчитать?

В последнее десятилетие 2000-х был запущен широкомасштабный проект силами организации Product Supply Organization и корпорации Procter & Gamble. В ходе проекта были собраны данные по производственным предприятиям, проведен анализ и приняты попытки понять, каким будет «поведение» различных устройств и что позволит усилить их оптимизацию.

Данные о произошедших сбоях были аккумулированы вручную и посредством PLC (контролеры, которые можно запрограммировать). Это позволило команде построить кривые статистического распределения, по которым был сделан прогноз насчет того, какой механизм и почему может отказать. Кроме того, соединение всех устройств в единый отчет позволило предсказать, как наладить исправную работу всех цепочек и качество выпускаемой продукции. А поэтому появилась необходимость в новых приборах умных, подключенных в стратегических точках датчиках и сенсорах, которые позволили бы отслеживать, контролировать и оптимизировать разнообразные узлы. Постепенно эти приборы становились все более автономными за счет возможности самообучения.

В последнем номере HBR была опубликована статья, в которой велись рассуждения на тему, что на самом деле означает понятие «Интернет вещей». Ее авторы Майкл Портер и Джеймс Хеппельманн считают, что этим термином можно назвать в совокупности умные, взаимоподключенные гаджеты, которые функционально, надежно и эффективно взаимодействуют между собой. Многие компании уже находятся в предвкушении. Одна только мысль, что все данные могут быть объединены в глобальную сеть Интернета вещей, говорит о том, что целые отрасли подвергнутся  кардинальным переменам. Но и есть и те, кто сомневается, могут ли оправдаться эти ожидания. В The Wall Street Journal даже была опубликована большая скептическая статья, в которой были собраны все данные, подлежащие оценке и коммерциализации.

Все это — громкие сенсации, но могут ли они обернуться реальными возможностями? Нам уже приходилось переживать подобное. Одной из первых опыты с подключением устройств проводила компания P&G, в ходе чего были проведены лабораторные эксперименты, обкатаны пилотные модели, но сама программа разворачивалась уже с конкретными задачами, в процессе которых должно  было произойти  улучшение параметров по стимуляции производства, а в результате — уменьшены накладные расходы. Следовательно, компания P&G изначально поставила себе цель повысить свои показатели. Это стало ее ответом на вопрос, могут ли подобные технологии быть поставлены на коммерческую основу.

Другой интересный пример — из более ранней работы с данными. Основной задачей при работе с Интернетом является возможность провести оценку получаемых с его помощью больших массивов информации. Во многих компаниях подобная  оценка данных проводится «на глазок», в балансе бюджета их относят к «интеллектуальной собственности». Причина в том, что такие данные в потенциале могут быть полезны, но при этом в текущем бизнес-плане не запланирована их монетизация.

Медиакомпании вроде Thomson Reuters и Bloomberg давно уже поняли, насколько ценной может быть информация. Накопление, производство и переработка сырых данных производились годами, а на выходе мы имеем ценную аналитику и прогнозы, которые затем продаются. И хотя исторически так сложилось, что эти холдинги не особо пользуются подключенными гаджетами, их пример показывает, как нужно проводить оценку и зарабатывать на собранной информации.

Для того чтобы оценить данные в этих компаниях, необходимо построить бизнес-модель. Тогда возникает вопрос: какие мы данные имеем и как их используют наши клиенты? Исходя из этого, можно решить, как их можно продать. В результате мы получили бизнес-модель, в которую входят подписка, лицензирование и т. д., а также определяются расходы. В последующем можно составить итоговый счет, а из него посредством дисконт-анализа вывести чистую стоимость. Также требуется  определить, какая часть расходов будет отнесена к капиталовложениям, а какая пойдет на обычные операционные затраты.

Идею коммерческого использования умных и соединенных между собой гаджетов, а также сбор с их помощью обширных баз данных нельзя назвать новой. Некоторые компании на протяжении многих лет ведут деятельность, связанную с этим, но она пока не стала столь масштабной. За последнее время существенно вырос объем информации, сенсорные технологии стали более доступными и эффективными, у них появилась перспектива использования во многих областях жизни.

Назад
Другие новости