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导致物联网项目在概念验证阶段失败6个关键因素

作者:ATUL KURANI
来源:物联之家网
日期:2018-09-25 10:08:59
摘要:尽管物联网存在普遍的乐观态势,但物联网的另一个方面往往被上述数字所掩盖和忽视。事实上,今天绝大多数的物联网项目都失败了,据一些分析人士称,这个数字占到当今所有物联网项目的75%。

  物联网可谓是当今世界最热门的技术趋势之一。物联网最广为人知的预测之一是,到2020年,全球将有大约500亿台连网设备投入使用。IDC称,到2021年,物联网将推动全球近1.4万亿美元的支出。不管你怎么看,物联网都会一直存在,无论我们喜欢与否,它的应用都将无处不在。

  然而,尽管物联网存在普遍的乐观态势,但物联网的另一个方面往往被上述数字所掩盖和忽视。事实上,今天绝大多数的物联网项目都失败了,据一些分析人士称,这个数字占到当今所有物联网项目的75%。

  那么关键的问题是:我们如何从75%的物联网项目失败走向到2020年有500亿连网设备的世界?为了尽可能做到这一点,我们需要扭转这一局面,我们同时也需要尽快做到这一点。为了做到这一点,我们首先需要了解这些项目失败的根本原因。

  为此,我花了很长时间来思考这些问题,根据我的经验,我认为项目取得成功的关键不仅仅是成功完成技术概念验证(PoC),还要展示商业价值——即创造一个成功的价值验证(PoV)。公司通常首先进行概念验证,然后开始物联网之旅,假设这项举措成功后,他们将开始进行全面生产。然而,根据我们在Capgemini的经验,我们发现情况并非如此,尽管概念验证在技术上取得了成功,但通常大多并不会进行全面实施或推出。我们认为,这种失败的根源通常可以追溯到该概念验证的设置和执行方式。

  在Capgemini,我们看到大多数时候物联网项目在概念验证阶段都已经失败了。 我们观察到导致这种失败的六个关键因素。它们是:

  1)未能证明商业价值:

  令人惊讶的是,即使是在成功的物联网项目中,也只有极少数项目能够带来实质性的商业价值。在Capgemini,我们发现大多数客户都在努力地从物联网项目中赚钱。事实证明,大多数物联网项目,都在更多过度关注验证项目的技术可行性,而不是商业可行性。因此,我们需要记住的是,技术只是实现更大目标的推动因素,在大多数情况下,这一目标是盈利能力。

  出现这个问题是因为概念验证通常是研发部门的责任。这是他们开始的地方,而且业务部门几乎没有参与其中,这是一个极大错误。

  举个例子,我们最近与一家制造x光机的医疗设备公司合作。我们的简报是进行概念验证来预测X射线管的故障,精确度至少为96%。这个想法是确保公司能够在组件出现故障时高度准确地进行预测。我们与客户研发部门合作,能够轻松满足技术要求。然而,更困难的是证明它的商业价值。

  之所以发生这种情况,是因为我们在这个过程中很晚才与业务团队进行互动。这个团队必须将其推销给最终客户,以确保医院的放射科几乎没有停机时间,从而提高客户满意度并提高其X光机的利用率。说服业务团队相信这些好处比仅仅证明项目的技术可行性要重要得多。

  根据我们的经验,为了避免此类问题,我们建议是在每个项目开始时就让业务部门参与进来,以便找出易于证明、增加价值并能够被客户快速接受的用例。因此,从本质上讲,集中精力建立一个价值验证(PoV),可以从整体上看技术和商业可行性,以便超越最初的设想。

  2 )依赖质量差或不准确的数据:

  通常,当我们启动概念验证时,我们经常会获得客户提供给我们的原始数据。这些数据来自其客户服务中心的过去数据,也可能来自他们内部系统生成的数据或日志数据。为了证明用例,这些数据需要具有极高的质量。然而,由于多种因素,我们经常发现情况并非如此。

  此外,当我们在概念验证阶段生成数据时,我们通常会使用低质量的传感器,这主要是由于概念验证阶段面临预算限制。客户通常认为,一旦项目从概念验证阶段转移到实际生产,他们就会得到更好的传感器。这忽略了这样一个事实,使用低质量的传感器将会产生低质量的数据,而这反过来可能导致错误的推论。即便基于此类数据的概念验证证明是成功的,也无法保证实际项目会沿着同样的路线运行。

  例如,我们与北美的一家机顶盒公司合作,他们从位于中国大陆和台湾地区的6家不同供应商那里采购机顶盒。对于概念验证,我们使用了客户提供的数据。在概念验证的后期阶段,我们发现来自某些供应商的实际数据与用于我们概念验证的实际数据大大不同,这导致了我们的结果中出现异常。

