区块链技术加持的背后,会给社会发展带来哪些改变

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在这篇为物联网项目构建商业案例的必读指南中,揭示了如何更好发现数字创新机会并采取行动提高公司效率、生产力和盈利能力。认识到一个商业案例的必要性我们周围的企业正在通过物联网(IOT)和数字技术进行转型,现在即使是最小的设备或商品,也可以产生数据并进行分析和提出新见解。然而,面对这些新机遇,驾驭数字转型可能是一项艰巨任务,为了企业自身利益而实施物联网计划至关重要。那么,计划的第一步是确定适当的用例,并从那里构建一个引人注目的商业案例。但是从哪里开始?从车间开始虽然许多企业认为像数字化转型这样重要战略变革应该来自高层,但是,最好的用例通常是在“车间”里进行
——例如,制造业。最初的研发可能需要高层批准,并置于高级技术或运营经理的领导之下,但最好的用例往往来自工程师和其他在日常流程中实际发挥作用的员工。数字转型既是一项顶级战略变革,也是一项公开的创新呼吁。物联网成功实施取决于发现提高效率和生产力或附加值机会的能力。这可以来自任何对这些流程有经验的人,不管他们在公司中级别如何。识别有价值的数据与此相关的是,需要分析哪些类型数据对你的企业有用。这通常涉及从传感器和执行器获取数据,并将其与传统机械和其他系统现有数据结合。物联网最大限度地允许公司避免产品积压、停机和不必要的燃料消耗、优化维护计划、监控关键流程、提高自动化程度、更好地了解和服务客户。使用预测分析在工业领域,非正常停机是造成生产力和资金损失的主要原因。因此,它也代表了物联网可以发挥价值的关键领域。例如,数字双胞胎技术允许公司在虚拟环境中模拟他们的机器、流程和网络,并在问题发生之前预测问题,同时提高工作效率和生产率水平。当与监测温度、压力、RPM和其他关键因素传感器结合使用时,工作人员可以更有效地预防问题并快速做出反应。跟踪你的产品和资产一旦产品或商品进入供应链,也可以确定合适的物联网使用案例。如果你的企业严重依赖长途运输大量货物,那么它一定是数字化转型的主要候选者,并且有许多物联网平台可供你监控和跟踪货物,并快速响应库存问题和其他警报。支持物联网的供应链可以降低燃料消耗和工厂成本,限制昂贵的仓储,并减少运输时间和防止其他问题发生。创建新的收入模式虽然物联网最明显的使用案例涉及效率、生产力和流程监控,但我们看到,越来越多企业认识到物联网价值在于能够向他们提供关于其客户以及产品使用方式的数据。连网的汽车、咖啡机、火车和其他智能设备可以将使用数据反馈给制造商和运营商,制造商和运营商根据反馈的数据信息来改进产品或服务。物联网还可以让企业传统的商业模式转向新的收入来源。帮助企业以更低的价格获得相同标准的产品,通过按需订阅模式将客户的资本支出(capex)替换为经营支出(
OPEX),从而开辟新的市场。从规划走向现实为了成功实施物联网战略,公司首先需要填补其数字技能差距。这可以通过重新培训或补充现有IT或DevOps团队,或者通过与声誉良好的第三方合作来实现。引入物联网战略可能意味着需要重塑你的员工队伍。角色转变和裁员需要长期考虑并保持一定的敏感性,以保持对公司精神的忠诚度,防止公司品牌受损。选择合适的物联网平台和合作伙伴在创建详细的商业计划之前,你需要确定合适的物联网技术和平台。你的需求将与你的业务一样独特,并且会因行业、想要连接的设备数量、想用这些设备做什么、想要如何存储和处理生成的数据以及许多其他因素而有所不同。概念验证有些物联网项目只需要很少的前期投资,就可以围绕概念展开验证。例如,如果企业正在考虑使用增强现实技术来培训员工使用机器,或者执行新的复杂流程,则可以购买一两个AR头戴装置。测试小规模物联网概念是证明(或否定)其业务可行性的一个好方法,但由于数据样本较小,有时很难产生大规模实施所实现的同等价值。大规模推出一旦物联网项目的商业案例成立,公司领导层将有意愿并有能力在规模上推出所需的解决方案。重要的是,认识到数字化转型的长期战略意义。当你周围的人都在适应文化和技术转型时,就会出现“创新或死亡”情况。那些成功抓住机会提高效率和生产力,并在行业颠覆者面前增加价值的人,将一定会在这个新的物联网时代脱颖而出。

