将所有要素综合起来的物联网雪球
前几章提供了一些例子，已经说明物联网如何为公司和客户带来了重要的效益，哪怕是在它的早期，而且只有部分实现，也让公司有所收获。然而，到目前为止发生的一切只是让我们零星地看到，当物联网思维（也就是说，完全地接受和内化关于物联网的四个基本真理）变得司空见惯、传感器和平台等关键组件变得强大且完全负担得起、网络效应在物联网中变得习以为常时，惊人的转变才会发生。设备仍然是实物的，也将是数字化的，具有令人难以置信的能力。
本章描述当实物与数字完全融合后会发生什么，聚焦于已经实现重大变革的公司的战略，而它们之所以实现了重大变革，通常是因为，它们要么是没有受到“集体失明”影响的初创企业，要么是过去没能观察产品生命周期的各个方面，导致公司或客户面临无法接受的风险水平。我们将物联网产品命名为“智能联网设备”，这个名字是迈克尔·波特和詹姆斯·赫佩尔曼在《哈佛商业评论》上发表的关于物联网的开创性系列文章中所起的名字。这是我们能找到的对智能产品（以及一些服务）的最简洁的描述，因为它同时强调了实物与数字。
那么，怎样设计、制造、销售、使用和维护智能联网设备呢？从战略和财务的角度来看，最合理的做法是首先通过更精确的制造来提高当前的运营效率，然后将节省下来的成本用于更加全面、更难以实现的产品设计和维护维修领域。然而，物联网公司未来最具革命性的方面将是，从这些因素中的某个到下一个因素之间，不会再是一个整齐划一的线性流程，而且，你不会对每个因素都采取离散的策略。这一点，我们绝对有必要了解。每个方面都将在每一个步骤中不可分割地联系在一起。实物与数字的无缝融合，将催生一个永无止境的循环。最好是把结果想象成一个雪球，当它滚下山时，会越滚越大。对于物联网来讲，每增加一个因素，它就会获得更大的动量，它的规模也会越来越大。接下来的大多数例子反映了多种多样的好处。这就是物联网的本质：将实物和数字融合在一起，让单个例子成为整个物联网的缩影。
精度
在基于物联网的企业的所有组成部分中，最先进的组成部分之一是制造精度的提高，其标志性代表是西门子“未来工厂”99.9985%的合格率。想象一下，如果这个比率成为各工厂的常态，会对经济和环境带来怎样的良好影响？甚至在你优化产品设计和改进维护之前，也可以从更高效、更精确的制造中获得根本的效益，然后可以在别的领域进行再投资。当你给某种综合的方法增添新的组件时，效益就会像雪球那样越滚越大。向着不可避免的实物与数字融合的制造业而转型的概念，不仅涉及产品，而且涉及制造流程的方方面面，完美地体现在“工业4.0”概念之中，这一概念是德国政府于2011年在汉诺威工业博览会活动期间引入的。
这与传统的制造方式大不相同，在传统的制造方式中，装配线的某个部分的延迟或维护可能导致整条装配线停工，而最好的管理方式是追踪相对较少的性能指标（通常是在生产完成后），并且手动调节设备。考虑到这个过程的复杂性，任何真正优化生产效能和精度的想法都是可笑的，更不用说让客户可以真正选择他们的特定产品配置方式的大规模定制了。如今，已不再是这种情况。我们可能对安姆伯格工厂的例子嗤之以鼻，认为它只是一个特例，因为西门子生产用于微调操作的传感器，所以当然会将其作为一个陈列窗口来重点打造。不过，哈雷戴维森公司（Harley-Davidson）位于美国宾夕法尼亚州约克郡的摩托车工厂却不是这样。2012年，该公司将物联网通信技术和智能装配线单元整合在一起，对工厂进行了全面重建。这一过程用2座建筑取代了41座建筑，并获得了《工业周刊》（Industry Week）2013年度“最佳工厂”奖。在完全连接的工厂的其他变化之中，最显著的变化莫过于自动化手推车在装配区移动各种零配件，而焊接挡板的机器人每班的产量比过去提升了20%，工人数量也减少了。这不是一个永远幸福的故事。
在改造前的2009年，约克郡的工厂雇用了2000多人。尽管有劳工让步，现在只有800人在那里工作。由于哈雷威胁要完全关闭工厂并将生产转移到海外，如果没有实现智能化制造的变革，这种威胁带来的影响将会更大。在前面提到的戴姆勒卡车工厂中，物联网还没有问世时，低质量、低无线覆盖以及无法监控与协调装配线的各个部分，破坏了工厂的运营。如今，整个工厂都是网络化的，这成了工厂的基本配置，因为它们制造的定制卡车种类繁多，有不同的轴距、轮轴、颜色、空气清洁器和其他部件。戴姆勒卡车工厂成功的秘诀是构建了一个安全的、覆盖全厂的Wi-Fi网络，允许进行全面协调。经理可以在平板电脑上实时查看零部件的库存情况，而工人也可以实时查看他们需要定制的卡车。
戴姆勒卡车的例子，也是一个在物联网的所有玩家之间建立联系的关键例子。如果机器出现问题，卡车工厂的员工可以迅速与供应商的专家取得联系，同时，由于该系统能够轻松识别所有的零部件，也可以实现预测性维护。类似地，思爱普公司的数字制造快速部署解决方案为制造车间提供了智能，甚至实现了批次大小为1的批量生产，支持从工程到制造的切换，并且确保了最先进的生产。
展望未来，关于物联网在制造业中可能实现些什么，最好了解一下洛克汽车公司（Local Motors）的情况。它将具备3D打印等创新功能的物联网与公司所谓的“微制造”等结合起来。该公司最著名的成就是制造了第一辆3D打印汽车，而这只是它所说的直接数字制造（direct digital manufacturing，简写为DDM）的一部分。直接数字制造的其他好处包括：
