交互式数字显示屏带动零售银行转型

您可能和大多数人一样在手机或线上完成大部分的银行业务。但是,如果您想为您的房屋办理再贷款、开户或申请学生贷款呢?这些情况必须使用个人服务。和其他零售体验一样,我们走进一家银行时,都希望和一个友善、专业并能快速解决问题的人谈话。

从很多方面来说,这一模型都是许多零售银行一直渴望建立的。常规交易由技术完成,银行网络可以简化,那么各大分行便可以被重新定义为提供专业服务的公司,帮助客户解决只有人能解决的问题。

但是减少线下分行、重新配置人员只是一个开始。与零售商一样,全球银行正在实验中寻找理想的全渠道策略。

我们已知的信息有哪些?许多人,甚至一些年轻人,仍然会依赖实体银行。实际上,“一项研究表明,约有 40% 的银行客户认为他们现在需要更多咨询,” JohnRyan 公司总裁 Nancy Radermecher 说。这家公司专为零售银行提供市场传播全套服务。

最好的策略是在提升优势的同时利用一切技术改进客户的线上与线下体验。

银行中的数字标牌

数字标牌在这一方面正发挥越来越重要的作用。想象一下,一家 24/7 营业的银行分行外墙上安装了热感应装置检测是否有人靠近,还有一个能够在人行道发送定制手册的二维码。

银行内部有各种交互式显示屏,可以根据客户数量、登记的到访原因或办公室里的工作人员来展示有针对性的营销内容。但他们也可以帮助客户消磨等待时间。一些银行使用数字显示屏用于冷知识问答等游戏,在下载了银行应用程序后便可以开始。

显然,营销信息越有针对性,应用下载量越多,对银行来说就越有价值。Radermecher 解释说,“您越了解您的客户 – 他们在哪、在做什么、在这里或那里停留了多久 – 您便越能够优化营销信息的位置、时长和内容。”而市场上越来越多的视觉分析工具,包括检测情绪的工具,正帮助银行进一步完善其传递的信息。

与创新者一同创新

零售银行营销的创新不是从技术开始的。它开始于 1985 年,当时 JohnRyan 首先想到在银行使用销售点,并使用印刷营销材料(当时没有人这么做)。从那时起,该公司便成为该领域的先锋,除了沟通策略外,还为其银行客户提供技术解决方案。

Radermecher 解释说:“很明显,在银行网点向消费者传递信息的更好方式是使用数字显示屏。”不仅因为人们拿到银行宣传册后通常会直接扔掉它们或用作草稿纸。

而且因为银行内的数字营销信息更加出彩,它们更容易制作,可以根据所服务客户的地点而变更;最重要的是,可以实时更新。Radermecher 说:“如果市场有变动,您可以立即响应。”

所以,当发现行业正朝着新的方向发展时,JohnRyan 开发了金融服务数字通信网络 – 一个能让银行创造更有效营销信息的平台。其背后的想法是将实体银行的营销转化成身临其境的网站,可以很容易地即时更新。

银行交互显示屏工作效果

这种模式与雇用机构制作昂贵的静态 A/V 媒体来循环播放的传统方式大相径庭 – 这也是 JohnRyan 与其他公司的一个重要区别。这家公司的另一专长是将数字标牌与其他系统相结合,例如预约签到等,为客户创造更享受的零售银行服务。

例如,一个客户曾经十分依赖 “剪贴板机制”,即到访后在纸上签名,然后等待,希望有人能注意到他们。在安装了 JohnRyan 的数字标牌并集成了签到功能后,客户可以通过查看显示屏来了解他们的排队位置,而不是只能猜测等待时长。

知道他们的到访原因,银行职员能够更好地接待他们 – 这样他们就可以直接称呼客户,进行更有效的讨论。客户满意度提高了、销售量增加了,银行也从他们以前从未收集过的数据中受益:例如平均等待时长和销售环节的长度,或按天和小时数计算的人流量。

技术是更好地提供银行服务的关键

英特尔 vPro® 技术是支持银行分行系统正常运行的关键。Radermecher 说:“它最大限度提高了我们对这些设备的远程控制水平,使我们能够帮助有效避免困扰银行的各种技术中断。”“能够直接与他们的工程师联系,也帮助我们以前所未有的程度掌控这些设备。”

尽管面临着特定的行业挑战,零售银行业仍正向数字化转型的方向大步迈进。虽然我们不知道 5 年或 10 年后会是什么样子,但有一点是肯定的:对银行和他们的客户来说,一切只会变得更好。凭借日益强大的物联网、人工智能和数字标牌技术 – 以及 JohnRyan 这样的合作伙伴,超高效、个性化的银行体验指日可待,它们甚至有可能超出我们想象。

全渠道零售:将您的商业技术合而为一

全球疫情使零售商必须面对顾客线上线下结合的购物方式。为了生存,零售商必须跟上顾客使用不同垂直市场、渠道和设备的脚步。在当下环境中,商家必须寻求在每一个接触点都为顾客提供前后一致、数据驱动的体验。

实体与虚拟的融合正在重新定义零售。实体零售店的优势能与高效智能的数字技术结合。

比如,越来越多的消费者开始在手机上使用零售商店的应用程序。零售商也为店员配备了移动设备,以便提高工作效率、服务顾客、管理商品与销售。

边缘计算赋能零售敏捷性

消费者偏好的巨大转变,比如选择线上购买、线下提货,要求商店必须做到体验上的无缝衔接,不论消费界面、地点、或设备为何。为应对前所未有的运营挑战,零售商需要:

  • 激发全渠道营销潜力的数据集成,包括顾客在不同消费阶段与商店产生的互动信息。
  • 极具吸引力的营销归因,助力商店了解不同接触点对消费行为的影响及营销支出的 ROI。
  • 一家公司应专注于所有消费者的隐私保护,符合国家法律要求与社会期望。

从销售点到通常被视为没有负面影响的“后台”运营,这些都需要复杂的边缘计算策略来应对。

发布 Flooid 是一家面向零售商的企业级解决方案全球提供商,专注于为日新月异的商业挑战提供帮助。其 Flooid Unified Commerce 解决方案是提供零售创新的平台(视频 1)。

https://www.youtube.com/watch?v=9_ySrfHSDRo

视频 1. 借助 Flooid Unified Commerce 平台,零售商将获得更高的敏捷性。(来源:Flooid

Flooid 欧洲、中东和非洲地区 CEO 兼集团首席产品 Martyn Osborne 说,“这个平台其实是一个商业引擎,集销售系统、产品价格、推广、购物篮、计算、与付款等基础功能于一身。”“举例来说,它为零售商提供了自助消费的选项,这样顾客走进商店、用摄像头扫描商品、使用指纹支付,就可以了。”

