Если проушина крыльчатки забита мусором, это лишает крыльчатки гидравлической способности создавать зону низкого давления.

3. НАСОС ВНУТРИ ВОЗДУХА

Насос может стать связанным с воздухом, если он попадет в одно из следующих условий:

• НЕТ ЛИНИИ ВЫПУСКА ВОЗДУХА
  • Если нет линии выпуска воздуха, воздух не может быть выпущен в атмосферу, а вместо этого собирается на стороне выпуска.
• НАГНЕТАТЕЛЬНАЯ ЛИНИЯ НАХОДИТСЯ ПОД ДАВЛЕНИЕМ
  • Клапан на линии выпуска воздуха закрыт, а клапан на линии нагнетания снова закрыт, не оставляя воздуху места для выхода и выхода из насоса.
• ЧРЕЗМЕРНЫЙ ЗАЗОР РАБОЧЕГО КОЛЕСА
  • Если имеется чрезмерный зазор между рабочим колесом и изнашиваемой пластиной, насосу трудно создать зону низкого давления. Обычно это вызвано износом, но также может быть следствием неправильной сборки.

4. ЗАГЛУШКА РЕЦИРКУЛЯЦИОННОГО ОТВЕРСТИЯ

Во время процесса заливки, как описано выше, жидкость рециркулирует через спиральный корпус. Если порт рециркуляции закупоривается, проушина крыльчатки не может создать зону низкого давления, в которой жидкость будет вытягиваться по линии всасывания.

5. СЛИШКОМ ВЫСОКИЙ ПОДЪЕМ ДЛЯ СКОРОСТИ НАСОСА ИЛИ ДИАМЕТРА РАБОЧЕГО КОЛЕСА

Способность самовсасывающих насосов заполнять петли при любых условиях. Насос должен иметь возможность откачивать воздух изнутри насоса, создавать зону низкого давления у проушины рабочего колеса, а также иметь соответствующий размер для правильных условий NPSH.

У вас есть насос, который не заполняется, не заполняется или заполняется медленно? Спросите нас об этом! Мы с радостью предоставляем техническую помощь предприятиям и муниципалитетам Висконсина и Верхнего Мичигана.

Как умные подключенные продукты меняют конкуренцию

Информационные технологии революционизируют продукты. Когда-то состоящие исключительно из механических и электрических частей, продукты превратились в сложные системы, сочетающие в себе оборудование, датчики, хранилище данных, микропроцессоры, программное обеспечение и возможности подключения множеством способов. Эти «умные, подключаемые продукты», ставшие возможными благодаря значительным улучшениям в вычислительной мощности и миниатюризации устройств, а также благодаря сетевым преимуществам повсеместного беспроводного подключения, открыли новую эру конкуренции.

Интеллектуальные подключаемые продукты предлагают экспоненциально расширяющиеся возможности для новых функциональных возможностей, гораздо большей надежности, гораздо более высокого коэффициента использования продукта и возможностей, которые выходят за рамки традиционных продуктов. Изменяющийся характер продуктов также нарушает производственно-сбытовые цепочки, заставляя компании переосмысливать и переоснащать практически все, что они делают внутри компании.

Дополнительная литература

Эти новые типы продуктов меняют структуру отрасли и характер конкуренции, подвергая компании новым конкурентным возможностям и угрозам.Они меняют границы отрасли и создают совершенно новые отрасли. Во многих компаниях умные, подключенные к Интернету продукты вызывают фундаментальный вопрос: «Чем я занимаюсь?»

Умные, подключенные продукты открывают новый набор стратегических решений, связанных с тем, как создается и фиксируется ценность, как используется и управляется огромное количество новых (и конфиденциальных) данных, которые они генерируют, как переопределяются отношения с традиционными деловыми партнерами, такими как каналы , и какую роль компании должны играть по мере расширения границ отрасли.

Фраза «Интернет вещей» возникла, чтобы отразить растущее число умных, подключенных к сети продуктов и подчеркнуть новые возможности, которые они могут предоставить. Однако эта фраза не очень помогает понять феномен или его последствия. Интернет, будь то люди или вещи, — это просто механизм для передачи информации. Принципиально разные интеллектуальные, подключенные к Интернету продукты делает не Интернет, а меняющийся характер «вещей». Именно расширенные возможности интеллектуальных, подключенных к сети продуктов и генерируемые ими данные открывают новую эру конкуренции.Компании должны смотреть не только на технологии, но и на происходящие конкурентные преобразования. В этой статье и в сопутствующей статье, которая вскоре будет опубликована в HBR, будет проанализирована революция в области интеллектуальных подключенных продуктов и исследованы ее стратегические и операционные последствия.

Третья волна конкуренции, ориентированной на ИТ

Дважды за последние 50 лет информационные технологии радикально меняли конкуренцию и стратегию; сейчас мы стоим на пороге третьей трансформации.До появления современных информационных технологий продукты были механическими, а действия в цепочке создания стоимости выполнялись вручную, с использованием бумажных документов и устного общения. Первая волна ИТ, в течение 1960-х и 1970-х годов, автоматизировала отдельные действия в цепочке создания стоимости, от обработки заказов и оплаты счетов до автоматизированного проектирования и планирования производственных ресурсов. (См. «Как информация дает вам конкурентное преимущество», Майкл Портер и Виктор Миллар, HBR, июль 1985 г.) Продуктивность деятельности резко возросла, отчасти потому, что в каждом виде деятельности можно было собирать и анализировать огромные объемы новых данных.Это привело к стандартизации процессов в компаниях и поставило перед компаниями дилемму о том, как получить операционные преимущества ИТ, сохраняя при этом отличительные стратегии.

Рост Интернета с его недорогим и повсеместным подключением спровоцировал вторую волну трансформации, основанной на ИТ, в 1980-х и 1990-х годах (см. «Стратегия и Интернет» Майкла Портера, HBR, март 2001 г.). Это обеспечило координацию и интеграцию отдельных видов деятельности; с внешними поставщиками, каналами и клиентами; и по всей географии.Это позволило фирмам, например, тесно интегрировать глобально распределенные цепочки поставок.

Первые две волны привели к огромному росту производительности и росту экономики. Однако в то время как производственно-сбытовая цепочка была трансформирована, сами продукты в значительной степени не пострадали.

Сейчас, в третьей волне, ИТ становятся неотъемлемой частью самого продукта. Встроенные датчики, процессоры, программное обеспечение и возможности подключения к продуктам (по сути, компьютеры помещаются внутрь продуктов) в сочетании с облаком продуктов, в котором хранятся и анализируются данные о продуктах и ​​запускаются некоторые приложения, способствуют значительному улучшению функциональности продуктов и представление.Огромные объемы данных об использовании новых продуктов позволяют многие из этих улучшений.

Еще один скачок производительности в экономике будет достигнут за счет этих новых и более совершенных продуктов. Кроме того, их производство снова изменит цепочку создания стоимости, изменив дизайн продукта, маркетинг, производство и послепродажное обслуживание, а также создав потребность в новых действиях, таких как анализ данных о продукте и безопасность. Это вызовет новую волну повышения производительности на основе производственно-сбытовой цепочки.Таким образом, третья волна трансформации, основанной на ИТ, потенциально может стать самой крупной на сегодняшний день, вызвав еще больше инноваций, повышения производительности и экономического роста, чем предыдущие две.

Некоторые считают, что Интернет вещей «меняет все», но это опасное упрощение. Как и в случае с самим Интернетом, интеллектуальные, подключенные к Интернету продукты отражают совершенно новый набор появившихся технологических возможностей. Но правила конкуренции и конкурентного преимущества остаются прежними.Чтобы ориентироваться в мире умных, подключенных к Интернету продуктов, компании должны понимать эти правила лучше, чем когда-либо.

Что такое умные подключенные продукты?

Интеллектуальные подключенные продукты состоят из трех основных элементов: физических компонентов, «интеллектуальных» компонентов и компонентов подключения. Интеллектуальные компоненты увеличивают возможности и ценность физических компонентов, в то время как возможность подключения увеличивает возможности и ценность интеллектуальных компонентов и позволяет некоторым из них существовать вне самого физического продукта.Результатом является эффективный цикл повышения ценности.

Некоторые считают, что Интернет вещей «меняет все», но это опасное упрощение.

Физические компоненты включают механические и электрические части продукта. Например, в автомобиле это блок двигателя, шины и аккумуляторы.

Компоненты Smart включают датчики, микропроцессоры, хранилище данных, элементы управления, программное обеспечение и, как правило, встроенную операционную систему и улучшенный пользовательский интерфейс.Например, в автомобиле интеллектуальные компоненты включают блок управления двигателем, антиблокировочную тормозную систему, чувствительные к дождю ветровые стекла с автоматическими дворниками и сенсорные дисплеи. Во многих продуктах программное обеспечение заменяет некоторые аппаратные компоненты или позволяет одному физическому устройству работать на разных уровнях.

Возможности подключения Компоненты включают порты, антенны и протоколы, обеспечивающие проводное или беспроводное соединение с продуктом. Связь принимает три формы, которые могут присутствовать вместе:

• Один к одному: отдельный продукт подключается к пользователю, производителю или другому продукту через порт или другой интерфейс — например, когда автомобиль подключен к диагностическому устройству.

• «Один ко многим»: центральная система постоянно или периодически подключена ко многим продуктам одновременно. Например, многие автомобили Tesla подключены к единой системе производителя, которая отслеживает производительность и выполняет удаленное обслуживание и обновления.

• Многие-ко-многим: несколько продуктов подключаются ко многим другим типам продуктов и часто также к внешним источникам данных. Множество типов сельскохозяйственного оборудования связаны друг с другом и с данными геолокации, чтобы координировать и оптимизировать систему фермы.Например, автоматические культиваторы вносят азотные удобрения на точную глубину и через определенные промежутки времени, а сеялки следуют за ними, помещая семена кукурузы непосредственно в удобренную почву.

Связь служит двойной цели. Во-первых, он позволяет обмениваться информацией между продуктом и его операционной средой, его производителем, его пользователями и другими продуктами и системами. Во-вторых, возможность подключения позволяет некоторым функциям продукта существовать вне физического устройства в так называемом облаке продуктов.Например, в новой системе Wi-Fi Bose приложение для смартфонов, работающее в облаке продуктов, передает музыку в систему из Интернета. Для достижения высокого уровня функциональности необходимы все три типа подключения.

Интеллектуальные подключенные продукты появляются во всех производственных секторах. В тяжелой технике технология PORT от Schindler сокращает время ожидания лифта на целых 50% за счет прогнозирования структуры спроса на лифты, расчета самого быстрого времени до пункта назначения и назначения соответствующего лифта для быстрого перемещения пассажиров.В энергетическом секторе технология интеллектуальных сетей АББ позволяет коммунальным предприятиям анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени по широкому спектру генерирующего, трансформирующего и распределительного оборудования (производимого АББ и др.), Например изменения температуры трансформаторов. и вторичные подстанции. Это предупреждает центры управления коммунальными службами о возможных условиях перегрузки, позволяя выполнять настройки, которые могут предотвратить отключение электроэнергии до того, как они произойдут. В потребительских товарах потолочные вентиляторы Big Ass автоматически распознают и включаются, когда человек входит в комнату, регулируют скорость на основе температуры и влажности, распознают индивидуальные предпочтения пользователя и регулируют соответственно.

Дополнительная литература

• Цифровая вездесущность

  Технологии и операции Особенность
  • Марко Янсити и Карим Р. Лахани

  Как соединения, датчики и данные революционизируют бизнес.

Почему именно сейчас? Множество инноваций в технологическом ландшафте объединились, чтобы сделать интеллектуальные, подключенные продукты технически и экономически осуществимыми.К ним относятся прорыв в производительности, миниатюризация и энергоэффективность датчиков и батарей; очень компактные, недорогие вычислительные мощности и хранилище данных, которые делают возможным размещение компьютеров внутри продуктов; дешевые порты подключения и повсеместная недорогая беспроводная связь; инструменты, позволяющие быстро разрабатывать программное обеспечение; аналитика больших данных; и новая система интернет-регистрации IPv6, открывающая 340 триллионов триллионов триллионов потенциальных новых интернет-адресов для отдельных устройств с протоколами, которые поддерживают большую безопасность, упрощают передачу обслуживания при перемещении устройств по сети и позволяют устройствам запрашивать адреса автономно без необходимости в ИТ-поддержке.

Интеллектуальные подключенные продукты требуют, чтобы компании создавали совершенно новую технологическую инфраструктуру, состоящую из ряда уровней, известных как «стек технологий» (см. Выставку «Стек новых технологий»). Это включает модифицированное оборудование, программные приложения и операционную систему, встроенную в сам продукт; сетевые коммуникации для поддержки связи; а также облако продуктов (программное обеспечение, работающее на сервере производителя или стороннего производителя), содержащее базу данных о продуктах, платформу для создания программных приложений, механизм правил и платформу аналитики, а также приложения для интеллектуальных продуктов, которые не встроены в продукт.На всех уровнях пересекаются структура идентификации и безопасности, шлюз для доступа к внешним данным и инструменты, которые соединяют данные из интеллектуальных, подключенных продуктов с другими бизнес-системами (например, системами ERP и CRM).

Эта технология позволяет не только быстро разрабатывать и использовать приложения продукта, но и собирать, анализировать и совместно использовать потенциально огромные объемы продольных данных, генерируемых внутри и вне продуктов, которые никогда не были доступны ранее.Создание и поддержка технологического стека для умных, подключенных к сети продуктов требует значительных инвестиций и ряда новых навыков, таких как разработка программного обеспечения, системная инженерия, аналитика данных и опыт онлайн-безопасности, которые редко встречаются в производственных компаниях.

Что могут умные подключенные продукты?

Intelligence и возможности подключения обеспечивают совершенно новый набор функций и возможностей продукта, которые можно сгруппировать в четыре области: мониторинг, управление, оптимизация и автономность.Продукт потенциально может включать все четыре (см. Выставку «Возможности интеллектуальных подключенных продуктов»). Каждая способность ценна сама по себе, а также создает основу для следующего уровня. Например, возможности мониторинга являются основой для управления продуктом, оптимизации и автономности. Компания должна выбрать набор возможностей, которые обеспечивают ее потребительскую ценность и определяют ее конкурентное позиционирование.

Мониторинг.

Интеллектуальные подключенные продукты позволяют осуществлять всесторонний мониторинг состояния, работы и внешней среды продукта с помощью датчиков и внешних источников данных.Используя данные, продукт может предупреждать пользователей или других об изменениях в обстоятельствах или производительности. Мониторинг также позволяет компаниям и клиентам отслеживать рабочие характеристики и историю продукта и лучше понимать, как продукт фактически используется. Эти данные имеют важное значение для проектирования (например, за счет сокращения чрезмерного проектирования), сегментации рынка (путем анализа моделей использования по типам клиентов) и послепродажного обслуживания (позволяя направить нужного специалиста с нужной запчастью, таким образом повышение частоты исправлений в первый раз).Данные мониторинга могут также выявить проблемы с соблюдением гарантийных обязательств, а также новые возможности продаж, например, потребность в дополнительных мощностях продукта из-за высокой загрузки.

В некоторых случаях, например, в случае с медицинскими приборами, мониторинг является основным элементом создания стоимости. Цифровой глюкометр Medtronic использует датчик, вставленный под кожу пациента, для измерения уровня глюкозы в тканевой жидкости и подключается по беспроводной сети к устройству, которое предупреждает пациентов и врачей за 30 минут до того, как пациент достигнет порогового уровня глюкозы в крови, что позволяет проводить соответствующую терапию. корректировки.

Возможности мониторинга могут охватывать несколько продуктов на разных расстояниях. Joy Global, ведущий производитель горнодобывающего оборудования, отслеживает условия эксплуатации, параметры безопасности и прогнозные индикаторы обслуживания для всего парка оборудования далеко под землей. Joy также отслеживает рабочие параметры на нескольких рудниках в разных странах для целей сравнительного анализа.

Контроль.

Умными подключенными продуктами можно управлять с помощью удаленных команд или алгоритмов, которые встроены в устройство или хранятся в облаке продуктов.Алгоритмы — это правила, которые предписывают продукту реагировать на указанные изменения в его состоянии или окружающей среде (например, «если давление становится слишком высоким, выключите клапан» или «когда движение в гараже достигнет определенного уровня, включите верхнее освещение. включен или выключен »).

Управление с помощью программного обеспечения, встроенного в продукт или в облако, позволяет настраивать производительность продукта до такой степени, которая ранее была экономически невыгодной или часто даже невозможной. Эта же технология также позволяет пользователям контролировать и персонализировать свое взаимодействие с продуктом многими новыми способами.Например, пользователи могут регулировать оттенок лампочек Philips Lighting с помощью смартфона, включать и выключать их, программировать их мигание красным при обнаружении злоумышленника или медленно приглушать их ночью. Doorbot, интеллектуальный подключенный дверной звонок и замок, позволяет клиентам предоставлять посетителям доступ к дому удаленно после просмотра их на своих смартфонах.

Оптимизация.

Обширный поток данных мониторинга от интеллектуальных, подключенных к сети продуктов, в сочетании с возможностью управления работой продуктов, позволяет компаниям оптимизировать производительность продуктов множеством способов, многие из которых ранее были невозможны.Интеллектуальные подключенные продукты могут применять алгоритмы и аналитику к используемым или историческим данным, чтобы значительно улучшить производительность, использование и эффективность. В ветряных турбинах, например, локальный микроконтроллер может регулировать каждую лопасть на каждом обороте для захвата максимальной энергии ветра. Каждую турбину можно отрегулировать так, чтобы не только улучшить ее работу, но и минимизировать ее влияние на эффективность находящихся поблизости.

Данные мониторинга в режиме реального времени и возможности управления продуктом позволяют компаниям оптимизировать обслуживание, выполняя профилактическое обслуживание при неизбежном отказе и выполняя ремонт удаленно, тем самым сокращая время простоя продукта и уменьшая потребность в командировке ремонтного персонала.Даже когда требуется ремонт на месте, предварительная информация о том, что сломано, какие детали необходимы и как выполнить исправление, снижает затраты на обслуживание и повышает частоту исправлений с первого раза. Diebold, например, контролирует многие из своих банкоматов на предмет первых признаков неисправности. После оценки состояния неисправного банкомата, автомат ремонтируется удаленно, если это возможно, или компания направляет специалиста, которому была предоставлена ​​подробная диагностика проблемы, рекомендованный процесс ремонта и, часто, необходимые детали.Наконец, как и многие интеллектуальные продукты с подключением к сети, банкоматы Diebold можно обновить, когда в них появятся новые функции. Часто это может происходить удаленно, с помощью программного обеспечения.

Автономия.

Сочетание возможностей мониторинга, управления и оптимизации позволяет интеллектуальным подключенным продуктам достичь ранее недостижимого уровня автономности. На самом простом уровне это автономная работа продукта, такая как iRobot Roomba, пылесос, который использует датчики и программное обеспечение для сканирования и мытья полов в комнатах с разной планировкой.Более сложные продукты могут узнавать об окружающей среде, самостоятельно диагностировать свои потребности в услугах и адаптироваться к предпочтениям пользователей. Автономность не только может снизить потребность в операторах, но может повысить безопасность в опасных условиях и облегчить работу в удаленных местах.

Автономные продукты также могут работать в координации с другими продуктами и системами. Ценность этих возможностей может расти в геометрической прогрессии по мере того, как подключается все больше и больше продуктов. Например, энергоэффективность электрической сети увеличивается по мере подключения большего количества интеллектуальных счетчиков, что позволяет коммунальному предприятию получать представление о структуре спроса и реагировать на нее с течением времени.

В конечном итоге продукты могут функционировать полностью автономно, применяя алгоритмы, использующие данные об их производительности и их среде, включая активность других продуктов в системе, и используя их способность взаимодействовать с другими продуктами. Люди-операторы просто контролируют работу или наблюдают за флотом или системой, а не за отдельными единицами. Например, система разработки длинных забоев Joy Global может работать автономно далеко под землей под наблюдением центра управления шахтами на поверхности.Оборудование постоянно контролируется на предмет работоспособности и неисправностей, а технические специалисты отправляются под землю для решения проблем, требующих вмешательства человека.

Изменение структуры отрасли

Чтобы понять влияние умных, подключенных к сети продуктов на отраслевую конкуренцию и прибыльность, мы должны изучить их влияние на отраслевую структуру. В любой отрасли конкуренция определяется пятью конкурентными силами: рыночной силой покупателей, характером и интенсивностью соперничества между существующими конкурентами, угрозой появления новых участников, угрозой замены товаров или услуг и рыночной властью поставщиков.Состав и сила этих сил в совокупности определяют характер отраслевой конкуренции и среднюю прибыльность существующих конкурентов. Структура отрасли меняется, когда новые технологии, потребности клиентов или другие факторы изменяют эти пять сил. Умные, подключенные к Интернету продукты существенно повлияют на структуру во многих отраслях, как и предыдущая волна интернет-технологий. Эффект будет наибольшим в обрабатывающей промышленности.

Торговая сила покупателей.

Умные, подключенные к сети продукты резко расширяют возможности дифференциации продуктов, уводя конкуренцию только от цены. Знание того, как клиенты на самом деле используют продукты, расширяет возможности компании по сегментации клиентов, настройке продуктов, установлению цен для лучшего отражения ценности и расширению услуг с добавленной стоимостью. Умные, подключенные к Интернету продукты также позволяют компаниям наладить более тесные отношения с клиентами. За счет сбора обширных исторических данных и данных об использовании продукта затраты покупателей на переход к новому поставщику возрастают.Кроме того, интеллектуальные, подключенные к сети продукты позволяют фирмам уменьшить свою зависимость от партнеров по сбыту или обслуживанию или даже избавиться от них, тем самым получая больше прибыли. Все это служит для смягчения или уменьшения переговорной позиции покупателей.

GE Aviation теперь может предоставлять больше услуг конечным пользователям напрямую — шаг, который увеличивает ее возможности по сравнению с непосредственными клиентами, производителями планеров. Например, информация, собранная с сотен датчиков двигателя, позволяет GE и авиакомпаниям оптимизировать работу двигателя, выявляя расхождения между ожидаемыми и фактическими характеристиками.Например, проведенный GE анализ данных об использовании топлива позволил итальянской авиакомпании Alitalia выявить изменения в процедурах полета, такие как положение закрылков во время посадки, что привело к сокращению расхода топлива. Глубокие отношения GE с авиакомпаниями помогают улучшить их дифференциацию с ними, одновременно улучшая ее влияние на производителей планеров.

Тем не менее, умные, подключенные к сети продукты могут повысить покупательскую способность, давая покупателям лучшее понимание истинных характеристик продукта, позволяя им сравнивать одного производителя с другим.Покупатели также могут обнаружить, что доступ к данным об использовании продукта может снизить их зависимость от производителя за советом и поддержкой. Наконец, по сравнению с моделями владения, бизнес-модели «продукт как услуга» или услуги по совместному использованию продукта (обсуждаемые ниже) могут увеличить влияние покупателей за счет снижения затрат на переход к новому производителю.

Соперничество между конкурентами.

Интеллектуальные продукты с подключением к сети могут изменить конкуренцию, открывая множество новых возможностей для дифференциации и предоставления дополнительных услуг.Эти продукты также позволяют фирмам адаптировать предложения к более конкретным сегментам рынка и даже настраивать продукты для отдельных клиентов, что еще больше усиливает дифференциацию и реализацию цен.

Интеллектуальные подключенные продукты также создают возможности для расширения ценностного предложения за пределы продуктов как таковых, включая ценные данные и расширенные предложения услуг. Babolat, например, производит теннисные ракетки и сопутствующее оборудование уже 140 лет. Благодаря своей новой системе Babolat Play Pure Drive, которая помещает датчики и возможности подключения в рукоятку ракетки, компания теперь предлагает услугу, которая помогает игрокам улучшить свою игру за счет отслеживания и анализа скорости мяча, вращения и местоположения удара, передаваемых через смартфон. применение.