●直接从计算机辅助设计（Computer-Aided Design，简写为CAD）文件中制造零部件。
●减少工具成本。
●缩短设计与生产之间的时间延迟。
●大规模定制。
洛克汽车公司在它所谓的“微工厂”中进行制造，这些工厂是为快速原型制造、模块化实验和小批量制造而设计的。仔细观察洛克汽车公司。它的直接数字制造模式，再加上与物联网相结合，可能成为21世纪一种可行的甚至是主导的模式：更小、更灵活，围绕所有的最新技术构建。
洛克汽车公司并不是唯一一家彻底地重新思考制造业的公司，尤其是在3D打印方面。你可能还记得，通用电气也积极进入了这一领域，惠普和德勤（Deloitte）围绕惠普新的工厂级3D打印机建立了一个“增材制造联盟”。
那些被遗忘的工人呢？
如果我们还记得提出“还有谁可以使用这些数据？”这个至关重要的问题，那么，智能制造效应能够而且应当扩大到包括供应链和普通工人在内。如今，装配线上的工人也许更少了，但他们仍然极其重要，特别是因为他们在实际执行设计方面有着丰富的经验。为什么不赋予他们更大的权利呢？
欧司朗公司（Osram）让柏林工厂的每一位工人都可以使用名为“票务经理”（Ticket Manager）的App，它安装在工人的智能手机上，可以使他们实时获得自己必须管理的8台以上机器的数据，从而改善运营。在向工厂工人授权的方面步子迈得最大的是初创企业郁金香公司（Tulip）。它的物联网网关允许任何人向工作站添加传感器、工具、摄像头，甚至是“按灯拣物箱”（依次点亮灯光，向工人显示拾取工件的顺序），而无须编写一行代码，因为该软件的多种驱动程序支持工厂设备。郁金香公司声称这“填补了刚性后端制造信息技术系统与车间动态运营之间的空白”。郁金香公司表明了物联网怎样能够而且必须实现以前不可能实现的各个方面的精确业务。物联网的特性，尤其是在无代码、低代码方面，展示了它最终将为每个人提供工具，即使是没有受过特殊培训的人，也可以使用这些工具来满足自己的特定需要。
郁金香公司的联合创始人罗尼·库巴特（Rony Kubat）表示，在物联网中，那些必须在车间里亲自动手参与产品设计和生产的人被忽视了，诸如培训等众多的流程仍然是基于纸质文件的：
制造软件需要发展。传统的应用程序忽略了制造业中人的方面，因此采用率较低。定制的、高昂的维护以及内部的解决方案的运用十分普遍。现有解决方案无法满足车间工人的需求，这推动了基于纸张的工作流程的扩散和文字处理、电子表格及演示应用程序的使用，公司将这些作为制造运营的主要支柱。郁金香公司旨在通过我们直观的、以人为中心的平台来改变所有这一切。我们的系统使制造商可以很容易地通过灵活地自助制造App，将实际运营的工作流程、机器以及后端的信息技术系统连接起来。
这家初创公司在医疗设备、制药和航空航天等领域拥有数十家客户。其结果是戏剧性的，而且变化很大：
●质量。德勤对全球合约制造商捷普集团（Jabil）使用郁金香公司技术情况的分析显示，捷普集团的产量增长了10%以上，又将手工装配的质量问题减少了10%以上。在最初的4个星期里，产量增加10%以上，手工装配的质量问题减少了60%。
●培训。在高度复杂、定制以及受监管的生物制药培训中，客户培训新操作员的时间减少了90%: “过去，培训新操作员的唯一办法是反复领着他们去熟悉有经验的操作员和流程工程师已经十分熟悉的所有步骤。郁金香公司很快将其软件和物联网网关一并部署到流程中的机器与设备上，设法将培训时间缩短了近一半。”
●上市时间。郁金香公司将一家大型运动服装制造商的数百种新产品的上市时间缩短了50%。这需要不断评估数十个不同质量驱动因子的影响，以找出缺陷的根本原因——包括手动的和自动的平台。在采用郁金香公司的物联网技术之前，这家服装制造商可能需要数周时间进行分析，直到生产流程准备就绪。项目的质量工程师表示：“我使用郁金香公司的App与上游运营商实时沟通质量问题。这种反馈闭环使得上游运营商能够立即采取措施纠正，防止出现更多的缺陷。”
郁金香公司的制造App平台的无代码、低代码特性，使没有编程背景的工程师可以通过交互式的分步工作指令来创造车间的App。郁金香公司联合创始人纳坦·林德尔（Natan Linder）说：“这些App让你可以通过我们的云来访问大量信息并进行实时分析，此举有助于测量和优化制造业务。”无代码、低代码的物联网软件，如郁金香、Mendix或者关注物联网的Kony bear等软件，由于它们令App的设计民主化，所以为那些最了解每家公司具体需求的人（即最终用户）赋予了选择权。
林德尔关注了分析App，它们允许用户通过简单的工具来创建App。他想，为什么不提供同类工具来培训技术人员，让他们掌握标准的操作程序，或者创造产品，或者跟踪质量缺陷呢？他说道：“这是一个流程工程师或质量工程师可以用来创建App的自助工具。他们可以构建复杂的工作流程，无须编写代码……我们的云创作环境基本上做到了这一点：你只需拖放和连接所有不同的插口和链接，便能在几分钟内创建一个复杂的App，并将其部署到车间，不必编写代码。”郁金香公司支持与每个团队成员共享适当的实时分析，无论他们在哪里都可以共享，同时，还为与每个成员相关的数据设置了个人警报。
物联网赋予车间工*权人**力的特性，能够带来巨大的效益，但这一点经常被人们忽视。据英国《每日电讯报》（UK Telegraph）报道，产量可增加8%～9%，同时成本可降低7%～8%。同一项研究估计，工业企业“可能乐见高达300个基点的利润增长”。国际数据公司分析师约翰·桑塔盖特（John Santagate）对通过物联网赋予员工权力的观点进行了精辟的总结：