微服务架构

使用开源技术,Flooid 平台采用的是现代化、灵活的架构。这个设计框架支持可扩展、强大的运营,使得商店在实体端和云端都具备优势。

它可以支持多个不同格式和接触点 – 食杂店、一般商店、商场、时尚、药店、食品服务、特别服务等 – 集成在一个应用程序架构中。

比如,英国的大型商场与杂货零售商 Marks & Spencer 想要开发一个为消费者服务的手机应用程序“Scan Pay & Go”。其内部数字团队开发了应用程序。但是他们使用的引擎与商店运行的所有端点应用程序后台用于定价的引擎相同。

“他们不需要在每次要对手机应用进行更改的时候寻求我们的帮助,” Osborne 提到。但是实际上他们拥有的后台已经帮助处理了所有繁重的程序,例如定价、推广、支付、税费等。

使用按需服务的核心功能,Flooid 可以确保顾客无论最先在哪里使用某个功能,都能够轻松在其他设备或渠道拥有相同的体验。其现代架构多数采用微服务,通过小型 POS 机设备、经理与助理的平板电脑以及顾客的个人设备提供足够的运营速度与弹性。

这一统一、集成的客户体验方式采用了全渠道的战略理念,同时保证尊重消费者的隐私。

扫描、装袋、离开

技术重定义购物的一个快速增长的标志是日渐得到广泛使用的“扫描 – 装袋 – 离开”技术。首个使用此面向顾客技术的英国连锁商店是 Flooid 的客户 Waitrose,一家高端杂货店。这家商店对于支付技术的投资关键是确保它能够满足客户需求。

使用 Flooid 开发的系统,人们可以进入商店拿起一个手持设备,或者下载应用程序,在购物时用手机边扫描产品进行购买。这一方式大大提升了结账体验,现在店内交易约有 40% 以这种方式结账。

作为公司宏大商业战略的一部分,Flooid 架构包括一套定价系统,服务于在商业平台上查找价格和顾客的自助扫描解决方案。

“他们使用我们的 API,用我们的引擎构建自己的前端应用程序。我们只进行初步的引擎训练,Waitrose 团队自行开发了一套解决方案,” Osborne 说道。

员工机动性丰富体验

另一个创新案例是近期由一家全球杂货连锁部署的。该品牌在加拿大和英国都有商店,受困于线下商店传统的杂货流程中。利润压力和竞争挑战使得这家零售商开始采用 10 英寸平板电脑来提升顾客互动率。

Osborne 说,“我们在移动技术方面做了很多工作。”“现在我们很多客户都想要在店内使用移动 POS 机和其他设备,所以现在我们正加速工作。”

这一方式还需要考虑全球云基础设施的数据访问、耐用性、存储量、数据传输宽带方面的要求。Flooid Unified Commerce 在 Google 云平台上部署,如此得以利用其强大的微服务架构提供店快速、弹性的内边缘设备,来解决这一挑战。

英特尔® 技术是 Flooid 部署解决方案不可或缺的部分。公司的领先技术体现在了从后端云服务器到手持的边缘设备中。移动技术可提升 POS 机和移动设备的性能。网络边缘运行的功能体现在小型设备中,它们可以在边缘使用并处理大量数据。

除了创新技术,Flooid 解决方案效力的核心是公司的运营思想。Osborne 说,“从设想、开发、生产、运营到支持,这个生命周期内的每一个阶段都是全方位透明的。”“我们提供全套服务。”

远程医疗是医疗的未来,而未来已经到来

想象一下,在你自己的卧室里进行卒中康复治疗,或者坐在客厅最舒适的椅子上接受输液治疗。医疗保健专业知识和技术的结合正在推动远程医疗的未来,通过解决方案满足不断增长的患者需求,并不断开拓可能性。

远程医疗可以追溯到 60 年代,当时美国宇航局 (NASA) 通过远程医疗为太空宇航员提供一对一护理。但其迈向主流的开端是 1968 年,当时马萨诸塞州总医院的一名肺科医生使用闭路电视检查抵达波士顿洛根国际机场的患病旅客。该解决方案提供了概念证明,表明远程护理可以实现。

但其广泛采用却面临着各种障碍,包括技术、监管和隐私问题,并且缺乏相应的经济激励因素。20 世纪 90 年代,远程技术开始得到广泛采用,但在医疗系统内,领导层更加关注现场医疗服务,而非虚拟服务。

“医疗系统的大部分高层领导者更加关注电子医疗系统——首先是医疗成像 PACS,其次是电子病历。如果没有相应的经济激励因素,这很难取得进展。”可扩展虚拟医疗解决方案提供商 ViTel Net 首席战略官 Richard Bakalar 博士表示。

Bakalar 对此深有体会。他从医学院毕业后的第一份工作是在海军陆战队一号上担任美国总统的飞行外科医生。他曾在海军服役 25 年,担任内科医生,从事核医学工作,并建立了海军作战舰队远程医疗计划。

“我很了解不被孤立的重要性。” Bakalar 表示,“因此我对远程医疗兴趣浓厚。在建立海军远程医疗计划时,我学到了如何在需要时为初级保健提供者和专家建立联系。那就是转型的开端。”

突然转向远程医疗

由于新冠疫情的推动,远程医疗的采用突然加速,从“值得采用”转向了“必须采用”。

“我们必须为患者提供医疗保健服务,为他们提供保护,并为无法前往医院的患者提供服务。” Bakalar 表示。

此外,也存在经济上的激励因素:医疗机构的业务被迫陷入停滞,因为他们无法进行非必要手术或现场初级护理,且患者也无法或不愿前往医院。要维持收入和提供服务,就必须采用远程医疗。

但大多数机构都没有做好相应的技术、培训或支持准备。仅有少数企业拥有合适的管理或业务模式,能够从现场医疗快速转型和扩展到远程医疗。

“疫情发生前,远程医疗仅占遥距接触的 5% 左右,” Bakalar 表示,“疫情期间,该比例大幅提升至 80%。疫情之后,预计该比例将稳定在 25% 左右。一项业务从 5% 增加到 25%,将在董事会层面获得更多关注,并需要更系统、更规范的报告、问责制和合规标准。”

连接医疗技术资源的需求

为了创建高效的远程医疗系统,医院和诊所需要整合孤立的信息源。大多数机构通过应用商店来选择医疗技术,孤立地选择解决特定服务线的产品。每个解决方案都拥有独立的数据库和工作流程。

很少有机构颇具远见,采用平台模式,从而在跨服务线时获得更佳效果。随着对远程医疗更加重视,机构需要从应用商店模式转向平台模式。

ViTel Net 拥有独特的远程医疗解决方案和咨询方式,该公司与客户共同协作,了解客户当前的工作流程、业务需求和目标,并提供技术服务、合规性和部署。其基于云的 vCareCommand 模块化平台使用基于高性能英特尔® 处理器的平台,并集成至提供商当前的信息系统。