Этот сдвиг конкуренции от цены компенсируется смещением структуры затрат на интеллектуальные, подключенные продукты в сторону более высоких постоянных затрат и более низких переменных затрат. Это связано с более высокими первоначальными затратами на разработку программного обеспечения, более сложным дизайном продукта и высокими фиксированными затратами на разработку технологического стека, включая надежную связь, надежное хранилище данных, аналитику и безопасность (см. Снова выставку «Новый технологический стек» ). Отрасли с высокой структурой фиксированных затрат уязвимы для ценового давления, поскольку фирмы стремятся распределить свои фиксированные затраты на большее количество проданных единиц.

Огромное расширение возможностей интеллектуальных подключенных продуктов может также склонить компании к участию в гонке вооружений по функциям и функциям с конкурентами и отказу от слишком большого количества улучшенных характеристик продукта — динамика, которая увеличивает затраты и снижает прибыльность отрасли.

Наконец, конкуренция между конкурентами также может возрасти по мере того, как интеллектуальные, подключенные к сети продукты становятся частью более широких продуктовых систем, и эту тенденцию мы обсудим далее. Например, производители домашнего освещения, аудиовизуального развлекательного оборудования и систем климат-контроля исторически не конкурировали друг с другом.Тем не менее, каждый из них сейчас борется за место в развивающемся «подключенном доме», который интегрирует и добавляет интеллектуальности широкому спектру домашних продуктов.

Угроза новых участников.

Новички в умном, подключенном мире сталкиваются с новыми серьезными препятствиями, начиная с высоких фиксированных затрат на более сложный дизайн продукта, встроенные технологии и многоуровневую новую ИТ-инфраструктуру. Например, химический анализатор TruDefender FTi компании Thermo Fisher добавил возможность подключения к продукту, который уже имел интеллектуальную функциональность, чтобы обеспечить возможность передачи данных химического анализа из опасных сред пользователям и смягчения последствий, не дожидаясь дезактивации машины и персонала.Компании Thermo Fisher требовалось создать полное облако продуктов для безопасного сбора, анализа и хранения данных о продуктах и ​​их распространения как внутри компании, так и среди клиентов, что было серьезным мероприятием.

Умные подключенные продукты в конечном итоге могут работать полностью автономно. Люди-операторы просто контролируют работу или наблюдают за парком или системой, а не за отдельными единицами.

Расширение определений продукта может поднять барьеры для новых участников. Биотроник, компания по производству медицинского оборудования, первоначально производила автономные кардиостимуляторы, инсулиновые помпы и другие устройства.Теперь он предлагает интеллектуальные подключенные устройства, такие как домашняя система мониторинга здоровья, которая включает в себя центр обработки данных, который позволяет врачам удаленно контролировать устройства своих пациентов и их клинический статус.

Барьеры для выхода на рынок также возрастают, когда гибкие операторы извлекают выгоду из первопроходцев, собирая и накапливая данные о продуктах и ​​используя их для улучшения продуктов и услуг, а также для переосмысления послепродажного обслуживания. Умные, подключенные к Интернету продукты могут также повысить лояльность покупателей и повысить затраты на переход, что еще больше повысит барьеры для входа на рынок.

Барьеры для выхода на рынок, однако, снижаются, когда умные, подключенные продукты «перепрыгивают» или сводят на нет сильные стороны и активы традиционных операторов. Более того, традиционные операторы могут не решиться полностью использовать возможности интеллектуальных, подключенных к сети продуктов, предпочитая защищать сильные стороны аппаратного обеспечения и прибыльный унаследованный бизнес по запчастям и обслуживанию. Это открывает двери для новых конкурентов, таких как «беспродуктовая» компания OnFarm, которая успешно конкурирует с производителями традиционного сельскохозяйственного оборудования, предоставляя услуги фермерам путем сбора данных о различных типах сельскохозяйственного оборудования, чтобы помочь производителям принимать более обоснованные решения, избегая необходимости вообще быть производителем оборудования.В области домашней автоматизации Crestron, поставщик интеграционных решений, предлагает сложные специализированные домашние системы с богатым пользовательским интерфейсом. Производственные компании также сталкиваются с проблемами со стороны других нетрадиционных конкурентов, таких как Apple, которая недавно внедрила более простой подход к управлению подключенным домом на основе смартфонов.

Угроза замены.

Интеллектуальные, подключаемые продукты могут предложить превосходную производительность, индивидуальную настройку и потребительскую ценность по сравнению с традиционными продуктами-заменителями, уменьшая угрозы замены и улучшая рост отрасли и прибыльность.Однако во многих отраслях интеллектуальные, подключенные к сети продукты создают новые типы угроз замещения, такие как более широкие возможности продукта, которые заменяют обычные продукты. Например, портативное фитнес-устройство Fitbit, которое собирает несколько типов данных, связанных со здоровьем, включая уровни активности и режим сна, заменяет обычные устройства, такие как часы для бега и шагомеры.

Новые бизнес-модели, основанные на умных подключенных продуктах, могут заменить владение продуктом, снижая общий спрос на продукт.Бизнес-модели «продукт как услуга», например, позволяют пользователям иметь полный доступ к продукту, но платить только за то количество продукта, которое они используют.

Основная информация

Вариантом продукта как услуги является модель совместного использования. Zipcar, например, предоставляет клиентам доступ к автомобилям в режиме реального времени, когда и где они им нужны. Это заменяет владение автомобилем и побудило традиционных автопроизводителей выйти на рынок каршеринга с такими предложениями, как RelayRides от GM, DriveNow от BMW и Dash от Toyota.

Другой пример — общие велосипедные системы, которые появляются во все большем количестве городов. Приложение для смартфона показывает расположение док-станций, где можно забрать и вернуть велосипеды, а за пользователями наблюдают и взимают плату за время, в течение которого они используют велосипеды. Очевидно, что совместное использование уменьшит потребность городских жителей в владении велосипедами, но может побудить большее количество жителей использовать велосипеды, поскольку им не нужно покупать и хранить их. Удобные общие велосипеды заменят не только покупные велосипеды, но, возможно, автомобили и другие виды городского транспорта.Умные подключенные возможности делают возможной такую ​​замену полной собственности.

Сила поставщиков на переговорах.

Умные подключенные продукты меняют традиционные отношения с поставщиками и перераспределяют переговорные позиции. Поскольку интеллектуальные компоненты продуктов и их возможности подключения обеспечивают большую ценность по сравнению с физическими компонентами, физические компоненты со временем могут быть превращены в товар или даже заменены программным обеспечением. Программное обеспечение также снижает потребность в физической настройке и, следовательно, уменьшает количество разновидностей физических компонентов.Значение традиционных поставщиков для общей стоимости продукции часто снижается, и их рыночная сила падает.

Однако интеллектуальные, подключенные продукты часто представляют новых мощных поставщиков, которые производителям никогда не были нужны раньше: поставщики датчиков, программного обеспечения, средств связи, встроенных операционных систем, хранилищ данных, аналитики и других компонентов технологического стека. Некоторые из них, такие как Google, Apple и AT&T, являются гигантами в своих отраслях. У них есть таланты и возможности, в которых большинство производственных компаний исторически не нуждалось, но которые становятся важными для дифференциации продукции и ее стоимости.Торговая сила этих новых поставщиков может быть высокой, что позволяет им получать большую долю от общей стоимости продукции и снижать прибыльность производителей.

Хорошим примером этих новых типов поставщиков является Открытый автомобильный альянс, в котором General Motors, Honda, Audi и Hyundai недавно объединили свои усилия, чтобы использовать операционную систему Google Android для своих автомобилей. Автопроизводителям не хватало специализированных возможностей, необходимых для разработки надежной встраиваемой операционной системы, которая обеспечивала бы отличный пользовательский интерфейс и позволяла бы экосистеме разработчиков создавать приложения.Традиционное влияние автопроизводителей по сравнению с поставщиками значительно снижается за счет таких поставщиков, как Google, которые обладают не только значительными ресурсами и опытом, но и сильными потребительскими брендами и многочисленными соответствующими приложениями (например, потребители могут предпочесть автомобиль, который может синхронизироваться со своим смартфоном, музыкой , и приложения).

Новые поставщики технологического стека для умных, подключенных к сети продуктов также могут получить больше преимуществ, учитывая их отношения с конечными пользователями и доступ к данным об использовании продуктов.По мере того как поставщики собирают данные об использовании продуктов от конечных пользователей, они также могут предоставлять им новые услуги, как это сделала GE с Alitalia.

Новые отраслевые границы и системы систем

Мощные возможности интеллектуальных сетевых продуктов не только меняют конкуренцию внутри отрасли, но и могут расширить само определение отрасли. Конкурентные границы отрасли расширяются, чтобы охватить набор связанных продуктов, которые в совокупности удовлетворяют более широкую основную потребность.Функции одного продукта оптимизированы с другими сопутствующими продуктами. Например, интеграция интеллектуального, подключенного к сети сельскохозяйственного оборудования, такого как тракторы, культиваторы и сеялки, может повысить общую производительность оборудования.

Таким образом, основа конкуренции смещается от функциональности отдельного продукта к производительности более широкой продуктовой системы, в которой фирма является лишь одним действующим лицом. Теперь производитель может предложить пакет подключенного оборудования и сопутствующих услуг, оптимизирующих общие результаты.Таким образом, в примере с фермерским хозяйством отрасль расширяется от производства тракторов до оптимизации сельскохозяйственного оборудования. В горнодобывающей промышленности Joy Global перешла от оптимизации производительности отдельных единиц горнодобывающего оборудования к оптимизации всего парка оборудования, развернутого на руднике. Границы отрасли расширяются от отдельных типов горных машин до систем горнодобывающего оборудования.

, однако, все больше и больше границы отрасли расширяются даже за пределы продуктовых систем до систем систем, то есть набора разрозненных продуктовых систем, а также связанной внешней информации, которую можно координировать и оптимизировать, например, умное здание, умный дом и т. Д. или умный город.John Deere и AGCO, например, начинают связывать не только сельскохозяйственную технику, но и оросительные системы, почву и источники питательных веществ с информацией о погоде, ценах на урожай и товарных фьючерсах, чтобы оптимизировать общую производительность фермы. Умные дома, которые включают в себя множество продуктовых систем, включая освещение, HVAC, развлечения и безопасность, являются еще одним примером. Компании, продукты и конструкции которых оказывают наибольшее влияние на общую производительность системы, будут в лучшем положении для управления этим процессом и получения непропорциональной стоимости.

Некоторые компании, такие как John Deere, AGCO и Joy Global, намеренно стремятся расширить и переопределить свои отрасли. Другие могут оказаться под угрозой из-за этого развития, которое создает новых конкурентов, новые основы для конкуренции и потребность в совершенно новых и более широких возможностях. Компании, которые не могут адаптироваться, могут обнаружить, что их традиционные продукты превращаются в товар, или же им может быть отведена роль OEM-поставщиков под контролем системных интеграторов.

Чистое влияние интеллектуальных сетевых продуктов на структуру отрасли будет варьироваться в зависимости от отрасли, но некоторые тенденции кажутся очевидными.Во-первых, растущие барьеры для входа в рынок в сочетании с преимуществами первопроходца, вытекающими из заблаговременного накопления и анализа данных об использовании продуктов, позволяют предположить, что многие отрасли могут подвергнуться консолидации.

Во-вторых, давление консолидации усилится в отраслях, границы которых расширяются. В таких случаях производителям одного продукта будет сложно конкурировать с многопродуктовыми компаниями, которые могут оптимизировать характеристики продукта в более широких системах. В-третьих, вероятно появление важных новых участников, поскольку компании, не обремененные устаревшими определениями продуктов и укоренившимися способами конкуренции и не имеющие исторических пулов прибыли, которые нужно защищать, воспользуются возможностями для использования всего потенциала умных, связанных продуктов для создания ценности.Некоторые из этих стратегий будут «без продукта», то есть система, соединяющая продукты, будет основным преимуществом, а не сами продукты.

Умные, подключаемые продукты и конкурентные преимущества

Как компании могут добиться устойчивого конкурентного преимущества в меняющейся структуре отрасли? Основные принципы стратегии остаются в силе. Для достижения конкурентного преимущества компания должна иметь возможность дифференцировать себя и, таким образом, иметь надбавку к цене, работать с меньшими затратами, чем ее конкуренты, или и то, и другое.Это обеспечивает превосходную прибыльность и рост по сравнению со средним показателем по отрасли.

Основой конкурентного преимущества является операционная эффективность (OE). OE требует использования передового опыта по всей цепочке создания стоимости, включая современные технологии производства продуктов, новейшее производственное оборудование и современные методы продаж, ИТ-решения и подходы к управлению цепочкой поставок.

OE — это настольные ставки конкурса. Если компания не будет работать эффективно и постоянно внедряет новые передовые методы, она будет отставать от конкурентов по стоимости и качеству.И все же OE редко является источником устойчивого преимущества, потому что конкуренты будут применять одни и те же передовые методы и наверстывать упущенное.

Чтобы выйти за рамки оригинального оборудования, компания должна определить четкое стратегическое позиционирование. В то время как операционная эффективность заключается в том, чтобы делать что-то хорошо, стратегическое позиционирование заключается в том, чтобы действовать по-другому. Компания должна выбрать, как она будет предоставлять уникальную ценность для группы клиентов, которых она выбирает для обслуживания. Стратегия требует компромиссов: решать не только, что делать, но и чего не делать.

Интеллектуальные подключенные продукты определяют новый стандарт операционной эффективности, значительно поднимая планку передовых практик. Каждой производственной компании придется решить, как включить интеллектуальные, подключенные возможности в свои продукты. Но страдает не только сам продукт. Как мы обсуждали ранее, переход к интеллектуальным, подключенным к сети продуктам также создает новые передовые методы в цепочке создания стоимости.

Значение умных, подключенных продуктов для цепочки создания стоимости будет подробно обсуждаться во второй статье этой серии (см. Врезку «Диаграмма влияния на конкуренцию»).Здесь мы кратко сосредоточимся на том, как умные, подключенные к сети продукты влияют на дизайн продукта, услуги, маркетинг, человеческие ресурсы и безопасность, поскольку эти изменения внутренней деятельности часто напрямую влияют на выбор стратегии.

Дизайн.

Для интеллектуальных подключенных продуктов требуется целый набор новых принципов проектирования, таких как проекты, которые обеспечивают стандартизацию оборудования за счет настройки на основе программного обеспечения, проекты, обеспечивающие персонализацию, проекты, которые включают возможность поддержки текущих обновлений продуктов, и проекты, которые позволяют прогнозировать, расширять , или удаленное обслуживание.Для интеграции оборудования, электроники, программного обеспечения, операционной системы и компонентов связи необходимы знания в области системной инженерии и гибкой разработки программного обеспечения, а во многих производственных компаниях этот опыт недостаточно развит. Процессы разработки продукта также должны будут быстро и эффективно учитывать более поздние стадии и изменения конструкции после покупки. Компаниям потребуется синхронизировать очень разные «тактовые частоты» разработки аппаратного и программного обеспечения; группа разработчиков программного обеспечения может создать до 10 итераций приложения за время, необходимое для создания одной новой версии оборудования, на котором оно работает.

Гарантийное обслуживание.

Интеллектуальные подключаемые продукты позволяют значительно повысить эффективность профилактического обслуживания и обслуживания. Новые организационные структуры и процессы предоставления услуг необходимы для использования данных о продуктах, которые могут выявить существующие и будущие проблемы и позволить компаниям производить своевременный, а иногда и удаленный ремонт. Данные об использовании продукта и производительности в режиме реального времени позволяют существенно сократить расходы на отправку на места и значительно повысить эффективность управления запасами запасных частей.Раннее предупреждение о надвигающемся отказе частей или компонентов может уменьшить количество поломок и обеспечить более эффективное планирование обслуживания. Данные об использовании и производительности продукта могут быть полезны при разработке продукта, чтобы компании могли сократить количество отказов продукта в будущем и снизить потребность в сопутствующем обслуживании. Данные об использовании продукта также могут использоваться для подтверждения претензий по гарантии и выявления нарушений гарантийных соглашений.

В некоторых случаях фирмы могут снизить затраты на обслуживание, заменив физические части на «части программного обеспечения».«Например, стеклянные ЖК-дисплеи кабины пилотов современных самолетов, которые можно отремонтировать или модернизировать с помощью программного обеспечения, заменили электрические и механические шкалы и датчики. Данные об использовании продукта также позволяют компаниям лучше «проектировать для обслуживания», то есть уменьшать сложность или размещение деталей, подверженных поломке, чтобы упростить ремонт. Все эти возможности существенно изменяют сервисную деятельность в цепочке создания стоимости.

Маркетинг.

Интеллектуальные, подключенные к сети продукты позволяют компаниям формировать новые виды взаимоотношений с клиентами, что требует новых маркетинговых методов и навыков.По мере того, как компании накапливают и анализируют данные об использовании продуктов, они получают новое представление о том, как продукты создают ценность для клиентов, что позволяет лучше позиционировать предложения и более эффективно сообщать клиентам о ценности продукта. Используя инструменты анализа данных, компании могут сегментировать свои рынки более изощренными способами, адаптировать пакеты продуктов и услуг, которые обеспечивают большую ценность для каждого сегмента, и устанавливать цены на эти пакеты, чтобы получить больше этой ценности. Этот подход работает лучше всего, когда продукты можно быстро и эффективно адаптировать с низкими предельными затратами с помощью программного (в отличие от аппаратного) изменения.Например, если раньше John Deere производил несколько двигателей с разным уровнем мощности для обслуживания различных сегментов клиентов, то теперь он может изменять номинальную мощность одного и того же двигателя, используя только программное обеспечение.

Человеческие ресурсы.

Умные, подключенные к Интернету продукты создают серьезные новые потребности в человеческих ресурсах и создают новые проблемы. Самым неотложным из них является необходимость набора новых навыков, многие из которых пользуются большим спросом. Инженерные отделы, которые традиционно укомплектованы инженерами-механиками, должны добавлять таланты в разработку программного обеспечения, системную инженерию, облака продуктов, аналитику больших данных и другие области.

Безопасность.

Интеллектуальные подключенные продукты создают потребность в надежном управлении безопасностью для защиты данных, передаваемых к продуктам, от них и между ними; защищать продукцию от несанкционированного использования; и безопасный доступ между технологическим стеком продукта и другими корпоративными системами. Для этого потребуются новые процессы аутентификации, безопасное хранение данных о продуктах, защита от хакеров как данных продукта, так и данных клиентов, определение и контроль прав доступа, а также защита самих продуктов от хакеров и несанкционированного использования.

Последствия для стратегии

Путь к конкурентному преимуществу в конечном итоге зависит от стратегии. Наше исследование показывает, что в умном, взаимосвязанном мире компании сталкиваются с 10 новыми стратегическими выборами. Каждый выбор предполагает компромиссы, и каждый должен отражать уникальные обстоятельства компании. Выбор также взаимозависим. Все варианты выбора компании должны подкреплять друг друга и определять последовательное и четкое общее стратегическое позиционирование компании.

1.Какой набор интеллектуальных возможностей и функций подключенных продуктов должна придерживаться компания?

Интеллектуальные подключенные продукты значительно расширяют диапазон потенциальных возможностей и функций продукта. У компаний может возникнуть соблазн добавить как можно больше новых функций, особенно с учетом зачастую низких предельных затрат на добавление большего количества датчиков и новых программных приложений, а также в основном фиксированных затрат на облако продуктов и другую инфраструктуру. Но то, что компания может предложить много новых возможностей, не означает, что их ценность для клиентов превышает их стоимость.А когда компании вступают в гонку вооружений по функциям и возможностям, они в конечном итоге стирают стратегические различия и создают конкуренцию с нулевой суммой.

Как компании следует определить, какие интеллектуальные подключенные возможности предложить? Во-первых, он должен решить, какие функции принесут клиентам реальную пользу по сравнению с их стоимостью. В бытовых водонагревателях A.O. Смит разработал возможности для мониторинга и уведомления о неисправностях, но водонагреватели настолько долговечны и надежны, что немногие домохозяйства готовы платить за эти функции достаточно, чтобы оправдать их текущую стоимость.Следовательно, А. Смит предлагает их в качестве опций только для нескольких моделей. Однако в коммерческих водонагревателях и бойлерах такие возможности широко используются. Ценность удаленного мониторинга и эксплуатации для коммерческих клиентов, которые часто не могут работать без тепла и горячей воды, высока по сравнению с их стоимостью, и поэтому эти функции становятся стандартными. Обратите внимание, что стоимость включения интеллектуальных, подключенных функций продукта со временем будет снижаться, как в случае с водонагревателями и бойлерами.Таким образом, решая, какие функции предложить, компании должны постоянно пересматривать уравнение ценности.

Во-вторых, ценность функций или возможностей будет зависеть от сегмента рынка, поэтому выбор функций, предлагаемых компанией, будет зависеть от того, какие сегменты она выберет для обслуживания. Schneider Electric, например, производит строительные изделия, а также интегрированные решения для управления зданием, которые собирают объемы данных о потреблении энергии и других показателях производительности здания. Для одного сегмента клиентов решение Schneider включает удаленный мониторинг оборудования, оповещения и консультационные услуги по снижению энергопотребления и других затрат.Однако для сегмента клиентов, которым требуется полностью аутсорсинговое решение, Schneider фактически берет на себя удаленное управление оборудованием, чтобы минимизировать потребление энергии от имени клиентов.

В-третьих, компания должна включать в себя те возможности и функции, которые укрепляют ее конкурентное положение. Компания, конкурирующая со стратегией высокого уровня, часто может усилить дифференциацию за счет обширных функций, в то время как конкурент с низкой стоимостью может выбрать включение только самых основных функций, которые влияют на производительность основного продукта и снижают стоимость эксплуатации.Например, А.О. Котлоагрегат Smith’s Lochinvar, который конкурирует с использованием высоко дифференцированной стратегии, сделал обширные интеллектуальные, взаимосвязанные характеристики продуктов стандартными для своих основных продуктов. Компания Rolex, производитель часов класса люкс, напротив, решила, что интеллектуальные возможности подключения к Интернету — не та область, в которой она будет конкурировать.

2. Какой объем функций должен быть встроен в продукт, а какой — в облаке?

После того, как компания решила, какие возможности предложить, она должна решить, должна ли технология поддержки каждой функции быть встроена в продукт (повышая стоимость каждого продукта), доставляться через облако продуктов или и то, и другое.Помимо стоимости, следует учитывать ряд факторов.

Время отклика.

Функция, требующая быстрого реагирования, например аварийный останов на атомной электростанции, требует, чтобы программное обеспечение было встроено в физический продукт. Это также снижает риск того, что потеря или ухудшение связи замедлит реакцию.

Автоматика.

Продукты, которые полностью автоматизированы, такие как антиблокировочная система тормозов, обычно требуют, чтобы в устройство были встроены более широкие функциональные возможности.

Доступность, надежность и безопасность сети.

Встраивание программного обеспечения в продукт сводит к минимуму зависимость от доступности сети и объема данных, которые должны передаваться от продукта к облачным приложениям, снижая риск того, что важные или конфиденциальные данные будут скомпрометированы во время передачи.

Место использования продукта.

Компании, которые эксплуатируют продукты в удаленных или опасных местах, могут снизить связанные с этим опасности и затраты, разместив функциональные возможности в облаке продуктов.Как обсуждалось выше, химические анализаторы Thermo Fisher, используемые в опасных или токсичных средах, обладают облачными возможностями и возможностью подключения, которые обеспечивают мгновенную передачу данных о загрязнении и позволяют незамедлительно приступить к действиям по смягчению последствий.

Характер пользовательского интерфейса.

Если пользовательский интерфейс продукта сложный и часто меняется, лучше всего его разместить в облаке. Облако предлагает возможность предоставить гораздо более богатый пользовательский интерфейс и потенциально использовать преимущества существующего, знакомого и надежного пользовательского интерфейса, такого как смартфон.

Периодичность обслуживания или обновления продукта.

Облачные приложения и интерфейсы позволяют компаниям легко и автоматически вносить изменения и обновлять продукты.