随着越来越多的人在使用机器人，制造流程中人的因素存在着消失的风险。所有人都在谈论和担忧这一风险，不过，看到某家公司专注于改进仍然由人类手工完成的工作任务，真是令人耳目一新。我们通常听到部署机器人和实现自动化的价值主张，以提高效率、质量和稳定性。但是，如果你可以通过简单地将分析和技术应用到人工工作中，从而实现制造流程的上述改进，那又会怎样呢？郁金香公司正是这么做的……我们不会经常将数字转型与人类的努力联系起来考虑，但是，正是这种想法，才能在数字转型中带来一些早期的成果。
根据“共享而不囤积数据”的基本真理，物联网一个重要的子主题是通过数据赋予每个*权人**力，使得他们都能参与进来，而不仅仅是赋予少数精英权力。我在我的早期作品《数据*药炸**》（Data Dynamite）中提出了这个主题，具有讽刺意味的是，这个主题将我引向了物联网。约翰·桑塔盖特的见解很可能适用于物联网价值链中的其他企业，如零售商和最终用户。Libelium公司首席执行官阿莉茜娅·阿塞恩告诉我，她认为物联网的下一个发展阶段将是，主题专家（而不仅仅是数据分析师）也能轻松地利用物联网数据来树立自己的职业影响力。
循环式设计
一旦提高了生产效率，我们就需要生产不同的东西：智能联网设备。这些设备肯定也是实物，但设计师们将从一开始就在其中加入紧密相连的数字组件，而不是事后再去考虑添加。
一个主要的例子是蝴蝶iQ便携式超声仪，这在上一章中已经讨论过了。它的设计是颠覆性的：一个曾经需要笨重的、大块的和复杂的实物产品的系统，被压缩成为一块集成芯片，小到可以放进口袋。这种芯片包含了9000多个微型的鼓膜，借助振动产生声音，然后接收来自身体的反应。芯片的体积，只是真正的机器所需体积的很小一部分（它还允许用一根探针来做超声波，而不是传统机器上需要的三根探针）。这种芯片还有其他一些好处：
●它可以在用于打印消费者电子芯片的同一台机器上打印，从而降低成本。
●由于它是电子的，所以其带宽的设计比传统的压电式转换器的带宽大得多。
●它还具有信号处理和计算能力，减少了对外部设备处理结果的需要，并且实现了以前只有在极其昂贵的机器上才能实现的效果。
甚至更聪明的是，它不需要专用的显示屏，因为我们每个人的口袋里都有一块很棒的显示屏：智能手机！该公司的网站不仅谈到了这款设备可能带来的变革潜力，还提及了我们在不久的将来会把同样的协同思维应用到所有产品之上的可能性：“我们的梦想在半导体工程、人工智能和云计算的交叉领域变成了现实。”想想这些设计组件将如何解放你的产品的尺寸、通用性、材料的选择以及成本。数字与实物的融合意味着软件设计的概念以及用户体验将对产品愈发重要，这也是设计师面临的一个新的挑战。在设计App时，数字与实物的融合使你能够采用各种可能的方式来设计，允许最终用户根据自己的偏好来选择App的运行方式（想一想你的智能手机中的用户可调整设置），而不是必须为某位单一的保留用户而设计（这或许代表着它真的不适合任何个人的准确选择）。
同时，数字与实物的融合，还可能使最终用户能够在决定产品的实际感受和工作方式方面发挥重要作用。例如，约翰·迪尔曾为他们生产的拖拉机制造了几种不同的发动机。现在，客户只需按下按钮，就可以从一个单一的、标准的引擎中选择使用哪个马力选项。至关重要的是考虑最终用户将如何使用物联网产品。正如一家设计咨询公司所言，实际上，制造商可以认真考虑与用户一同建立一定水平的“对话同理心”。倘若有的人不得不使用语音助手，而语音助手似乎理解不了他们说出的话的意思，你可能对必须使用语音助手的那些人怀有同理心。但是，请想象一下，对于那些从来没有遇到过这类过于情感化问题的工程师来说，要解决另一种设计选择，尤其是难以量化的设计选择，将是多么困难。虽然这些产品仍是实体形式，但更多的区别在于它们将是数字化的，因为这正是允许实际使用中的灵活性并使客户满意的原因。过去，设计是在类似于真空的环境中进行的，在一间与世隔绝的设计工作室中开展，设计人员压根不知道客户到底会怎样使用产品（比如拖拉机，它们真的是要开到野外去的）。在这方面做得最好的企业会使用焦点小组和调查等工具，试图了解客户可能想要什么，近年来还增加了社交媒体这个工具。正如科尔尼管理咨询公司（A.T.Kearney）的埃里克·格韦（Eric Gervet）说过的那样，有了物联网，产品的设计范式发生了转变，从“与世隔绝”的产品转向清楚地知道客户在实际中怎样使用它，因为我们现在可以直接从产品中学习：
“如今，体验就是产品，”格韦说道。他补充说，体验是产品和用户共同创造的。“你创造自身的体验，这就是体验对你如此重要的原因。”好的或不好的记忆，都与体验有关。
我们前面提到，通用电气已经转向了基于从数字孪生中获得的持续反馈的迭代设计。该公司的全球软件副总裁威廉·鲁赫说：
通用电气正在采取一些措施，比如快速发布精简版产品、监控使用情况，以及根据客户的使用方式迅速改变设计，等等。这些方法遵循许多软件密集型互联网公司的“精益创业”风格。他说：“我们将在3个月、6个月、9个月内完成这些变革。过去，这得花3年时间。”
数字和实物的融合也可以让客户感到欣喜。例如，假设你周末去北方滑雪，到了那里之后，不用急急忙忙打开冷冰冰的房间里的恒温器，而是一进门就感受到春天般的暖意，因为你可以在开车抵达那里3小时前就把房间的空调打开。如此，你会有什么感觉？