用户可使用实时视频会议与患者交流,并借助嵌入式工具访问临床文档和医疗成像。该系统还可记录与患者交流的时间,以便进行适当的计费、编码,并增强报告。它并非记录系统,而是信息缓存,整合患者问诊过程中的协作信息和图像,并向记录系统(通常是 EHR)提供报告,以确保医疗护理的连续性。

“借助我们的平台,我们能够满足客户的本地工作流程需求,与具有相关管理功能的记录系统共享数据,并提供实时商业智能。” Bakalar 表示。

该解决方案更易部署,因为 ViTel Net 的 vCareCommand 技术可以像乐高积木一样组装。客户可以在其当前技术中添加应用程序模块,从小规模开始,然后根据需要进行扩展。例如,2018 年,一家大型学术医疗中心成功将该解决方案集成到其远程卒中护理平台。

“2020 年,该医疗中心同样遭遇了疫情冲击,被迫关门歇业。” Bakalar 表示,“他们在护理平台中添加了‘TeleUrgent Care’模块,并借此帮助居家患者通过该平台进行评估。他们此前并未预料到这一需求,但通过可扩展解决方案,我们可以迅速添加模块。”

华盛顿特区的一家医院也遇到了类似情况,疫情前,该医院主要治疗患有严重传染病的儿童。“他们可以在 ICU 隔离室应用我们的技术。” Bakalar 表示,“护士可以在 ICU 病房外监测患者,无需穿戴全套个人防护装备进入病房。”

远程医疗的未来趋势

虽然在手术等情况下,患者仍旧必须前往医疗系统,但借助新兴技术,越来越多的护理服务已经可以在家中实施。

“远程医疗可以降低成本,并提升患者参与度和疗效。” Bakalar 表示,“这不仅可应用于医学监测,患者还可以在家中接受治疗。我们可以派技术人员到患者家中实施输液等服务,或为患者安装呼吸机,并对其进行监测。较之现场医疗,虚拟医疗的比例将会持续上升。远程医疗的时代已经到来。我们花了 30 年时间,但我们正在接近。”

人工智能驱动的预测分析确保机器良好运行

机器制造商经常远程监控已出售给制造业客户的设备,但这种方法往往事倍功半。工业物联网传感器会收集到海量有关设备运行状况和性能的原始数据。但由于数据的组织方式不合理,无论机器制造商(原始设备制造商)还是客户都难以对流程作出实质性的改善。

由此导致的结果就是,车间里发生的故障有时会令制造商感到无能为力。此外,机器制造商还错失了了解设备使用情况和开发新产品、增加服务业务收入的诸多机会。

将先进的预测分析应用到机器数据洪流中,则可开启一个充满全新可能性的世界。

原始设备制造商可以创建用于实时优化机器性能的人工智能算法,并指出哪些设备可能会发生故障以及会在何时发生故障,从而使技术人员得以在故障发生前及时修复机器。他们可以通过“即服务”协议提供这种帮助,获得稳定的收入来源,还可以借助应用于机器的同一个预测模型来优化定价。

“随着数字化转型的开展,制造商们正在寻找提高效率、延长设备寿命的方法,特别是还可以将数据变现。”全球性 IT 服务公司塔塔咨询服务公司 (TCS) 互联产品和服务业务主管 Senthil Kumar 说。“今天的工业物联网技术使他们得以达成这些目标。”

通过预测性维护改善服务

制造商可以通过采用预测分析,让设备保持更好的状态,减少昂贵的上门服务次数,并为客户提供更长的正常运行时间。

例如,一家建筑设备制造商不断从客户那里收到有关停机时间的投诉。仅靠远程监控已经无法解决这样的问题了。将预测分析应用于数据是成功的关键。

“这正是我们的用武之地,我们对他们说,‘与其自己监控设备,何不让我们来进行实时分析呢?’” Kumar 说。

为了设置实时问题检测和故障预防,Equiptix 收集了历史机器数据,并针对该公司挖掘机的 10 个不同的子系统运行模型,预测它们各自的弱点和断点,通过这种方式帮助一台子系统减少了 50% 的停机时间。该公司现计划将 Equiptix 扩展到其他 9 个子系统。

预测问题还可以为设备制造商节约服务通话的成本。Kumar 说:“利用从安装现场收集到的数据,他们可以提前规划上门维护,而不是一直等到接到报修电话时才开始往外跑。”

人工智能支持的预测分析优化服务协议

随着时间的推移,原始设备制造商已分析了成百上千台客户机器的数据,他们有信心为客户提高黄金标准的服务等级:性能保证。

“过去,制造商试图向客户出售专为帮助他们提高机器性能而设计的软件,但从未成功。” Kumar 说,“客户想知道,‘这对我有什么好处?’他们真正想要的是能够带来实质性改变的东西。”

性能协议解决了管理复杂软件的难题,并为客户提供了可供充分依赖的结果。它们与实时状态监控和预测性维护相结合,为制造商提供了一种全新的商业模式——一种从服务中提供稳定收入来源的模式。下面的综合视频对此作出了进一步的详述(视频 1)。

视频 1. TCS Equiptix 平台使机器制造商能够提供状态监控、预测性维护和基于性能的服务协议。(来源:TCS

服务协议还涉及来自制造商控制范围以外的变量的风险,如天气、运输问题、燃料成本,以及竞争对手的产品定价。Equiptix 仿真模型通过对所有这些因素进行分析,制作出对客户深具吸引力的协议,同时也可为制造商提供合理的财务风险水平。

“我们会确保每份协议都存在利润空间,而且保证妥善管理所有风险。” Kumar 说。

Equiptix 还会检查制造商生产的所有数字产品,并找到建立新服务协议的机会,帮助后者扩大可靠的收入来源。

释放边缘应用的强大实力

除了预防故障和签订服务协议以外,分析机器数据还可以帮助制造商针对特定客户的使用方式来优化运行中的机器性能。Kumar 说:“人们希望在边缘处理信息,但目前的大多数设备都无法提取足以运行分析的数据。”

制造商可以通过与 TCS 工程师合作来选择所需的正确数据,从而创建和部署具有针对性的性能增强应用。

边缘应用为 TCS 客户带来一系列复杂功能,如机器视觉、混合现实和数字化映射——皆可实时提供。高性能英特尔® 处理器使客户能够在边缘机器上使用这些服务,无需连接到云。它们可以提高效率、改善质量控制,并在公司投入资金、实地部署机器之前,先通过模拟调整机器流程。

“这就是边缘的力量。” Kumar 说。

全新的工业物联网前沿

边缘应用、预测性维护和“即服务”型业务模型为机器制造商带来更高效、利润空间更大的全新未来。实现这一目标需要时间,但制造商为获得回报,已经开始做出必要的改变。

“这不仅仅是技术的问题——你在改变整个业务模式。” Kumar 说。“旅程很漫长,但我们已经取得了相当大的进展。”