Производитель домашнего аудиооборудования Sonos, новатор в области интеллектуальных подключенных продуктов, использует преимущества облачных технологий, чтобы «заново изобрести домашнее аудио в цифровую эпоху», уделяя особое внимание удобству, разнообразию музыки и простоте использования. Беспроводные системы компании размещают источник музыки и пользовательский интерфейс в облаке, что позволяет Sonos упростить физическую конструкцию своих продуктов: портативное устройство, которое управляется со смартфона, содержит только усилитель и динамик.Этим предложением Sonos попытался подорвать рынок домашнего аудио. Компромисс? Беспроводные потоковые аудиосистемы не обеспечивают того уровня качества звука, который требуется истинным аудиофилам. Конкуренты, такие как Bose, будут делать разные выборы и идти на компромиссы, чтобы обеспечить свою конкурентоспособность.

Мы считаем, что по мере развития интеллектуальных, связанных продуктов, больше возможностей человеко-машинного интерфейса может перейти из продукта в облако. Однако сложность, с которой сталкиваются пользователи при работе с этими интерфейсами, возрастет.Пользовательские интерфейсы часто могут чрезмерно усложняться, и обратная реакция пользователей может побуждать компании восстанавливать более простые и удобные интерфейсы для общих функций, включая элементы управления включением / выключением.

3. Следует ли компании использовать открытую или закрытую систему?

Интеллектуальные подключенные продукты включают в себя несколько типов функций и услуг и часто представляют собой системы, включающие несколько продуктов. Закрытая система Подход направлен на то, чтобы клиенты покупали всю интеллектуальную, подключенную систему продуктов у одного производителя.Ключевые интерфейсы являются собственностью, и только избранные стороны получают доступ. Операционные данные, которые GE собирает, например, со своих авиационных двигателей, доступны только авиакомпаниям, эксплуатирующим эти двигатели. Открытая система , а , напротив, позволяет конечному заказчику собирать части решения — как задействованные продукты, так и платформу, связывающую систему, — из разных компаний. Здесь интерфейсы, обеспечивающие доступ к каждой части системы, открыты или стандартизированы, что позволяет внешним игрокам создавать новые приложения.

Закрытые системы создают конкурентное преимущество, позволяя компании контролировать и оптимизировать конструкцию всех частей системы относительно друг друга. Компания контролирует технологии и данные, а также направление развития продукта и продуктового облака. Производители системных компонентов ограничены в доступе к закрытой системе или должны лицензировать право интегрировать в нее свои продукты. Закрытый подход может привести к тому, что система одного производителя станет фактическим отраслевым стандартом, что позволит этой компании получить максимальную выгоду.

Закрытый подход требует значительных инвестиций и лучше всего работает, когда один производитель занимает доминирующее положение в отрасли, которое можно использовать для управления поставками всех частей интеллектуальной, подключенной системы продуктов. Если бы, например, Philips Healthcare или GE Healthcare были доминирующим производителем оборудования для медицинской визуализации, она могла бы использовать закрытый подход, при котором она могла бы продавать больницам системы управления медицинской визуализацией, включающие только свое собственное оборудование или оборудование партнеров.Однако ни одна из компаний не имеет возможности ограничить больницам выбор оборудования других производителей, поэтому платформы систем визуализации обеих компаний взаимодействуют с оборудованием других производителей.

Полностью открытая система позволяет любому объекту участвовать в системе и взаимодействовать с ней. Когда Philips Lighting представила, например, интеллектуальную подключенную лампочку, она включала в себя базовое приложение для смартфона, которое позволяло пользователям управлять цветом и интенсивностью отдельных лампочек. Philips также опубликовала интерфейс прикладного программирования, который побудил независимых разработчиков программного обеспечения быстро выпустить десятки приложений, которые расширили полезность лампочек оттенка и увеличили продажи.Открытый подход позволяет ускорить разработку приложений и системных инноваций, поскольку в них вносят свой вклад несколько организаций. Это также может привести к де-факто отраслевому стандарту, но от которого ни одна компания не получит выгоды.

Хотя замкнутая система возможна для отдельных продуктовых систем, она часто непрактична для систем систем. Whirlpool, например, понимает, что ее сильной позиции в сфере бытовой техники будет недостаточно, чтобы стать лидером в «подключенном доме», который включает не только подключенную бытовую технику, но также автоматизированное освещение, HVAC, развлечения и безопасность.Поэтому Whirlpool проектирует свои устройства таким образом, чтобы их можно было легко подключить к разнообразным системам домашней автоматизации, представленным на рынке, стремясь сохранить собственный контроль только над характеристиками своих продуктов. Гибридный подход, при котором часть функций открыта, но компания контролирует доступ ко всем возможностям, применяется в таких отраслях, как производство медицинских устройств, где производители поддерживают стандартный интерфейс, но предлагают более широкие функциональные возможности только для клиентов. Со временем закрытые подходы становятся все более сложными, поскольку технологии распространяются, а клиенты сопротивляются ограничениям в выборе.

4. Следует ли компании разрабатывать полный набор интеллектуальных, подключенных продуктов и инфраструктуры внутри компании или передавать ее поставщикам и партнерам на аутсорсинг?

Разработка технологического стека для интеллектуальных, подключенных к сети продуктов требует значительных инвестиций в специализированные навыки, технологии и инфраструктуру, которые обычно отсутствуют в производственных компаниях. Многие из этих навыков недостаточны и пользуются большим спросом.

Компания должна выбрать, какие уровни технологий развивать и поддерживать внутри компании, а какие передать на аутсорсинг поставщикам и партнерам.Используя внешних партнеров, он должен решить, продолжать ли разработку индивидуальных решений или лицензировать готовые, лучшие в своем классе решения на каждом уровне. Наше исследование показывает, что наиболее успешные компании выбирают разумное сочетание того и другого.

Компании, которые разрабатывают интеллектуальные подключенные продукты внутри компании, усваивают ключевые навыки и инфраструктуру и сохраняют больший контроль над функциями, функциональностью и данными о продуктах. Они также могут использовать преимущества первопроходца и возможность влиять на направление развития технологий.У компании появляется более крутая кривая обучения, что помогает поддерживать ее конкурентное преимущество. Например, в то время как навыки программирования не очень хорошо развиты в большинстве производственных компаний, Джефф Иммельт недавно сказал, что «каждая промышленная компания станет компанией-разработчиком программного обеспечения». Природа технологий для умных, подключенных к сети продуктов проясняет, почему это вполне может быть правдой и почему создание внутреннего программного обеспечения имеет решающее значение.

Первые пионеры AGCO и Deere по этим причинам выбрали в основном собственный путь разработки решений для интеллектуального сельскохозяйственного оборудования.GE создала крупный центр разработки программного обеспечения для создания собственных возможностей, которые она считает стратегическими для всех бизнес-подразделений.

Однако, как и в случае с двумя предыдущими волнами ИТ, сложность, навыки, время и затраты, связанные с созданием всего технологического стека для интеллектуальных, связанных продуктов, огромны и приводят к специализации на каждом уровне. Подобно тому, как Intel специализируется на микропроцессорах, а Oracle — на базах данных, уже появляются новые фирмы, специализирующиеся на компонентах технологического стека интеллектуальных подключенных продуктов, и их инвестиции в технологии окупаются для многих тысяч клиентов.Первопроходцы, выбирающие внутреннюю разработку, могут переоценить свою способность оставаться впереди и в конечном итоге замедлить сроки разработки.

Но аутсорсинг может привести к новым расходам, поскольку поставщики и партнеры требуют большей доли созданной стоимости. Компании, которые полагаются на партнеров, также ставят под угрозу свою способность дифференцировать будущее и свою способность накапливать и сохранять внутренний опыт, необходимый для определения общей стратегии дизайна продукта, управления инновациями и правильного выбора поставщиков.

Выбирая вариант строительства и покупки, компании должны определить те технологические уровни, которые предлагают наибольшие возможности для понимания продукта, будущих инноваций и конкурентных преимуществ, и отдать на аутсорсинг те, которые станут товаром или будут развиваться слишком быстро. Например, большинству компаний следует стремиться поддерживать надежные внутренние возможности в таких областях, как проектирование устройств, пользовательский интерфейс, системная инженерия, аналитика данных и быстрая разработка приложений для продуктов.

Эти варианты со временем будут видоизменяться.На ранних этапах развития технологии интеллектуальных подключенных продуктов количество способных и надежных поставщиков было ограничено, и поэтому компании столкнулись с необходимостью внутренней или индивидуальной разработки. Однако уже появляются лучшие в своем классе поставщики с готовыми решениями для подключения и облаками продуктов, безопасными высокопроизводительными платформами приложений и готовыми к использованию средствами анализа данных. Это усложняет внутреннюю работу и может превратить раннее опережение в недостаток.

5. Какие данные компания должна собирать, защищать и анализировать, чтобы максимизировать ценность своего предложения?

Данные о продукте имеют основополагающее значение для создания ценности и конкурентного преимущества в умных, подключенных к сети продуктах. Но для сбора данных требуются датчики, которые увеличивают стоимость продукта, равно как и передача, хранение, защита и анализ этих данных. Компании также могут нуждаться в получении прав на данные, что увеличивает сложность и стоимость. Чтобы определить, какие типы данных обеспечивают достаточную ценность по сравнению с затратами, компания должна рассмотреть такие вопросы, как: Как каждый тип данных создает ощутимую ценность для функциональности? Для эффективности в цепочке создания стоимости? Помогут ли данные компании понять и улучшить работу более широкой продуктовой системы с течением времени? Как часто нужно собирать данные, чтобы повысить их полезность, и как долго их следует хранить?

Компании также должны учитывать риски целостности, безопасности или конфиденциальности продукта для каждого типа данных и связанные с этим затраты.Чем менее конфиденциальные данные собирает компания, тем ниже риск нарушений и перебоев в передаче. Когда требования к безопасности высоки, компаниям потребуются возможности для защиты данных и ограничения риска передачи путем хранения данных в самом продукте. (Мы обсудим безопасность более подробно во второй части этой серии статей.)

Типы данных, которые компания выбирает для сбора и анализа, также зависят от ее позиционирования. Если стратегия компании направлена ​​на повышение производительности продукта или минимизацию стоимости услуг, она обычно должна собирать обширные данные о «немедленной ценности», которые можно использовать в режиме реального времени.Это особенно важно для сложных и дорогостоящих изделий, простои которых обходятся дорого, таких как ветряные турбины или реактивные двигатели.

Компаниям, стремящимся к лидерству в системе продуктов, необходимо вкладывать средства в сбор и анализ более обширных данных по множеству продуктов и внешней среде, даже для продуктов, которые компания не производит. Например, умной, подключенной системе продуктов может потребоваться сбор данных о дорожном движении, погодных условиях и ценах на топливо в разных местах для всего парка транспортных средств.

Различные стратегии предполагают разные варианты сбора данных. Компания Nest, стремящаяся стать лидером в области энергоэффективности и стоимости энергии, собирает обширные данные как об использовании продукции, так и о пиковом спросе в энергосистеме. Это позволило реализовать программу вознаграждений в час пик, которая повышает температуру термостата кондиционера для бытовых потребителей, чтобы снизить потребление энергии в периоды пикового спроса, и предварительно охлаждает дом перед началом пикового спроса. Благодаря партнерству с поставщиками энергии, защите данных, которые они предоставляют, и интеграции их с данными клиентов, Nest позволяет клиентам получать скидки или кредиты от своих поставщиков энергии и использовать меньше энергии, когда все остальные потребляют больше.

6. Как компания управляет правами собственности и доступа к данным о своих продуктах?

Когда компания выбирает, какие данные собирать и анализировать, она должна определить, как защитить права на данные и управлять доступом к данным. Ключ в том, кому на самом деле принадлежат данные. Производитель может владеть продуктом, но данные об использовании продукта потенциально принадлежат покупателю. Например, кто является законным владельцем потоковой передачи данных от интеллектуального подключенного авиационного двигателя — поставщик двигателей, производитель планера или авиакомпания, которая владеет самолетами и эксплуатирует их?

Существует ряд опций для установления прав на данные для интеллектуальных подключенных продуктов.Компании могут претендовать на полное владение данными о продукте или добиваться совместного владения. Существуют также различные уровни прав использования, включая соглашения о неразглашении, право на совместное использование данных или право на их продажу. Фирмы должны определить свой подход к прозрачности сбора и использования данных. Права на данные могут быть изложены в явном соглашении или похоронены мелким шрифтом или трудными для понимания шаблонными документами. Хотя мы наблюдаем первые этапы движения к большей прозрачности при сборе данных в различных отраслях, стандарты раскрытия данных и владения часто еще не установлены.

Другой вариант управления правами на данные и доступом включает создание структуры обмена данными с поставщиками компонентов для предоставления информации о состоянии и производительности компонента, но не о его местонахождении. Однако ограничение доступа поставщиков к данным может снизить потенциальные выгоды, если поставщик не полностью понимает, как используются продукты, что замедлит инновации.

Клиенты и пользователи хотят сказать свое слово в этом выборе. Некоторые клиенты сегодня гораздо охотнее, чем другие, делятся данными об использовании своих продуктов.Например, частью ценностного предложения Fitbit является его способность делиться через социальные сети собираемой личной информацией о фитнесе. Но не каждый покупатель хочет делиться этими данными. Точно так же осторожные водители могут быть готовы поделиться данными о своих привычках вождения со страховыми компаниями или компаниями по аренде автомобилей, чтобы снизить страховые взносы или сборы, но другие могут сопротивляться. Фирмы должны будут предоставить клиентам четкое ценностное предложение, чтобы побудить их делиться данными об использовании или другими данными. По мере того, как потребители все больше осознают ценность, которую данные создают в цепочке создания стоимости, они становятся более активными и требовательными участниками при принятии решений о том, какие данные собираются, как они используются и кому это выгодно.

Сегодня обычным явлением являются соглашения о переходе по ссылкам, дающие широкое согласие на сбор данных о продукте при первом использовании умного, подключенного продукта. Это согласие позволяет компаниям без разбора собирать данные о товарах и использовать их с небольшими ограничениями. Мы ожидаем, что со временем появятся более строгие договорные рамки и механизмы, регулирующие эти права, для определения и защиты интеллектуальной собственности, связанной с интеллектуальными, связанными данными о продуктах. Компаниям следует опережать эту тенденцию, особенно в отношении данных о продуктах, которые им действительно необходимо собирать для повышения ценности.

Тщательное управление данными также будет иметь важное значение, особенно в строго регулируемых отраслях, таких как производство медицинских устройств. Нормативные стандарты доступа к данным и безопасности уже действуют во многих таких областях. Компания Biotronik создала инфраструктуру, которая позволяет безопасно собирать информацию о пациенте, такую ​​как события аритмии или состояние батареи кардиостимулятора, и делиться ею только с определенной аудиторией — врачом пациента. Однако независимо от отрасли, управление данными будет важной возможностью, и утечка данных приведет к серьезным последствиям, независимо от того, кто виноват.Постоянный риск безопасности — это часть бизнес-обоснования того, какие данные нужно собирать и как ими управлять.

7. Следует ли компании полностью или частично отказаться от каналов сбыта или сервисных сетей?

Интеллектуальные подключенные продукты позволяют компаниям поддерживать прямые и тесные отношения с клиентами, что может снизить потребность в партнерах по каналам сбыта. Компании также могут диагностировать проблемы и сбои в работе продуктов, а иногда и производить ремонт удаленно, снижая зависимость от партнеров по обслуживанию.Сводя к минимуму роль посредников, компании потенциально могут получать новые доходы и увеличивать маржу. Они также могут улучшить свои знания о потребностях клиентов, повысить узнаваемость бренда и повысить лояльность, более подробно рассказывая клиентам о ценности продукта.

Tesla, например, нарушила статус-кво в автомобильной промышленности, продавая свои автомобили напрямую потребителям, а не через традиционную дилерскую сеть. Это упростило ценообразование для фирмы — потребители платят полную цену, избегая торга, типичного для дилерских центров, — что значительно повысило удовлетворенность клиентов.Устраняя участие третьих лиц в ремонте, Tesla получает прибыль и углубляет свои отношения с клиентами. Фирма распространяет обновления программного обеспечения на свои автомобили, постоянно улучшая качество обслуживания клиентов и давая водителям ощущение «запаха новой машины» с каждым обновлением. Когда мониторинг обнаруживает, что автомобиль Tesla подлежит ремонту, автомобиль либо самостоятельно вызывает удаленный ремонт через программное обеспечение, либо отправляет уведомление клиенту с приглашением запросить, чтобы камердинер доставил его на объект Tesla.Компания Consumer Reports недавно заняла первое место в рейтинге удовлетворенности клиентов.

Хотя дезинтермедиация имеет определенные преимущества, некоторый уровень физической близости к клиентам по-прежнему необходим и желателен в большинстве отраслей. Клиенты должны доставить и иногда установить физический продукт, и некоторые виды сервисных визитов по-прежнему необходимы. Кроме того, у клиентов могут быть прочные отношения с торговыми посредниками и каналами, которые предлагают им более широкую линейку продуктов и глубокие знания на местах.Когда производители уменьшают роль ценных партнеров по сбыту продукции, они рискуют потерять их в пользу конкурентов, чья стратегия заключается в привлечении партнеров. Кроме того, выполнение ролей, ранее выполнявшихся партнерами, таких как прямые продажи или обслуживание, может оказаться сложной задачей, требующей высоких начальных затрат и крупных новых инвестиций в такие функции цепочки создания стоимости, как продажи, логистика, запасы и инфраструктура.

Выбор, устранять ли посредничество канала или партнера по обслуживанию, будет в значительной степени зависеть от типа партнерской сети, которой управляет фирма.Партнеры просто распространяют продукты или они имеют решающее значение для обучения и оказания услуг на местах? Какой процент партнерских действий можно заменить интеллектуальными возможностями подключенных продуктов? Понимают ли клиенты ценность устранения посредников? Понимают ли клиенты, что традиционные отношения с установленными каналами больше не нужны и требуют дополнительных затрат?

Интеллектуальные подключенные продукты предлагают новый богатый набор возможностей для создания ценности и роста.Однако усилия по использованию этих возможностей не обойдутся без проблем. К числу наиболее серьезных стратегических рисков относятся следующие:

Добавление функций, за которые клиенты не хотят платить.

То, что функция теперь возможна, не означает, что у клиента есть четкое ценностное предложение. Добавление расширенных возможностей и опций может привести к снижению отдачи из-за стоимости и сложности использования.

Недооценка рисков безопасности и конфиденциальности.

Интеллектуальные подключенные продукты открывают новые основные шлюзы для корпоративных систем и данных, что требует усиленной сетевой безопасности, безопасности устройств и датчиков, а также шифрования информации.

Неспособность предвидеть новые конкурентные угрозы.

Новые конкуренты, предлагающие продукты с интеллектуальными связными возможностями (такими как возможность подключения и встроенное программное обеспечение) или бизнес-модели, основанные на производительности или услугах, могут быстро появиться и изменить конкуренцию и границы отрасли.

Слишком долгое ожидание начала работы.

«Медленное движение» позволяет конкурентам и новым участникам закрепиться, начать сбор и анализ данных и начать двигаться вверх по кривой обучения.

Переоценка внутренних возможностей.

Переход к интеллектуальным, подключенным к сети продуктам потребует новых технологий, навыков и процессов по всей цепочке создания стоимости (например, аналитика больших данных, системная инженерия и разработка программных приложений). Реалистичная оценка того, какие возможности следует развивать собственными силами, а какие — новыми партнерами, имеет решающее значение.

8. Следует ли компании менять бизнес-модель?

Производители традиционно сосредотачивались на производстве физических товаров и получении стоимости путем передачи права собственности на товар покупателю посредством сделки купли-продажи. В этом случае владелец несет ответственность за расходы на обслуживание продукта и другие затраты на его использование, одновременно принимая на себя риски простоя и других отказов и дефектов продукта, не покрываемых гарантиями.

Интеллектуальные подключенные продукты позволяют радикально изменить эту давнюю бизнес-модель.Производитель, благодаря доступу к данным о продукте и способности предвидеть, сокращать и устранять сбои, имеет беспрецедентную возможность влиять на производительность продукта и оптимизировать обслуживание. Это открывает спектр новых бизнес-моделей для получения ценности: от версии традиционной модели владения, в которой заказчик получает выгоду от повышения эффективности новых услуг, до модели «продукт как услуга», в которой производитель сохраняет право собственности и берет на себя полную ответственность. за расходы на эксплуатацию и обслуживание продукта в обмен на постоянную оплату.Клиенты платят по факту, а не авансом. В этом случае производитель определяет ценность улучшений производительности продукта, которые снижают эксплуатационные расходы (например, повышение энергоэффективности) и повышение эффективности обслуживания.

Умные, подключенные к сети продукты создают дилемму для производителей, особенно тех, которые производят сложные и долговечные продукты, для которых запчасти и услуги приносят значительную прибыль и часто непропорциональную прибыль. Whirlpool, например, в настоящее время имеет здоровый бизнес по продаже запасных частей и контрактов на обслуживание — модель, которая может ослабить стимулы, чтобы делать продукты более надежными, долговечными и более простыми в ремонте.Если вместо этого Whirlpool перейдет к модели «продукт как услуга», в которой он сохраняет право собственности на продукт, а покупатель просто платит за использование машины, экономические стимулы перевернутся.

Рентабельность моделей «продукт как услуга» зависит от цен и условий контрактов, которые являются функцией переговорной силы. Модели «продукт как услуга» могут увеличить влияние покупателей, поскольку клиенты могут переключиться на него по истечении срока действия контракта (если продукт не встроен, как лифт), в отличие от бессрочного владения.

Совместное использование продуктов, разновидность модели «продукт как услуга», фокусируется на более эффективном использовании продуктов, которые используются периодически. Клиенты платят за использование продукта (например, автомобилей или мотоциклов), когда они им нужны, а компания (например, Zipcar или Hubway) несет ответственность за все остальное. Совместное использование продуктов распространяется на немобильные продукты, такие как дома.

Компании также могут использовать гибридные модели между крайностями «продукт как услуга» и традиционным владением, такие как продажа продукта в комплекте с гарантией или контрактами на обслуживание или продажа продукта в комплекте с контрактами, основанными на результатах.Контракты на обслуживание позволяют производителю поддерживать обслуживание внутри компании и извлекать большую выгоду из повышения эффективности обслуживания. В контракте, основанном на производительности, производитель продает продукт вместе с контрактом, который обещает, что продукт будет работать в соответствии с определенными спецификациями (такими как процент времени безотказной работы). Здесь право собственности передается, но производитель сохраняет ответственность и несет риск, связанный с эксплуатационными характеристиками продукта.

9. Следует ли компании открывать новые предприятия, монетизируя данные о своих продуктах, продавая их сторонним лицам?

Компании могут обнаружить, что данные, которые они накапливают с помощью умных, подключенных к сети продуктов, ценны не только для традиционных клиентов, но и для других организаций.Компании также могут обнаружить, что они могут собирать дополнительные данные, помимо того, что им необходимо для оптимизации ценности продукта, которые представляют ценность для других организаций. В любом случае это может привести к появлению новых услуг или даже нового бизнеса.

Данные о характеристиках компонентов продукта, например, могут быть ценными для поставщиков этих компонентов. Данные об условиях вождения или задержках, собранные парком транспортных средств, могут быть ценными для других водителей, операторов логистических систем или бригад по ремонту дорог.Данные о характеристиках вождения могут быть ценными для операторов автопарков или страховых компаний.

Опять же, выбирая способ извлечения новой ценности из данных о продукте, компании должны учитывать вероятную реакцию основных клиентов. Хотя некоторым из них может быть все равно, как используются их данные, другие могут серьезно относиться к конфиденциальности и повторному использованию данных. Компаниям необходимо будет определить механизмы для предоставления ценных данных третьим сторонам без отчуждения клиентов. Например, компания может продавать не отдельные данные о клиентах, а скорее слепые или агрегированные данные о покупательских привычках, привычках вождения или использовании энергии.

10. Следует ли компании расширять сферу своей деятельности?

Умные подключенные продукты не только преобразуют существующие продукты, но часто расширяют границы отрасли. Продукты, которые были отдельными и отличными друг от друга, могут стать частями оптимизированных систем связанных продуктов или компонентами систем систем. Сдвиг границ означает, что компании, которые десятилетиями были лидерами отрасли, могут играть более вспомогательную роль в более широком контексте.