将设计视为一个持续的过程，并且同时改变公司实际的盈利模式，或许能催生出最有效的设计策略。科尔尼公司的苏克图·甘地（Suketu Gandhi）指出：“今天的定价是基于初始成本，而未来的定价将基于计算产品的终身价值。”例如，如果你确实进行了持续的、渐进式的改进，有些是在实物上改进，有些是通过软件来改进，那么，你的新产品销量也许会下降，但你可能会发现，将产品转换为服务模式，可以获得更多的利润。当这种情况发生时，客户会发现，通过产品运营中产生的数据，他们变得比从前高效得多。他们可以指望产品连续运行下去，不会出现因为重大维修而导致的意想不到的和代价高昂的停运，因为传感器数据会在问题最早冒出的时候就提醒你的公司，使你们在正常生产计划出现停顿的时候及时进行干预，降低维修成本（甚至替换已经升级的零部件）。客户会变得越来越忠诚，并且不太可能转向其他制造商，因为他们的需求会不断得到评估和满足（本章后面的内容将详细讨论这个概念）。
我们在前面讨论过的一家敢于尝试的初创公司可能为实物-数字的融合设计指明了道路。洛克汽车公司喊出的口号是：“我们使用多个微型工厂和一个共同创建的软件即服务平台，专注于开源汽车设计的小批量制造。”它制造的汽车，可不是你祖父开过的通用汽车！洛克汽车公司的第一款产品是名为奥利（Olli）的“自动驾驶认知”公共汽车，是在IBM公司沃森人工智能（Watson AI）的推动下生产的，但洛克汽车明确表示，这款汽车的起源还植根于公司与用户之间的协作（“共同创造”），也就是公司所称的“社区”。该公司通过赞助付费的竞赛，从全球公众那里征求并奖励关于如何进一步发展奥利汽车来满足老年人和残疾人特殊需要的最佳创意，将资金投入实际的行动之中。为创造这些融合了实物-数字的新产品，要让工程师和软件设计师都参与进来，并从设计的最初阶段就协同工作。事实上，赫佩尔曼和波特预测，设计团队将更多地倚重电气工程师而不是机械工程师。科尔尼管理咨询公司的埃里克·格韦预测，产品设计的领导者可能要转变成新的角色，即“变成产品主管，专注于设计创新产品；变成体验主管，专注于设计创新的用户体验；变成数据资产主管，专注于将数据货币化”。
设计思维
充分利用物联网所需的新设计理念，是传奇设计工作室艾迪欧公司（IDEO）的大卫·凯利（David Kelly）在2003年提出的一个观点，当时，物联网还没有真正实现。他将这种理念称为“设计思维”，正如卡恩·塔纳里（Kaan Turnali）总结的那样，其原理与物联网惊人地相似：
●成功来自设计集成的解决方案，其中的每个部分都在一个整体中完成了系统，而不是被分割成堆栈的碎片的设计。
●通过接近现有的或潜在的用户并且从远距离观察，我们有机会着眼内部而不是外部进行设计。
●同理心打开了神经末梢，使得我们能感受到站在别人的立场上是什么感觉——这是以客户为中心的设计的先决条件。在产品的故障面前，我们要像用户/客户一样感到沮丧，这样才能更好地理解痛点。
●通过将多学科团队聚集在一起，我们充分利用了集体专长的力量。
●接受模棱两可，使我们去寻找那些可能错过的新创意。拥抱模棱两可，为人类的创造力打开一扇门——让我们去追逐那些可能会错过的新创意的机会。
●推广“早失败、常失败”的理念，是驾驭快速原型的力量并提交证明概念的证据的关键，这些原型和概念能够引起真正的用户和客户的共鸣，并鼓励他们给予反馈。
物联网设备会思考。它们会表达喜悦，还会盈利。
供应链和分销
系统思维大师彼得·圣吉（Peter Senge）曾在一次研讨会上做过一个测验，以例证当企业的各个职能彼此独立运行时会出现的问题。他将参与者分成不同的小组，按照各自的职责进行分工，独立地计划他们的行动，或者只获得关于其他人在做些什么的有限信息。在一次令人难忘的测验中，制造团队根据乐观的销售预测全面加快了生产，但当新的市场环境低于预期时，仓库里却堆满了未售出的产品。这太糟糕了。供应链和分销网络或许并不吸引人，但它们必不可少，物联网可以创造前所未有的精确度，而在此之前，物联网的效率一直是出了名的低下。你可以选择与供应商和分销商共享实时的生产数据，从而提高他们的工作效率。
杰里米·里夫金（Jeremy Rifkin）在他的著作《零边际成本社会》（The Zero Marginal Cost Society）中引用了贝努瓦·蒙特勒伊（Benoit Montreuil）的作品，后者是佐治亚理工学院可口可乐物料处理与分配主席和教授。根据里夫金的引述，蒙特勒伊呼吁物流采用“实物互联网”，他说这是必须的，不仅是因为当前的环境影响、低效的系统（比如，在法国，物流系统排放的温室气体占到所有温室气体排放的14%），而且是因为其高得荒谬的成本，根据2009年美国交通部的报告，其成本占到美国国内生产总值（GDP）的10%。里夫金根据蒙特勒伊的研究，列举了许多当前体系效率低下的例子：
●在美国，卡车平均只有60%满载，行驶的20%的路程是空车。全球的效率只有10%。
●截至2013年3月，美国企业库存为1.6万亿美元，即时库存就这么多。
●食品、衣服和医疗用品等对时间敏感的产品因为不能按时交货而未能售出。
蒙特勒伊的“实物互联网”与电子互联网有着惊人的相似之处：
●货物（如包装）必须用标准的模块容器包装。
●与互联网一样，货物的组织和安排必须独立于设备，因此可以通过各种各样的网络进行无缝处理，使用智能标签和传感器进行识别与分类。