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区块链技术已成为“信任”的技术解决方案和数字化转型的关键驱动力。但是,在企业能够为其组织制定区块链采用策略之前,了解是什么让此共享数字分类账如此独特,以及如何在加货币密用例之外使用它来支持特定的业务需求,以及为业内一些增长最快的行业提供的能力。通过减少中间人来提高效率颠覆就是通过切断中间人,直接连接两个想做生意的个人或公司,从而提高效率。区块链最初是为了支持加密货币而开发的,它将银行从双方资金转移的中间人移除。如今,区块链正通过建立前所未有的信任,在一系列令人震惊的行业中消除第三方。更多的信任意味着更高的效率想象一下,如果每个人都完全信任其他人,完全按照他们说的去做,那么商业世界将会是什么样子。这就意味着不需要繁琐的验证过程。有了区块链,就没有人为错误或虚假身份。当银行、制造商或供应商知道他们完全可以信任其转移资金的人的身份时,他们从传感器获得的数据是有效的,或者消费者正在使用和收取的电费量是正确的,它消除了交易过程中由人力主导的庞大、笨拙、人为的部分,使每个人都能更快、更高效地完成工作。使用区块链,对生态系统中的所有参与者进行审查。除非达成共识,否则区块链分类账是不能更改的,而且它不受篡改的影响。例如,如果双方同意签订一个智能合约来运送100件物品,区块链技术可以确保运送100件物品和自动确认收到100件物品,并立即向供应商和发货人进行支付。可能需要数天或数周时间才能协调的过程(涉及大量人类参与者)在瞬间得到解决。加强数据保障由于所有参与者都经过了审查,他们的身份得到了确认,因此区块链非常适合银行等高度安全的环境。一家欧洲的政府银行希望实施区块链,作为其数字转型的一部分,因此联想一直在与政府合作,建立一个数字识别系统,供全国各地的政府机构和商业银行使用,该银行已经实施了一个新的区块链平台的架构。推进物联网革命区块链对商业的其他方面也有影响,尤其是在合并物联网(IoT)时。物联网面临的一个问题是,未来一年将不可避免地部署并投入使用的数十亿设备的安全风险越来越大。在边缘上保护设备要困难得多,尤其是有这么多这样的设备。像区块链这样分散的安全系统是确保这些设备不被黑客入侵所需要的。有了区块链,物联网革命可以安全地继续下去。联想正在与一家无人机公司合作,该公司将区块链解决方案与物联网领域的人工智能(AI)结合起来。无人机扫描风力涡轮机等设备上的传感器,并将数据传回中央办公室进行分析。区块链技术保证数据的准确性、时间戳和安全性。最终用户的保险公司不再需要将自己插入到验证数据的过程中,而且人们也不必靠近风力涡轮机等危险设备来检查数据。商业透明度增强了消费者的信任虽然区块链使用信任来增强安全性,但一些公司也看到了创造更好客户体验的商机。为业务流程提供透明性会让客户觉得他们可以信任该业务,特别是当与给予客户更多控制相结合时。区块链使这两种情况都成为可能。例如,德国的一家公司正在开发区块链式冰箱,消费者不仅可以监控冰箱的用电量,还可以选择电力的来源(风力发电场、太阳能等)。转变供应链供应链是区块链削减中间人的另一个领域,加快了这一过程,并赋予消费者更多控制权。华盛顿州西雅图的一家公司正在使用智能合约,让消费者追踪咖啡从地里的咖啡豆到杯子的轨迹。这不仅确保了消费者得到他们所支付的,甚至允许他们选择从哪个农民购买。种植咖啡豆的农民将能够看到同样的过程,看到他们的咖啡在哪里以什么价格进行交易,从而消除欺诈和混淆。在联想,我们正利用区块链来改造我们极其复杂的供应链,使其更加高效。我们只是触及了区块链商业潜力的表面。转变的关键是了解这项技术将会如何工作和发展。当客户考虑开始区块链之旅或采用新的解决方案来增强现有能力时,他们应该始终考虑如何定制解决方案,以满足业务的未来需求,从而获得不断增长的竞争优势。

