IoT – millest alustada?

Asjade internet (edaspidi: IoT - internet of things) on füüsiliste seadmete ja arvutisüsteemide võrgustik, kus toimub andmevahetus. Ainult asjade ühendamine internetti ei ole piisav. IoT kasutab interneti poolt pakutavaid võimalusi, ühendades endas erinevaid tehnoloogiaid, nagu näiteks tehisintellekt, masinõpe, laiendatud reaalsus, jms. Tulemuseks on paranenud efektiivsus ja suurem majanduslik kasu. IoT teeb täna ettevõtte konkurentsivõimelisemaks kui kunagi varem. Tulevikus on aga IoT toodete pakkumine turul olemise eelduseks.

Ennustatakse, et aastaks 2020 võtavad üle 65% ettevõtetest arendusse ja tootmisesse IoT tooted – hetkel on neid ettevõtteid ca 30% (Gartner). Euroopas on Põhjamaad IoT esirinnas – Norras, Rootsis, Soomes ja Taanis ca 83% ettevõtetest on alustanud IoT’ga. Nendest 17% on plaanimisfaasis, 34% varajases staadiumis, 29% keskmises staadiumis ja 20% edasijõudnud faasis (PAC).

Kuidas saada IoT ettevõtteks?

Siinkohal olgu esitatud üks võimalikest nägemustest, kuidas alustada IoT tootega. Muidugi on iga ettevõte erinev – niisamuti ka IoT ettevõtte loomine. Kuid üks ühine joon tundub olevat kliendi kasule orienteeritus. Kliendi tegevust, tema eesmärke, rõõme ja muresid tuleb tunda nii hästi kui võimalik, et olla edukas IoT ettevõte.

Kliendid ei taha osta toodet, nad soovivad saada lõpptulemust. IoT ettevõtet tuleb ehitada ülevalt alla, alustades kliendi soovitud lõpptulemuse väljaselgitamisega.

IoT toote planeerimine algab esmalt kliendi põhiprotsesside mõistmisest. Näiteks, olles kaardistanud kliendi protsessid, mõistetakse paremini tema tegevust ning tegevuse lõppeesmärki ja edutegureid. Seejärel kohandada vastavalt enda ettevõtte protsessid, struktuur, andmekasutus, et pakutav toode aitaks kaasa kliendi edukusele. Mida rutem kohandumine toimub, seda parem, sest adaptiivsus on üheks oluliseks märksõnaks IoT ettevõtte puhul.

Kliendi praeguste protsesside kaardistamist ja samuti nende uute protsesside modelleerimist, milleni klient jõuab, kui hakkab kasutama IoT toodet, peaks tegema eesmärgiga esitada kliendile ahvatlev väärtuspakkumine. Klient on valmis maksma rohkem, kui saab läbi uue toote või teenuse suuremat väärtust kui traditsioonilise toote puhul. Nimelt, isegi esimesed IoT tooted ületavad traditsioonilisi analooge, kuid tihtipeale maksavad rohkem, sest tuleb katta näiteks arenduskulud ja andmehalduse infrastruktuuri kulud. Strateegiline analüüs algab selge mõistmisega, mis on kliendi soovitud lõpptulemus.

IoT toote loomiseks olemasolevas ettevõttes võiks kaardistada nii praegused kui ka tulevased soovitud protsessid ning andmevood. Nii saab ülevaate praegusest olukorrast. Ettevõttes koguneb juba praegu päris palju andmeid erinevatesse kohtadesse, mis tihtipeale pole omavahel ühendatud. Olles seda teadvustanud ja kaardistanud, saab otsustada, millistel tänastel andmetel võiks olla suurim väärtus tulevikus. Nüüd tuleks modelleerida uued protsessid ja vastavalt kohendada ettevõtte struktuur, mis parimal viisil toetavad kliendi väärtuspakkumist. IoT ettevõte on ennekõike andmetel põhinev, nii et modelleerimisel tuleb vaadelda eriti seda, kuidas käsitleda andmevoogusid. Näiteks, andmed saabuvad sensoritelt, mis asuvad kliendi juures. Andmemaht on väga suur ja peab teadma, kuidas neid kasutada ja analüüsida, lähtuvalt lõpptulemusest kliendi jaoks. IoT põhiline ülesanne on transformeerida andmed kasulikuks informatsiooniks. Väga ebaefektiivne oleks see olukord, kui kogutakse küll andmeid, ent neid ei kasutata.

Olgu siinkohal märgitud, et nii enda kui ka kliendi põhiprotsesside ning nõuete kaardistus ei ole ühekordne tegevus vaid see on arenev ja kohanev vastavalt andmevoole. Need on adaptiivsed äriprotsessid. Enne IoT toote kaudu saadavat andmevoogu tuleb kliendilt infot hankida siiski vanakooli meetodeid kasutades. Protsesside, nõuete ning andmevoogude kaardistus võib olla üsna ajamahukas. Siinkohal võib aga kasutada välise ärikonsultandi abi, kellel on vastavad kompetentsid olemas.