Появление продуктовых систем и систем систем поднимает по крайней мере два типа стратегического выбора в отношении сферы деятельности компании.Во-первых, следует ли компании расширяться за счет сопутствующих продуктов или других частей системы систем. Во-вторых, следует ли компании стремиться предоставить платформу, которая объединяет связанные продукты и информацию, даже если она не производит и не контролирует все части.

Компании могут испытывать искушение выпускать сопутствующие продукты, чтобы воспользоваться большими возможностями, но выпуск сопутствующих продуктов всегда сопряжен с риском и необходимостью в новых возможностях. Компании должны определить четкое ценностное предложение перед тем, как войти.Расширение ассортимента продукта будет наиболее привлекательным там, где есть большие возможности повышения производительности за счет совместной разработки сопутствующих продуктов для оптимизации системы. В качестве альтернативы, если оптимизация не зависит от дизайна отдельных продуктов, компании может быть лучше придерживаться своего «вязания» и обеспечивать открытую связь с сопутствующими продуктами, производимыми другими. Успех — это не столько функция традиционного дизайна продукта, сколько системная инженерия.

Умные подключенные продукты откроют новую эру роста производительности за счет ИТ в то время, когда влияние предыдущих волн ИТ в значительной степени исчерпало себя.

Компании, чьи продукты (и связанные с ними технологические возможности) являются центральными для общей работы и производительности продуктовой системы, такие как горнодобывающие машины Joy Global, будут в лучшем положении для ввода сопутствующих продуктов и интеграции системы. Производители, которые производят менее критичные для системы машины, такие как грузовики, которые перемещают материал, добытый из-под земли, будут иметь меньше возможностей и доверия в глазах клиентов, чтобы взять на себя более широкую роль поставщика систем.

Выбор, следует ли разрабатывать технологическую платформу, которая соединяет систему продукта или систему систем, зависит от некоторых связанных вопросов. Во-первых, сможет ли компания собрать необходимые ИТ-навыки и технологии, которые сильно отличаются от тех, которые требуются при проектировании и производстве продукции. Другой ключевой вопрос — где происходит оптимизация системы. Оптимизация «внутри продукта» включает в себя интеграцию дизайна отдельных продуктов, чтобы продукты лучше работали вместе.Оптимизация «вне продукта» происходит с помощью алгоритмов, связывающих продукты и другую информацию, при этом сами продукты являются модульными. Внутренняя оптимизация продукта создает веские основания для расширения сопутствующих продуктов и предложения проприетарной платформы. Внешняя оптимизация продукта способствует открытой платформе, и платформа может быть предложена компанией, которая вообще не производит продукты.

Carrier Corporation предлагает пример такого выбора. Компания имеет 100-летнюю историю инноваций в разработке полного спектра оборудования HVAC, такого как печи, кондиционеры, тепловые насосы, увлажнители и вентиляторы.Компания Carrier оптимизирует производительность своей системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, интегрируя индивидуальные конструкции для разных продуктов, а интеллектуальная платформа системы отопления и охлаждения Infinity объединяет их. Однако HVAC является частью более широкой системы домашней автоматизации. Компания Carrier не вошла в другие области домашней автоматизации из-за необходимости в очень других возможностях. Скорее, его платформа Infinity предоставляет интерфейсы, позволяющие интегрировать семейство продуктов HVAC в систему систем.

Наконец, по мере того, как интеллектуальные, подключаемые продукты расширяют сферу применения отрасли и границы конкуренции, многим компаниям необходимо будет переосмыслить свои корпоративные цели.Акцент смещается на более широкие потребности, которые удовлетворяют компании, а не на их традиционное определение продукта. Например, Trane превратилась из производителя оборудования HVAC в компанию, которая делает высокопроизводительные здания лучше для всех, кто находится внутри. Поскольку продукты продолжают обмениваться информацией и сотрудничать в сетях, число и разнообразие которых увеличивается, многим компаниям придется пересмотреть свою основную миссию и ценностное предложение.

Компания должна сделать четкий выбор в каждом из этих аспектов стратегии, но гарантировать, что каждый выбор согласуется с другими и подкрепляет их.Например, компания, стремящаяся к лидерству в системе продуктов, войдет в соответствующие категории продуктов, будет осуществлять внутреннюю интеграцию дизайна продукта, собирать обширные данные об использовании продукта и разрабатывать более интенсивные внутренние возможности во всем стеке технологий. Напротив, компания, которая фокусируется на одной части системы продуктов, должна будет стать лучшей в своем классе с точки зрения функций и функциональности и предоставить прозрачные и открытые интерфейсы, чтобы ее продукт мог быть легко интегрирован в систему и стал ценной частью. систем и платформ других компаний.В конечном итоге конкурентный успех будет возникать не за счет имитации соперников, а за счет определения отличительного ценностного предложения, которого компания может реально достичь.

Большие возможности

Интеллектуальные подключенные продукты меняют то, как создается ценность для клиентов, как компании конкурируют, и границы самой конкуренции. Эти сдвиги прямо или косвенно коснутся практически всех отраслей. Но умные, подключенные к Интернету продукты будут иметь более широкое влияние, чем это. Они повлияют на траекторию развития экономики в целом, положив начало следующей эре роста производительности за счет ИТ для компаний, их клиентов и мировой экономики в то время, когда влияние предыдущих волн ИТ в значительной степени исчерпало себя и производительность рост замедлился.

Эта третья волна ИТ не только создаст ступенчатые улучшения возможностей и производительности продукта, но и радикально улучшит нашу способность удовлетворять многие потребности бизнеса и людей. Во многих областях продукты будут намного более эффективными, действенными, безопасными, надежными и более полно используемыми, сохраняя при этом ограниченные природные ресурсы, такие как энергия, вода и сырье.

Эта возможность стимулировать быстрые инновации и экономический рост, а вместе с ней и возврат к росту благосостояния, дается не слишком скоро.Последнее десятилетие характеризовалось сокращением внутренних затрат, осторожными инвестициями, более высокой рентабельностью компаний, ростом слияний и поглощений и сдержанными инновациями во многих отраслях экономики. Этот путь привел к более медленному росту рабочих мест, более медленному повышению заработной платы и уровня жизни среднего гражданина, уменьшению ощущения экономических возможностей, сомнениям в капитализме и уменьшению общественной поддержки бизнеса.

Эпоха интеллектуальных сетевых продуктов может изменить эту траекторию при условии, что компании будут активно использовать эту возможность.Бизнес и правительство вместе должны будут вооружить работников всех групп навыками для участия и согласовать правила и положения, необходимые для установления стандартов, внедрения инноваций, защиты данных и преодоления усилий по блокированию прогресса (например, политической оппозиции автодилеров). в Теслу).

Соединенные Штаты могут стать лидером и получить непропорционально большие выгоды в мире интеллектуальных, подключенных к сети продуктов, учитывая сильные стороны Америки в основных базовых технологиях, многие требуемые навыки и ключевые вспомогательные отрасли.Если эта новая волна технологий позволит США укрепить свой потенциал в качестве технологического лидера в мировой экономике, это вдохнет новую жизнь в американскую мечту и внесет свой вклад в улучшение мира.

Полное руководство по системам автоматизации зданий

BEMS, BMS, BAS, EMCS, и этот список можно продолжать и продолжать. Добро пожаловать в заполненную аббревиатурой пустошь, известную как автоматизация зданий.Вы можете спросить: « Что такое система автоматизации зданий?»

Даже среди профессионалов в области автоматизации зданий нет единого мнения о том, что такое автоматизация зданий. И именно поэтому я написал это руководство.

Цель этого руководства — помочь вам понять, что такое автоматизация зданий.

Независимо от вашей роли , когда вы закончите это руководство , вы поймете, что такое система автоматизации здания и как она работает .

И на этом большинство руководств по «автоматизации зданий 101» заканчиваются … Но мы не на этом заканчиваем!

Когда вы закончите это руководство, вы поймете:

К настоящему моменту вы, возможно, чувствуете себя подавленным. Вы можете взглянуть на этот список и сказать, боже мой, это тонна информации.

И знаете что, вы были бы правы. Автоматизация зданий — сложная тема, и это не какое-то руководство из 1000 слов, предназначенное для того, чтобы хватать клики и ничему вас не научить.

Итак, сделка:

Я действительно хорош в упрощении сложных тем, мне нравится думать, что это моя суперсила.

Если вы проследите за мной через все это руководство , вы уйдете с значительно расширенными знаниями в области автоматизации зданий .

Хороший звук? Давай сделаем это!

Так что же такое система автоматизации зданий?

Отличный вопрос, правда?

В конце концов, это и есть суть этого руководства.

Когда люди спрашивают меня, что такое система автоматизации зданий, я часто спрашиваю их, какой вы хотите ее видеть.

Я знаю, это кажется очень уклончивым способом ответить на вопрос, но подумайте об этом.

Сколько вы читали спецификаций, которые касались BEMS, BAS, BMS, EMS, EBMS и моего любимого ABMAS (между прочим, это означает Advanced Building Management Automation System)?

Так что же такое BAS?

Проще говоря, система автоматизации зданий — это система, которая автоматизирует многие задачи, необходимые для работы HVAC.Да, я знаю, почему это называется системой автоматизации здания? Почему бы просто не назвать это системой управления HVAC?

Ну что, хочешь правды?

Вы можете продать намного больше систем автоматизации зданий, чем «Системы управления HVAC».

В идеальном мире настоящая система автоматизации здания будет контролировать, HVAC, освещение, контроль доступа, управление энергопотреблением и многое другое.

Но мы живем в мире моделей с сегментированными контрактами, где каждый производитель по контракту изолирован друг от друга, и вам повезет, если вы сможете заставить освещение и BAS общаться друг с другом.

Хорошо, хорошо, в этот момент некоторые из вас начинают нервничать и хотят, чтобы я рассказал вам больше, чем то, что BAS управляет HVAC.

Итак, поехали.

Система автоматизации здания использует систему управления для автоматизации управления различными системами здания (в основном HVAC). BAS предоставляет пользовательский интерфейс, который позволяет конечному пользователю настраивать параметры управления, просматривать состояние системы и обнаруживать любые потенциальные проблемы, связанные с производительностью системы здания.

Кстати, по мере прохождения этого руководства мы углубимся в системы управления, пользовательские интерфейсы и многое другое.

Система автоматизации здания состоит из четырех «уровней».

Этими слоями являются:

Каждый уровень системы автоматизации здания служит определенной цели, и каждый уровень строится на более низком уровне, чтобы предоставить конечному пользователю больше функций и автоматизации.

Результаты, полученные от BAS

(сбытовая пуховая земля)

Реальность большинство БАС одинаковы. Я слышу это сейчас: «Фил, это неправда, в моем контроллере BAS есть функции Whizbang, Wi-Fi, аналитика, SQL…. ».

Хорошо, может быть, он у вас есть.

Дайте мне 500 000 долларов и команду разработчиков, и я смогу воспроизвести практически любую функцию, которая есть в вашем BAS. Это не то, что делает или ломает производителя BAS.

Что действительно важно, так это люди и процессы. То, как вы обучаете и развиваете своих людей и как вы выполняете свои проекты, позволит вам превзойти практически любую технологию (за исключением случаев, когда вы все еще устанавливаете модемы и Windows 95).

Поскольку большинство BAS одинаковы, мы можем или, по крайней мере, могу согласиться с тем, что результаты, которые мы увидим от BAS, в основном одинаковы.

Основываясь на моем опыте работы с множеством различных производителей BAS в сотнях проектов , я обнаружил, что результаты разбиваются на четыре основные области.

Эти области:

Итак, что означает каждый из этих результатов?

Безопасность жизни

Безопасность жизнедеятельности — высшая цель любой строительной системы. В конце концов, если система негативно влияет на безопасность жизнедеятельности, то эту систему необходимо отремонтировать и отремонтировать. Безопасность жизни достаточно просто обеспечить защиту здоровья и благополучия жителей здания.

Время работы

Время работы — это время, в течение которого ваш BAS или системы, контролируемые BAS, находятся в рабочем состоянии. Когда система не работает, это называется время простоя .

Существует два типа простоев:

• Плановые простои
• Незапланированный простой

Запланированный простой в порядке, это не идеально, но необходимо провести техническое обслуживание. Незапланированный простой — ПЛОХО, это когда что-то не работает из-за сбоев или незапланированных событий.

Экономия энергии

Экономия энергии, в зависимости от того, где находится ваше здание, это может быть или не быть очень важным фактором. Фактом является экономия энергии, поскольку в результате возникают приливы и отливы.

В результате BAS позволит вам визуализировать системы вашего здания и управлять ими таким образом, чтобы вы могли экономить энергию.

Эффективность персонала

Наконец, у вас есть эффективность персонала.

Это способность персонала выполнять свои повседневные задачи таким образом, чтобы они были эффективными и продуктивными. Обучение играет важную роль в повышении эффективности персонала. Я обращаюсь к обучению персонала в своей статье Как составить окончательный план обучения проекта.

по сравнению с BAS

Итак, вы слышали, как я упомянул автоматизированное управление зданием и термин «система управления», и вы, возможно, задаетесь вопросом: «Что такое система управления и чем она отличается от BAS?»

Как я описал выше, система автоматизации здания автоматизирует функциональность системы управления и предоставляет компонент визуализации (например, пользовательский интерфейс и отчетность).

Эти функции позволяют операторам зданий знать, что происходит с их системами.

Система управления — это часть системы автоматизации, способная работать независимо от системы автоматизации здания.

Я действительно видел, как система управления на сложном центральном заводе использует часы для планирования и функционирует полностью независимо от системы автоматизации здания.

Системы управления существуют для «управления» вводом / выводом и уровнем полевого контроллера.

В зависимости от типа системы управления у вас есть несколько различных типов устройств.

Тем не менее, есть некоторые общие «штуки», которые вы можете ожидать найти:

Каждая система управления и, в конечном итоге, почти каждая система, ориентированная на технологии, следует шаблону Вход => Процесс => Выход. Системы управления ничем не отличаются.

В системе управления устройство ввода выдает сигнал состояния или сигнал обратной связи «контроллеру».

В зависимости от типа системы управления это может быть прямой цифровой контроллер (это современные полевые контроллеры BAS) или даже простой пневматический аккумулятор.

Отсюда «контроллер» будет управлять выходом для выполнения задачи.

Это может быть что-то простое, например включение вентилятора при включении настенного выключателя. Или это может быть так же сложно, как управление стеной из индивидуально регулируемых вентиляторов (стенкой вентиляторов) на основе среднего значения нескольких различных датчиков давления. В конечном итоге это не имеет значения, все происходит по схеме:

Вход => Процесс => Выход

Обратите внимание , потому что, если вы уловите то, что я скажу дальше, вы значительно продвинетесь вперед в своих знаниях о BAS, чем ваши коллеги.

Неважно, какая у вас система управления.

Вы сможете разобраться в системе, если поймете, какие типы входов существуют, в какой процесс они поступают (скорее всего, это своего рода контроллер) и к какому выходу они подключаются.

Эпоха систем управления и их значение для вас

Хорошо, так каковы разные разновидности систем управления. Пока я назвал два из них, и в этом разделе я собираюсь распаковать остальные из них.

Обычно вы встретите следующие системы управления:

Пневматика

Пневматика была одной из первых оригинальных систем управления. Пневматика работает путем сжатия воздуха, который затем осушается (для удаления влаги) и направляется вниз по трубопроводу , основные линии .

Вдоль этих основных линий есть устройства. Эти устройства будут потреблять воздушный поток из основной линии и регулировать сжатый воздух, выходящий из них через ответвление.

На самом базовом уровне сжатый воздух из главной линии будет проходить через чувствительное устройство, такое как термостат. Термостат будет пропускать определенное количество давления через свои ответвления.

Ответвление будет действовать как управляющий сигнал для устройства, такого как привод, и будет регулировать количество воздуха в основной линии, поступающего в привод. Так управляется привод.

Аналог

Аналоговые системы довольно просто описать: вы, вероятно, использовали одну из них сегодня и даже не подозревали об этом.

Вы когда-нибудь меняли уровень нагрева тостера с помощью поворотной ручки? Поздравляю, вы использовали аналоговую систему управления!

Аналоговые системы управления были довольно распространены, но постепенно исчезают в пользу цифровых и электромеханических систем управления. Вы все еще видите их в некоторых ситуациях, в основном, на потолочных блочных обогревателях и змеевиках лучистого обогревателя, которые выстилают окна зданий.

Аналоговые системы работают, создавая сопротивление в цепи.

Это сопротивление затем вызывает реакцию устройства управления (клапана, реле и т. Д.). Это действительно простое описание, но на самом деле эти системы действительно просты. Часто аналоговые системы совмещают с электромеханическими системами.

Электромеханический

Электромеханические системы управления используют механические изменения для управления своими устройствами.

Примером этого является описанный ранее потолочный водонагреватель.Этот водонагреватель будет иметь температурный элемент, который реагирует на изменения температуры.

При значительном изменении температуры элемент расширяется или сжимается, замыкая или размыкая цепь. Это, в свою очередь, вызовет включение или выключение нагревателя.

Цифровой

Итак, я знаю, что вы работали с этим!

Вы используете цифровые системы каждый день.

Цифровые системы — это такие вещи, как микроволновая печь, интеллектуальный термостат, автомобильное радио.По сути, у вас есть плата микропроцессора, которая получает сигнал от нажатия кнопки или от какого-либо другого действия, а затем подает команду на соответствующий выход.

Цифровые системы, когда они объединены в сеть, образуют системы прямого цифрового управления (DDC).

DDC

DDC также известен как с прямым цифровым управлением. — это основная система управления, используемая сегодня. Когда вы разговариваете с людьми, которые долгое время работали в индустрии BAS, они, как правило, определяют периоды времени до и после DDC.

Компания DDC представила на рынке два больших отличия:

Первой из представленных возможностей было прямое цифровое управление, я знаю, очевидно, верно?

До этого момента несколько систем полагались на аналоговые входы. Эти входы были подвержены ошибкам калибровки, которые могли привести к отклонению показаний на несколько градусов. Снимок охлаждает пространство до 72 градусов, тогда как на самом деле температура в помещении составляла 66 градусов.

Я бывал в тоннах зданий, где холодно и влажно из-за переохлаждения, часто проблема заключается в неточных показаниях датчиков из плохо откалиброванных пневматических систем.

Несмотря на то, что DDC не идеален, он уменьшил количество переменных, связанных с правильными показаниями датчика. С DDC оператору объекта просто необходимо поддерживать «смещение» на своем температурном датчике. Это серьезный отход от необходимости поддерживать давление в магистрали, датчик температуры и давление в ответвлении.

Вторая возможность, представленная DDC, — это микропроцессорное управление.

Трудно представить, но менее 30 лет назад системы управления использовали настройки микропереключателей и карты слотов для создания программ, и это были системы управления премиум-класса! Обычному пользователю приходилось полагаться на набор соленоидов, реле и таймеров, чтобы «управлять» своей системой управления.

С появлением систем DDC можно было писать программы, которые взяли бы праздник электромеханических реле и преобразовали его в программное обеспечение. Это было огромно!

и операторы оборудования теперь могут вносить изменения в последовательность управления, просто меняя код. Им больше не приходилось менять электрические схемы и устанавливать / снимать реле.

Программно-ориентированный характер DDC имел еще одно непредвиденное преимущество.

Поскольку все программы были «программными», можно было быстро обмениваться данными между контроллерами.Эти контроллеры воздухообрабатывающих агрегатов могут делиться своим положением клапана с установками охлажденной воды, позволяя чиллерам сбрасывать уставки охлажденной воды.

Во многих отношениях это был первый Интернет вещей.

С технической точки зрения системы управления DDC имеют центральный процессор, известный как микропроцессор, и ряд цифровых входов и выходов. Обычно они питаются от 24 вольт переменного тока, но они также могут питаться от постоянного тока.

DDC обычно имеют какой-либо канал связи для облегчения связи между полевыми контроллерами и централизованным контрольным устройством.Основным стандартом связи, используемым контроллерами DDC, был и остается RS-485 (трех- или четырехжильный кабель с витой парой).

Эта «проводная сеть» соединена гирляндой между контроллерами, что означает, что она подключается от одного контроллера к другому подряд.

Тем не менее, для контроллеров DDC используются более новые конструкции связи. Двумя наиболее распространенными схемами связи являются беспроводной и проводной IP (который сам имеет 3 различных шаблона проектирования: кольцо, шина и шлейф).

Погружаясь еще глубже, можно выделить две основные формы беспроводных устройств. Это беспроводная связь 802.11 (также известная как Wi-Fi) и беспроводная сеть.

также может использоваться другая технология, называемая Power over Ethernet, также известная как 802.3at, обеспечивающая мощность от 25 до 30 Вт по традиционному кабелю Cat 5E Ethernet. У Cisco есть версия PoE, называемая UPoE, которая обеспечивает мощность до 60 Вт.

Хотя эти коммуникационные конструкции являются новинкой для DDC, они не новы для ИТ-индустрии, и все еще не решено, какой из подходов победит.Замечание: я лично предпочитаю беспроводную связь, поскольку она обеспечивает большую гибкость и меньшую общую стоимость с учетом установки, проводки и коммутационного оборудования.

Будущее средств управления ….

Что нас ждет в будущем, это вопрос на несколько миллиардов долларов?

Я часто говорю людям, с которыми работаю, что, по моему мнению, будущее средств управления — это мир, в котором 80% проектов представляют собой интеллектуальное оборудование, а остальные — устройства IoT, такие как платы Arduino или Raspberry Pi с общим языком программирования.

Прямо сейчас размер прибыли все еще достаточно высок, чтобы оправдать создание нескольких брендов средств управления, но как долго это будет продолжаться?

Мы приближаемся к тому моменту, когда в контроллер действительно не так уж много всего, что можно упаковать. Подумайте об этом: как только контроллер станет беспроводным, что я предпочитаю, вы освободитесь от всех физических ограничений, кроме силовых кабелей.

Я представляю себе входы (термостаты, датчики потока, датчики давления) и выходы (приводы, реле и т. Д.), Которые стали достаточно низкими по стоимости и достаточно высокими по надежности, чтобы быть беспроводными.Электроэнергия будет поступать от оборудования или от батарей на месте.

Конечные устройства и полевые контроллеры будут достаточно умны, чтобы определять, где они находятся и к какой системе они должны подключаться. Работа профессионалов BAS переключится с физической установки систем на ИТ-системы, такие как базы данных, аналитика и системная интеграция.

Даже это в конечном итоге будет заменено системами с самообучением, которые могут определять состояние всего здания и настраивать параметры на основе миллионов переменных.

Google — отличный пример этой технологии в совершенно другой области. Google обрабатывает 3 триллиона запросов в год. 15% этих запросов никогда ранее не просматривались. Google написал программы, основанные на искусственном интеллекте, которые анализируют миллионы переменных и определяют лучшие результаты поиска.

Разве неразумно думать, что мы могли бы перенести все наши знания о строительных системах в компьютерную программу, и этот компьютер мог бы анализировать производительность тысяч зданий, чтобы «узнать», как лучше всего управлять вашим зданием?

Я определенно думаю, что это возможно.Но не волнуйтесь, нам все равно понадобятся люди для установки и обслуживания этой технологии, и этим «программистам по автоматизации зданий» нового поколения необходимо будет разбираться в ИТ, программировании и других навыках.

Как далеко это будущее? Это могло быть 50 лет, могло быть 5 лет. Все, что для этого нужно, — это кто-то вроде Илона Маска, который осознает, что отрасль созрела для перемен, и решит выйти на рынок.

Более глубокий взгляд на архитектуру автоматизации зданий (сверху вниз)

Ранее в этом руководстве я обсуждал, как существует четыре уровня в современной системе автоматизации здания.В этом разделе мы собираемся гораздо глубже взглянуть на каждый из этих уровней и на то, как они работают в системе автоматизации здания.

Слои

Напомним, что в архитектуре современной системы автоматизации зданий есть четыре уровня:

Уровень сервера / приложения

Уровень сервера / приложения служит для консолидации данных с нескольких различных устройств наблюдения. Затем он доставляет эти данные конечному пользователю через пользовательский интерфейс (UI), часто называемый клиентами.

Сервер также будет хранить данные трендов, сигналов тревоги и расписания в базе данных. Эту базу данных можно использовать для отчетности. Последнее, для чего можно использовать сервер, — это обслуживание API для системы автоматизации здания.