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本次课程内容来源是著名学者许小年教授团队研发的土士版权课程,首发课程从宏观经济研究转到微观经济研究,针对企业的数字化转型提出自己的独到见解和落地建议。基本假设:无论技术多么发达,都不改变经济规律,不改变商业的本质。1工业技术发展的四个阶段“工业4.0”的概念耳熟能详,但对于“工业4.0”的含义了解的人少之又少。工业技术发展经历四个阶段,分别是:“工业1.0”实现了机械化、动力化。18世纪60年代起通过水力和蒸汽机实现工厂机械化,后来发展的技术还包括内燃机、电动机、核能、清洁能源等,机械化使生产力极大提升。“工业2.0”实现了自动化。通过机电自动控制等手段,实现流水生产线、半自动设备等。“工业3.0”实现了信息化。计算机的普遍应用带来三方面的变化:·管理自动化,出现了程控设备、全自动单机·职能软件大量应用,例如ERP、MES、CRM、CAD、WMS等·组织普遍采用集中决策的科层结构“工业4.0”数字化是“工业3.0”信息化的自然延伸。“工业4.0”(互联网、数字化)的核心包括:·打通各自独立的系统、消除信息孤岛·实现“单-人-机-财”协同,形成有机整体·由生产的物理驱动(资源驱动)和管理的流程驱动变为数据驱动·员工和设备从接受指令到自适应、自学习·管理体系扁平化,体现在层级减少、管理职能平台化因此,数字化是“工业4.0”的显著特征、目标和手段。2数字化、大数据什么是数字化?·将模拟信号转化为数字·便于计算机处理和网络传播什么是大数据(大数据的主要特征)?·Volume,大量·Variety,多样·Velocity,快速数字化和大数据能做什么?·准确把握市场需求·大规模个性化定制·快速变化的市场中缩短交货周期·减少人工误差,改善产品品质·充分利用产能,提高效率,降低成本·构建商业模式和技术创新的生态·为新型企业组织奠定基础为什么一定要用大数据?·实时管理的需要·人工智能的需求3工业互联网和消费互联网的区别主要区别包括以下四个方面:·行业和企业属性明显。消费互联网更多从人性出发·规模效应和网络效应相对较小。这意味着外力驱动(例如补贴)模式对于工业互联网要更困难·实现路径为自下而上,而非自上而下·从商业的本质出发而不是所谓的“互联网思维”4案例:定制服装企业的数字化实践-从核心业务痛点入手以定制服装行业为例讲述数字化的应用路径。从核心业务的痛点入手。定制服装行业的痛点为多采用手工生产,价格高、交货期长、返工率高。而对于消费者来说,标准化的服装不一定适合自己,定制服装存在痛点。定制服装行业的难点为:·肩宽、腰围等尺寸是不规则的三维弧线,而不了是二维平面·而量体尺寸转化为不了布面上的二维图形数据。它们虽有一定的逻辑关系,但难以公式化如何将三维数据映射为二维数据,这个难点靠有经验的裁缝通过“打版”来实现。裁缝师傅采用手工+电动工具的方式实现量体裁剪、单件缝制,还停留在工业1.0阶段。5案例:定制服装企业的数字化实践-寻求数字化解决方案这是现在大多数定制服装企业的现状:·裁缝师傅根据经验打版,手工操作,无法工业化批量生产,且无法保证一致的质量·作为核心技术的打版,需要量取主要部位的尺寸。