Alles seejärel, kui lõppeesmärk on selge, saab teha IoT platvormi ja tehnika valiku. Platvorme kasutatakse süsteemide ja komponentide ning samuti IoT toodete ühendamiseks. Sensorite valik sõltub andmetest, mida nad peavad koguma. Kõige olulisem on esmalt teha tööd ärimudeliga, mis toetab kliendi lõpptulemust, alles seejärel toimub tehnoloogiate valik. IoT ettevõte on ennekõike andmepõhine ettevõte.

Mis muutub ettevõtte osakondades peale kliendile orienteeritud protsesside modelleerimist IoT toote andmevoogudele sobivaks?

Võime ehk märgata, et tarkvaraarendus ja andmeanalüütika on IoT põhikompetentsideks. Seega - neid ei tohiks sisse osta, kui siis ainult lühiajaliselt, kuni õiged talendid on värvatud. See, kuidas andmed kogutakse ja kasutatakse IoT ettevõttes, võib olla lausa konkurentsieeliseks. Oluline on värvata ja koolitada inimesi, kes tunnevad end kodus andmepõhise ettevõtte mõtteviisis. Ennustatakse, et data science spetsialistide puudus aastaks 2020 ei luba 75% organisatsioonidel saavutada täispotentsiaali IoT’s (Gartner).

Tootearendus on juhitud toote kasutusandmete baasil. Selle põhjal toimuvad näiteks iteratsioonid ja uuendatakse IoT toote tarkvara. Märksõnadeks on agiilsus ja kiire reageerimine. Kui traditsioonilises tööstuses on uue toote juurutamise protsess kavanda-tooda-müü, siis uue IoT toote puhul võiks see olla pigem kavanda-müü-tooda, et saada võimalikult varakult alustada uuendustega tegelike andmete baasil.

Suur muudatus võib toimuda müügiosakonna rollis. Müügitöö kliendiga hakkab sarnanema rohkem ärikonsultandi tööga - et arendada kliendi äritegevust ja saada makstud kliendi äritulemuse pealt. IoT tehnoloogia võimaldab muu hulgas mõõta klientide ärimudeli KPI’sid. Kui ettevõte on orienteeritud kliendi lõpptulemusele, siis muutub müügitöö peaaegu täielikult ärikonsultandi tööks. Ärikonsultandi ülesandeks on tegeleda kliendi äriprotsessidega, et leida või uuendada väärtuspakkumist.

Tavaliselt on IT osakond ettevõtte tugiüksuseks ning tiksub vaikselt taustal. Arvestades iga organisatsiooni eripära, tuleb mõned IT funktsioonid tuua eesliinile – need, mis toetavad andmevoogusid kliendilt ja on seega otseselt IoT-ga seotud. Seega, senisest olulisemaks muutub IT osakonna ja tulemusüksuse vaheline koostöö. Lisaks sellele, IoT turvalisus väljub traditsioonilisest tarkvara turvalisuse piiridest, kuna hõlmab ka füüsilisi seadmeid. IoT turvalisus on lähiaastate üheks suurimaks väljakutseks.

Töö partnervõrgustikuga muutub täiesti eraldi tegevuseks ja see nõuab ettevõttelt vastavaid kompetentse ning suunatud tegevust. IoT ettevõte ei saa areneda isolatsioonis vaid ainult koostöös. Loo partnerlused ettevõtetega, kelle tooteid saab pakkuda koos sinu omadega ja kelle tooted toetavad kliendi väärtuspakkumist. See on IoT ökosüsteemi alguseks ja võimaldab luua vajalikku lõpptulemust klientidele. Aja jooksul ökosüsteemid ühinevad ja laienevad, et pakkuda paremat tulemust kliendile ja olla turul veelgi konkurentsivõimelisem. Lõpuks jäävad järele ainult mõned ökosüsteemid tööstusharu kohta. Võidavad need, kes pakuvad välja parima ärilise lahenduse, mitte need, kes pakuvad välja parima tehnilise lahenduse.

Seadmete hooldus muutub täpsemaks. Hooldusinsenerid tegutsevad nüüd andmepõhiselt, kasutades analüütikat ja ennustavat analüütikat. Nad peavad küll endiselt tööriistadega ja varuosadega kohal käima, kuid analüütika kaasabil on hooldusprotsess hoopis efektiivsem, sest välja saadetakse õiged spetsialistid, kes teavad probleemi ja lahendust juba ette ning võtavad kaasa õiged tööriistad ning varuosad.

IoT puhul pole küsimust, et kas tuleks seda kasutama hakata, pigem on küsimus, millal peab minu ettevõte alustama IoT-ga. Õige vastus on – nüüd kohe ja vähemalt plaanimise faasiga. Samas on oluline kavandada õigeaegset turule tulekut oma esmase tootega – mitte liiga hilja (kerkivad turubarjäärid, teravneb konkurents uute IoT toodete vahel, raskem värvata vajalike oskustega talente) ja ka mitte liiga vara (kliendid pole veel valmis). Varajased IoT tooted ületavad traditsioonilisi, vähemväärtuslikke analooge ja ei pea samal ajal võistlema teiste IoT toodetega, et turuosa võita. Seega, õige ajastus on juhtkonna otsustuskunst ja -teadus.