在蒙特勒伊设想的新系统下，目前混乱的仓储与配送状况将被一个涉及全美53.5万台设施的全面一体化系统所取代，从而节省时间，并大大减少燃料消耗和对环境的影响。里夫金写道，对各公司来说最重要的是，“蒙特勒伊指出，如果库存分布在靠近最终买方市场的数百个配送中心之中，那么，开放的供应网络可以使公司将交货时间缩短到接近零的水平”。这种全面展开的物联网转型似乎还不够复杂，但请记住，涉及供应链时，一个你无法控制的重要因素是交通。对于有着复杂供应链的公司来说，明智的做法是支持公私合作伙伴关系，借助智能汽车和智能控制系统的结合来使交通更顺畅，比如奥巴马政府的智能城市竞赛，该竞赛聚焦于从邻近地区到州际公路的交通创新。俄亥俄州的哥伦布市赢得了这项竞赛，他们提出的计划涵盖了智能交通创新的方方面面，由一个中央交通信号与综合交通数据系统来协调交通创新。该计划完整展示了完全相连的和富有创意的交通网络所带来的多样化和深远的经济与社会效益，涉及从增进健康到提高企业效率。其中的一些效益包括：
●在婴儿死亡率高的社区，利用分析成果和改进后的公共交通的“最后一公里”连接，提供更加优质的医疗服务。
●使用自动驾驶的电动汽车将一个新的快速公交中心与一个零售区连接起来，帮助居民找到工作，提高零售销量。
●在城市车辆和十字路口使用联网的车辆技术，以优化交通流量，展示安全应用。
●在城市的货运区使用连接车辆技术，包括自动的卡车结队和交通信号管理。与之类似，该市将与货运运营商合作，部署传感器以确定是否有停车位。
在城市附近，俄亥俄州正在往一条四车道的限制进入的高速公路上增加一条56千米长的“智能移动长廊”。高容量的光纤电缆使得研究人员和交通监视器可以实时访问来自嵌入式传感器和无线传感器的数据，以测试智能交通技术。与哥伦布市的计划一样，智能移动长廊也是公私合作经营的。这个交通-配送网络的例子，证实了最智能的物联网战略就是不断探索基于协作的协同的可能性，不论是你自己的公司内部各部门之间的协作、与互补的政府计划协作，还是与你的供应链分销网络、零售商和消费者协作。当你拥有大量的实时数据时，共享这些数据的访问，肯定会比单独访问带来更多好处。
销售
在企业的各领域中，添加智能技术之后，以前简单的设备已经变成了具有战略意义的设备，销售就是这样的一个业务领域。在这里介绍的案例中，一台不起眼的自动售货机巧妙地形成了一个具有历史意义的闭环。
有人说，催生出物联网的功劳要归到卡内基梅隆大学的一些学生身上，当时他们试图将一台可乐机放到网上，以便买到一杯凉可乐。雀巢、百事和可口可乐都在部署智能的自动售货机，将传感器、通信、大数据分析与人工智能结合起来，不但实现了自动补货和提高配送效率，而且提升了通过定制产品满足客户需求的能力。可口可乐国际首席技术官简·吉尔摩（Jane Gilmour）表示，该公司已推出几项物联网计划，主要目标不仅是改进产品的交付，而且还包括改善产品本身。实时数据能够告诉公司哪些机器最繁忙，将诸如人脸识别和非接触式支付等新技术结合起来，公司可以知道哪些品种的产品卖得最好。对于其他零售商来说，最重要的模型是可口可乐的Freestyle自动售货机，它含有150种浓缩饮料。顾客可以用这些浓缩饮料来制作自己定制的饮料，改善他们恢复精力的体验，同时降低公司成本，因为这就不需要将每一种浓缩饮料都装瓶了。与此同时，新的自定义的混合饮料的数据，可以为可口可乐公司提供关于可能的新的标准混合饮料的有价值的信息。通常情况下，像Freestyle这样的单一物联网工具可以服务于营销以及其他方面的需要。以沃尔玛等公司为例，他们对使用区块链来精简供应链越来越感兴趣。根据LoadDelivered博客上的一个帖子，通过物联网传感器数据，将公司的再补给系统连接到区块链，有着诸多好处：
●当诸如托盘、拖车、集装箱等资产在供应链节点之间移动时，记录它们的数量和转移情况。
●追踪采购订单、更改的订单、收据、装运通知或者其他与贸易有关的文件。
●指定或验证实物产品的认证或某些特性，例如，确定某种食品是有机食品还是集贸市场的食品。
●将实物与序列号、条形码、射频识别等数字标签连接起来。
●与供应商、供货商共享产品的制造流程、组装、交付和维护信息。
与当前供应链的相对低效相比，这类信息对企业来说应当是不可抗拒的。它们的好处包括透明度、可升级、安全性和创新。另一个例子证实了物联网组件可以怎样使你的公司各个不同部门中同时收获效益，也证明了区块链是一个有效的营销工具，尤其是向忧心忡忡的客户推销时。这些忧心忡忡的客户担心食材是否干净、是否有过敏原，以及老板如何对待生产出来的食物。意大利面食公司巴里拉（Barilla）与思科等公司合作，安装了食品安全（Safety for Food，简写为S4F）平台。顾客只需扫描意大利面和酱料包装袋背面的二维码，就能轻松获取特定生产批次的数据。巴里拉公司也可以使用同样的数据来精简其供应链，降低成本。甚至在监管方面还有一个潜在的好处：一旦由于安全问题而召回食品，可以快速地进行记录。这再次体现了物联网对所有的相关方都是共赢的！
客户满意度和预测性维护
最后，我们来看看物联网和之前的业务之间最显著的区别：客户支持和满意度。过去，我们根本不知道产品一旦销售出去会发生什么：
●产品是让客户高兴了，是仅仅满足了他们的需要，还是让他们失望了？
●产品的功能是与设计一样，还是存在某些可能激怒客户的故障，使客户要求对产品的下一步模型进行设计更改？产品的运行有没有危及客户？