  另一个例子是,当我们与一家印度家用电器公司合作时,这家公司需要为设备增加物联网功能,其增量成本为2美元。考虑到预算,我们被要求从当地市场采购传感器,当地这些传感器对某些参数(如温度和振动)的耐受性非常低,这给我们带来了错误的结果,最终不得不被更高质量的传感器所取代。

  我们必须非常小心概念验证所使用的数据。

  3)通过简单外推法测试可扩展性:

  在概念验证期间测试规模时,为了获得准确结果,使用适当的模拟器是极其重要的。简单的外推法是行不通的,不幸的是,情况往往如此。例如,如果一个团队有50台设备,并且想要测试5000台,那么就有一种捷径,那就是只要复制相同数据10次就能得出结果。不幸的是,这不是5000台真实设备可能的工作方式,为了正确复制这种行为,需要一个模拟器。

  问题是使用模拟器会增加项目成本,此外,如果团队成员分布在不同地区,则模拟器通常必须运送到不同的地方,这也增加了概念验证所需的时间。为了避免这种情况,团队经常通过简单推断大量设备的数据来走捷径。

  但是,如果要对概念验证结果有任何程度的信任,就必须避免这种方式。

  4)概念验证/价值验证在成本和时间方面预算不足:

  上述各点的一个共同点是,概念验证在非常紧迫的时间和成本限制下工作,因此,这些概念验证的技术决策往往非常仓促。如果你在8到10周内完成概念验证并期望结果决定您的长期策略,那么这实际上可能会在后期阶段伤害您的项目。这是因为8-10周根本不足以完成长期战略所需的尽职调查。

  我在最近一次合作中看到了这样一个例子,我们与澳大利亚一家智能马桶公司合作。他们与以前的供应商就犯了这种错误,并匆忙通过了概念验证,这导致了一项伤害他们的技术决定。由于这个原因,他们的项目规模无法达到在每台服务器中安装5000多个厕所的安装量。事实上,这限制了他们投标澳大利亚智慧城市项目的能力。他们来找我们解决这个问题,我们做了近16周的概念验证,以得出长期支持他们业务所需的结果。

  5) 仅涉及研发部门:

  虽然我前面已经讨论过这个问题,但还是需要作为一个单独内容提出来。事实上,我再怎么强调也都不为过——从物联网项目概念验证开始,我们绝对需要来自客户和我们自己公司的多学科团队参与。我们的观察是,项目是由销售团队赢得的,目标客户来自业务部门或研发部门。但是,我们很少得到一个由两个部门参与的概念验证项目,这种项目通常只满足一方的期望,而双方绝对都是生产的必要条件。

  例如,我们与一家制造气动泵的公司合作,并为其在北美的一家工厂进行概念验证,其中一部分涉及测量特定类型设备的振动分析。不幸的是,只有在完成概念验证之后,我们才得到业务团队的支持,并意识到他们有一个产品路线图,除了振动之外还会增加更多其他功能。理想情况下,我们应该在概念验证期间跟踪多个参数,以便为客户提供实际的长期价值。

  因此,从现在开始,在我们开始任何概念验证之前,我们始终坚持让多学科团队参与进来。当然,我们经常会遇到抵制这种情况的客户,在这种情况下,我们会明确告知客户在以后阶段可能存在多个缺陷,并且将其投入生产的可能性很小。

  6)在概念验证阶段忽视安全性:

  物联网安全已经被广泛讨论,无疑是其最重要的方面之一。不幸的是,这是在概念验证阶段经常被忽视的一个方面,因为团队只是在实际实施过程中才开始关注安全性。但是,安全架构是关键,即使在成功的物联网项目中,也经常存在安全漏洞。

  这些问题的例子包括Hospira,他们必须召回一些物联网输液泵,因为它们可能导致药物过量。同样,Nest公司在处理家庭自动化系统时发现,人们可以侵入他们的系统并损坏它们。

  因此,安全性对于物联网设备至关重要,您需要在概念验证期间解决这些问题。否则,期望最初为概念验证构建的架构解决此类安全问题是不现实的。

  总结

  在Capgemini,我们认为这些是导致物联网项目概念验证失败以及最终导致项目本身失败的一些因素。我们相信,随着物联网应用在未来几年迅速增长(至少根据预测),如果我们要提高未来物联网项目的成功率,我们和我们的客户都必须考虑这些因素。

  总之,物联网有很多承诺,但为了充分获得其所有好处,我们必须确保仔细选择初始用例,同时考虑到上面讨论的各个方面——即商业价值、安全性、组件和数据质量以及对初始项目完成时间框架的现实期望。

  更重要的是需要价值验证( PoV ),因为它全面考虑技术和商业的可行性,并考虑可扩展性和可持续性的长期方面。为了让物联网项目成功,我们必须确保避免上面提到的陷阱。