Контрольный уровень

Контрольный уровень — это то место, где находятся контрольные устройства. Контрольные устройства похожи на ваш домашний роутер. Они собирают весь трафик с полевых контроллеров и консолидируют этот трафик.

Эти устройства служат для управления вашими соединительными линиями. Каналы связи позволяют вашим полевым контроллерам подключаться друг к другу и позволяют вашим устройствам контроля собирать информацию от полевых контроллеров.

Некоторые контрольные устройства могут также выступать в качестве пользовательских интерфейсов для BAS. Типичные особенности, которые существуют в контрольном устройстве:

• Пользовательские интерфейсы
• Тенденции, планирование, тревога
• Глобальная логика
• Связь Управление внешними линиями

Уровень полевого контроллера

Полевые контроллеры просматривают данные со входов (датчики температуры, переключатели и т. Д.), А затем управляют выходами (исполнительные механизмы, реле и т. Д.).Компании BAS будут использовать инструменты программирования (обычно разработанные поставщиком BAS) для программирования этих полевых контроллеров.

Программы контроллера будут следить за тем, что делают входы, а затем управлять выходами.

Уровень ввода / вывода

Последний кусок головоломки — входной и выходной уровни. Здесь находятся датчики и устройства управления. Здесь нечего добавить, за исключением того, что вы начинаете видеть датчики с поддержкой IP, которые используют Ethernet или Wi-Fi для своей связи.

Эти типы датчиков потребуют совершенно другого подхода, и на момент написания этого руководства еще не было видно, как все это изменится.

Разбираемся в различных элементах управления

Хорошо, теперь у вас есть понимание различных уровней, которые составляют систему автоматизации здания, и разницу между системой управления и системой автоматизации здания.

Теперь мы собираемся исследовать физические части BAS.

С физической точки зрения BAS состоит из:

Серверы

Серверы — это машины, которые собирают и обслуживают данные BAS. Эти серверы будут иметь форму настольного компьютера или монтируемого в стойку сервера. На этих серверах будет работать программное обеспечение BAS, и они будут подключаться к сети с помощью сетевых карт (NIC)

Контрольные устройства

Контрольные устройства могут быть программными или аппаратными.Контрольные устройства программного обеспечения часто известны как программные супервизоры, где контрольное программное обеспечение существует внутри сервера, а не на выделенном устройстве, и становятся все более распространенными.

будут использовать коммуникационные карты для связи с полевыми шинами.

Физические контрольные устройства, в которых программное обеспечение контрольного устройства установлено на выделенном устройстве, по-прежнему являются наиболее распространенными устройствами. Эти устройства обычно имеют сетевой адаптер Ethernet и порт полевой соединительной линии (для подключения полевых шин).

Полевые автобусы

Полевые шины — это способ обратной связи между полевыми контроллерами автоматизации зданий и устройствами диспетчерского управления. Прямо сейчас есть два выдающихся полевых автобуса. Это BACnet MS / TP и LON FT-10. Эти полевые шины подключают полевые контроллеры обратно к управляющему устройству с использованием архитектуры гирляндной цепи.

Если вам интересно, как выглядит архитектура гирляндной цепи, просто представьте себе набор рождественских огней. Каждый свет связан с другим светом в цепочке огней.Так выглядят современные полевые автобусы.

Контрольное устройство, которое соединяет эти полевые контроллеры вместе, будет отправлять сообщения по полевой шине и получать сообщения от полевых контроллеров в сети.

Контроллеры

— это потенциально автономные устройства, управляющие системами. Примером системы может быть кондиционер или центральная установка. Эти контроллеры программируются с помощью программного обеспечения для программирования.

Это программное обеспечение для программирования обычно специфично для каждого отдельного производителя и может использоваться только на их полевых контроллерах.

Существует два основных типа полевых контроллеров:

• Свободное программирование
• Для конкретного приложения

Свободно программируемые полевые контроллеры можно произвольно программировать. Я знаю, ты такой: «Спасибо, Фил, это очень помогает …». А если серьезно, раньше вы не могли настроить полевой контроллер.В настоящее время вы можете войти в полевой контроллер и настроить его для выполнения любой последовательности управления, которую вы хотите.

На другом конце спектра у вас есть специализированных полевых контроллеров . Эти контроллеры относятся к одному приложению. Вы не можете программировать эти контроллеры, вы можете изменять только предварительно запрограммированные настройки.

Входы и выходы

Я не собираюсь тратить уйму времени на объяснение того, что такое входы и выходы (I / O), так как я почти уверен, что вы сможете понять это самостоятельно.

Вот и вся грязь о вводе-выводе. Ваш контроллер BAS будет принимать сигналы с входов (например, датчиков давления или температуры). Затем программа внутри контроллера решит что-то сделать, основываясь на значениях этих входных данных.

Как только это действие определено, контроллер BAS подает команду на выход (исполнительный механизм, реле и т. Д.).

Довольно просто, правда.

Режимы управления

В конце концов, существуют контроллеры автоматизации зданий для управления выходами на основе входов.Это действительно настолько просто. Для этого в контроллере BAS используются различные режимы управления.

Режимы управления — это не что иное, как способ управления выходами. А в мире BAS существует 4 основных режима управления. Вместо того, чтобы делать этот пост еще более длинным, я просто добавлю ссылку на прошлые статьи, описывающие каждый из четырех режимов управления. Четыре режима управления:

Уловка, позволяющая убедиться, что ваш BAS обеспечивает отличный контроль, состоит в том, чтобы убедиться, что вы подбираете правильный режим управления для выхода, которым вы управляете.Я рассказываю об этом в каждой из статей, на которые я ссылался выше.

Более мягкая сторона программного обеспечения BAS

Хорошо, признаю, я не совсем уверен, что означает более мягкая сторона BAS, но это определенно звучало хорошо, так что давайте продолжим. Мы уже углубились в физические аспекты BAS, теперь мы собираемся взглянуть на программную сторону вещей.

В мире программного обеспечения BAS можно выделить три основных сегмента:

Теперь вам может быть интересно, почему я не обращаюсь к серверному программному обеспечению.Причина в том, что я уже говорил об этом ранее в этом руководстве. С учетом сказанного давайте нырнем.

Базы данных

Программное обеспечение базы данных хранит информацию. Но они делают гораздо больше. Знали вы об этом или нет, базы данных — это стержень вашего BAS.

Как так спросите вы? Что ж, позвольте мне рассказать вам способы!

Базы данных хранят вашу конфигурацию, схему, графику и многое другое! Все детали, которые делают вашу BAS вашей BAS, часто хранятся в базах данных.

Базы данных собирают бесценную информацию и хранят ее для дальнейшего использования. Тренды, сигналы тревоги, расписания, уставки и многое другое! Все они хранятся в базах данных.

И действительно круто то, что если вы разбираетесь в базах данных и поддерживающих их языках запросов, вы можете начать копаться в своей BAS, чтобы выявить прошлые «тенденции» производительности BAS.

Так случилось, что я написал две очень подробные статьи о том, как именно это сделать. Вы можете прочитать их здесь и здесь.

Конфигурационное программное обеспечение

На рынке существует масса различных производителей BAS, и в результате существует масса различных типов программного обеспечения для настройки BAS. Но в конечном итоге программное обеспечение можно разбить на две группы. Программное обеспечение для конфигурации базы данных и программное обеспечение для программирования.

Программное обеспечение конфигурации базы данных используется в основном для настройки серверов и управляющих устройств.

Предупреждение… Убер компьютерный момент. Большинство BAS построены с использованием трехуровневой программной архитектуры (пользовательский интерфейс, приложение, база данных). Это очень похоже на структуру MVC, используемую многими современными веб-приложениями. По этой причине параметры, определяющие конфигурацию BAS, хранятся в базе данных и вызываются приложением BAS по мере необходимости. Теперь это немного изменилось с появлением пользовательских интерфейсов HTML / 5, поскольку они используют веб-сервер для отображения файлов HTML для конечного пользователя.

Хорошо, с этой убер-ботанической экспедицией. Поговорим об инструментах программирования.

Существует программное обеспечение , позволяющее конфигурировать полевые контроллеры. Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются компании BAS, заключается в том, что у каждой компании есть свой собственный инструмент программирования. Из-за этого только те, у кого есть инструмент программирования, могут настраивать контроллеры. Это заставляет многих клиентов думать, что они привязаны к компании BAS, которая обеспечивала контроль.

Теперь, как вы понимаете, есть масса знаний о программировании BAS. Из-за этого я потратил много времени на создание независимого от поставщика руководства, которое глубоко погружается в концепцию программирования BAS.

Пользовательские интерфейсы

Когда дело доходит до пользовательских интерфейсов, у вас есть два реальных варианта. Эти параметры пользовательского интерфейса известны как «толстый клиент» и «тонкий клиент». Толстый клиент — это традиционный метод подключения к системам автоматизации зданий.

Здесь вы либо устанавливаете приложение, либо загружаете приложение, которое будет работать на вашем компьютере. Причина, по которой это называется толстым клиентом, заключается в том, что на самом деле на вашем ноутбуке запущено приложение. Проблема с приложениями с толстым клиентом была

Проблема с приложениями для толстых клиентов заключалась в том, что они обычно зависели от некоторой формы программного обеспечения (например, Java). Когда вы обновляете систему автоматизации здания, версия этой программной зависимости изменится, и это часто сломает толстый клиент (то есть он больше не будет работать).

Для решения этой проблемы мир BAS в значительной степени перешел на использование тонких клиентов.

Тонкие клиенты, с другой стороны, используют веб-браузеры для доступа к системе автоматизации здания. Идея использования веб-браузеров, таких как Google Chrome или Internet Explorer, заключалась в том, что они избавят от зависимости от программного обеспечения, такого как Java.

Хотя это правда, они представили новую проблему — устранение неполадок ИТ. Теперь вместо того, чтобы производитель BAS имел полный контроль над своим пользовательским интерфейсом, они оказались во власти кода веб-браузера, который они могут понимать, а могут и не понимать.

Кибербезопасность и автоматизация зданий (почему люди втайне думают, что вы глупы, если говорите, что Target был взломан BAS)

Target не имел ничего общего с системой BAS. А устройства IoT, такие как IP-камеры и радионяни, даже не относятся к тому же континенту, что и устройства BAS.

Итак, я только что развенчал два самых распространенных мифа о кибербезопасности.

Ах, если бы это было так просто.

Вот что вам нужно знать о кибербезопасности:

Нет ничего безопасного на 100%

Это просто холодная суровая правда.Любой, кто говорит вам, что их BAS безопасен и не подлежит взлому, полон этого. Все можно взломать, имея достаточно времени, денег и навыков.

Кибербезопасность — это процесс выявления риска кибербезопасности, которым подвержена ваша система, и последующее внедрение средств контроля для снижения этого риска.

Но что это значит?

Что ж, происходит, по крайней мере, в мире ИТ, так это то, что профессиональный оценщик «оценивает ИТ-системы» и выявляет потенциальные уязвимости.

Уязвимость представляет собой риск, которым может воспользоваться злоумышленник.

Затем уязвимости присваивается денежное воздействие на основе вероятности использования этой уязвимости. Оттуда заказчик выберет набор средств управления для устранения уязвимостей.

В мире ИТ термин контролирует описывает шаги, которые предпринимаются для устранения уязвимостей. Существует несколько типов элементов управления, но это выходит за рамки данного руководства.

Я рассказываю вам все это, чтобы вы понимали, о чем говорят ИТ-специалисты, когда задают вам вопросы о кибербезопасности.

Уловка кибербезопасности в большей безопасности, чем у других парней.

Как это сделать?

Ну, на самом деле это довольно просто.

В моей программе обучения ИТ для профессионалов BAS я обучаю нескольким действиям, которые вы можете предпринять для защиты своего BAS. Я включил три из этих задач ниже.

Если вы сделаете это, вы значительно повысите безопасность своего BAS.

Эти задачи по обеспечению безопасности BAS:

Иметь уникальное имя пользователя и пароль для каждого пользователя

Я знаю, шокирует мысль, что тебе действительно нужно кому-то это сказать.Тем не менее, я был на десятках сайтов, где вся команда объекта использует одни и те же имя пользователя и пароль.

Это не только подвергает BAS риску того, что кто-то получит «ключи от замка», но также создает проблемы для самих пользователей. Поскольку все используют одни и те же имя пользователя и пароль, вы не знаете, кто на самом деле внес какие-либо изменения в систему автоматизации здания.

Это двойной ах ах!

Установить сложность пароля

Я знаю, как неприятно постоянно менять пароль.Мне постоянно приходится менять пароль на работе, и черт возьми, это меня раздражает.

Но на самом деле ваше имя пользователя и пароль — лучшая защита, которую вы можете иметь, потому что они работают, даже если кто-то имеет физический доступ к серверу BAS, ну, в большинстве случаев …

Я дал ссылку на статью о создании сложных паролей, вместо того, чтобы утомлять вас подробным объяснением того, как создавать сложные пароли.

Включите брандмауэр и закройте неиспользуемые порты

Наконец, у нас есть межсетевой экран.Брандмауэр — это программа, которая разрешает и запрещает прохождение сетевого трафика по сети. Брандмауэр похож на охранника, который решает, какие люди получают доступ в здание.

Одна из наиболее распространенных проблем безопасности с BAS заключается в том, что он имеет множество программных портов, открытых для всего мира. Но прежде чем я опишу, как решить эту проблему, давайте обсудим, что такое порт.

Программное обеспечение должно отправлять определенные типы трафика другому программному обеспечению. Порты позволяют программному обеспечению классифицировать и сегментировать данные, которые они отправляют, а не просто отправлять огромные блоки данных.

Когда специалисты BAS устанавливают BAS, они, как правило, отключают брандмауэр, чтобы не беспокоиться об открытии нужных портов. Это создает огромную дыру в сети, которую могут использовать злоумышленники.

Чтобы избежать этого, я учу, что вы должны понимать, какие порты должны открываться вашей BAS, и открывать только эти порты на брандмауэре. На самом деле это проще, чем кажется.

Вы просто обращаетесь к производителю, спрашиваете, какие порты открывать, а затем закрываете все порты, кроме этих.

Если вы сделаете эти три вещи, вы значительно повысите «безопасность» вашего BAS.

Обновление BAS, как не облажаться

Если вы спросите меня, какая отдельная задача имеет наибольшую вероятность действительно испортить вашу BAS, я бы сказал, что обновление.

Hand down Обновление BAS может оказаться самым сложным проектом, за который вы когда-либо брались.

Итак, как вы можете успешно взяться за проект модернизации BAS?

Так уж вышло, что я потратил довольно много времени на обновление BAS в моей программе обучения системам автоматизации зданий от А до Я.Вот видео из программы, которая проходит «процесс обновления».

В видео выше я рассказал вам о многих вещах, о которых вам нужно подумать при обновлении BAS. Я также вкратце рассказал о своем процессе обновления BAS.

Вот список шагов, которые следует предпринять при обновлении BAS.

• Шаг 1: Решите, в какой день вы завершите проект
• Шаг 2. Проверка систем и приложений сайта вакансий
• Шаг 3. Убедитесь, что у вас есть необходимый доступ.
• Шаг 4. Определите системы, которые будут затронуты
• Шаг 5. Определитесь со своей стратегией обновления
• Шаг 6: Определите людей или группы, которые будут задействованы
• Шаг 7. Составьте план обновления
• Шаг 8: Сдать системы в руки
• Шаг 9: Выполните свой план
• Шаг 10: Задокументируйте свои изменения
• Шаг 11: Проверьте правильность работы
• Шаг 12: Проверьте противоположный контроль сезона

Как вы понимаете, каждый шаг имеет свои нюансы.Но хорошая новость заключается в том, что описанные выше шаги довольно интуитивно понятны. Я поделился с вами этими шагами, потому что хотел, чтобы у вас были открыты глаза, когда вы решите заняться проектом обновления.

Тенденции, сигналы тревоги и отчеты … Как вывести ваше здание из дерьма в о да

Итак, вопреки распространенному мнению, вам не нужно тратить кучу денег на аналитическое решение. Система автоматизации здания изобилует функциями, которые позволяют анализировать текущее и историческое состояние вашего BAS.

Но печальная реальность заключается в том, что многие операторы зданий не используют весь свой потенциал BAS. Первый шаг к тому, чтобы вывести ваш BAS на новый уровень функциональности, — это установить уровень этих функций.

Что такое тренды, сигналы тревоги и отчеты?

Хорошо, обратите внимание, этот раздел важен:

Как я уже упоминал, BAS имеет много функций, и большинство из них не используются или используются операторами здания не по назначению. Вы, наверное, уже догадались, что часто неиспользуемые функции BAS — это тренды, сигналы тревоги и отчеты.

Тенденции

Тренды — это точки данных, которые собираются и сохраняются для последующего использования. Есть два основных типа трендов:

• Интервальные тренды
• Изменение ценностных тенденций

Интервальные тренды — это тренды, которые собираются с предсказуемым интервалом. Довольно просто, правда? Хорошая новость заключается в том, что большинство трендов представляют собой интервальные тренды, их легко настроить, они надежны, но ограничены установленным вами временным интервалом.

Это означает, что если вы собираете тренды с 15-минутными интервалами.не будет никаких записей о том, что что-то быстро изменится между этими 15 минутами. Вот почему я большую часть времени съеживаюсь, когда вижу спецификацию, в которой говорится, что тренд каждой точки должен выполняться с «15-минутными интервалами».

Изменение значения Тренды записывают значение, когда значение точки изменяется на определенное значение. Отсюда и термин «изменение стоимости». Эти тенденции могут быть чрезвычайно полезны, когда вы устраняете конкретную проблему или пытаетесь измерить точку, которая изменяется по очень мельчайшим деталям.

Тем не менее, вы должны быть осторожны при использовании трендов изменения значений, поскольку они могут занять много места в памяти, если вы установите жесткое изменение порогового значения или используете слишком много трендов изменения значений.

Я написал три статьи о том, как можно использовать тренды для выполнения базового обнаружения сбоев для трех наиболее распространенных проблем BAS:

Сигнализация

Тревоги — одна из наиболее неправильно управляемых функций BAS. Период! О, если бы у меня был доллар за то, сколько раз я посещал учреждения, в которых было более 10 000 неподтвержденных сигналов тревоги.Я помню одного покупателя, которого я посетил. Их центральная установка, да чиллеры! Где пробыл почти час, прежде чем кто-то обратил на это внимание. Причина по которой?

У них было так много аварийных сигналов о состоянии фильтров и температуре помещения, что один аварийный сигнал чиллера был пропущен из-за огромного потока аварийных сигналов.

Итак, если вы сидите на одной из этих тикающих бомб замедленного действия, что вы можете сделать? Как вы можете пойти и взять ужасно реализованную стратегию тревоги и повернуть ее вспять?

Вот два шага, которые вы можете сделать прямо сейчас.

Шаг первый: сделайте что-нибудь безумное

Я собираюсь сказать кое-что резкое, но вот оно.

Избавьтесь от тревог. Да, удалите все свои будильники. Пуф ушел.

Теперь заодно перечислите системы, которые абсолютно критичны. Для большинства зданий ( надеюсь, вы заметили, что оговорка ) ваш список должен выглядеть примерно так.

Чиллеры, бойлеры, кондиционеры, насосы и, возможно, температуры в сетевых / серверных помещениях.

На что это не должно быть похоже, так это на будильники на каждой чертовой точке. Нет смысла иметь датчики состояния фильтров и общей температуры коридора. Я знаю, что это идет вразрез со всей стратегией «тревога», но, как вы увидите через секунду, есть вещи, которые более эффективны, чем тревожные. Тревога должна быть для условий отказа, а не для горячих или холодных звонков или забитых фильтров.

Шаг второй: Создайте стандарты!

Я поклонник стандартов. Если вы читали мои блоги или слушали мой подкаст какое-то время, то вы слышали, как я снова и снова повторяю эту тему.Но как это выглядит?

Вот отрывок из моей книги Building Automation Systems A – Z , в которой обсуждаются стандарты.

Стандарты, которыми мир вращается. Можете ли вы представить, если бы вы пошли в Home Depot, и каждый магазин называл бы огни по-своему? Может быть, в одном магазине кажется, что огни следует называть мерцанием, а в другом — мерцанием. Представьте себе замешательство, когда вы пытаетесь сообщить, что хотите купить. Стандарты BAS такие же.Правильно сделанный стандарт BAS может сказать людям, как именно вы хотите, чтобы ваш BAS работал! — Pg 194-195 Системы автоматизации зданий от А до Я, 1-е изд.

Когда дело доходит до стандартов, есть несколько разных вещей, которые вы хотите решить. Одна из таких «вещей», как вы могли догадаться, — это сигнализация. Но как? Как создать стандарт в отношении тревоги?

Мы снова обратимся к моей книге « Building Automation Systems A to Z, », чтобы найти ответ.

Итак, по сути, вы определяете список точек системой, а затем применяете пороговые значения срабатывания сигнализации в зависимости от того, является ли система критической.

Но … (примечание, я уверен, что часто использую этот свинец, не так ли? Я почти чувствую себя притворным продавцом, но подождите, это еще не все!)

Как определить критичность системы?

Просто, друзья мои, и для этого мы еще раз обратимся к моей книге и взглянем на мою матрицу критичности системы. Вы найдете это на странице 213.

По сути, вы собираетесь ранжировать общее влияние по трем областям с рейтингом от 5 до 1. После того, как вы оценили три области, вы суммируете свою матрицу ранжирования и затем используете ее для определения приоритетов систем. Вы можете увидеть, как это выглядит на изображении ниже.

Как видите, матрица была заполнена для центрального завода с общим рейтингом 15.Тогда это будет приоритетным, и любая система, которая упадет выше порогового значения, определенного вами, будет кандидатом на тревогу.

Собраться и взять под свой контроль тревогу — непростая задача. Я написал небольшой пост, чтобы помочь вам в этом. Вы можете прочитать это прямо здесь.

Отчеты

Помните, раньше я говорил, что есть способы, кроме тревоги, определить, что-то не в порядке. Что ж, друзья мои, это так.

• Хотите знать, когда какое-либо пространство было больше или меньше заданного значения более чем на четыре градуса в течение более двух часов? Отчеты могут это сделать.
• Хотите увидеть все фильтры, которые были заблокированы более 3 дней? Отчеты могут это сделать.
• Хотите знать всех фанатов, у которых на 10% превысили пороговое значение часов работы? Отчеты тоже могут это сделать.

Отчеты должны быть вашей основной стратегией, когда вы пытаетесь избежать ложных тревог. Фактически, отчеты могут быть отличной стратегией для определения приоритетов техобслуживания. Тем не менее, на очень многих сайтах отчеты, которые я посетил, используются редко, если вообще когда-либо используются.Это почему?

По моему опыту, это потому, что мы научили себя и наши команды верить в то, что единственный способ обнаружить проблему — это сигнализация. Добавьте к этому то, что очень немногие сайты отдают приоритет своим системам, как я описывал ранее, и у вас есть рецепт для всего критического. И все мы знаем, что в критических ситуациях нужно использовать сигнализацию …

Вот почему перед тем, как начать путешествие по тренду / тревоге / отчету, вы обязательно должны определить, какое оборудование является критическим, а какое — нет.

Работа с ИТ и Дзен сетевых зданий

Еще в 2007 году я впервые начал заниматься автоматизацией зданий. ИТ было чем-то особенным. Перенесемся на 10 лет вперед, и ИТ-специалисты задействованы практически во всех аспектах автоматизации зданий. От серверов до датчиков с поддержкой IP — если вы надеетесь избежать ИТ, вам не повезло.

Когда дело доходит до ИТ, есть две области, которые бросают вызов специалистам BAS. Первая область — это взаимодействие с ИТ, а вторая область — это вся «техническая» чушь.

К счастью для вас, у меня есть отличные возможности для обоих.

Как взаимодействовать с IT

Когда я запускал свою онлайн-программу обучения ИТ, я организовал вебинар, чтобы помочь людям решить проблему номер один, о которой говорят большинство сотрудников BAS. Работа с ИТ. Несмотря на то, что веб-семинар давно прошел, я записал три стратегии, которым научил его участников. Вот краткое изложение записей:

Вот краткое изложение записей:

Как я уже упоминал, я записал эти видео, и вы можете посмотреть их ниже.

