성공적인 기업 IoT 개발의 핵심 동인은 무엇입니까?

IoT로서 순수한 데이터 수집을 넘어 기업은 어떻게 이 시장의 선두에 서서 최고의 가치를 끌어낼 수 있습니까?

최근에 Nokia의 3개 IoT 기관인 Khamis Abulgubein, 자동차 및 운송용 IoT 시장 개발, Lee L'sperance, IoT 비즈니스 모델링 및 Jacques Vermeulen, Nokia 글로벌 스마트 시티 비즈니스 개발.

그들은 Enterprise IoT에서 최대 가치를 추출할 때 10가지 주요 고려 사항을 간략하게 설명했습니다.

RW:우리는 "사물 연결" 단계에 있기 때문에 기업이 아직 IoT에서 가치를 얻지 못하는 이유에 대해 논의했습니다. IoT의 가치를 실현하기 위한 추가 동인은 무엇입니까?

리 레스페랑스: 산업용 IoT는 실제로 사물이 가장 먼저 시작된 곳이며 우리는 여전히 사일로 사물을 연결하고 데이터를 수집하는 단계에 있는 것 같습니다. 그러나 우리는 기업들이 사일로를 수평적으로 연결하여 파트너, 아이디어 및 새로운 비즈니스 기회를 함께 제공하는 수평적 에코시스템 접근 방식을 만드는 것을 보기 시작했습니다.

이런 방식으로 정보 세트를 결합하면 추가 가치가 제공됩니다. 다음으로 우리는 기업과 정부 기관이 우리가 엔터프라이즈 IoT라고 부르는 방향으로 확장하는 것을 보기 시작해야 합니다. 이 단계에서 데이터 분석에 대한 수평적 접근 방식을 통해 새로운 비즈니스 모델이 등장하는 것을 보게 될 것입니다. 또한 기업은 고유한 문제를 해결하기 위해 협업에 더 많은 관심을 기울일 것입니다. 도시를 예로 들어보겠습니다. IoT가 도시에서 본격화되기 위해서는 고유한 문제를 해결하고 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 수 있는 전체 생태계가 필요합니다.

Nokia에서는 ng Connect IoT 커뮤니티를 통해 연결된 버스 정류장 및 4K 비디오 스트리밍 애플리케이션과 같은 일부 고유한 비즈니스 모델이 도약하는 것을 보았습니다. 다양한 산업 및 분야의 여러 파트너가 포함됩니다. 나는 이러한 성격의 광범위한 생태계 프로그램을 구현한 다른 회사를 본 적이 없습니다.

자크 베르뮐렌: 실용적인 관점에서 Nokia는 스마트 시티를 위한 수평적이고 안전한 개방형 실시간 확장 가능한 솔루션을 통해 성공을 거두었습니다. 수평적 네트워크 접근 방식으로 가치와 기능을 극대화해야 합니다. .

이 솔루션은 도시를 지원하기 위한 특정 사용 사례를 다루는 수직 삽입 지점과 결합됩니다. 예를 들어, 전 세계 정부는 수평적 접근 방식의 필요성을 이해하기 시작했고 브라운필드 사일로 스마트 시티 배포에서 수평적 네트워크 인프라로 접근 방식을 전환하고 처음부터 시작하여 더 많은 그린필드 접근 방식을 취하고 있습니다. 자세히 설명하면 모든 주요 도시에는 대형 쇼핑몰이 있습니다. 이러한 쇼핑몰에는 보안 및 액세스 제어, 난방, 환기 및 냉방 자원을 최적화하기 위한 건물 관리 시스템 및 방문자가 쇼핑몰에서 이전 경험의 프로필을 기반으로 쿠폰 및 인센티브를 제공하는 위치 기반 서비스와 같은 기능이 탑재되어 있습니다. .

그리고 이것은 시작점일 뿐입니다. 요구 사항을 더 광범위하게 살펴보면 이러한 요소를 결합한 매우 흥미로운 사용 사례를 발견할 수 있습니다. 쇼핑몰 내부의 교통량과 쇼핑몰로 오는 사람들과 같은 일을 처리해야 할 수 있는 쇼핑몰의 비상 상황을 생각해 보십시오.

이를 위해서는 개인 및 공공 교통 수단 모두에서 통근하는 사람들을 위한 경고 솔루션이 필요합니다. 그런 다음 이러한 시스템은 트래픽 제어와 상호 연결되어 현장에 오는 비상 조정관의 상황을 우선적으로 처리해야 합니다. 또한 실시간 비디오 및 당면한 상황의 사진을 위한 보안 시스템을 활용하고 진행 상황에 대해 사전에 경고를 받을 수 있습니다. 이와 같은 부가가치 솔루션은 도시를 전체적인 관점에서 바라보고 그에 적합한 IoT 인프라를 매칭할 때만 결실을 맺을 수 있습니다.

