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[導(dǎo)讀]白皮書涵蓋了從項(xiàng)目啟動(dòng)、規(guī)劃和管理、建立平臺(tái)的價(jià)值、應(yīng)對(duì)約束或有限資源、部署支持技術(shù)方面獲得的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)(例如機(jī)器學(xué)習(xí)和AI),以及應(yīng)避免的錯(cuò)誤。

盡管IIC測(cè)試平臺(tái)不同,但它們面臨著相同的挑戰(zhàn),并且與概念驗(yàn)證和試點(diǎn)項(xiàng)目有很多共同點(diǎn)。包括為測(cè)試平臺(tái)學(xué)習(xí)提供了有關(guān)如何部署IIoT、利用AI和數(shù)字雙胞胎等新興技術(shù)的方法。

IIC涵蓋了許多測(cè)試平臺(tái)所面臨的橫向挑戰(zhàn),其中包括:

項(xiàng)目啟動(dòng):為IIoT項(xiàng)目提供資金的管理方法

IT/OT不匹配:處理信息技術(shù)(IT)與運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)在文化和人文方面的差異。

人為因素:包括管理人們對(duì)IIoT試點(diǎn)/項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂以及對(duì)工作相關(guān)性的擔(dān)憂。

其他典型的障礙:確定適合于部署環(huán)境的IIoT技術(shù),處理有限的資源和不確定的時(shí)間表,在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行破壞性試驗(yàn),集成各種技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn),以及如何開發(fā)沒(méi)有大量數(shù)據(jù)的分析模型。

對(duì)測(cè)試臺(tái)的分析發(fā)現(xiàn)了四個(gè)應(yīng)避免的關(guān)鍵錯(cuò)誤。這些包括:

沒(méi)有盡早在最終用戶身上花費(fèi)足夠的時(shí)間:結(jié)果表明,如果許多試點(diǎn)項(xiàng)目不能滿足長(zhǎng)期的運(yùn)營(yíng)期望和隱藏的限制,它們就無(wú)法擺脫Demo階段。

將最終用戶視為客戶而不是合作伙伴:這是與最終用戶共同構(gòu)建解決方案,用戶應(yīng)了解他們?cè)诮鉀Q方案成功或失敗中的作用??蛻艟哂衅溥\(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵知識(shí),對(duì)可以采取或應(yīng)避免采取的措施的了解,以及在開發(fā)新的物聯(lián)網(wǎng)解決方案時(shí)應(yīng)運(yùn)用的專業(yè)知識(shí)來(lái)判斷解決方案價(jià)值。

過(guò)早地制定目標(biāo)或業(yè)務(wù)利益:在缺乏對(duì)操作環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的充分了解的情況下過(guò)度承諾會(huì)使失敗的所有人失望。當(dāng)新項(xiàng)目中的未知變量太多時(shí),報(bào)告引用的最佳行動(dòng)方案是計(jì)劃調(diào)查階段,并增加試點(diǎn)階段以了解現(xiàn)場(chǎng)條件,闡明最佳進(jìn)行方式,并定義合理的期望。

使目標(biāo)模糊不清和成功標(biāo)準(zhǔn)不準(zhǔn)確:缺乏評(píng)估成功的明確標(biāo)準(zhǔn)會(huì)增加對(duì)利益相關(guān)者的目標(biāo)和期望產(chǎn)生誤解的風(fēng)險(xiǎn)。

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