Видео 1: Как организованы ИТ-группы

Видео 2: Секретный вопрос

Видео 3: Что нужно узнать об ИТ

Ресурсы для изучения информационных технологий

В последнее время я выполнял небольшую миссию — помогать людям изучать ИТ. Мир, в котором мы существуем прямо сейчас, становится все более и более зависимым от технологий.Этот мир с каждым днем ​​все больше и больше проникает в мир BAS. Вот почему большая часть создаваемого мной контента сосредоточена на ИТ. Но иногда бывает трудно разобрать весь замечательный контент, который я создал. Вот почему я нашел время, чтобы сегментировать весь контент по нескольким легкодоступным ссылкам ниже:

Сеть

Серверы

работает ваш BAS и, в конечном итоге, работает Интернет. На самом деле вы прямо сейчас используете сервер для доступа к моему сайту WordPress, который размещен на облачном сервере.

Базы данных

Базы данных — одна из основных технологий, используемых в системах автоматизации зданий. Тем не менее, очень немногие люди, кажется, понимают, как они работают.

Кибербезопасность

Когда дело доходит до кибербезопасности, возникает множество недоразумений. И не помогает то, что компании высказывают «экспертные» мнения, которые не могут быть дальше от истины.

API и интеграция —

Системная интеграция близка и дорога моему сердцу.Это одна из трех вещей, которые помогли мне взорвать карьеру. Это также, кажется, одна из тем, которая больше всего сбивает с толку профессионалов BAS.

Теперь я понимаю, что это было и есть тонна информации, и большая ее часть требует от вас инициативы и дисциплины, чтобы создать план обучения и выполнить тонну самообучения. Если вы хотите сократить весь этот процесс и точно узнать, что вам нужно знать об ИТ, за дни, а не годы, обязательно ознакомьтесь с моей программой самостоятельного онлайн-обучения ИТ.Это буквально сэкономит вам годы учебы и тысячи дорожных расходов.

Как войти в мир BAS и развить своих людей

Итак, вы взволнованы. Вы узнали больше из этого единственного руководства, чем вы узнали на любом тренинге, который когда-либо посещали (то есть, если вы не посещали мои учебные программы). И теперь вы хотите либо окунуться в мир BAS, либо разогнать свою команду.

Но как?

Так получилось, что я собрал массу вещей именно по этой теме.

Стать профессионалом BAS

Чтобы войти в область BAS, вам необходимо иметь один из трех навыков (HVAC, электричество или IT). Да, это относится даже к продавцам и менеджерам проектов. Но что именно нужно знать? А чего вы можете ожидать, когда пойдете на первое собеседование? Что ж, друзья мои, вам повезло, потому что я ответил на эти вопросы в прошлых статьях и эпизодах моего подкаста. Посмотрите их ниже:

Развитие команды и найм талантов

Чувак, если я знаю одно, так это то, что хороших ребят из BAS трудно найти.Просто не так много хороших программ для развития талантов. Вот и вся причина, по которой я начал этот блог и создал свои обучающие программы.

Итак, как вы можете начать развивать свою команду?

Это вопрос, который я получаю почти ежедневно.

Создание команды автоматизации зданий состоит из 3 этапов.

Шаг 1. Оценка

Вам нужно знать, где вы находитесь, чтобы знать, куда вы собираетесь. Вот почему так много крупных организаций проходят ежегодную аттестацию.К сожалению, эти оценки часто проверяют качественные вещи (например, как менеджер чувствует, что делает сотрудник).

Вот почему мы разработали онлайн-количественную оценку, которую мы используем для наших корпоративных клиентов, чтобы определить пробелы в их навыках. Вы можете узнать больше о нашей оценке, нажав здесь.

На основе этих результатов оценки вы можете сказать, где набор навыков вашей команды по сравнению с навыками наших более чем 7000 студентов.

Шаг 2: Поезд

После того, как вы определили эти пробелы, вам нужно обучить свою команду.Вот где наша отрасль действительно терпит неудачу. Помимо наших программ онлайн-обучения у вас есть три варианта.

1. Обучение изготовителей, которое обучает только инструментам.
2. Профессиональные училища, которые занимают много времени и часто обучаются на устаревшем оборудовании.
3. Проводите время в поле, а это требует времени, которого у вас нет.

Мы предлагаем проверенные программы обучения «под ключ», которые приносят результаты нашим клиентам.

П.С. Мы предлагаем корпоративные предложения — свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.

Шаг 3: Измерить

Наконец, у вас должен быть способ измерить, что ваши сотрудники действительно улучшаются, чтобы вы могли убедиться, что ваша программа обучения работает.

Мы решаем эту проблему, проводя выпускной экзамен после каждого курса и заключительный экзамен в конце курса. Мы планируем добавить контролируемые экзамены, которые также потребуют практической настройки системы.

Заключение

Итак, вот и все, вы просто прочитали наиболее полное руководство по системам автоматизации зданий, которое можно найти в Интернете.Я уверен, что у вас есть вопросы после прочтения этого, так что опускайтесь в раздел комментариев и спрашивайте, я хотел бы услышать от вас.

Кстати, если вы нашли мои бесплатные вещи ценными. Только представьте, насколько хороши мои программы тренировок премиум-класса. Ознакомьтесь с ними, нажав здесь.

Глубокое обучение и компьютерное зрение изменят энтомологию

Abstract

Большинство видов животных на Земле — насекомые, и недавние отчеты показывают, что их численность резко сокращается.Хотя эти сообщения поступают из широкого круга таксонов и регионов насекомых, данные, позволяющие оценить масштабы этого явления, немногочисленны. Популяции насекомых сложно изучать, а большинство методов мониторинга трудозатратны и неэффективны. Достижения в области компьютерного зрения и глубокого обучения открывают новые возможности для решения этой глобальной проблемы. Камеры и другие датчики могут эффективно, непрерывно и неинвазивно выполнять энтомологические наблюдения в течение суточных и сезонных циклов.Внешний вид образцов также может быть зафиксирован с помощью автоматизированной визуализации в лаборатории. При обучении на этих данных модели глубокого обучения могут предоставить оценки численности, биомассы и разнообразия насекомых. Кроме того, модели глубокого обучения могут количественно определять вариации фенотипических черт, поведения и взаимодействий. Здесь мы связываем последние разработки в области глубокого обучения и компьютерного зрения с острой потребностью в более экономичном мониторинге насекомых и других беспозвоночных. Мы представляем примеры сенсорного мониторинга насекомых.Мы показываем, как инструменты глубокого обучения могут быть применены к исключительно большим наборам данных для получения экологической информации, и обсуждаем проблемы, которые предстоит решить для реализации таких решений в энтомологии. Мы выделяем четыре основных направления, которые будут способствовать этому преобразованию: 1) проверка таксономической идентификации на основе изображений; 2) генерация достаточного количества обучающих данных; 3) развитие общедоступных, кураторских справочных баз данных; и 4) решения для интеграции глубокого обучения и молекулярных инструментов.

Мы переживаем массовое исчезновение видов (1), но данные об изменениях в видовом разнообразии и численности имеют значительные систематические, пространственные и временные смещения и пробелы (2, 3). Отсутствие данных особенно актуально для насекомых, несмотря на то, что они представляют подавляющее большинство видов животных. Основная причина нехватки насекомых и других беспозвоночных заключается в том, что доступные методы изучения и мониторинга видов и тенденций в их популяциях устарели и неэффективны (4).Тем не менее, некоторые недавние исследования продемонстрировали тревожные темпы потери разнообразия и численности насекомых (5⇓ – 7). Для дальнейшего изучения масштабов и причин этих изменений нам нужны эффективные, строгие и надежные методы изучения и мониторинга насекомых (4, 8).

Данные для определения тенденций популяций насекомых уже получены в рамках текущих программ биомониторинга. Однако законодательный наземный биомониторинг (например, в контексте Директивы Европейского союза [ЕС] о местообитаниях) сосредоточен на очень небольшом подмножестве отдельных видов насекомых, таких как редкие бабочки и жуки, потому что большинство таксонов насекомых слишком сложны или слишком дороги для монитор (9).В текущем законодательном водном мониторинге беспозвоночные обычно используются для оценки экологического статуса (например, Закон США о чистой воде, Рамочная директива ЕС по водным ресурсам и Рамочная директива ЕС по морской стратегии). Тем не менее, пространственно-временные и таксономические масштабы и разрешение в текущих программах биомониторинга являются грубыми и не дают информации о состоянии подавляющего большинства популяций насекомых.

Молекулярные методы, такие как штрих-кодирование ДНК и метабаркодирование, вероятно, станут ценными инструментами для будущего мониторинга насекомых, основанного на полевых образцах (10, 11), но в настоящее время высокопроизводительные методы не могут обеспечить надежные оценки численности (12, 13) , оставляя острую потребность в других методологических подходах.Современные методы глубокого обучения, компьютерного зрения и обработки изображений достигли такой степени, что могут помочь или даже заменить ручное наблюдение на месте (14), а также в рутинных задачах обработки лабораторных проб (15). Основанные на изображениях методы наблюдения за позвоночными с помощью фотоловушек быстро развивались в последнее десятилетие (14, 16–18). Подобные подходы с использованием камер и других датчиков для исследования разнообразия и численности насекомых находятся в стадии разработки (19, 20).Однако, несмотря на огромное внимание к другим областям, глубокое обучение очень медленно начинает применяться в мониторинге беспозвоночных и исследованиях биоразнообразия (21–25).

Модели глубокого обучения изучают особенности набора данных путем итеративного обучения на примерах данных без необходимости извлечения признаков вручную (26). Таким образом, глубокое обучение качественно отличается от традиционных статистических подходов к прогнозированию (27). Модели глубокого обучения, специально разработанные для работы с изображениями, так называемые сверточные нейронные сети (CNN), могут извлекать функции из изображений или объектов внутри них и учиться различать их.Существует большой потенциал автоматического обнаружения и классификации насекомых на видео или покадровых изображениях с помощью обученных CNN для целей мониторинга (20). По мере совершенствования методов они откроют новые захватывающие возможности для понимания экологии насекомых и мониторинга (19, 28–31).

Здесь мы утверждаем, что глубокое обучение и компьютерное зрение могут использоваться для разработки новых высокопроизводительных систем для обнаружения, подсчета, классификации и открытия видов, а также для получения функциональных характеристик, таких как биомасса, для целей биомониторинга.Эти подходы могут помочь решить давние проблемы в исследованиях экологии и биоразнообразия, а также решить насущные проблемы мониторинга популяций насекомых (32, 33). Эта статья преследует три цели. Во-первых, мы представляем сенсорные решения для наблюдения за беспозвоночными на месте и для исследования образцов в лаборатории. Мы ориентируемся на решения, которые либо уже используют, либо могут извлечь выгоду из моделей глубокого обучения для анализа большого объема задействованных данных. Во-вторых, мы показываем, как модели глубокого обучения могут применяться к полученным потокам данных для получения экологически значимой информации.Наконец, мы очерчиваем и обсуждаем четыре основные проблемы, которые предстоит решить при реализации таких решений для мониторинга беспозвоночных, экологии и исследований биоразнообразия.

Мониторинг насекомых на основе датчиков

Датчики широко используются в экологии для сбора периферийных данных, таких как температура, осадки и интенсивность света. Однако решения для сенсорного мониторинга насекомых и других беспозвоночных в их естественной среде только появляются (34). Инновации и разработки в первую очередь обусловлены сельскохозяйственными исследованиями для прогнозирования появления и численности полезных и вредных видов насекомых, имеющих экономическое значение (35–37), для обеспечения более эффективного скрининга натуральных продуктов на предмет инвазивных видов насекомых (38) или для мониторинга переносчики болезней, такие как комары (39, 40).Наиболее часто используемые датчики — это камеры, радары и микрофоны. Такой сенсорный мониторинг, вероятно, приведет к созданию наборов данных, которые на несколько порядков больше, чем те, которые обычно изучаются в экологии (т. Е. Большие данные), которые требуют эффективных решений для извлечения соответствующей биологической информации. В этом отношении глубокое обучение может стать важным инструментом. Ниже мы приводим примеры основанных на изображениях подходов к мониторингу насекомых, которые, по нашему мнению, имеют наибольший потенциал для интеграции с глубоким обучением.Мы также описываем подходы с использованием других типов датчиков, где интеграция с глубоким обучением менее развита, но все же может быть актуальной для обнаружения и классификации энтомологической информации. Мы также описываем текущие усилия по оцифровке коллекций естествознания, которые могут генерировать ценные справочные данные для обучения и проверки моделей глубокого обучения.

Решения на основе изображений для мониторинга на месте.

В некоторых тематических исследованиях уже использовались камеры и методы глубокого обучения для обнаружения отдельных видов, таких как вредители плодов оливковых деревьев Bactrocera oleae (41) или для более общего обнаружения вредителей (42).Здесь обнаружение вредителей основано на изображениях насекомых, которые были пойманы либо ловушкой типа Макфайла, либо ловушкой с феромонной приманкой и липкой подкладкой. Изображения собираются микрокомпьютером и передаются на удаленный сервер, где они анализируются. В другие решения встроены цифровая камера и микропроцессор, который может подсчитывать пойманных людей в реальном времени с помощью обнаружения объектов на основе модели глубокого обучения (37). В обоих случаях сети глубокого обучения обучены распознавать и подсчитывать количество людей.Однако примеров полевых исследований, связанных с биоразнообразием беспозвоночных, с применением моделей глубокого обучения очень мало (23). Ранние попытки использовали векторы признаков, извлеченные из отдельных перспективных изображений, и давали умеренную точность для 35 видов бабочек (43) или использовали в основном грубое таксономическое разрешение (44). Недавно мы продемонстрировали, что наши заказные покадровые камеры могут записывать данные изображений, на основе которых модель глубокого обучения может точно оценить местную пространственную, дневную и сезонную динамику пчел и других насекомых, посещающих цветы (45) (рис.1). Цейтраферные камеры с меньшей вероятностью вызовут предвзятость наблюдателя, чем прямое наблюдение, а сбор данных может охватывать полные суточные и даже сезонные временные рамки. Камеры можно использовать наживки, как традиционные ловушки для света и феромонов, или размещать над эфемерными природными ресурсами, такими как цветы, фрукты, навоз, грибы или падаль. Bjerge et al. (46) предлагают использовать автоматическую световую ловушку для наблюдения за численностью бабочек и других насекомых, привлекаемых светом. Поскольку система питается от солнечной панели, ее можно устанавливать в удаленных местах (рис.2). В конечном счете, настоящее оборудование с поддержкой «Интернета вещей» позволит реализовать алгоритмы классификации непосредственно на блоках камер, чтобы обеспечить полностью автономные системы в полевых условиях для мониторинга насекомых и передачи данных об обнаружении и классификации обратно пользователю или на онлайн-порталы в в реальном времени (34).

Мы разработали и протестировали камеру-ловушку для наблюдения за посещающими цветы насекомыми, которая записывает изображения через фиксированные интервалы (45). ( A ) Установка состоит из двух веб-камер, подключенных к блоку управления, содержащему компьютер Raspberry Pi и жесткий диск.В нашем тесте 10 фотоловушек были установлены на специально изготовленных стальных стержнях на 30 см над зеленой крышей из растений рода Sedum . Снимки регистрировали каждые 30 с в течение всего сезона цветения. После обучения CNN (Yolo3) мы обнаружили> 100 000 опылителей в течение всего вегетационного периода. ( B ) Пример изображения с одной из камер, показывающий сцену, состоящую из различных видов цветущих растений. Места обнаружения насекомых сильно различались у трех распространенных видов, посещающих цветы: ( C ) европейская медоносная пчела ( Apis mellifera) , ( D ) краснохвостый шмель ( Bombus lapidarius ) и ( E ) мармеладная журчалка ( Episyrphus balteatus ).В серии из 10 изображений модель глубокого обучения обнаружила подробные вариации в ( F ) сезонных и ( G ) суточных вариациях частоты встречаемости среди одних и тех же трех видов. Адаптировано с разрешения исх. 45.

( A ) Для автоматического отслеживания видов ночной бабочки мы разработали световую ловушку с бортовой системой компьютерного зрения (46). Световая ловушка оснащена тремя различными источниками света: люминесцентной трубкой для привлечения моли, световым столом, накрытым белым листом, чтобы обеспечить рассеянное фоновое освещение для отдыхающих насекомых, и световым кольцом для освещения образцов.Система способна привлекать моль и автоматически захватывать изображения на основе обнаружения движения. Ловушка разработана с использованием стандартных компонентов, таких как веб-камера с универсальной последовательной шиной высокого разрешения и компьютер Raspberry Pi. ( B ) Мы предложили алгоритм компьютерного зрения, который может отслеживать и подсчитывать отдельных бабочек. Настроенная CNN была обучена обнаруживать и классифицировать восемь различных видов бабочек. На этом примере фотографии, записанной ловушкой, было автоматически обнаружено десять (1–10) особей.Алгоритм может работать на бортовом компьютере, что позволяет системе автоматически обрабатывать и отправлять данные о видах через модем на сервер. Система работает от сети за счет батареи и солнечной панели. Печатается с разрешения исх. 46. ​​

Радиолокационные, акустические и другие решения для мониторинга на месте.

Использование радиолокационной технологии в энтомологии позволило изучать насекомых в масштабах, недоступных традиционными методами, особенно в отношении мигрирующих и немигрирующих насекомых, летающих на больших высотах (47).Использование данных из установленных сетей метеорологических радиолокаторов может предоставить информацию на уровне континентов (48), в то время как специализированные радиолокационные технологии, такие как радары вертикального обзора (VLR), могут предоставить более мелкие данные, хотя и в локальном масштабе (49). VLR могут давать оценки биомассы и формы тела обнаруженного объекта, а направление полета, скорость и ориентация тела могут быть извлечены из обратного радиолокационного сигнала (50). Однако данные VLR предоставляют мало информации о структуре сообщества, а окончательная идентификация видов требует отлова с воздуха (51, 52).Радары с гармоническим сканированием могут обнаруживать насекомых, летящих на малых высотах на расстоянии до нескольких сотен метров, но насекомых необходимо пометить с помощью радиолокационного транспондера и они должны находиться в пределах прямой видимости (53, 54). В совокупности использование радиолокационной технологии в энтомологии может предоставить ценную информацию для мониторинга насекомых [например, о величине потока биомассы, возникающей в результате миграций насекомых (55)], но требует подтверждения с помощью других методов (например, ссылка 56).

Биоакустика — это устоявшаяся научная дисциплина, а акустические сигналы широко используются в области экологии.Хотя биоакустические методы чаще всего используются для птиц и млекопитающих, они полезны для энтомологического мониторинга. Например, Jeliazkov et al. (57) использовали аудиозаписи для изучения популяционных тенденций прямокрылых в больших пространственных и временных масштабах, а Kiskin et al. (58) продемонстрировали использование CNN для обнаружения комаров путем определения акустического сигнала их взмахов крыльями. Другие исследования показали, что даже классификация видов для таких групп, как кузнечики (59) и пчелы (60), возможна с использованием машинного обучения на аудиоданных.Утверждалось, что использование псевдоакустических оптических датчиков, а не реальных акустических датчиков, является более перспективной технологией из-за значительно улучшенного отношения сигнал / шум в этих системах (61). Тем не менее, методы глубокого обучения могут быть ценным инструментом для акустического энтомологического мониторинга.

Другие типы сенсорных технологий используются для автоматизации регистрации активности насекомых или даже массы тела, как правило, без фактического учета последующей обработки данных с помощью методов глубокого обучения (62, 63).В одном из этих недавних исследований исследователи использовали сенсорное кольцо из фотодиодов и инфракрасных светодиодов для обнаружения крупных и мелких членистоногих, включая опылителей и вредителей, и достигли 95% точности обнаружения живых микроартропод трех разных видов в размерный диапазон от 0,5 до 1,1 мм (62). Edapholog (63) — это система мониторинга с низким энергопотреблением для обнаружения почвенных микроартропод. Зонд и зондирование основаны на обнаружении изменения интенсивности инфракрасного света аналогично исх.62, и он подсчитывает организмы, попадающие в ловушку, и оценивает размер их тела. Зонд через радиосигналы подключается к регистрирующему устройству, которое передает данные на сервер для мониторинга в реальном времени. Точно так же другие дополнили традиционные недорогие методы улавливания за счет внедрения оптоэлектронных датчиков и беспроводной связи, чтобы обеспечить мониторинг и отчетность в реальном времени (35). Поскольку такие датчики не создают изображений, интуитивно понятных для проверки, создание достаточных проверенных данных обучения для реализации моделей глубокого обучения может оказаться сложной задачей, хотя такие модели могут оказаться полезными.

Оцифровка образцов и коллекций естествознания.

Существуют серьезные усилия по оцифровке коллекций естествознания по нескольким причинам, включая возможность применения методов глубокого обучения (64). Необходимость и преимущества оцифровки естественнонаучных коллекций послужили стимулом для создания Исследовательской инфраструктуры распределенной системы научных коллекций (DISSCo RI; https://www.dissco.eu/). DISSCo RI стремится к цифровой унификации всех европейских естественнонаучных активов в рамках общих политик и практик курирования и доступа.Большинство существующих баз данных включают оцифровку прикрепленных экземпляров в одном окне (65), в то время как наборы данных об образцах насекомых, записанные с использованием нескольких датчиков, трехмерных моделей и баз данных по живым образцам насекомых, только появляются (66, 67). Последнее может быть особенно актуально для моделей глубокого обучения. Имеется также ценный архив энтомологических данных по гербарным образцам в виде признаков травоядности (68). Стандартная оцифровка гербарных коллекций оказалась подходящей для извлечения данных о травоядных с использованием методов машинного обучения (69).Методы автоматизации оцифровки ускорят разработку таких ценных баз данных (64). Аппарат BIODISCOVER (70) — это решение для автоматической оцифровки образцов, консервированных жидкостью, таких как большинство насекомых, собранных в полевых условиях. Процесс состоит из четырех автоматизированных этапов: 1) сбор отдельных насекомых непосредственно из больших проб; 2) запись образца под разными углами с использованием высокоскоростной визуализации; 3) сохранение собранных данных в оптимизированном виде для обучения алгоритму глубокого обучения и дальнейшего изучения; и 4) сортировка образцов по размеру, таксономической принадлежности или редкости для потенциальной дальнейшей молекулярной обработки (рис.3). Внедрение таких инструментов для обработки массивных образцов насекомых из крупномасштабных инвентаризаций и мониторинговых исследований может быстро и без разрушения получить данные о населении и сообществах. При оцифровке следует также тщательно продумать, как изображения отдельных образцов могут быть использованы для разработки моделей глубокого обучения для мониторинга на месте.

Машина BIODISCOVER может автоматизировать процесс сортировки проб беспозвоночных, идентификации видов и оценки биомассы (70).( A ) Система визуализации состоит из спектроскопической кюветы, заполненной этанолом, мощного регулируемого источника света и двух камер, способных записывать изображения со скоростью 50 кадров в секунду ( B ). алюминиевый ящик и снабженный насосом для наполнения спектроскопической кюветы. ( C ) Каждый образец визуализируется камерами с двух углов, когда он опускается в кювету, заполненную этанолом, а геометрические характеристики, связанные с размером и биомассой, вычисляются автоматически.( D ) Образец (1) отображается двумя камерами (2), когда он тонет в этаноле. Система имеет встроенный промывочный механизм (3) для контроля того, какие образцы следует хранить вместе для последующего хранения или анализа (4). Результаты для первоначального набора данных изображений 598 образцов 12 известных видов были очень многообещающими с точностью классификации 98,0%. По материалам исх. 70 под лицензией CC BY 4.0.

