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2020物聯網商業指標 The IoT Business Index 2020:A Step Change in Adoption
2020/02
The Economist Intelligence Unit (EIU); ARM
https://eiuperspectives.economist.com/technology-innovation/iot-business-index-2020-step-change-adoption
緣起
  經濟學人智庫(The Economist Intelligence Unit)於2013年首次發布物聯網(IoT)商業指標(Internet of Things (IoT) Business Index ),用於評估當時仍處於萌芽階段的新興技術–物聯網的商業採用情況;然而,在2017年首次進行後續研究,儘管物聯網被頻繁探討,但物聯網在商業應用上僅取得些微進展。此次2020年為第三版物聯網商業指標,其立基於全球且跨產業的調查,並由Arm資助,

一、評估方法
經濟學人於2019年調查825位業務首長,受訪者約30%來自歐洲企業、30%美國企業、30%亞太地區的企業、餘為其他地區。75%受訪者的產業為:金融服務、製造業、醫療保健、製藥和生物科技、資訊技術、能源和自然資源、營建業與房地產、汽車、基礎設施、農業/糧食、委外設施管理。且受訪企業年收益超過5億美元與中小企業各占一半。物聯網商業指標分為兩大項:物聯網在產品與服務方面的採用,以及將物聯網應用於內部運營的情況,分數介於0-10分,從「不存在(non-existent)」到「廣泛(extensive)」,不存在為0-2分、研究階段(in research) 為2-4分、規劃階段(in planning)為4-6分、初期設置(early implementation) 為6-8分、廣泛設置為8-10分。


二、物聯網採用概況
2020年的報告顯示,全球物聯網在產品與服務應用方面的評分從2017年的4.43分,提高至5.96分;在作為內部營運使用方面則從4.34分提高至6.82分。若以地區別來看,亞太地區在全球各地區的評分皆最高,在產品與服務為6.12、內部營運為7.12分。若以產業別來看,內部營運使用的評分皆高於作為產品與服務應用,以資訊科技的評分最高,分別為7.39與6.4。

三、利用物聯網資料創造新價值
物聯網的價值在於其能夠被應用於相當廣泛的領域,不論是在洗腎時追蹤血壓值,亦或是追蹤商品流向,物聯網的價值來自於其產生的資料以及使用資料的能力。調查指出,69%的受訪者回應「部分」或「強烈」同意理解物聯網資料的價值能協助其釐清投資物聯網的應用案例。物聯網資料最常被應用於監控和最佳化產品或內部營運績效(43%),次之為提供決策資訊(41%),最少被應用於最適化產品設計和預測性維護(均為33%),此情況反映了對於大型且多樣化資料庫,以及高複雜度分析的需求。預測性維護最常被應用於營建業和房地產(44%)、汽車(41%)和基礎設施(36%),製造業僅25%,僅較農業高出一些。

以物聯網的功能效益來看,38%受訪者表示資料管理和分析是物聯網最主要的功能效益,約27%受訪者認同「資料能夠提供更好的見解,因此物聯網引發了創新浪潮」。不過僅有16%受訪者「強烈」同意公司在物聯網使用具備整體性策略,42%表示「部分」同意。在物聯網採用更為普及的企業中,納入策略考量的情況就更為普遍,已「廣泛」採用物聯網資料的受訪者中,73%已將整體資料策略作為工作指南,而處於「研究階段」的比例則為33%。

(一)物聯網應用方向與案例
  企業如何確保物聯網資料的開發、分析和運用能符合公司的利益和策略呢?跨功能協作是關鍵要素。以數據領導數位策略的企業Fresenius Medical Devices從多個企業內部管道蒐集資料,透過理解工程與製造端的資料分析,著手研究如何提高機器的可靠度;在臨床方面,此公司利用進階分析建立人體生理模型,以及在腎臟疾病護理的功用;並將分析能力應用在監控傳統營運和財務的關鍵績效指標。
  法國能源輸配設備與基礎設施公司Rexel,,亦透過物聯網推進數位轉型,該公司策略為從現有客戶設備中收集資料,建構有關特定環境中設備效能的知識庫,分析數據以協助公司辨識出必要基礎設施投資和開發必備的能力。
  從上述兩個企業案例來看,透過創建平台發揮IT的創新功能是相當關鍵的一環,不過Rexel表示其優先採取的動作並非強化IT平台,而是建立新的資料層,使其能整合舊企業資源規劃系統。

(二)人工智慧與物聯網
人工智慧(AI)被視為實現物聯網資料價值的關鍵,物聯網資料能提供許多的價值,「預測」是資料價值的重要來源,而人工智慧能提供預測。26%受訪者表示,物聯網資料是當前或規劃中AI計畫的關鍵,其中56%認為物聯網為其重要資料來源之一。以物聯網資料對各產業AI計畫的重要性來看,製造業(35%)和委外設施管理(35%)公司最為重視,若以企業採用物聯網的程度來看,53%「廣泛」採用的受訪者認為,物聯網資料是AI運作的關鍵要素,而「初期設置」的受訪者則僅23%認同。
64%受訪者人同意「隨著AI功能開發,物聯網資料對企業的價值將隨之增加」,許多受訪者將物聯網和人工智慧視為進階分析功能的兩個要素。人工智慧是創造價值和競爭優勢的動力,調查結果顯示,許多高階主管將物聯網視為數位轉型中,使用和分析資料的關鍵支柱。報告引述美國新創公司AquaSeca,其能協助營運商建構可管理基礎設施管線的方法,並將異常活動資料傳輸到雲端,然後利用專屬演算法推算異常情況,進而降低災難發生的風險。

(三)物聯網與安全性顧慮
對安全性顧慮是阻礙採用物聯網的主要因素之一,45%受訪者認為對安全性的顧慮是阻礙消費者使用物聯網的因素,37%表示對安全性顧慮使其公司不願採用物聯網策略。不過此調查顯示,確保安全性能力將隨企業採用物聯網的程度而隨之增加,「廣泛」採用物聯網的受訪者中,有55%表示其具備可確保物聯網安全的內部專家和資源。

四、結論
物聯網在2013年至2017年期間發展緩慢,不過在2017年至2020年的採用率終於從規劃使用,轉變成實際應用。公司透過專注於物聯網資料的價值而有所進展,將物聯網應用於營運層面,尤其是具有明確的投資報酬率的領域,是最具可行性的。但是,將物聯網資料與其他資料並分析,接著將分析結果運用到跨領域業務流程以及跨組織價值鏈中,將能持續提升資料價值,不過此成果將需要具想像力與遠見的領導者,願意投資新事物,已跳脫舊有的程序。此外,公司需要花很多時間來教育同事和客戶有關物聯網策略的潛力、擺脫既有思維方式、了解哪些數據對企業有價值。
以上述的醫療企業為例,氣候資料對企業非常重要,不僅是因為環境對患者生理狀況的影響,更多的是氣候會影響患者是否堅持治療。企業將天氣、文化和環境因素有關的各種數據整合到模型中,分析出所有可能影響患者進行治療的數據。在應用這些數據時,必須認識到這些裝置不僅是裝置,它們實際上是平台,是治療平台、診斷平台和互聯的健康平台,使企業能夠透過分析提出見解,而這就是最關鍵的轉變。
鄭育婷
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