人工智能驱动的金属制造实现零浪费

显然,没有一家公司制造产品只是为了将它们送到废品堆,但在金属铸造过程中,五个铸造部件中就会有一个残次品。虽然有缺陷的金属是可回收的,但返工需要时间和精力。为了实现零浪费(材料、能源等)的宏伟目标,金属行业非常注重减少制造过程中的缺次率并提高可持续性。

也许最大的挑战是让一个行业放弃几十年的老习惯,拥抱未来的创新工具和流程 — 一切都从车间开始。

“为了让工业世界实现零浪费,我们必须认识到制造业中 80% 的 KPI(关键绩效指标)来自于运营,” Tvarit GmbH 公司(一家面向制造商的定制型人工智能解决方案的开发商)的创始人 Rahul Prajapat 说。“使用人工智能,我们可以开始预测重要的 KPI,包括设备效率、生产质量、能源使用和碳足迹。”

这些预测可以使废品率降低 20% 到 50%,并能显著减少能源费用,从而实现可持续和零浪费的制造过程。

通过将新方法与公司已有的方法进行比较,我们从熟悉的环节入手更有助于发现创新的机会。许多人利用六西格玛这种传统方法来定义和改进制造质量和流程。

“人们在车间里使用这种六西格玛方法来达到所需的效率,” Prajapat 说。“他们首先定义生产线上发生的特定类型的缺陷,再通过 Excel 表格测量数据点,并进行趋势分析。因此,管理人员可以更好地了解异常情况并做出改进。”

通过以下步骤,Tvarit 以人工智能驱动的质量控制系统能够覆盖大部分的六西格玛基准:

  • 通过了解问题陈述和可用的数据量来确定客户准备情况
  • 判断缺少的测量标准,并安装可收集额外信息的传感器
  • 准备人工智能方法来预测所需的输出
  • 执行根本原因分析以找到可改进的领域
  • 让车间工程师执行推荐的设置

“新旧两种方法间的交叠过渡能够帮助车间工程师和管理人员树立信心,让他们从过去那种可能只降低 1% 或 2% 废品率的旧方法,转型到新方法并达到两位数的改进率,从而改变他们的 KPI,” Prajapat 说。

人工智能 + 领域知识促使获得更好的结果

但仅靠人工智能并不是完整的解决方案。像 Tvarit 的工业人工智能解决方案这样的平台,可以通过添加来自模拟范例的领域知识来创建更准确的混合模型。这些范例是通过理解产品中发生的某些类型的缺陷,并形成相关的冶金知识而制定的。

该平台由连接到边缘服务器的传感器组成,边缘服务器从云端将信息发送到使用预测建模、评估和风险分析的 Tvarit 人工智能软件。

“使用来自机器、生产线和工厂的数据,我们可以根据范例进行预测,” Tvarit GmbH 研发总监兼高级合伙人 Juergen Halt 说。“当我们将所有要素整合并创建一个混合模型时,便可以模拟实际情况并使这些预测更加准确。这就像汽车中的自动巡航控制系统,但因为你现在有了雷达,所以不会撞到墙上。”

工业人工智能解决方案包括三个组成部分:

  • Tvarit 工业人工智能 (TIA),其中存储了用于金属制造过程的专用预训练人工智能模块,例如铝压铸。
  • Tvarit 智能监控 (TIM) 可计算 KPI,包括机器可用性和性能、产品质量、能源消耗等。它在由英特尔® 至强® 服务器和云平台(例如 AWS 和 Azure)提供支持的基础设施上运行。
  • Tvarit 观测模块 (TOM) 是一种硬件模块,其中包括收集数据并标记组件以进行溯源的边缘设备。

“TIA 代表了我们独特的销售主张,” Prajapat 说。“它对数据进行评估并预测风险。这是一个端到端的解决方案,客户可以在其中选择其业务所需的模块。

铝铸件的预测分析减少了浪费

一家铝铸件制造商在其工厂中使用 Tvarit 人工智能解决方案生成实时可见性,从而帮助降低其废品率。

“铝铸件面临两大挑战,” Prajapat 说。“首先,如果要检测生产的线圈好坏,需要几个小时甚至一两天才能得到结果。公司无法进行物流或供应链规划,因为它缺乏实时可见性。第二个挑战是废品率,在这个行业中,废品率可能在 6% 到 10% 之间。”

利用预测分析人工智能模型,这家铝制造商利用 Tvarit 针对具体工艺的人工智能模型(压铸、焊接和冷成型)解决了这些挑战。该公司还使用了特定于工厂的定制化,通过传感器数据分析的转移学习技术带来了扩展的便利性。

“最大的好处是实时分析,” Prajapat 说。“如果生产过程中出现任何瑕疵,他们可以实时洞察这些情况。我们为该客户将残次率降低了 35%。这就是我们为金属行业的所有客户带来的影响。”

“变革的关键是概念和敏捷性证明,”Halt 说。同时也是与客户的团队合作。这些是创造积极变化的最重要的因素。”

智能摄像机和视频分析的多功能性

毫无疑问,结合了实时分析功能的视频系统对于安保至关重要—但您仍然会对可以应用该技术的用例的多样性感到惊讶。这种多功能性不仅为各种类型的组织创造了新机会,也为服务于他们的系统集成商带来了机遇。

当今的视频市场需要易于部署的端到端解决方案,并且其中应包括硬件和软件要素,这样集成商就不必将来自不同制造商和供应商的系统拼凑在一起。他们的客户希望利用视频安全解决方案做更多的事情,而不仅仅是抓住坏人—使用更新的技术和分析来采取主动的安全措施。

这些系统并不总是易于设计和部署。网络视频系统的全球领导者之一,Axis Communications 正在解决这一问题。

AXIS Camera Station S 系列网络视频录像机提供了安全和其他应用所需的所有组件。这包括摄像机、录像硬件和软件,以及添加扬声器、访问控制或分析等组件的选项。从体育场馆到校园安全再到零售业,该解决方案可以针对独特的应用和客户需求进行量身定制—为系统集成商提供了进入新市场的机会。

学校安全新愿景

伊利诺伊州华盛顿社区高中的领导层厌倦了筛选冗长视频和处理误报,他们正在寻找现代视频安全系统来升级模拟摄像机。他们与系统集成商一起,选择了 Axis 的产品,因为在一家制造商的支持下就能设计出完整的解决方案。

系统集成商利用 AXIS Site Designer 工具来规划在每个特定位置安装哪些摄像机,以提供最大的覆盖范围。该学校安装了 72 台摄像机,连同 AXIS Camera Station 视频管理软件。