●产品是否遗漏了某些功能，而这些功能本可以通过附件来解决？
●产品很难遵循既定的方向吗？产品是否导致客户不正确地操作设备？
●设备是不是需要不断调整才能有效工作？
●由于缺乏关于产品的说明以及为什么出现故障的确切信息，所以产品很难维修吗？
凡此种种，不一而足。售后服务就是缺少上述种种信息，给客户和公司都带来了麻烦。今天，这些信息的空白得到了填补，积极变化的潜力令人惊叹。首先，客户有可能成为设计过程中的合作伙伴。数据通过“数字孪生”反馈给设计人员，使他们现在可以理解其中存在的问题，如果没有这些数据，他们就永远不会知道存在新的升级或者全新产品以填补空白的机会。
特别是，因为有了软件，数字与实物的融合意味着客户可以做出选择：他们可以使用某个通用产品，并通过他们对软件的偏爱来依据自己的需求进行定制。正如《物联网议程》（IoT Agenda）报道的那样：“如今，制造商可以凭借一台设备提供可定制的、可升级的产品与服务。客户可以改变物联网设备的功能与价值。”没有哪家公司比特斯拉汽车更好地优化了这一过程：
特斯拉车主不用再局限于等待某款新车问世，以便利用新的功能，该公司已经向现代世界证明，汽车不再是一个固定的物体，而成了一种不断变化的可定制的服务，可以在当前的基础上，为车主提供有价值的新功能。
对特斯拉来说，其效益包括从客户那里引来了新的收入流，有的客户选择升级软件，以实现自主驾驶，有的客户利用这种立即添加新功能的能力使自己与其他车主差异化；对公司而言，“借助软件提供这种功能性的方式，无须再研发新的实物硬件模型，可以最大限度地降低制造成本”，并且与每位客户建立了直接的和持续的个人关系。
正如我们在物联网的其他阶段看到的那样，这种设计、制造、服务和营销进展的交织，需要以一种全新的方式来看待企业，这在数字与实物融合之前是不可能的。维修和维护曾经是各公司的一种“无法避免的灾祸”，怎么说呢，维修和维护部门，是一个你可以把那些不怎么具有创造力的思考者放在其中的部门。它影响到公司的利润，坦白地讲，这个部门的计划和预算，可能是个难解之谜。谁知道接下来哪些零部件会出故障呢？为什么会出故障呢？由于你要到事后才知道发生了什么事，所以很难推断出原因。由于故障的产生通常会让客户拿不到可用的产品，而且常常发生在关键时刻，所以，客户往往十分生气，也就意味着，等到下次他们再进入这个市场时，可能转而购买其他公司的产品。
同时，人力和物资也难以安排和规划。一种常见的策略是按计划维护，这通常涉及选定某个保守的估计值，估计什么时候可能发生故障，然后要求客户也按照之前计划好的维护维修来做出相应的安排，而客户可能无法做到这一点。换句话讲，这种按计划的维修，只是一种猜测。有了物联网，情况就变了。正如一份关于预测性维护报告的标题描述的那样：“维护越来越被人们视为一项战略的业务功能，而不是一场无法避免的灾祸。”就像前面提到的物联网的几个方面一样，在某些情况下，由于不可接受的经济、环境和人员伤亡后果，绝对不能出现任何的故障，那么就要着手寻找尖端的、精心规划的预测性维护的计划。海上的石油钻井平台，就是这种情况。让我们暂时不考虑钻井平台上的设备出现故障时对人类、环境和经济造成的灾难性损失，只考虑实际的损失吧：钻井平台离海岸数千米之遥，由于受到配件尺寸的限制，维修与维护人员手头只能保留有限的配件供应。如果出现严重问题，可能需要召集专家，必须先将零部件发送到某个集结地，然后用直升机把人员和配件运到现场。我们很难再找出预测性维护可能比这更有价值的案例了。还有，别忘了许多关键设备根本不在钻井平台之上，而是在平台下方450多米或者更深的海底，所以，直接的检查既困难又危险。
此外，从经济的角度来考虑，我们也有着强大的动力进行预测性维护，比如价格波动剧烈的石油市场近年来受到了损害，尤其是来自水力压裂天然气的额外竞争使这种损害加剧，其中的部分原因是石油市场的效率下降。麦肯锡咨询公司（McKinsey）指出：“研究表明，过去10年，平均生产效率下降，而行业领军者与其他公司之间的绩效差距也在扩大，从2000年的22个百分点扩大至2012年的约40个百分点。”采用预测性维护，钻井平台的所有重要零部件都安装了传感器，以收集与它们的运行情况和实时状况有关的数据。根据麦肯锡咨询公司的一项研究，一个钻井平台可以配置多达4万个传感器。不过，在大数据分析工具出现之前，大部分数据都没有被人们分析过。从整个行业来看，不进行预测性维护，风险很高。美国能源部发布报告称，石油和天然气行业的预测性维护计划总体情况如下所述：
●获得10倍的投资回报。
●将维修与维护成本降低25%～30%。
●消除70%～75%的故障。
●将产量提高20%～25%。
Dynogram公司为工业、零售业、物流业和制造业的广泛系列客户提供物联网服务，它为一家钻井客户制订了物联网解决方案。为了处理海量的实时数据，Dynogram公司运用了一些技术，包括中央存储库中的存储和在收集点进行边缘处理。其目标是将实时数据与故障率的历史模式进行比较。这样一来，因为及早发现问题，可以更迅速、更节约地进行维修，从而降低了维修成本。这个模型提醒我们，物联网对实时数据的重视，并不意味着历史数据便没有了用武之地。提供透视图仍很重要，并且进一步增大了挑战的复杂性，因为数据分析还必须能够将实时数据与历史模式进行对比。
