Vers un retour sur investissement plus rapide – Productivité élevée pour l'IdO industriel

Comprendre une pièce du puzzle ne suffit pas, le véritable retour sur investissement réside dans la possibilité de développer rapidement le type d’applications offrant des solutions complètes.

L’un des plus gros freins des projets Internet des objets (IdO) est aujourd’hui expliquant le retour sur investissement (ROI). Comme le développement de logiciels peut prendre des années avant que le premier ensemble de résultats n'apparaisse, les parties prenantes ont très peu à démontrer face à des millions de dollars d'investissement, ce qui peut causer beaucoup de problèmes.

Le développement d'applications dans le monde de l'IdO est devenu une technologie moins dynamique. pour parler de ces jours. Il y a des déploiements de capteurs, des analyses en temps réel, l'informatique de périphérie, des protocoles de communication, AI et ML, qui ont tous volé la vedette et absorbent une grande partie des coûts associés à ces projets. Cependant, à quoi sert un modèle prédictif si les seules personnes capables de comprendre le résultat sont les scientifiques de données? Quel est l'intérêt d'avoir une stratégie cloud et de stocker des pétaoctets de données lorsque le destinataire de l'analyse n'a pas un aperçu du résultat?

Ces problèmes peuvent être résolus en intégrant des plates-formes à haute productivité dans le architecture, qui aide les équipes de développement à élaborer rapidement des prototypes et des solutions de développement.

Que sont les plates-formes de haute productivité

Les plates-formes de haute productivité reposent sur des années de recherche et d’exécution et intègrent les meilleurs frameworks. Ils sont intégrés en mettant l’accent sur des itérations axées sur les résultats plutôt que sur de longs cycles de développement de logiciels. Les résultats peuvent être générés plus rapidement et ensuite testés avec l'utilisateur final, ce qui peut les maintenir impliqués.

L'aide apportée par les plates-formes de haute productivité

L'une des raisons de l'échec des initiatives d'IdO industriel est la focalisation sur technologies individuelles qui résolvent un minuscule morceau du puzzle, plutôt que de regarder la grande image et résoudre pour cela. Cela aboutit à un grand nombre de technologies disparates ne présentant aucun lien entre elles et, partant, de réponses vagues à des questions inconnues et à de nombreuses données sous-utilisées.

L'essentiel est de disposer d'une architecture intégrée à plusieurs niveaux avec les entreprises. emballage convivial sur le front-end, ce qui garantit que les ingénieurs de terrain peuvent prendre des décisions en fonction de celui-ci. Pour ce faire, une architecture d’application transparente est aussi importante que toutes les petites pièces qui la composent. Les plates-formes à haute productivité sont conçues de telle sorte que l'intégration est facile. En outre, ils ont des modules intégrés qui peuvent être peaufinés et ajustés sans trop de codage. Cela réduit considérablement les efforts nécessaires pour construire l’architecture tout entière.

La nécessité de l'heure est de proposer des solutions de type mini-production pouvant s'associer et donner une image de bout en bout au consommateur de l'analyse. L'accent doit être mis sur un développement rapide axé sur un énoncé de problème défini et sur l'utilisation de plates-formes technologiques déjà disponibles pour résoudre une analyse de rentabilisation, plutôt que sur l'espoir d'un résultat utilisant une stratégie de bricolage.

Un cadre idéal de haute productivité pour résoudre les problèmes. un problème IoT ressemblerait à ceci:

1. Connectivité de données sans code dans des capteurs et des systèmes de processus à intégrer dans un lac de données sur le cloud
2. Approches d’apprentissage automatique orientées vers les solutions permettant d’identifier et de superposer des modèles avec une reconstruction minimale haute réutilisabilité
3. Moteurs de règles pilotés par l'entreprise, facilement configurables, capables de consommer les résultats de la reconnaissance des formes et de les exposer de manière compréhensible pour les utilisateurs finaux
4. Infrastructure intégrée d'applications mobiles à code faible pouvant fournir une authentification, un engagement via des notifications push et intégration de la logique métier sur plusieurs appareils
5. Des applications Web et mobiles très engageantes qui parlent le langage e de l’ingénieur sur le terrain et les aide à prendre de meilleures décisions plus rapidement
6. Un chatbot intelligent plug and play qui donne à l’ingénieur la possibilité d’obtenir une assistance standard à tout moment et n'importe où

En résumé, une stratégie IoT axée sur les résultats est soutenu par la capacité de solutions complètes à fonctionner de manière rapide et itérative, et pas seulement par de petites pièces individuelles qui n'ont pas de sens dans son ensemble. Les entreprises ont tendance à passer beaucoup trop de temps à maîtriser un côté du spectre sans se douter qu'il n'y aura pas de retour sur investissement tant que toutes les pièces ne seront pas mises en place.

Source link