“现在,安全人员不再需要搜索数小时的模拟视频,而是可以快速找到他们需要的东西,并可以根据需要轻松导出”,Mershon 说。“他们还可以在移动设备上接收警报和视频,从而快速评估威胁并避免误报。”

新用例为安全集成商带来新机会

冰球是加拿大的命脉,安大略省冰球联盟想尝试一些新东西。该组织需要一个视频监控解决方案,要求稳定、可靠,并可以提供高质量视频,能够跟踪时速超过 145 公里的冰球。

该解决方案包括两台对准球网的摄像机以及比赛时钟上的一台摄像机,在联盟 20 个冰球场的每一个都进行部署。此配置可提供高质量的实时视频流,以供电视广播以及裁判评判罚球和进球之用(视频 1)。

视频 1。安大略省冰球联盟使用高清视频来评判罚球和进球,并在电视上播出实时视频和重放。(来源:Axis Communications

“许多人没有意识到,广播视频和视频监控是两件截然不同的事情”,Axis 端到端解决方案业务开发经理 Mitch Mershon 说。“对于我们来说,能够为他们弥合这一差距是一件很奇妙的事情。”

在基于英特尔® 处理器的录像机的支持下,Axis 解决方案可以为零售环境提供更多的可能性。扬声器和集成的视频管理软件等附加组件可以提供从背景音乐到自动警告和通知等内容。

例如,视频管理软件可以检测顾客是否在杂货店前排起长队,并在员工休息室播放公告,派人提供协助。

“不需要收银员停止手中的工作并让经理发布公告,一切都可以自动完成”,Mershon 说。

另一个有用的零售业应用是视频管理软件能够在有人行为异常时触发警报。扬声器可以播放一条消息,说“您正在监控范围内”,这会打消他们实施盗窃或非法侵入等不良企图的念头。这些警报称为主动安全措施,可以补充保安人员为减少反应时间而做出的努力。

“一家汽车经销商遇到了入室盗窃的问题,所以他们安装了一套带扬声器的视频分析系统,以便在检测到可疑行为时播放警报”,Mershon 说。“结果,在没有呼叫执法部门的情况下,93% 的潜在入侵者被威慑住。”

网络安全和隐私

说到视频采集监控,许多系统集成商及其客户最关心的是个人隐私和网络安全问题。该解决方案结合了当前用于数据传输和存储的加密标准,以及无需端口转发和静态 IP 等网络安全策略。

“我们还使用证书,以确保每当摄像机与服务器对话时,双方都有一条共享信息—这样即使拔掉摄像机插头,插上笔记本电脑,也无法访问整个网络”,Mershon 说。

可以通过使用遮罩来保护个人隐私,遮罩是可阻止显示部分图像的设置。安保人员可以预先设置遮罩,实时应用或在录像后但从 AXIS Camera Station 导出之前应用。

端到端系统简化部署

系统集成商重视解决方案的部署简易性以及对安保以外的应用的支持,以便降低成本并创造新的最终客户机会。

“在核心问题上,人人都在寻求安全,但后来我们对所有这些有助于提高业务效率和主动安全性的其他机会划分了层次”,Mershon 说。“还是有很大的空间留给创造性应用去发挥。”

Axis 还为系统集成商提供了简化项目的设计和报价阶段所需的工具。通过自动从 Axis Site Designer 上传项目到 AXIS Camera Station,他们可以在设置视频管理系统时减少人工时间和成本。

简单的许可模式和二级分销方式也对系统集成商有利,因为在最终客户付款之前,他们不需要采购硬件或软件。

“集成商不必坐等仓库库存,他们经常与分销商协商协议,以确保所有产品都搭载最新的固件和 IP”,Mershon 说。“所有这些都使得系统集成商可以非常容易地进入这个领域,执行采购,然后开展他们自己的销售。”

当今视频技术的用例范围令人印象深刻,这意味着该领域为新机会和创造性应用敞开了大门。那么,您对未来的愿景是什么呢?

智能建筑的未来?净零

随着越来越多的城市推行气候行动计划,一个新的前景吸引了建筑所有者、设计师和运营商的注意:能高效使用能源的智能建筑,其碳足迹不仅会减少,而且会消除。为此,亚马逊和谷歌等公司已经制定了积极的净零目标—希望将他们的建筑改造成生态友好的设施,使耗电量不超过生产的电量。

各企业同样注重提升建筑内的环境,因为他们知道,他们最大的资产,也就是员工的工作效率取决于此。毕竟,员工在舒适、安全和健康的环境中会达到最佳工作状态。

直到最近,既高效节能又能满足住客需求的建筑还是很难实现的。想想看,为了周末工作的几名重要员工,要对大楼的整个一层进行供电和降温,与之关联的成本有多少。

但新的智能建筑技术正在改变这个形态。现在,各公司不必在减少碳足迹、安全和舒适的居住体验或节约成本之间做出选择。高级数据分析和人工智能支持的洞察可帮助他们实现全部三个目标。

净零优化取决于聚合的数据

将建筑从被动结构转变为宝贵商业工具的关键是什么?可以查看、控制和优化多个建筑系统性能的“单一管理平台”。也就是说,运营商需要实时了解什么能源正在被消耗、消耗的速度以及原因—这样可以立即识别和解决故障及低效问题。

这一理念不仅适用于能源等商品,也适用于空间分配和人力资本。

“这个整体设想实际上是优化设施的第一步—无论是追求净零、员工工作效率还是两者皆需要”,智能建筑解决方案提供商 Johnson Controls, Inc. (JCI) 的企业优化和连接服务副总裁 Terrill Laughton 说。

这种优化所需的信息在传统的建筑环境中很难以可用的方式获得,因为来自不同时代的系统相互混合,并且提供商通常独立运营。维护这些孤立的系统并挖掘它们的数据既昂贵又困难。除此之外,要获得切实可行的见解,还需要一名训练有素且经验丰富的建筑专业人员。

但是,当系统连接起来并且数据转换为通用架构后,信息就可以被共享和组合,用于新的和功能强大的用例。例如,一个运营经理可以迅速了解组织的总能耗是多少—洞察 1 栋、100 栋甚至 1000 栋建筑。JCI 的 OpenBlue 平台和应用程序套件就是考虑到这些目标而设计的。

“例如,在商业建筑空间中,暖通空调的能耗占总体能耗的比例高达 50%”,Laughton 解释说。

OpenBlue Enterprise Manager 可以帮助客户实现环保和成本节约的目标以确保中央工厂的设备可靠运行,这样他们在必要时可以采取先发制人的行动。“只要以更智能的方式运营中央工厂,就可以将暖通空调的能耗减少 15% 至 25%,并将整体建筑荷载降低多达 10%”,Laughton 补充说。

Enterprise Manager 的部分工作方式是聚合来自 Location Manager 和 Companion 等多个 OpenBlue 应用程序的数据。这两个应用程序都具有实时占用统计功能,让建筑管理员只为正在使用的空间供电。Companion 也通过提供寻路和个性化温度控制等工作效率增强工具来帮助住客。