Возможные приложения глубокого обучения в энтомологии

Большие данные, собранные с помощью сенсорного мониторинга насекомых, как описано выше, требуют эффективных решений для преобразования данных в биологически значимую информацию.Предварительные результаты показывают, что глубокое обучение предлагает ценный инструмент в этом отношении и может еще больше вдохновить на сбор новых типов данных (20, 45). Программное обеспечение для глубокого обучения (например, для экологических приложений) в основном создается с использованием библиотек и фреймворков Python с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn (24), а реализации прототипов обычно становятся общедоступными (например, на https: //github.com/). Это, в свою очередь, делает последние достижения в других областях, связанных с обнаружением объектов и детальной классификацией, доступными также для энтомологических исследований.Таким образом, набор инструментов для глубокого обучения уже доступен энтомологам, но некоторые инструменты, возможно, потребуется адаптировать для конкретных энтомологических приложений. Далее мы даем краткое описание преобразующего потенциала глубокого обучения, связанного с энтомологическими данными, хранящимися в изображениях, структурированных вокруг четырех основных приложений.

Обнаружение и отслеживание людей на месте.

Мониторинг численности и разнообразия насекомых на основе изображений может быстро получить глобальное распространение, поскольку страны будут прилагать усилия для лучшего понимания серьезности глобального сокращения численности насекомых и определения мер по смягчению последствий.Идентификация отдельных насекомых недавно была облегчена с помощью онлайн-порталов, таких как https://www.inaturalist.org/ и https://observation.org/, и связанных с ними приложений для смартфонов. Эти системы мгновенно предоставляют виды-кандидаты, когда пользователи загружают изображения наблюдаемых видов насекомых с помощью моделей глубокого обучения. Хотя такие порталы предоставляют мощные инструменты для быстрого получения данных о биоразнообразии, их основная цель — случайная регистрация появления видов, а не структурированный экологический мониторинг.Однако такие системы могут быть адаптированы для целей мониторинга. Например, сеть покадровых камер может генерировать данные изображений с высоким временным и пространственным разрешением для наблюдения за конкретными видами насекомых. В некоторых случаях обнаружение людей на основе таких данных может быть достигнуто путем простых модификаций существующих моделей, в то время как в других случаях могут потребоваться специальные решения. Объединение данных изображений с акустическими или поведенческими данными может быть решением для таксонов, которые труднее обнаружить и идентифицировать.Помимо обнаружения и классификации людей, модели обнаружения объектов также могут определять их точное местоположение на изображении. Такие модели могут применяться к покадровой съемке и видеоданным, чтобы отслеживать положение отдельных насекомых на месте во времени. Это добавило бы дополнительный ценный слой данных, который можно было бы получить из наблюдений на основе изображений. Например, скорость движения отдельных насекомых может быть связана с наблюдаемыми микроклиматическими изменениями, и могут быть построены более реалистичные кривые тепловых характеристик и сопоставлены с традиционными тепловыми характеристиками, полученными в лаборатории.

Однако отслеживание насекомых в их естественной среде обитания в настоящее время является очень сложной задачей из-за проблем, которые включают в себя загроможденные сцены и различные условия освещения. В компьютерном зрении такие задачи называются «отслеживанием множества объектов в режиме онлайн на основе обнаружения» и работают с набором допущений (71). Эти предположения включают точное начальное обнаружение (инициализацию) отслеживаемых объектов в сцене; хорошая способность визуально различать несколько отслеживаемых объектов; и модели плавного движения, скорости и ускорения отслеживаемых объектов (72).Небольшие визуальные различия между отдельными насекомыми и частое укрытие нарушают вышеприведенные предположения. Более того, современные современные модели глубокого обучения обычно используют миллионы изученных параметров и могут работать только в режиме, близком к реальному времени, с видео с низким разрешением, что ограничивает визуальное различение целевых объектов в сцене. Возможные решения этих проблем включают использование нелинейных моделей движения (73) и разработку компактных (74) или сжатых (75) моделей глубокого обучения.

Решение задачи по отслеживанию отдельных насекомых может открыть двери для новой индивидуальной экологии, которая окажет серьезное влияние на такие области исследований, как популяционная, поведенческая и термическая экология, а также биология сохранения. Более того, учитывая недавнюю разработку недорогих мощных графических процессоров и специализированных процессоров искусственного интеллекта, подходящих для автономных и встроенных систем (например, NVIDIA Jetson Nano, Google Coral Edge TPU и USB-накопитель Intel AI), это может скоро стать осуществимым. для обнаружения, отслеживания и декодирования поведения насекомых в режиме реального времени и передачи информации пользователю.

Обнаружение взаимодействий видов.

Взаимодействия между видами имеют решающее значение для функционирования экосистем, однако, поскольку они эфемерны и быстры, последствия нарушения экологической функции трудно измерить количественно (76). Мониторинг потребителей и ресурсов на основе изображений с высоким временным разрешением может позволить провести уникальную количественную оценку взаимодействий видов (77). Например, насекомые, посещающие цветы, дефолиацию травоядными животными и случаи нападения хищников, можно непрерывно регистрировать в течение всего вегетационного периода с помощью камер с фиксированным положением.Чтобы обнаружить такие взаимодействия, записи изображений должны собираться в масштабах, в которых люди взаимодействуют (т. Е. Путем наблюдения за взаимодействующими людьми с интервалами от секунд до минут), но в идеале они должны охватывать сезонные и / или многолетние периоды (78). Наши предварительные результаты продемонстрировали захватывающий потенциал для записи взаимодействий растений и насекомых с использованием покадровой камеры и моделей глубокого обучения (28) (рис. 1).

Таксономическая идентификация.

Таксономическая идентификация может рассматриваться как проблема классификации глубокого обучения.Точность классификации на основе глубокого обучения для идентификации насекомых на основе изображений образцов приближается к точности экспертов-людей (79⇓ – 81). Применение карты активации классов с градиентным взвешиванием может даже визуализировать морфологически важные особенности для классификации CNN (81). Точность классификации обычно намного ниже, когда насекомые регистрируются живыми в их естественной среде обитания (82, 83), но когда классовая достоверность низка на уровне вида, все еще может быть возможно уверенно классифицировать насекомых с более грубым таксономическим разрешением (84). .В последние годы CNN получили впечатляющие результаты (85). Они могут классифицировать огромные наборы данных изображений, такие как набор данных ImageNet класса 1000, с высокой точностью и скоростью (86). Даже с изображениями более 10 000 видов растений точность классификации лучших CNN была близка к точности классификации ботаников. В настоящее время такая производительность CNN может быть достигнута только с очень большими объемами обучающих данных (87), но возможны дальнейшие улучшения, учитывая недавние многообещающие результаты в распределенном обучении глубоких нейронных сетей (88) и федеративном обучении (89, 90).

Экологические сообщества обычно содержат большую долю относительно редких видов. Это часто приводит к сильно несбалансированному набору данных, а количество экземпляров, представляющих самые редкие виды, может быть недостаточным для обучения нейронных сетей (83, 84). Таким образом, продвижение разработки алгоритмов и подходов для улучшенной идентификации редких классов является ключевой задачей для таксономической идентификации на основе глубокого обучения (25). Решения этой проблемы могут быть вдохновлены повторной выборкой классов и обучением с учетом затрат (91) или обучением функций мультимножества (92).Передискретизация классов направлена ​​на балансировку классов за счет недостаточной выборки больших классов и / или передискретизации меньших классов, в то время как чувствительное к стоимости обучение назначает более высокие потери для ошибок в меньших классах. При изучении функций мультимножества более крупные классы разбиваются на более мелкие подмножества, которые объединяются с меньшими классами для формирования отдельных обучающих наборов. Все эти методы используются для изучения функций, которые могут более надежно различать более мелкие классы. Эффективность идентификации видов может варьироваться в широких пределах: от видов, которые в большинстве случаев идентифицируются правильно, до видов, которые, как правило, трудно идентифицировать (93).Как правило, количество обучающих данных является ключевым элементом для успешной идентификации, хотя недавний анализ изображений около 65000 экземпляров жужелиц из коллекции жужелиц в Музее естественной истории в Лондоне предполагает, что дисбаланс в эффективности идентификации не обязательно связан с тем, насколько хорошо представлен в обучающих данных (84). Для полного понимания этих проблем необходима дальнейшая работа с большими наборами данных.

Связанный вызов создают те виды, которые полностью отсутствуют в справочной базе данных, на которой обучаются модели глубокого обучения.Для обнаружения таких видов необходимы методы, разработанные для множественного обнаружения новизны / аномалии или распознавания открытого множества / мира (94, 95). В недавнем обзоре были представлены различные методы распознавания открытых множеств с двумя основными подходами: дискриминационным и генеративным (96). Дискриминационные модели основаны на традиционных методах машинного обучения или глубоких нейронных сетях с некоторым дополнительным механизмом для обнаружения выбросов, в то время как основная идея генеративных моделей заключается в создании либо положительных, либо отрицательных выборок для обучения.Однако современные методы обычно применяются к относительно небольшим наборам данных и плохо масштабируются с количеством классов (96). Наборы данных о насекомых обычно имеют большое количество классов и очень мелкозернистое распределение, при котором фенотипические различия между видами могут быть незначительными, а внутривидовые вариации могут быть значительными. Такие наборы данных особенно сложны для открытых методов распознавания. Хотя будет чрезвычайно сложно преодолеть эту проблему для всех видов, используя только идентификацию на основе фенотипа, сочетание методов глубокого обучения на основе изображений и штрих-кодирования ДНК может помочь решить эту проблему.

Оценка биомассы по объемным пробам.

Модели глубокого обучения потенциально могут предсказывать биомассу массивных образцов насекомых в лабораторных условиях. Законодательные усилия по мониторингу водных ресурсов в Соединенных Штатах и ​​Европе требуют информации о численности или биомассе отдельных таксонов из основных образцов беспозвоночных. Используя аппарат BIODISCOVER, Ärje et al. (70) смогли оценить вариацию биомассы отдельных особей видов двукрылых, не уничтожая особи. Это было достигнуто на основе геометрических характеристик образца, извлеченных из изображений, записанных устройством BIODISCOVER, и статистической связи таких значений с полученной впоследствии сухой массой тех же образцов.Для подтверждения таких подходов необходимо иметь точную информацию о сухой массе большого количества таксонов. В будущем модели глубокого обучения могут предоставить еще более точные оценки биомассы. Получение информации о биомассе для конкретных образцов неразрушающим методом из массивных образцов является одним из приоритетов в повседневном мониторинге насекомых, поскольку это позволит получить более полное представление о популяциях насекомых и динамике сообществ и предоставит более качественную информацию для управления окружающей средой.

Перспективы развития

Чтобы раскрыть весь потенциал методов глубокого обучения для экологии и мониторинга насекомых, необходимо в первоочередном порядке решить четыре основные задачи.Мы описываем каждую из этих проблем ниже.

Проверка таксономической идентификации на основе изображений.

Подтверждение обнаружения и идентификации видов, записанных с помощью камер в полевых условиях, представляет собой серьезную проблему для внедрения инструментов глубокого обучения в энтомологии. Часто невозможно окончательно идентифицировать насекомых по изображениям, и проверка классификации видов на основе изображений должна выполняться с использованием независимых данных. В некоторых случаях можно обосновать утверждения о видовой принадлежности на основании известного наличия и относительной численности вида в конкретном регионе или среде обитания.Независимые данные могут быть собраны путем анализа следов ДНК оставшихся насекомых (например, на цветках) (97) или путем прямого наблюдения и ловли насекомых, видимых камерой. Последующая идентификация образцов может служить в качестве подтверждения результатов на основе изображений и может дополнительно помочь в производстве обучающих данных для оптимизации моделей глубокого обучения.

Создание обучающих данных.

Одной из основных проблем глубокого обучения является потребность в больших объемах обучающих данных, сбор и разметка которых является медленным, сложным и дорогостоящим.Для моделей глубокого обучения обычно требуются сотни обучающих экземпляров данного вида, чтобы научиться обнаруживать его появление на заднем плане (83). В лабораторных условиях сбор данных можно упростить с помощью устройств автоматической визуализации, таких как описанный выше BIODISCOVER, который позволяет получать изображения большого количества насекомых при фиксированных настройках. Визуализация видов in situ должна выполняться в широком диапазоне условий (например, различный фон, время суток и сезоны), чтобы модель не смещалась в сторону определенного фона.Подходы к решению проблемы перехода из одной среды в другую включают многозадачное обучение (98), перенос стиля (99), генерацию изображений (100) или адаптацию предметной области (101). Многозадачное обучение направлено на одновременное изучение нескольких различных задач (например, сегментация, классификация, обнаружение) путем обмена информацией, ведущей к лучшему представлению данных и, в конечном итоге, к лучшим результатам. Методы передачи стилей пытаются наложить свойства, появляющиеся в одном наборе данных, на новые данные. Генерация изображений может использоваться для создания синтетических тренировочных изображений, например, с различным фоном.Адаптация домена направлена ​​на настройку параметров модели глубокого обучения, обученной на данных, следующих за одним распределением (исходный домен), для адаптации, чтобы они могли обеспечить высокую производительность для новых данных, следующих за другим распределением (целевой домен).

Датчики обнаружения движения в камерах дикой природы обычно не запускаются насекомыми, а виды обычно встречаются только в небольшой части покадровых изображений. Поэтому ключевой задачей является обнаружение насекомых и отфильтровывание пустых изображений из изображений с интересующими видами (102, 103).Веб-порталы гражданской науки, такие как https://www.zooniverse.org/, могут генерировать данные для обучения и проверки моделей глубокого обучения, если интересующие организмы легко обнаружить и идентифицировать (103). Когда трудно получить достаточное количество образцов редких насекомых, Zhong et al. (104) предложили использовать глубокое обучение только для обнаружения всех видов летающих насекомых как одного класса. Впоследствии тонкая классификация видов может быть основана на ручном извлечении признаков и поддержке векторных машин, метод машинного обучения, который требует меньше обучающих данных, чем CNN.

Проблему нехватки обучающих данных также можно решить с помощью синтеза новых данных. Синтез данных можно использовать специально для расширения обучающего набора путем создания искусственных изображений сегментированных отдельных насекомых, которые случайным образом размещаются в сценах с разным фоном (105). Перспективной альтернативой является использование моделей глубокого обучения для создания искусственных изображений, принадлежащих к интересующему классу. На сегодняшний день наиболее широко используемый подход основан на генеративных состязательных сетях (106) и показал многообещающие результаты при решении задач компьютерного зрения в целом, а также при решении экологических проблем (107).

Создание справочных баз данных.

Общедоступные справочные базы данных имеют решающее значение для адаптации инструментов глубокого обучения к энтомологическим исследованиям. Такие инициативы, как DISSCO RI и IDigBio (https://www.idigbio.org/), важны для обеспечения возможности использования музейных коллекций. Однако для обеспечения идентификации на основе глубокого обучения также необходимы отдельные открытые наборы данных энтомологических исследований и мониторинга (например, ссылки 82, 93 и 108). Сопоставление таких наборов данных потребует специальных проектов, а также крупных скоординированных усилий по продвижению открытого доступа, таких как European Open Science Cloud и Research Data Alliance.В наборах данных, не связанных с сбором данных, также должны использоваться общие подходы и оборудование, а также должны соблюдаться передовые методы управления метаданными и данными (109⇓ – 111). Например, все возможные метаданные, относящиеся к изображениям и образцам, должны быть сохранены для будущего анализа, а соответствующая маркировка изображений образцов, сопряженных с метаданными, имеет решающее значение. Использование нескольких экспертов и молекулярной информации об идентичности видов для проверки маркировки или выполнения последующих проверок достоверности с помощью штрих-кодирования ДНК улучшит качество данных и производительность моделей глубокого обучения.Это можно сделать, например, путем ручной проверки качества и маркировки изображений, которые неоднократно ошибочно классифицируются методами глубокого обучения. Стандартизированные устройства визуализации, такие как машина BIODISCOVER, также могут сыграть ключевую роль в создании справочных баз данных на основе программ мониторинга (70). Обучающие классификаторы с видами, которые в настоящее время не встречаются в определенном регионе, но могут распространиться там позже, естественно, помогут обнаружить такие изменения, когда они происходят. Интеграция таких справочных баз данных с методами полевого мониторинга представляет собой важную будущую задачу.В качестве отправной точки мы приводим список баз данных энтомологических изображений с открытым доступом ( SI Приложение ).

Интеграция инструментов глубокого обучения и ДНК.

Для обработки проб сообществ насекомых в лаборатории молекулярные методы привлекают все большее внимание за последнее десятилетие, но все еще остаются нерешенными критические проблемы: образцы, как правило, уничтожаются, численность не может быть точно оценена, а ключевые образцы не могут быть идентифицированы в объемные образцы.Тем не менее, штрих-кодирование ДНК в настоящее время является признанным мощным методом надежной оценки биоразнообразия также в энтомологии (11). Для насекомых это работает путем секвенирования короткого фрагмента гена субъединицы митохондриальной цитохром-с-оксидазы I и сравнения последовательности ДНК с эталонной базой данных (112). С помощью этого подхода можно выделить даже неописанные и морфологически загадочные виды (113), что вряд ли возможно при глубоком обучении. Это очень важно, поскольку морфологически похожие виды могут иметь различные экологические предпочтения (114), и поэтому их однозначное различие важно для мониторинга, оценки экосистем и биологии сохранения.Однако молекулярные методы, основанные на массовом секвенировании, не могут обеспечить точные оценки численности или биомассы и присвоить последовательности отдельным образцам (12). Таким образом, беспрецедентная сила заключается в сочетании методов распознавания изображений и метабаркодирования ДНК. При создании справочных коллекций для обучения моделям классификации насекомых идентичность видов может быть проверена на молекулярном уровне, а потенциальные загадочные виды могут быть разделены с помощью штрих-кода ДНК. После определения вида на основе изображений для всей основной выборки все образцы могут быть обработаны с помощью метабаркодирования ДНК для оценки таксономического разрешения на самом высоком уровне.Еще одно очевидное преимущество связи компьютерного зрения и глубокого обучения с ДНК состоит в том, что даже при отсутствии формальных описаний видов инструменты ДНК могут генерировать четко обозначенные таксономические присвоения с помощью так называемых «номеров штрих-кодов» (BIN) (115). Эти BIN предоставляют ссылки на единицы биоразнообразия с использованием таксономической основы Системы данных о жизни в штрих-кодах (https://boldsystems.org) и представляют гораздо большее разнообразие даже еще не описанных видов (116). Эти единицы также могут быть напрямую использованы как часть оценки состояния экосистемы, несмотря на то, что у них еще нет названий Линнея.БИН можно использовать для обучения модели. Недавние исследования убедительно показывают, что при таком более целостном подходе, который включает загадочные и неописанные виды, прогнозы состояния окружающей среды, как того требуют несколько программ законодательного мониторинга, фактически существенно улучшаются (например, ссылка 117). В случаях с загадочными видами, имеющими большое значение (например, для биологии сохранения), также можно индивидуально обрабатывать образцы комплекса загадочных видов после автоматического присвоения на основе изображений для дальнейшей проверки их идентичности и численности.Сочетание глубокого обучения с подходами, основанными на ДНК, может предоставить подробную информацию о характеристиках, биомассе и численности с максимально возможным таксономическим разрешением.

Заключение

Глубокое обучение в настоящее время влияет на широкий круг научных дисциплин (85), но только начало приносить пользу энтомологии. Хотя существует огромный потенциал для глубокого изучения изображений и других типов данных для преобразования экологии и мониторинга насекомых, применение глубокого обучения к вопросам энтомологических исследований порождает новые технические проблемы.Сложность моделей глубокого обучения и проблемы с энтомологическими данными требуют значительных вложений в междисциплинарные усилия, чтобы раскрыть потенциал глубокого обучения в энтомологии. Однако эти проблемы также представляют собой большой потенциал для взаимного обогащения биологических и компьютерных наук. Выгода для энтомологии — это не только больше данных, но и новые виды данных. По мере того, как инструменты глубокого обучения становятся широко доступными и интуитивно понятными в использовании, они могут трансформировать полевую энтомологию, предоставляя информацию, которую в настоящее время невозможно записать с помощью наблюдений человека (18, 33, 118).Следовательно, у энтомологии светлое будущее. Глубокое обучение и компьютерное зрение открывают новые исследовательские ниши и открывают доступ к непредвиденным масштабам и разрешению данных, которые пойдут на пользу будущим оценкам биоразнообразия.

Переход к автоматизированным методам может вызвать опасения по поводу будущего у таксономистов, во многом подобно дебатам, связанным с разработками в области идентификации молекулярных видов (119, 120). Мы подчеркиваем, что опыт систематиков лежит в основе этих разработок и имеет решающее значение.Первоначально автоматизированные методы будут использоваться для выполнения наиболее рутинных задач, что, в свою очередь, позволит таксономическим экспертам сосредоточить свое внимание на образцах, требующих более глубокого изучения, а также на множестве новых видов, которые необходимо описать. и учился. Чтобы сделать это возможным, нам необходимо рассмотреть подходы, которые могут точно определять образцы для проверки экспертами человека значимым образом [например, на основе достоверности классификации нейронных сетей (79) или дополнительных детекторов редких видов (121)].По мере того, как глубокое обучение становится все более тесно интегрированным в энтомологические исследования, видение обнаружения, отслеживания и декодирования поведения насекомых в реальном времени может быть реализовано для трансформации экологии и мониторинга насекомых. В свою очередь, эффективное отслеживание тенденций в области биоразнообразия насекомых поможет определить эффективные меры по противодействию или обращению вспять утраты биоразнообразия.

Доступность данных.

Нет данных, лежащих в основе этой работы.

Благодарности

Дэвида Вагнера выражают благодарность за созыв сессии «Сокращение численности насекомых в антропоцене» на Ежегодном собрании Энтомологического общества Америки 2019 в Санкт-Петербурге.Луи, штат Миссури, которая объединила группу участников этого особого фильма. Мы очень признательны за ценный вклад в рукопись Дэвида Вагнера, Мэтью Л. Фористера и четырех анонимных рецензентов. T.T.H. выражает признательность за финансирование из гранта Фонда Виллума 17523 и Датского фонда независимых исследований, гранта 8021-00423B. К.М. выражает признательность за финансирование проекта Совета министров Северных стран 18103 (SCANDNAnet). J.R. благодарит за финансирование проекта Академии Финляндии 324475.

Сноски

• Вклад авторов: T.T.H. спланированное исследование; и T.T.H., J.Ä., K.B., O.L.P.H., A.I., F.L., H.M.R.M., K.M., C.M. и J.R. написали статью.

• Авторы заявляют об отсутствии конкурирующей заинтересованности.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS. М.Л.Ф. является приглашенным редактором по приглашению редакционной коллегии.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию в Интернете по адресу https://www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.2002545117/-/DCSupplemental.

17 типов видеоконтента, который люди действительно хотят смотреть

Хотите узнать секреты лучших маркетологов мира всего за 5 минут в день? Подпишитесь на бесплатную 14-дневную пробную версию Marketing School Pro, чтобы получить доступ к эксклюзивному контенту, практическим советам и закрытому сообществу, которое сделает вас умнее! Кликните сюда, чтобы узнать больше.

В 2021 году потребители будут смотреть больше видеоконтента, чем когда-либо прежде.

За последние несколько лет контент-маркетинг претерпел огромные преобразования, и видео стало центром внимания. Теперь это, пожалуй, самая эффективная стратегия, которую вы можете использовать для связи со своей аудиторией. Особенно в эпоху мобильного маркетинга многим пользователям смартфонов трудно сопротивляться привлекательным типам видеоконтента.

Взгляните на эти числа:

• Каждый месяц 85% пользователей Интернета в США.С. смотреть видеоконтент.
• К 2021 году средний человек будет тратить 100 минут каждый день на просмотр онлайн-видео (на 19% больше, чем в 2019 году).
• 93% компаний заявляют, что у них появился новый покупатель из-за их видеоконтента в социальных сетях
• 63% компаний говорят, что видео в социальных сетях приносит максимальную окупаемость инвестиций.

И все же, несмотря на очевидный потенциал видеомаркетинга, многие компании все еще остаются в стороне.Многие маркетологи считают, что легче создавать блоги, тематические исследования и даже официальные документы. Для сравнения: идея регулярного выпуска свежего уникального видеоконтента — устрашающая перспектива.

На самом деле видеомаркетинг не так сложен, как кажется. Нужно просто познакомиться с тем видеоконтентом, который люди любят смотреть, а затем предложить еще больше.

В этой статье мы рассмотрим эти увлекательные типы видеомаркетинга, чтобы вы получили информацию, необходимую для повышения узнаваемости бренда, привлечения клиентов и побуждения людей к действию.