제 관점에서 볼 때 긴급 상황에서는 더 멀리 갈 것입니다. 나는 그들이 나의 정확한 위치를 알 수 있는 데이터와 내가 특별한 치료가 필요한 경우 접근할 수 있는 내 의료 기록의 일부를 갖고 싶습니다. e-health의 영역에 들어서면 수평적 접근 방식에 대한 주장을 더욱 뒷받침합니다. 이제 우리는 사일로 접근 방식을 취하는 것보다 다양한 수직 분야의 데이터를 결합하는 더 의미 있는 솔루션을 갖게 되었기 때문입니다.

카미스 아불구베인: IoT 공급업체는 Lee가 설명한 것처럼 응집력 있는 시스템 내에서 작업해야 합니다. 성공할 수 있는 유일한 방법은 협력하고 생태계를 구축하는 경우 전체 고객 경험을 위해 구축해야 합니다. 이 접근 방식은 과거에는 불가능했을 완전히 새로운 고객 경험과 새로운 서비스를 제공하는 비즈니스 모델을 볼 수 있는 Enterprise IoT에 더 적합합니다.

이것은 제조업체가 물리적 제품 판매를 통해 단일 거래에 참여하는 것이 아니라 사용 기반 서비스를 판매하고 고객에게 전체적인 경험을 제공하는 "서비스화"의 개념입니다. 사용 모니터링 및 사전 유지 관리와 함께 번들로 판매되는 세탁기를 예로 들 수 있습니다.

또 다른 예로 Hertz, SAP 및 기타 파트너와 함께 개발한 흥미로운 비즈니스 모델인 Connected Rental Car 경험이 있습니다. 표면적으로는 출장객을 위한 프리미엄 서비스를 제공하고 있습니다. 이와 함께 주차장, 주유소, 퀵서비스 레스토랑 등의 유스케이스에 대한 소극적 결제 플랫폼으로 렌터카를 활용하고 있습니다.

이 접근 방식은 거래 수수료 수익 공유를 서비스에 제공하여 업그레이드된 렌터카 개인화 및 연결 서비스 및 플랫폼에 대한 지불을 돕습니다.

RW:오늘날 우리는 더 많은 데이터를 수집하고 있지만 기업이 더 똑똑해지기 위해 필요한 것은 이것이 전부입니까?

LL: 데이터가 아니라 분석입니다 . 단순히 데이터를 수집한다고 해서 똑똑해지는 것은 아닙니다. 많은 데이터를 수집할 수 있지만, 데이터를 제대로 활용하지 않으면 가치가 없습니다. 데이터는 실행 가능한 정보가 되어야 합니다.

분석은 특히 시간이 지남에 따라 분석이 향상되고 인공 지능이 기업에 도입됨에 따라 이에 대한 핵심입니다. 예를 들어 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 기상 조건을 측정하는 애플리케이션을 살펴보겠습니다. 날씨 데이터를 갖는 것은 그림의 일부일 뿐입니다.

이제 날씨 데이터를 다른 측정 데이터 및 분석과 결합하면 예측을 시작할 수 있습니다. 그것이 우리가 더 똑똑해지는 방법입니다. 예를 들어 날씨 데이터를 더욱 발전시키고 교통 센서의 데이터와 혼합하여 날씨가 트래픽에 어떤 영향을 미칠지 예측할 때 얻을 수 있는 정보의 가치는 오늘날 인터넷 가치의 36배에 가까워질 것입니다. Bell Labs가 Enterprise IoT 기사에서 인용한 것처럼, 최고는 아직 오지 않았습니다. 이 수치는 가치를 얻기 위해 모든 데이터를 수집, 분석 및 조사할 때 이론적으로 가능해집니다.

카: 나는 또한 내 연구실에서 이것을 겪었습니다. 그것은 더 똑똑해지고 데이터를 사용하는 다양한 방법에 대해 생각하는 것입니다. 하지만 새로운 기회를 얻으려면 데이터 라인 사이를 읽어야 합니다. 내 연구실에 온도 변동이 있는지 확인하기 위해 데이터 센터에 온도 센서를 설치했습니다. 일주일 후 우리는 더 이상 그것에 관심을 기울이지 않았습니다. 즉, 에어컨 문제가 발생할 때까지입니다. 다음으로 내가 적절한 경고를 받고 있다는 것을 알았고 시스템은 더 똑똑해졌으며 약 한 시간 안에 곧 에어컨 고장이 발생할 것임을 감지했습니다. 실제로 장애가 발생하기 전에 기술자에게 전화를 걸어 영향을 받는 서버를 구할 수 있었습니다.