完全集成的基于人工智能的安全系统

这种集成是 OpenBlue 背后的真正价值所在。例如,安保系统曾经与其他系统完全分离。但随着物联网技术和人工智能的出现,它们已成为建筑信息的另一个重要来源,同时服务于它们的核心用途。

“所有这些服务都在一个通用平台上提供,安全信息可以用于改进建筑运营。同样,可以利用其他系统的数据来实现更高级别的安全性”,JCI 的战略和营销 – 安全产品全球负责人 Sara Gardner 说。

现代安全系统看起来与前几代非常不同,当然它们的功能也更多。无接触访问控制使用移动凭据或基于人工智能的视频分析,可实现卫生顺畅的身份验证过程,且具有多种好处。

人们可以更快、更安全地通过设施,而不必拿出门禁卡或排长队。他们的状态信息可以与其他智能系统(例如照明或电梯)共享,以提高空间利用率、更好地管理能源和改善住户体验。

智能数据分析推动创新

OpenBlue 通过具有标准化功能和应用程序的即服务模式提供。客户可以在该平台上构建和开发解决方案以满足其需求,并且应用程序高度可配置,可满足广泛的用例。客户可以将合适的智能建筑应用程序和功能相结合,以满足他们的即时需求,并随着其组织的不断发展增加功能。

扩展非常容易,因为所有系统都通过一个多层、与基础设施无关的平台连接起来。摄取层 OpenBlue Bridge 从不同的建筑系统收集数据—很大程度上归功于基于英特尔® 处理器的边缘平台。

收集完成后,OpenBlue Cloud 将应用特定架构,在其中将理解不同信息片段之间的关系。例如,有一个架构用于处理建筑自动化数据点如何与安全数据点相匹配,Laughton 解释说:“那时你就可以利用数据来开始做一些真正创新的事情,无论是净零还是别的什么。”

但是,单一的净零建筑或公司只是开始。“想象一下,如果全美国乃至全世界的每个建筑都这样做”,Laughton 说。“将会大幅降低碳排放,而且还具有成本效益,因为各公司不必再依赖从电网购买的电力。”

未来的智能办公楼、仓库或医院会在提高生活质量的同时改善业务。通过利用人工智能和高级数据分析的力量,JCI 今天正在打造这一未来。

造纸厂推进人工智能外观检验

几百年来,纸制品商品化程度极高,行业平均利润率处于个位数中低段。同时,研究结果显示,造纸厂或纸浆厂计划外停机的估计平均成本为每天 22 万美元

简而言之,纸张供应商难以承受故障设备造成的损失。这就是他们利用基于人工智能的外观检验来避免湿线(造纸时从承受机械压力的纸浆混合物中挤出的多余水分)等复杂状况的原因。

如果在造纸机中延伸过长,湿线可能会破坏干燥纸张并阻碍生产流程。

这种现象是在压平湿浆的过程中自然形成的,因此无法完全消除。但是湿线需要监控,这本身是一个极大的挑战。当今的印刷机操作员需要爬上机器一侧的梯子,因为通常只能从锐角方向看到湿线。如果湿线过长,必须从附近的流浆箱重新调整设备,甚至可能需要进行清洁。

基于人工智能的计算机视觉可以自动执行此流程,在造纸机保持运转的同时将湿线保持在受控状态。但这并不是未来的概念验证。byteLAKE 是一家面向制造业、专门从事基于人工智能的外观检验和大数据分析的公司,已在欧洲的一家大型造纸厂部署了其 Cognitive Services 平台。

面向造纸业的人工智能

byteLAKE Cognitive Services 是一个端到端 IT/OT 平台,可以执行以往需要通过人工方式完成的任务。自动化流程的进一步自动化看似容易,但在造纸厂实施解决方案之前,byteLAKE 工程师仍然需要满足一些特定要求。这些要求包括工厂操作员希望:

  • 造纸机不受影响
  • 生产流程完整
  • 最大程度地降低部署成本

这些要求首先将基于传统湿度传感器或流量计的监控解决方案排除在外。同时,他们还需要全面的分析和边缘处理功能,从而减轻操作员处理传感器数据的负担。

byteLAKE 安装了高分辨率摄像机,可以毫无障碍地监控工厂造纸机上的湿线。图像传输到边缘计算平台,在此平台上将一个版本的 YOLO 实时对象识别算法与 byteLAKE 人工智能模型配合使用,确定湿线是否超过预定义边界。

图像和元数据从这里发送到工厂管理软件,此软件可以提醒操作员调整纸浆成分或提高烘干风扇的功率,或触发此命令(图 1)。

byteLAKE 计算平台连接到摄像机,并在边缘运行人工智能。
图 1。自动化外观检验利用人工智能优化造纸厂运营。(来源:byteLAKE

数据继续进入 IT 系统,Cognitive Services 平台在这里进行分析,操作员对造纸机和工厂流程进行相应调整,从而在未来实现更高效的运行。

从花费数月到自动完成

除了应对全新以及现有 IT 和 OT 平台的复杂系统集成方面的挑战外,byteLAKE 还花费了大量精力构建造纸机和湿线图像的数据集,用于训练对象检测模型。他们还必须优化本地硬件,使其能够有效地执行新算法。第一步是评估搭载英特尔® 酷睿 i5 处理器的边缘计算解决方案。

与其他处理器相比,英特尔酷睿处理器的成本效益和能效更高。对于湿线分析,由于英特尔® OpenVINO 工具套件将神经网络执行速度提高了 10 倍,因此可以提供极具竞争力的每秒 12 帧 (FPS) 的图像处理速度。英特尔® OpenVINO 工具套件是一款开发套件,可调整人工智能算法,使其在英特尔® CPU、FPGA、图形处理单元和加速器上尽可能优化运行。

“您可以花费数月的时间进行人工操作,也可以利用 YOLO 和 OpenVINO 检验产品和架构,最终获得 10 倍的速度提升。” byteLAKE 的联合创始人 Marcin Rojek 说。

人工智能辅助造纸:命中注定

byteLAKE 湿线检测器(byteLAKE Cognitive Services 的一部分)的部署是人工智能应用于造纸业的首批案例之一,但绝不是最后一个。由于湿线监控每分钟只需要几张图像,因此系统的 12 FPS 足以对整个工厂的相同边缘硬件执行湿线检测。

此外,byteLAKE 正在开发不局限于造纸厂的解决方案,在计算流体动力学 (CFD) 等用例中部署人工智能。Rojek 表示,该公司目前正在利用深度学习将液体的 CFD 模拟从 4 个多小时缩短到 10 分钟以下,同时将准确率保持在 93% 以上。其产品 CFD Suite 适用于化学行业。