罗克韦尔公司（Rockwell）是石油钻井零部件的主要供应商。该公司的客户包括位于阿拉斯加基奈半岛附近的希尔考普（Hilcorp）能源平台，该平台与业内典型的平台一样昼夜不停地运转。希尔考普公司担心，安装了包括罗克韦尔变速驱动器等在内的新型的高效、可靠的电潜泵后，如果单台泵出现故障，每天的营收可能损失高达30万美元。
罗克韦尔将驱动器中的数据反馈到微软Azure云端之中，允许位于克利夫兰市的公司办公室使用显示压力、温度、流量和其他性能指标的数字仪表盘进行全天候监控。对于预测性维修，至关重要的是，一旦出现亟待解决的问题，罗克韦尔的工程师会立即得到通知。由于全行业生产率的下降，麦肯锡公司对北海（North Sea）多个平台的效益进行了基准测试，发现效益最好的一些平台并没有产生过高的成本，这在很大程度上是由于预测性维护降低了它们的意外损失和过高的维修成本。前面提到生产效率的提升，转变成了仅在一个扩建平台上的利润就从2.2亿美元增加到2.6亿美元，并且可以延长老油田的开采寿命，更别提新油田了。在新油田上，如果必须添加监控设备的话，石油公司可以用更低的成本设计新的监控设备。麦肯锡公司的研究对所有物联网战略都有影响，因为其强调，自己感兴趣的不仅是数据的量，还有数据的质量及其在石油钻井平台决策中的应用：
一些公司很难在它们的IT网络上持续保持数据的质量。其他公司在聚合数据和对数据进行有意义的分析方面做得不够好。不过，还有些公司难以将分析结果转化为行动。这就是为什么许多油气运营商需要辨别从流程、系统和数据存储库中捕获数据时还缺少或遗漏了哪些信息，并且需要了解怎样将捕获的数据转移到运营与决策之中。确定了遗漏的数据之后，油气运营商还必须通过改进数据流的自动化来解决这些问题。
尽管这些讨论超出了本书的范围，但仔细阅读麦肯锡公司的报告，有助于制定预测性维护的策略。麦肯锡公司的研究团队概述了负责制定基于数据的预测性维护策略的团队应当采取的3个常识性措施：
1.使用跨学科团队（这将在下一章讨论，它对于充分利用任何物联网计划都至关重要，因为跨学科团队本身就涵盖多个部门）。
2.区分新建自动化和扩建自动化，因为新建平台自动化有一个直接的优势：可以从一开始就设计传感器与数据分析功能，而不是在以后添加。
3.考虑到整个生命周期的成本，“大规划，小试验，快速扩展”。“他们建立了一个数字化团队，并且将自动化作为企业数字化计划的一部分。他们的自动化程序与复杂的组织、工艺流程和人类行为的各个方面综合到一起。行业经验和谨慎的风险管理要求在小规模试点实施中全面地测试和证明这种复杂性水平。一旦证明了概念，就需要快速扩展，以确保收益。这种规模的扩大，需要在技术支持的转型、变革和风险管理等方面拥有工具和具备能力。”最后一点对所有物联网战略项目都很重要。有效的物联网战略必须自始至终都是广泛和全面的。
用服务取代产品
最后，当我们试图依次绘制本质上是循环的流程和原本不可能按次序绘制的东西时，我们就会谈到这样一种可能性：使用物联网将单纯的销售产品替换成提供综合服务。
在全面实现物联网的过程中，用服务取代产品销售必须排在最后。直到你重新设计了产品，以便从现场获得实时反馈，你才算是在公司与客户之间建立了直接的沟通渠道，并且通过预测性维护大幅提高了产品质量，使得产品几乎在任何时候都是可靠的，并随时做好服务客户的准备。如果不考虑这些，会使公司付出代价。让我们再次转向一个产品，在该产品之中，质量和可靠性真的是严格意义上的生死攸关的问题，因此，生产该产品的公司将两者作为一个战略的研究方向来考虑。这个产品就是在关于西门子和通用电气的那一章中提到的喷气式涡轮发动机。
通用电气及其主要竞争对手都将喷气式涡轮发动机转而作为服务进行营销，而不仅仅是当成产品来销售。喷气式涡轮发动机的业务很可能是所有行业中在整合物联网方面做得最早的行业。为什么这么说？因为在其制造过程中要分析大量的数据，并且最早地运行嵌入设计过程之中的传感器，更不用说，一旦发动机停摆，其风险是最高的。这使它成为像你这样的公司探寻物联网在不久的将来如何发展的详细路线图的最佳场所，因为在制造过程中，更多的业务将受到监控，数据量将爆炸性增长，新的分析工具将横空出世。
这些制造公司还代表着物联网未来发展的一个缩影，因为它们的发动机生成的数据流还必须与令人眼花缭乱的一系列其他系统相互连接、相互融合，包括航空公司自己的系统和美国联邦航空局的系统。当人们从以前孤立的数据流中看到了新的协同机会时，这种协同也将不可避免地出现在你的公司业务中。例如，这些喷气式涡轮发动机制造商正带头与航空界的其他公司合作，以增加飞行中的数据总量及对其进行实时分析和应用。我们对物联网转型这个方面最感兴趣的是，这些公司还利用数据收集和分析方面的领先地位，对它们所做的事情以及如何从中获取利润做出了根本性的改变：在商业模式中实现了真正的范式转变。想想这有多大胆，同时也想一想，涡轮发动机制造商除了在物联网的发展上快人一步外，真的别无选择。不用说，如果飞机的发动机在飞行途中发生故障，其乘客会一直感到紧张，直到最终安全着陆。抛开这些生死攸关的问题，航空公司面临的高额的紧急维修费用和因故障导致的频繁航班延误，也会令人苦恼。因此，涡轮发动机制造商为降低风险所能做的一切，全都是必要的。你的公司是不是也有类似的痛点？在物联网问世之前，通用电气正通过一系列原本不可能的因素的结合来迎接上述挑战：
●改进设计，因为飞行中的实时反馈可以识别需要升级的部件。
