数字转换：从最后开始
随着我们在数字转型的道路上继续，我们看到物理和数字世界之间的线条变得越来越模糊。IIT - 或由智能传感器，摄像机，软件和大规模数据中心网络组成的无形和环境计算环境 - 具有成为新框架用于工业运营。
Ioiot已经被证明是一种破坏性的力量，塑造产品开发，并铺平了数字转型的下一步。事实上，研究表明，到2020年连接的工业设备的数量将增长285％从2015年起，给定公司可以使用数十个不同的数据来源，不同的细节级别，提供与零件，操作，制造过程和零件成本相关的信息。
这些系统的目标必须是超越数十年来的传统孤独的生态系统。这样做会提高这些行业的效率和降低成本。我们已经估计的这只是通过部署IIOT的效率的单一百分比增益可以在石油和天然气部门储蓄，电力部门660亿美元和航空300亿美元的航空资料。
随着行业向前发展，工业领导人很重要，以认识到，如果您需要，这不是数字转变您的业务，这是什么时候。甚至更从根本上，如何。那么最好的方法是什么？以下是一些考虑。
寻求成为数据驱动的
我们不断被告知是“数据驱动”，并在解决问题方面考虑“数据第一方法”。绝不是制造业一个例外。与工业机械集成数字分析提供了巨大的机会，可以收集大量信息以产生有价值的见解。采用数据第一方法可以允许公司连接其不同的数据源，将数据拼接在一起并找到一种方法来使用所有洞察力来开发将提取值的分析。
虽然数据可能是未来的对冲，但数据第一次方法并不总是正确的方法。本身的数据并不自行影响结果，并且在时代队伍可以在洪水中陷入困境。根据您想要实现的特定结果，某些数据可能比其他数据更有用。
由结果驱动
有一个古老的刘易斯卡罗尔报价，“如果你不知道你要去哪里，任何道路都可以让你在那里。”肯定卡罗尔没有用工业思维方式，但它表明更加坚实的方法，可以为公司的转型目标提供清晰度。组织应该考虑他们正在寻求实现的结果，然后从那里映射他们的旅程，以便他们可以更准确地衡量投资回报。
但即使确定了特定的问题，公司也可能不知道它可能需要的数据或分析解决方案。一个解决方案可以通过什么来解决这个问题被称为价值证明，这允许组织专注于找到数据内的值和利用数据以驱动所需结果的分析解决方案。
最有效类型的结果是很好的定义，并且可以表明可以进行影响，最重要的是测量。例如，定义诸如“通过X％的制造工厂的容量增加”的结果过高，因为有很多可能会影响容量的因素。更好的结果可以是“减少机器阀的停机时间为1％”。在这里，数据第一方法可能首先发声，但最终可能提供很小的价值。
使用结果 - 首先进行数字转换方法允许公司具体地定义问题并创建可衡量的指标来映射到，然后构建数据以支持这些结果。此方法不仅节省时间，而且有助于减轻数据中不确定性的风险 - 这一切都导致最大化的回报。
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