他断言:“在很多情况下,技术已经足够成熟,如今可以相对轻松地利用各种人工智能构建模块来构建我们所需的解决方案。”

这样的智能工厂、基于人工智能的解决方案未来将越来越多,对于利润堪比纸薄的行业来说尤其明显。

高性能嵌入式计算 + 人工智能 = 预测性维护投资回报

当您将预测性维护等技术的所有复杂和创新层面全部剥离,您会发现它们的核心是节约成本的解决方案。

Peter Darveau 是一家专门从事自动化系统、安全仪表设备和机器学习的技术服务公司 Hexagon Technology Inc. 的工程主管兼首席工程师。他承认预测性维护的首要目标是分析机器在不同时间的行为模式,从而预防系统故障并优化性能。毫无疑问,最终目标是实现敏捷性、竞争力、盈利能力更强的运营。

Darveau 说:“假设您有一台价值 500 万美元的工厂设备,其中 80% 的部分是以 5% 的利率贷款购买的,这是一个典型现象。只需将其寿命延长一年,即可节省 20 万美元。”“将寿命延长一年,即可获得极具吸引力的回报。收益是立竿见影的。”

但收益并不意味着简单。

特征工程:运营人工智能之路

预测设备故障和提出预防措施建议的过程需要人工智能才能自动执行。为了让人工智能有效运行,人类必须给予一臂之力。

工程师必须生成包含设备“正常”和“故障”条件的数据集,便于人工智能算法识别异常。从振动或声音等模拟信号中提取正常条件和故障条件,然后通过特征工程流程对其进行相应的分类。但这是一个手动程序,需要丰富的信号处理专业知识,才能对来自目标机器的信号数据进行适当的提取、评估和分类。

特征工程的复杂性正是预测性维护策略需要长时间部署的原因。

Hexagon Technology 旨在帮助企业为大型工业设备(如处理数吨原料的钢铣床)实施资产监控解决方案。每当有大量材料移动时,可以承受巨大重量的机器底座就会振动。Hexagon 开发了预测和可用性监控 (P&AM) 系统,可以持续分析这些结构,从而保持其完整性。

Darveau 解释道:“过去,当我们进行振动分析时,我们必须做大量的工作才能获得有用的数据集。”“如果您想分析噪音信号,必须进行大量的计算。必须利用将时间函数转换成频率函数的方法,即快速傅立叶变换 (FFT) 来过滤噪音,然后调整数据。”

如今,得益于高性能嵌入式计算 (HPEC) 的进步,Hexagon 可以免去大部分特征工程流程。具体而言,该公司使用英特尔® 至强® 处理器、英特尔® Movidius 视觉处理器和基于英特尔® OpenVINO 工具套件的推理引擎确定串流波形,无需从复杂的模拟信号中提取特征。

Darveau 说:“凭借当今英特尔® 处理器更高的性能,我们可以进行视频推理。”“我们可以分割视频中的帧,这意味着无需提取原始数据、查看特定区域即可轻松地确定不同时间的波形,并将其与模拟数据相匹配。然后就可以让推理引擎发挥作用了。”

人工智能和机器学习模型的动态设计

从技术上说,Hexagon 的 P&AM 解决方案是一个已在此类工厂部署并运行了两年的原型。在此期间,Hexagon 的视频分析性能提升了一倍以上,从 30 FPS 提升到 60 FPS(即人眼能分辨的 FPS 上限)再到 140 FPS。系统准确检测观察特征的能力也提高到 95%。

尽管如此,Darveau 意识到,他们的系统必须达到 99.999% 的精度,才算做好了广泛商业部署的准备。

他解释道:“由于对于任何人工智能或机器学习类型的模型来说,环境是动态的,因此模型也是动态的。我们需要对系统进行改进。”“这将是最艰难的最后一公里。我们预计会对此模型进行多次更新,直到我们认为它的效率足够高。”

从一开始就知道 P&AM 解决方案是动态设计,这使 OpenVINO 的选择过程变得容易得多。其优化功能不仅最大程度地提升了当今处理器的执行性能,跨 CPU、图形处理单元、FPGA 和加速器的可移植性还意味着它可以将工作负载从传统系统扩展到新一代处理器。由于工程师明白始终有一个硬件平台可以高效执行人工智能,他们可以独立于处理器对模型进行更新。

人工智能、预测性维护和投资回报途径

预测性维护的最后一项要求是对动态人工智能模型进行人工引导。理想情况下,此过程应该由安装系统的技术团队成员完成。但是,当今的许多公司不太可能设立这样的职位。

这使英特尔® DevCloud 等工具成为极具价值的平台。在将模型部署到运营硬件之前,英特尔® DevCloud 可提供用于测试模型的沙盒。对于希望可以自行为 P&AM 系统提供支持的企业,可以使用 DevCloud 试验分析和诊断功能,或了解人工智能将如何与传统设备集成。

通过将 DevCloud 和 OpenVINO 优化部署硬件等开发平台配合使用,自动化企业最终可以实施有效的预测性维护系统。借此,他们可以为获得投资回报铺平道路。

借助 5G 和边缘加速工业 4.0 进程

这件事没有捷径:如果您是与工业 3.0 一起缓慢前行的制造商,那么您需未来需要将车间转向工业 4.0 – 如果您还想继续发展的话,还需要针对 5.0 的计划。

但要实现这个目标,应该如何改变制造流程?5G 可能就是答案。

我们与来自 Capgemini 的全球数字化制造解决方案架构师 Philippe Ravix 展开了讨论,话题涉及面向未来的路线图、制造业中边缘计算的作用以及 5G 如何能引领走向工业 5.0 的道路。Capgemini 是数字化转型、技术和工程领域的一家全球先驱企业

最近,制造业领域发生了很多变化。能否请您谈一谈,自从物联网出现以来,它发生了哪些演变?

我们目前正处在数字化转型时代,也称为工业 4.0、未来工厂、智能工业或智慧工厂。这些术语表达了我们不仅需要以数据为重点的方法,还需要与制造业基础进行协作,即我们所说的金三角,它基于三大主要系统:PLM、MES 和 ERP。

物联网的出现会对基于实时数据收集和分析的制造流程产生影响,也会补足更依赖于流程的现有系统。因此,不是:我会更换。而应该是:我会与管理车间和制造商的现有系统互补并协作。

物联网显然是工业 4.0 运动背后的驱动因素之一。我认为它会首先实现广大的自动化。这是关键点之一 – 首先,利用从车间到云的数据收集;最后,利用高级分析。这是为什么?优化制造商内部的工作流程和程序。这将是精益策略之后的下一步;它会是一款精益软件,以便在公司内部和车间内部进行流程优化的另一步。

制造商在尝试发展并扩大其物联网计划时,会面临哪些挑战?