●客户的飞机性能得到了改善，因为一些航空公司选择额外付费以获取实时飞行数据，这些数据可以与燃油价格及大气状况等事实相结合。
●维修速度快，因为飞机着陆后，会立即收到关于金属疲劳或液体耐用性等紧急问题的警告，以便地勤人员在飞机着陆时提前准备好必要的零部件。
●更加精准的制造。
●当涡轮发动机的数据与其他传感器（如机翼上的传感器）收集的数据、关于天气的数据、关于空中交通流量的数据等越来越多的实时流数据相结合时，有助于提高航空公司的整体绩效。
长期以来，涡轮发动机制造商都在使用有限的发动机数据，但借助更快的通信设备和改进的无线传感器，在2010年左右，数据的量增多了，传输速度更快了。有些公司不得不处理现有的不太精密的老旧发动机存货，并且要用装有内置传感器的最先进的发动机来替换这些老旧发动机，通用电气也面临和这些公司同样的问题，于是和Avionica公司签署了一项协议，将实时数据传输到CF34-3引擎。通用电气前总经理汤姆·霍费尔（Tom Hoferer）表示，以前“获得我们需要的诊断数据的唯一方法是将闪存盘插入引擎数据电脑，并且*载下**一个令人讨厌的文本文件，然后将其发送到电脑，再通过电子邮件传送到通用电气的收件箱。我们真的认为这是一个机会，将一些数字工作方式带入老式飞机，并且使用一些描述发动机运行的数据”。
随着新技术的涌现，你的公司将扩展数据范围，同样，新的传感器（并且安装更多这种传感器）也允许各公司跟踪诸如温度、压力、各种转子速度和振动等变量。事实上，安装在涡轮发动机上的传感器数量是惊人的。在普拉特·惠特尼公司，减速涡轮风扇发动机上安装了5000个传感器，每秒可产生多达10GB的数据，平均12小时的飞行可产生多达844TB的数据。这意味着，每个发动机报告的数据量是原来的3倍。普拉特·惠特尼公司商业分析和引擎部门的服务经理林恩·弗拉格（Lynn Fraga）表示，该公司“目前正在探索物联网概念，有助于提高其发动机的连接性诊断和预测能力”。她认为：“下一代发动机的健康监测将源于使用更先进的飞行数据采集、存储和传输技术。”有人预测，当你把所有来自喷气式涡轮发动机的数据流结合起来时，总的数据量可能超过消费者互联网的数据量。同样，涡轮发动机行业是整个工业物联网转型的先驱，因为它吸收了新兴的技术，并将数据无缝地输送到运营的各个方面，这意味着添加人工智能。
由于齿轮传动涡轮风扇（GTF）发动机释放出海量的数据，普拉特·惠特尼公司现在可以构建人工智能，以预测发动机的需求，进而调整推力水平。这减少了10%～15%的燃料消耗，同时降低了发动机的噪声和排放量。同样，通用电气最新的发动机每天可以产生5～10TB的数据，把这些数据应用到其航空“智慧工厂”，将使制造效率提高40%。另一家公司在设计过程中使用这些数据来模拟各种条件下的性能，在每个组件的制造过程中部署数据分析，一旦这些组件投入使用，就监控其性能，并将其作为服务出售。这些公司的经验再次表明，你必须问“还有谁可以使用这些数据？”，同时在你的公司和客户中持续共享数据。所有这些统计数据可能让你目瞪口呆，但它们都预示着，随着物联网在不久的将来应用于其他行业，海量的数据将变得司空见惯。它们将为我们提供意见，并由此带来以前难以想象的新服务和盈利模式。类似的数据爆炸式发展会怎样改变你的行业和公司呢？
按小时计费
最重要的是，所有这些实时数据以及提高的绩效、减少的计划外维护，为我们将要讨论的物联网转型中的最后一个要素奠定了基础。由于设备比从前有价值得多，也由于我们现在可以将发动机的性能数据和其他数据流（如天气数据或者来自飞机机身的数据）融合起来，涡轮发动机制造商已经能够减少销售依赖，而是创造特殊的“按小时计费”的租赁的概念，也就是说，航空公司只有在涡轮发动机正在发电时才付费，飞机停在地面上或正在修理时，则无须付费。喷气式涡轮发动机制造商的经验给企业上了最后一课：不要以为你可以因正在提高产品可靠性并帮助客户更有效地运营而自满。客户的期望值会越来越高，公司必须不停地想办法将来自他人的新数据与提供给客户的数据融合在一起。毫无疑问，考虑到公司全心全意地欢迎物联网和追求融合的策略，那些策略通过完全地融合数字与实物，同步改变了它们的生产方式、设计、营销和服务，使得如今的物联网足够成熟，其他公司可能会紧跟这些公司的步伐。
回顾过去，我们可以理解，这些特定的公司和行业会率先采取行动，很大程度上是因为它们面临的极端环境。不过，它们如今在迎接物联网方面的领导地位，降低了那些紧跟它们脚步的公司的风险。由于网络效应，早期和后期参与者的效益同样都会显著增长：基于物联网的产品和服务越多，由此而共享的数据也就越多，从而导致它们之间产生协同效应，所有这些，都将使得数据变得更加可靠和多样。与此同时，正如最后一章将展示的那样，欢迎物联网可以带来更多的互利。你认为这会引发自工业时代诞生以来企业流程和组织的第一次根本性变革吗？
自我评估
1.你是否开始考虑一种协同的物联网战略，不仅针对产品设计、制造、营销或维护，而且针对所有领域，因为某个领域的变化可能同时影响其他领域并帮助提高效益？
2.你是否认为，要充分利用物联网，需要同时解决所有这些问题的综合战略，而不是选择性地只处理其中一个或几个问题？
3.为了给工厂的工人送去实时数据，你做了什么？
4.你是否改变了设计流程，使之融合设计思维理念？
5.你的产品是否适合从销售产品转向销售服务？提高产品可靠性的第一步是什么？对你和你的客户有什么好处？