СОДЕРЖАНИЕ:

Блоги великолепны. Влоги или видеоблоги намного лучше.

Большинство компаний тормозят видеомаркетинг после того, как тратятся на отточенное видео, посвященное знакомству с брендом. Конечно, он отлично смотрится на целевой странице и просматривается в социальных сетях, но когда он не может предоставить поток нового бизнеса, привлекательность видеоконтента теряется вместе с рентабельностью инвестиций.

Что вам нужно понять, так это то, что не весь видеоконтент должен быть продуктом, достойным Оскара.Влоги предлагают вашему бренду рентабельную платформу для создания уникального голоса бренда и представительного имиджа, который находит отклик у вашего целевого рынка.

Это дешево и просто — снять короткий видеоблог прямо на манжете, не используя ничего, кроме смартфона или веб-камеры, и, возможно, простого сценария, записанного на обратной стороне салфетки. Такой аутентичный подход придает вашему видеоконтенту узнаваемое человеческое качество, а не супер-гладкое корпоративное производство. Общая стоимость? Одна чашка кофе.

Один из лучших типов видеоконтента для видеоблогов — это простая концепция совместного использования вашего рабочего дня.

Знаменитости, спортсмены и влиятельные предприниматели YouTube занимаются этим уже много лет. Почему? Потому что это невероятно мощный инструмент для построения прочных, прозрачных и длительных отношений с вашей аудиторией.

По сути, все, что вам нужно сделать, это задокументировать свой путь к успеху в видеоблоге, показывая своим подписчикам, что вы делаете и как вы это делаете. Серийный предприниматель Гэри Вайнерчук — мастер в этом деле, каждый день предлагая своим легионам поклонников интересный видеоконтент в своем видеоблоге DailyVee на YouTube, а также в Instagram, Twitter и LinkedIn:

. темы ваших видеоблогов, просмотрите самые популярные каналы YouTube:

И не забудьте оптимизировать свои видеоблоги! С помощью поиска на сайте можно найти и просмотреть много видеоконтента, поэтому к оптимизации видеоблога следует подходить так же, как и к любому другому типу оптимизации.Используйте такой инструмент, как ClickFlow’s Title / Meta Testing, чтобы помочь вам точно определить условия поиска и описания, которые привлекут максимальное количество зрителей:

Dive Deeper: 12 типов интерактивного контента для улучшения взаимодействия

Хорошее повествование о бренде может выделить компанию среди конкурентов, одновременно мотивируя сотрудников и очаровывая потребителей. По этой причине одним из лучших типов видеоконтента, который вы можете использовать, является закулисное видео, которое раскрывает культуру вашей компании:

Эти типы видео предлагают захватывающий опыт, отодвигая занавес на вашем компьютере. бизнес, чтобы позволить клиентам и потенциальным клиентам наладить связь с вашим брендом.

Зрители будут помещать лица к именам вашей команды, включая членов высшего руководства. Ваши подписчики могут видеть дизайн вашего офиса, то, как вы одеваетесь для работы, каковы ваши личности и как ваша команда взаимодействует друг с другом.

Вы можете создавать различные видеофильмы о культуре, такие как офисные розыгрыши, мозговые штурмы или мероприятия после работы. Какой бы путь вы ни выбрали, помните, что цель — продемонстрировать характер вашей команды и среду вашего рабочего места.

По сути, закулисное видео позволяет вдохнуть жизнь в ваш бренд, сделать его более человечным, чтобы привлечь внимание зрителей на личном уровне.

Отличным примером является видео о корпоративной культуре от Vistaprint. Хотя сейчас существует множество уникальных идей для видео о культуре, этот под названием «Рабочая среда Vistaprint — Что мы делаем для развлечения» является отличным примером правильного традиционного стиля:

В настоящее время 85% предприятий используют видеомаркетинга, вам нужно больше стараться, чтобы выделиться из толпы.Лучший способ по-настоящему выделиться — это ваша личность, а не усталые, чрезмерно используемые тактики.

Видео о корпоративной культуре — самый простой способ сделать это, к тому же это может быть очень весело для вашей команды!

Каждую неделю генеральный директор Single Grain Эрик Сиу берет интервью у предпринимателей и маркетологов в своем еженедельном подкасте Growth Everywhere:

Он создает аудио- и видеоинтервью:

Interview Видео идеально подходят для повышения авторитета бренда по нескольким причинам:

• Они позволяют согласовать ваш бренд с лидером мнений или вдохновляющим человеком.
• Они помогут вам установить авторитет с помощью уважаемого голоса.
• Они дают вашей аудитории личный опыт общения, когда кто-то из вашего бизнеса или на рынке отвечает на острые вопросы.

Подобно видеоблогу, хорошее интервью должно соответствовать ряду правил, но не должно быть написано по сценарию. Ваша задача как интервьюера — поддерживать беседу с собеседником, мягко направлять его к обсуждению горячих тем, тенденций и, если возможно, заставлять его раскрывать эксклюзивные новости или большие секреты для аудитории.

Что хорошего в видео для интервью, так это то, что вы можете быстро создать серию с разными гостями, используя их знания для продвижения вашего контент-маркетинга.

Чем больше вы делаете, тем больше доверия вы приобретаете благодаря ассоциации с брендом. Кроме того, собеседники могут делиться видео через свои каналы, расширяя охват, чтобы привлечь больше трафика.

Погрузитесь глубже: Как мы добились роста повсюду подкастов до 109 000 прослушиваний в месяц

Google+ может быть мертв, но его наследие живет.

Набег поискового гиганта на социальные сети так и не сдвинулся с мертвой точки до его окончательного закрытия в начале 2019 года. Однако платформа породила Google Hangouts, который является фантастическим и удобным способом проведения вебинаров:

Когда вебинаров — один из самых ценных видов видеоконтента в современном маркетинге.

Люди посещают виртуальные вебинары как простой способ узнать от вас и ваших гостей по интересующим их темам.А еще лучше, вебинары — отличный инструмент для продвижения с помощью платной рекламы. Вы можете использовать рекламу в Facebook, чтобы стимулировать регистрацию на свой веб-семинар, а затем использовать этот трафик, чтобы привлечь больше потенциальных клиентов и, в конечном итоге, увеличить продажи своего продукта или услуги. Это беспроигрышный вариант!

Если вы новичок в игре, вы можете думать о вебинарах как о бесплатном мероприятии в прямом эфире, которое вы настраиваете с помощью простых приглашений в календаре. Календарь Google идеально подходит для этого, и вам не нужен сложный скрипт для проведения веб-семинара.

На своем веб-семинаре вы можете опробовать различные типы видео, например:

• Размещение раздела часто задаваемых вопросов для ответов на запросы потребителей.
• Рассмотрение продукта с некоторыми существующими клиентами.
• Проведение круглого стола с несколькими гуру в вашей нише.

Вам не нужно часто проводить вебинары, чтобы иметь какое-то влияние. В то время как видеоблоги являются регулярными, возможно, даже ежедневными, вы можете получить приличную рентабельность инвестиций с помощью еженедельных или ежемесячных вебинаров.

Нечего терять, но можно очень много выиграть! Сделайте себе одолжение и выделите шесть минут, чтобы послушать этот подкаст о том, как проводить автоматизированные вебинары.

Погрузитесь глубже: Как Натан Латка увеличил продажи на 4,5 миллиона долларов с помощью вебинаров с помощью своего «правила партнерства в 10 раз» [подкаст]

Что вы получите, если взять несколько типов видеоконтента и просмотреть их вместе в короткий, но отточенный видеоклип? Ответ — видео с мероприятия:

Это частично веб-семинар, частично видеоблог, частично рекламный ролик. В эпоху социальных сетей видеоматериалы о мероприятиях невероятно популярны, особенно когда они включают в себя возможность заглянуть за кулисы блестящего корпоративного мероприятия.

От коротких лоз до Snapchat и Instagram Stories, эффектное воздействие видео с мероприятий сочетается с мощным эмоциональным маркетинговым приемом: страхом упустить. Феномен FOMO — это психологический триггер, при котором люди испытывают тревогу, когда чувствуют себя исключенными из социальных событий, нового опыта или важных событий.

Сейчас, когда социальные сети стали такой важной частью жизни, 69% миллениалов испытывают FOMO ежедневно, а то и ежечасно!

Создавая захватывающие, эксклюзивные видеоролики о событиях, вы можете довести вечеринку до людей, охватив огромную аудиторию, которая желает, чтобы они были там.Если все сделано правильно, эти небольшие фрагменты могут быстро способствовать узнаваемости бренда, помогая людям воспринимать вашу компанию как единое целое, которое держит руку на пульсе.

Если вы хотите добиться максимального эффекта от видео с мероприятий, попробуйте снимать их в прямом эфире в социальных сетях (подробнее об этом ниже!):

Погрузитесь глубже: Как использовать событийный маркетинг для привлечения потенциальных клиентов и закрытия продаж

За последнее десятилетие популярность TED Talks выросла и стала глобальной платформой, где каждый найдет что-то для себя.Несмотря на то, что есть много фантастических докладчиков и бесконечное количество интересных тем, настоящая причина успеха заключается в следующем:

TED предлагает докладчикам — и их деловые предприятия — глобальную платформу с огромным глобальным охватом.

Презентация сочетает в себе азарт мероприятия и практическое использование вебинара для создания привлекательного видео, которым легко делятся. Если подумать, большинство выступающих на TED — это просто мужчины и женщины, которые хотят увеличить присутствие своего бренда:

Одним из способов использования этого формата брендами является проведение презентаций на корпоративных мероприятиях или небольших сетевых мероприятиях.Это позволяет ориентироваться на небольшую, но целенаправленную аудиторию. Запишите его на видео и поделитесь им в социальных сетях, чтобы вызвать ажиотаж в Интернете.

Если вам все еще нужно убедить вас в том, что видеоконтент — это правильный путь, рассмотрите концепцию звезд YouTube — людей, которые поднимаются от совершенно неизвестных к славе и богатству исключительно благодаря силе Интернета. видео. Миллениалы были впереди всех в области видеомаркетинга, потому что они понимали две важные вещи:

• Люди любят смотреть видео.
• Люди ценят практические идеи.

Как еще можно объяснить невероятную славу и богатство, которых многие молодые женщины достигли благодаря урокам по макияжу на YouTube? Одной из таких звезд является Мишель Фан, которая начала с зернистых обучающих видео, прежде чем вырастила до 50 миллионов долларов:

Мишель знала свою аудиторию и понимала, что они ценят. Благодаря бесплатным обучающим материалам она смогла построить собственный бизнес только на репутации.

Важный урок, который здесь могут извлечь крупные бренды, заключается в том, что полезный контент должен быть чем-то большим, чем просто рекламные ссылки и мягкие продажи.Потребители достаточно умны, чтобы знать, когда их продают, особенно миллениалы и поколение Z!

Итак, если вы выпускаете качественные учебные пособия с лазерной фокусировкой на помощи людям, вы заслуживаете их доверия, что может привести к продаже в будущем.

Обзор продукта — один из самых полезных типов видеоконтента, особенно для потребителей, которые находятся на этапе рассмотрения на пути к покупке.

Видео с обзором продукта работают лучше всего, когда вы уже установили некоторое доверие со своей аудиторией.Просматривая продукты, вы можете ответить на распространенные вопросы, развеять сомнения и показать зрителям уникальные преимущества, которые предлагает ваш продукт. Это дает потенциальным клиентам всю информацию, необходимую им для принятия решения о покупке.

Этот пример от Nine Line длится всего 30 секунд, но он четко и ясно передает сообщение о бренде и преимущества продукта — без использования единого слова:

Некоторые маркетологи могут подумать, что подобные видео с обзорами продуктов не помогут. работают на свой бизнес, потому что они используют модель B2B, в которой используется только один продукт, например, компания SaaS.

Но это не означает, что вы не можете делать обзоры сопутствующих товаров или услуг, которые не составляют вам прямой конкуренции. Например, Peloton (производитель оборудования для упражнений) может проверить кроссовки. Ссылаясь на качественные продукты, совместимые с вашими собственными, вы улучшаете качество обслуживания своих продуктов и услуг, эффективно повышая их удовлетворенность.

Блоги, презентации и обзоры продуктов — все это отличные типы видеоконтента, но есть умный способ вывести каждый из них на новый уровень: создать видео-отзывы:

Сделав акцент на существующего клиента, вы можете показать зрителям, насколько счастливы ваш бренд (а также его товары и услуги).

Главное здесь — привлечь реальных клиентов — не нанимайте актеров из Fiverr! Вместо этого обратитесь к своей довольной клиентской базе, чтобы вы могли создать настоящие видео-отзывы. Можно немного потрудиться, чтобы получить эти отзывы, но вы можете поощрять вклад, предлагая бесплатные подарки (кто-то говорил о месячной скидке?) Любому, кто записывает видео-отзыв. Вы даже можете превратить его в веселое соревнование, чтобы привлечь больше участников.

Если у вас возникли вопросы по поводу видео с отзывами, вот несколько вопросов, которые вы можете задать клиентам:

• Что вас больше всего беспокоило при покупке нашего продукта? Независимо от того, насколько «готовы» ваши клиенты к покупке, у них всегда будут резервы.Они могут быть обеспокоены ценой, сомневаться в том, принесет ли ваш продукт обещанные результаты, или задаваться вопросом, подходит ли другой продукт для их конкретной ситуации.
• Какие результаты вы получили после покупки товара? В ответ на предыдущий вопрос попросите довольных клиентов объяснить их конкретную проблему и то, как ваш продукт предоставил решение. Эта тактика позволяет новым потенциальным клиентам услышать о преимуществах и результатах, которых они могут ожидать, что является очень убедительным содержанием.
• Какая особенность вам больше всего понравилась? Заставьте счастливых клиентов выделить свои любимые функции, поскольку обычно это сопровождается историей. Это больше соответствует новым перспективам, чем простой список их симпатий и антипатий. Помните, что конкретные вопросы с большей вероятностью дадут конкретные ответы.
• Какие еще 2–3 «неожиданных» преимущества вы получили в результате использования нашего продукта? Вы можете использовать этот вопрос, чтобы узнать о некоторых нерекламируемых преимуществах, которые ваши клиенты получают от вашего продукта.Потенциальные клиенты могут рассматривать эти льготы как «бонусы», которых может быть достаточно, чтобы склонить их к заключению сделки.

Помните: 88% потребителей доверяют отзывам пользователей не меньше, чем личным рекомендациям друга или члена семьи.

Лучший способ убедить потенциальных клиентов купить — это попросить своих нынешних клиентов убедить их. Услышав их ответы на этот вопрос, вы с большей вероятностью опровергнете потенциальных клиентов, которые находятся в затруднительном положении.

Погрузитесь глубже: Как получить как можно больше отзывов от клиентов

Если вы хотите поиграть с одним из самых увлекательных видов видеомаркетинга, подумайте о анимационных видеороликах.

Анимированные видео — отличный способ для малых предприятий с ограниченным бюджетом попробовать видеоконтент, так как вы можете создавать их на своем ноутбуке практически бесплатно, даже с помощью бесплатного ПО.

Для более крупных брендов, особенно тех, которые имеют техническую продукцию, анимационные видеоролики — отличный способ разбить сложные темы и функции в легко усваиваемый носитель, понятный каждому, например, этот от Cisco о попытках фишинга:

По этой причине неудивительно, что анимационные видеоролики чаще всего используются в качестве поясняющих видеороликов, которые хорошо работают на целевой странице продаж.

Вот еще один отличный пример от Ahrefs, который упрощает совершенствование SEO:

Dive Deeper: 20 Pre-Production Tips для создания успешного видеоконтента в 2021 году

С момента первого В 2015 году количество запросов по запросу «прямая трансляция на Facebook» увеличилось на 330%. Сейчас прямые трансляции стали нормой для многих каналов, и легко понять, почему.

Обратите внимание на эту статистику прямых трансляций:

• 47% зрителей потокового видео во всем мире смотрят больше видео в реальном времени по сравнению с прошлым годом.
• 44% людей меньше смотрят телепередачи в прямом эфире из-за потокового вещания.
• Количество часов просмотра видео в реальном времени за год увеличилось на 65%.
• По прогнозам, к 2021 году потоковое вещание в прямом эфире вырастет до 70,5 млрд долларов.

Будь то заголовки последних новостей, спортивная игра или эксклюзивное объявление от кого-то влиятельного, видео в прямом эфире имеет магнетическое очарование.

Опять же, все сводится к FOMO. Прямые трансляции создают напряжение, потому что мы не знаем, что будет дальше, и часто чувствуем, что что-то упускаем, если не настраиваемся.Неудивительно, что Facebook вкладывает так много средств в развитие Facebook Live:

Еще одно уникальное преимущество этой формы видеомаркетинга заключается в том, что видео в реальном времени позволяют взаимодействовать с сообществом в реальном времени. Зрители могут присоединиться к разговору по мере разворачивания видео и даже получить подтверждение от телеведущей в прямом эфире. Эта среда удовлетворяет глубокую потребность людей в мгновенном удовлетворении, заставляя зрителей чувствовать себя так, как будто они находятся на живом мероприятии.

Вот почему видео в реальном времени так хорошо подходят для бизнеса.Вы можете использовать их для трансляции всевозможного видеоконтента, в том числе:

• Запуск нового продукта
• Сеансы вопросов и ответов в реальном времени
• Взгляд изнутри на мероприятие

Когда дело доходит до отличного живого видео, это сложно побить тревогу! BuzzFeed провел забавный эксперимент, чтобы узнать, сколько резинок потребуется, чтобы взорвать арбуз: Через 45 минут более 800000 зрителей в прямом эфире настроились на потрясающий результат:

Dive Deeper: Быстрые советы по оптимизации Ваши прямые трансляции в Facebook и Instagram

Кто сказал, что видеоконтент должен быть коротким?

Конечно, у многих онлайн-пользователей мало внимания, но когда дело доходит до видео, есть гораздо более широкие возможности для привлечения зрителей в путешествие.И нет лучшего способа сделать это, чем с помощью фирменного фильма. Эти длинные типы видеоконтента глубоко погружают в видение и ценности вашего бренда. Вы можете проявить творческий подход к рассказыванию историй бренда и кинематографическому производству, чтобы представить свой бренд в свете, который привлекает ваших людей.

Patagonia — одна из лучших в этом бизнесе, создавая более длинные визуальные шедевры, отражающие суть авантюрного, экологического бренда:

Подумайте, как вы могли бы использовать видеоконтент таким образом, чтобы инкапсулировать ядро ​​вашего бренда ценит и привлекает преданных поклонников.

Вот кое-что, о чем вы можете не догадываться:

Добавление слова «видео» в тему письма может повысить открываемость на 19%.

Даже в самом переполненном почтовом ящике трудно игнорировать броскую тему, в которой упоминается «видео». При этом, как только люди открывают видео-электронную почту, вы не хотите, чтобы они запускались с длительным производством.

Следуйте этим советам для создания отличных видео-писем:

• Будьте краткими: Одна или две минуты — это все, что вам нужно.
• Переход к делу: После краткого вступления объясните, почему вы устанавливаете контакт с потенциальными клиентами, подчеркнув преимущества для них.
• Включите призыв к действию: Очень важен сильный призыв к действию, поэтому убедитесь, что вы вызываете ответ, прося их позвонить вам или перейти по ссылке на целевую страницу.

С сегментацией аудитории вы можете создавать вечнозеленые видеоролики по электронной почте, которые можно использовать повторно. Например, у вас могут быть одни видео для новых потенциальных клиентов, другие — для постоянных клиентов, а третьи — для партнеров по рекламе.

Погрузитесь глубже: Типы видео для использования на каждом этапе маркетинговой воронки

Виртуальная реальность (VR) переживает бум, согласно прогнозам, глобальный доход от VR рынок превысит 21,5 млрд долларов в 2021 году.

Хотя мы еще не совсем готовы предложить полноценную виртуальную реальность с помощью видеоконтента, панорамное видео — неплохая альтернатива. В этих видеороликах в стиле иммерсивного стиля используются линзы «рыбий глаз», чтобы помещать пользователей в центр действия, позволяя им перемещаться по комнате с помощью своего интеллектуального устройства.

Эта видеореклама от Lexus приглашает зрителя «прокатиться вместе с героями ABC Quantico , чтобы исследовать его силу и возможности в этом 360-градусном опыте»:

Поскольку видео в реальном времени продолжают доминировать, 360 ° видеоконтент также обязательно будет развиваться. Таким образом, это хороший шаг, чтобы присоединиться к делу сейчас, независимо от того, освещаете ли вы следующее отраслевое мероприятие или просто весело проводите время, исследуя свой офис.

Погрузитесь глубже: Краткое руководство по объединению виртуальной реальности и контент-маркетинга

Как упоминалось выше, приглашение клиентов для добавления видео — это умный способ получить отзывы клиентов.Но зачем останавливаться на достигнутом?

Сейчас огромное количество пользовательского контента, и вы можете использовать его различными способами для увеличения трафика, сбора потенциальных клиентов и повышения лояльности к бренду. Фактически, 60% людей говорят, что пользовательский контент является наиболее аутентичным типом контента (по сравнению с 20% для контента, созданного брендами):

Отличный способ вывести пользовательский контент на новый уровень — это партнерство с влиятельным лицом. . Видео ниже взято из обзора игрушек Райана. Этому маленькому мальчику может быть всего 7 лет, но в 2018 году он был самым крупным игроком YouTube, заработав 22 миллиона долларов на распаковке продуктов:

Еще одна идея — проводить конкурсы пользовательского контента, поощряя людей присылать видео. самих себя, использующих ваши продукты.Вы можете создать трендовый хэштег для кампании, чтобы вызвать больший интерес к вашему бренду и продуктам.

Просто не забывайте отвечать фанатам, которые вносят свой вклад или отмечают их в своих сообщениях, чтобы отдать должное, где это необходимо!

Dive Deeper: 8 способов поощрения большего количества пользовательского контента (UGC)

Говоря о конкурсах, вы можете использовать видеомаркетинг для продвижения бесплатных подарков или розыгрышей в социальных сетях. Все, что нужно, — это одно или два коротких видеоролика, чтобы вызвать интерес.

Если у вас есть хорошие призы и интересное видео, можно быстро опубликовать сообщение с раздачей, чтобы повысить узнаваемость бренда и привлечь больше внимания:

Вы можете комбинировать это с другими типами видеоконтента, возможно, объявляя победителей в прямом эфире потокового видео или в рамках серии историй в Instagram. С последним вы можете создать напряжение вокруг нескольких видеоклипов, сначала показывая, кто занял второе место, а затем объявляет крупных победителей.

Dive Deeper :
* Как увеличить посещаемость вашего веб-сайта с помощью раздачи
* Создание стратегии конкурса в социальных сетях для повышения вовлеченности

И последнее, но не менее важное: мы завершаем наш краткое изложение наиболее интересных типов видеоконтента с неотразимым стилем маркетинга: персонализация.

Когда-то давно маркетинг сводился к продаже. Теперь все дело в покупателе. Компании должны показать, что они не только понимают свою аудиторию, но и заботятся о ее потребностях и интересах.

80% онлайн-покупателей с большей вероятностью совершат покупку в компании, которая предлагает персонализированный опыт .

Итак, как можно использовать персонализацию в видеомаркетинге? Взгляните на этот пример из Barclays:

Barclays устанавливает соединение, персонализируя видео для каждого зрителя.В этом примере это касается Клэр, и на протяжении всего видео вы видите небольшие примеры персонализированного маркетинга. Ведущий упоминает Клэр по имени, есть персональный номерной знак автомобиля (CL4R3) и табличка на стене возле дома с надписью «Коттедж Клэр».

Сделать все возможное, чтобы показать своим клиентам, что вы заботитесь об их индивидуальных потребностях, является неотъемлемым аспектом современного маркетинга. Подобная персонализация может хорошо работать с несколькими типами видеоконтента, что поможет вам добиться успеха.

Погрузитесь глубже: Полное руководство по началу работы с персонализацией веб-сайтов

Это 2021 год, поэтому, если вы все еще не используете видеоконтент, ваш бренд не упустит огромные возможности чтобы заинтересовать аудиторию, вы также будете терять серьезные позиции перед конкурентами.