自动化、灵活性和可持续发展是我们看到的三大主要挑战。

第一个,自动化,显然是我们在市场中看到的关键主题之一。我们如何能集成技术,从而实现制造流程的自动化?

下一个是灵活性。现在,如果您正在生产线中制造产品,那么为了制造另一种产品而更改这条生产线需要花费很长时间。

最后,是可持续发展:通过提高设备和流程的效率来改进制造成本效益;最大限度地减少能源消耗;缩短制造时间和周转时间;减少浪费,并减少物料使用。

5G 的出现开启了大量真正振奋人心的新机会。5G 会如何应对制造业的下一步发展?

我认为,现在物联网有两个扭转局面的变革者,将打造未来的物联网。第一个,5G,绝对是扭转局面的变革者之一。边缘则是另一个。十年前,当我进入物联网时,它还是一个发送数据到云,以便用于分析和人工交互的设备。它更像是云到人工。这是从设备到云的南北连接,没有大量数据。

现在,考虑到数据量和已部署的设备量,您还是会有大量的数据,也无法将所有内容都发送到云。边缘非常重要,应对这一重要制造挑战的关键是设置这样一个中间平台,用于收集数据、标准化数据、计算数据。然后您就可以说:我可以发送到云,我可以发送给我的同事,到另一个边缘,等等。因此,边缘也显然是制造业的物联网中扭转局面的变革者。

5G 当然也是物联网的关键技术。这是为什么?5G 有意思的地方,在于您将可以避免车间的有线连接。借助边缘的功能(即速度和近零延迟),5G 将消除有线连接,并通过为一切添加移动性,来提供我之前提到的作为流程中关键挑战的灵活性。

能否请您深入介绍一下,在这个新模式中,您所看到的已出现的边缘架构?

边缘平台就是您可以在设备层面、机器层面和工厂层面设置的中间平台。边缘的每个层面都会有面向计算或存储的特征或功能。这就是边缘的价值。

边缘是一个平台,因此是 100% 的云风格架构。我们可以将边缘视为云的一部分,这样就无需断开边缘到云,或云到边缘的链接。事实上,边缘就是被视为云的一部分,是相同的架构风格。这也是现在市场上,像 Microsoft Azure、AWS 或 Google 这样的大型云服务提供商都有自己的边缘平台的原因。十年前,当我进入物联网时,它还是一个发送数据到云,以便用于分析和人工交互的设备。

这种类型的架构还有个有意思的地方,现在的主连接时从设备到云,也就是从南到北。您可以借助边缘打造出自东向西的协作。您可以打造自东向西的链接,也就是边缘将能够讨论和管理集成,并将数据从一个边缘交换站至另一个特定用例中的边缘。

这样一来,车间层面的一切都会优化流程,即您无需发送数据到云来优化流程;您可以在工厂层面优化流程。这就是边缘和所有这些数据之间要协作的原因。

Capgemini 是如何帮助制造商实施此类系统,并处理所有复杂情况的?

制造肯定是一个复杂的体系,其复杂程度来自各个方面 – 连接、数据管理、数据、使用案例、架构观点等。我们支持大量数字化制造转型的客户。我们有处理此类问题的专用方法,从业务愿景、业务使用案例和架构视图着手。

我们始终从业务和架构着手,因为在数字化转型中有一个问题:什么是恰当的使用案例?这种使用案例的价值有哪些?路线图是什么?但还有数字问题,也就是技术。目前将业务和技术分开会是个错误。因此,我们开始借助业务和 IT 路线图支持客户,我认为这是第一个阶段。

每个客户都会有大量的实验,而现在的关键问题不是识别或验证业务价值,而是如何扩展。这就是目前的挑战。我们知道,在物联网中,我们可以开发大量的概念证明,但是物联网的价值不是概念证明,这会消耗大量的成本。它的价值在于全局部署。

业务和 IT 路线图之后,我们直接进入了客户的扩展计划,即架构。其中一个关键点是制定平台策略。您是否有连接平台?是哪个?您是否有数据平台?是哪个?您是否有分析平台?是哪个?您如何管理所有系统之间的全局集成?

一切均基于平台,均基于云风格架构。因此,我们定义了详细的架构。从第一阶段验证的关键用例中(或者在客户之前完成的工作中),我们选择不超过五个用于开发和全局部署的用例。

您在考虑这件事时,考虑到了哪些安全因素?

车间到处都可以看到安全性。我们有这个平台,我们的车间在大部分时间都使用专有网络,并使用 5G 管理专有网络。我们也通过加密管理系统和及其之间的所有安全性。

然后,我们云端使用了来自云服务提供商的安全性。当我们使用 Azure 和 AWS 工作时(意味着我们知道这是个安全的系统),就无需再添加任何内容。重点是,如何管理工厂和云之间的安全性。

我们可以管理工厂到云的安全性,而在工厂内部,我们可以通过网络管理安全。这是我们在现有解决方案中通过设计解决的问题。

您是如何与英特尔® 合作并取得成功的?这种关系是如何支持贵公司的各项工作的?

英特尔® 多年来一直是 Capgemini 的战略合作伙伴。Capgemini 拥有集团层面的全球联盟队伍,而英特尔就是这个全球联盟的一份子。我们通过英特尔了解到,我们将一直能够获得最出色的技术、专业技能和创新。它是一个非常强大的技术合作伙伴,也是数字化转型世界非常强大的力量。

英特尔还具备一个关键要素,是他们拥有庞大的合作伙伴生态系统,这对我们而言非常强有力。我们可以接触来自英特尔的所有合作伙伴。当我们遇到问题,英特尔将能向 Capgemini 提供具备合适技术的正确合作伙伴,我们也可以直接获得所有项目的恰当技术。我们始终从业务和架构着手,因为在数字化转型中有一个问题:什么是恰当的使用案例?最后一点对于我们非常重要,即我们与英特尔在解决方案开发方面的共同协作。

针对正在考虑是否部署 5G 和边缘计算的制造商,您有哪些建议?

您需要对市场有个清晰的愿景,即如果您不发展,您的竞争者就会发展,您也将失去市场份额。但要确保您的客户非常了解当今的技术,他们未来的发展方向,以及相关的原因。

第二点:设置合适的架构,即合适的平台,并与边缘集成,因为一切都将会快速发展。也就是要有清晰的架构视图,并使用云风格的架构。因为如果没有,您就会成为孤岛。

最后,还要确保客户有工业 3.0 的基础 – 比如,很多客户并没有 MES。他们有 ERP,但没有 MES。当前没有 MES 的客户不应收集数据 – 为时过早。因此要具备恰当的基础 – 也就是我们所说的金三角。

如果您想取得成功,就需要对您的未来业务目标有清晰的愿景。

如需了解 5G 和边缘在智能制造业中的作用的更多相关信息,请收听我们的播客《与 Capgemini 携手打造未来的 5G 工厂》