또 다른 예는 자동차 추적입니다. 1단계 – 차가 어디에 있는지 확인할 수 있습니다. 스마트 솔루션을 향한 2단계 – 집에 있어야 할 시간에 집에 없을 때 알림을 받습니다. 무한한 가능성에도 불구하고 문제는 네트워크에 연결되는 장치의 단편화입니다.

JV: 실제로 Nokia는 이 문제를 해결하고 있습니다. 당사의 IoT는 다양한 수직 및 단편화를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스마트 시티 컴플렉스에서 엔지니어가 대시보드의 데이터를 이해하기 위해 항상 버튼 앞에 앉아 있는 것은 아닙니다. 복잡한 데이터, 데이터 쿼리 및 분석 알고리즘을 가능한 한 간단하게 만들고 있으므로 사람들이 데이터로 논리적이고 유용한 작업을 수행하기 위해 특별한 지식이 없어도 됩니다. 부분의 합이 전체보다 큽니다.

점점 더 많은 모국어 패턴이 더 복잡한 기술 쿼리를 번역하고 의미를 부여하고 분석에서 기회를 식별하는 프로세스를 자동화하는 것으로 이해됩니다.

RW: 이 "서비스화"는 현재 제품-고객 관계의 효율성을 크게 떨어뜨리므로 제조업체에 위협이 될 수 있습니다. 이러한 트렌드를 수용하도록 어떻게 추천하시겠습니까?

카: 그것에 기여하는 여러 가지가 있다고 생각합니다. 부품 가격이 내려감에 따라 더 많은 제품이 제품에 투입되고 있습니다. 제품 수명 주기가 더 짧고 소프트웨어가 지속적인 업데이트가 필요한 많은 것을 제어하고 있습니다. 또한 기업은 더 많은 유연성을 원합니다.

나누면 더 좋습니다. 내가 본 한 가지 주요 추세는 소유하지 않고 대신 공유하거나 사용 비용을 지불하는 것입니다. 이것의 한 예는 오늘날 많은 도시에서 일어나고 있는 카 셰어링입니다. ZipCar, Turo, Enterprise Car Share, Hertz를 보십시오.

비정기적으로 자동차만 필요한 고객은 서비스에 가입하고 일/시간 단위로 사용료를 지불할 수 있습니다. 여기에 자율주행 기술이 결합되면 자동차 제조에 큰 변화가 생길 수 있습니다. 자동 구매 시장.

LL: OpEx-ish를 생각해야 합니다. 기업은 많은 산업에서 OpEx 대 CapEx 모델로 향하고 있는 것 같습니다. 서비스화는 종량제 솔루션과 종량제, 상품 공유 또는 위험 공유와 같은 새로운 비즈니스 모델을 제공함으로써 이러한 추세를 가능하게 합니다. 이는 제조업체가 새로운 서비스로 확장하고 일관된 수익원을 개발할 수 있는 기회를 나타낼 수 있습니다.

RW:데이터 수집 및 분석, AI 통합, 봇, 머신 러닝 기능을 고려할 때 기업은 최종 고객이 이에 대한 준비가 되어 있는지 여부에 대한 도전에 직면해 있습니까? 귀하가 기업인 경우 이를 위해 고객을 가장 잘 준비시키는 방법은 무엇입니까?

카: 데이터를 사용하여 홍수가 아닌 기쁨을 선사하십시오. 놀라움과 동시에 기쁨을 선사하십시오. 예를 들어, 우유 운송과 같은 저온 물류의 경우 오늘날 음식을 배달하는 사람은 식료품점에 우유가 제 시간에 만들어졌으며 상하지 않았다고 말할 수 있습니다. 그러나 화요일에 온도가 40도를 유지하고 수요일에 요청된 온도 범위에 매우 가깝게 유지되어 제품의 유통 기한을 보장하는 것과 같은 더 자세한 정보를 제공할 수 있다면 그것은 인상적일 것입니다.

또 다른 예는 앞에서 언급한 커넥티드 렌트카 경험입니다. 주유기, 주차장, 퀵서비스 레스토랑 등과 통신할 수 있는 수동 결제 플랫폼은 고객에게 더 많은 편의를 제공하고 렌터카 운영자는 실제로 충성도가 높은 고객을 유치하고 시간이 지남에 따라 이러한 서비스에서 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.

LL: 단순화 및 보안 필요 . 기업은 이러한 서비스를 사용하는 프로세스와 이들과의 상호 작용을 간단하고 안전하게 유지함으로써 고객에게 IoT 서비스의 가치를 보여줄 수 있습니다. 최종 사용자에게 원활한 경험을 제공할 올바른 플랫폼을 선택하는 것이 절대적으로 핵심입니다.

이 기사는 Nokia와 협력하여 작성되었습니다. Nokia 팀이 전문적인 조언을 제공하고 데이터 분석, 보안 및 IoT 플랫폼에 대해 자세히 알아볼 기사 시리즈의 일부입니다.