量取的主要部位越多衣服就越合身,经验丰富的师傅量取多达20多个·除了贴身还原,还需要考虑舒适、美观,进一步增加了打版的复杂度·一件西装上衣为60多片布,通过画好来剪裁,经过缝制、试穿调整、定型才最终成衣,效率低流水线生产效率高但不合身,手工定制合身但价格高、等待时间长,如何实现流水线上生产定制服装?——通过大数据来解决:建立大数据库→扫描量体,输入实测数据→从数据库中找出匹配度最高的版→同时生成工艺、物料、人力、财务等文件。其中数字化的关键一步是建库:·将过去的版型输入数据库·划分越细,匹配越精确,数据量越大·数据积累越多越精,覆盖面越宽·用算法生成与真实版相近的中间型用户通过APP输入定制化元素:尺寸、款式、面料、个性化元素。后台根据实测数据和其他要求,通过算法进行自动打版、驱动生产。6案例:定制服装企业的数字化实践-数据驱动生产与管理通过建立大数据和优化专业算法,在确定版型的同时,还确定了:·版型确定的同时确定工艺、用料、用工、成本·在对应的数据库中调出相应的数据:款式、版型、工艺、面料、辅料、客户、订单;生成每一片布的加工工艺、用料、成本、订单文件·数据驱动生产和管理流程:信息系统接手大部分生产调度、用工计划、成本核算、材料采购等任务;传统职能部门弱化定制服装行业的数据驱动生产和管理可以使得全程数据支持,数据流动无断点。示例如下:数据驱动生产:·版型匹配后进行自动(人工干预)排料,给裁床发出操作指令。·进行数控裁剪,每片布上面都有ID卡,存有工艺、用料、客户等数据。布片上挂吊架,生产过程初现物联网雏形。·扫码读取数据,按照工艺要求加工,更新布片信息。数据驱动物流:·从ID卡读出用料、工艺等要求,按照规定操作·更新每一片布的状态,回挂吊架,传至下一工位·系统根据加工进度,随时调整排产计划·依订单号将分散的布片缝制为成衣·发送交货,更新客户数据库,完成点对点的闭环在成衣流水线上,没有两件同样的西装,达成个性化和规模化的最优解。7现实和虚拟互为映像物理世界中的每一步操作都对应IT子系统(数字世界)。现实和虚拟互为映像。工业4.0将分立的子系统打通,消灭竖井和孤岛,让数据顺畅流动、便捷共享。从而实现数据无边界、组织无边界。相应的系统如下:总结:·所有的新技术都要有应用场景·数字化改造不是IT的事情,是业务的事情,同时要有强大的技术支撑8数字化企业的组织重构数字化给组织带来变化,体现在四个方面:·组织重构:组织重构是数字化核心业务的延伸,数字化是组织重构的前提和基础;防止为了重构而重构·从设计-生产入手,逐步实现管理的数字化·减少管理层级·简化和转变管理职能传统的科层制存在很大的弊端::·层级间造成新的信息不对称,下情不能上达·容易形成企业内的利益集团和利益博弈·任务低报,资源高报·职能部门卡BGBU,BU间相互争夺资源·中枢指令得不到执行数字化企业的组织变革,在三个方面入手:·压缩层级,成为系统-节点-细胞三级·用数字化消除信息的不对称,职能变赋能·管理变治理,赋予一线更大的决策权从而形成边界日益模糊的组织架构,如下图示意:9数字化转型的实施要点企业的数字化转型并非易事,在实施过程需要遵循以下要点:1、确立数字化的战略高度·不仅限于工具应用和效率提升,同时对市场反应和提升产品品质都有帮助·解决传统方法不能解决的痛点问题,例如大规模定制·构建“数字生态”,孕育新的商业模式2、数字化是“一把手”工程·带动全公司观念转变·进行系统性的流程梳理·进行组织重构3、管理层、业务部门、IT部门需要反复沟通、修改系统架构4、高度重视标准化工作5、集中精力做好SaaS层·与科技公司合作开发PaaS,使用现成的IaaS6、避免“平台陷阱”和“互联网思维”·现在的语境下,互联网思维=消费互联网思维·工业互联网的逻辑有着根本的不同7、数字化之前免谈人工智能来源:土士学习联盟

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