Menu

Отношение между людьми и машинами в интернете вещей

Автор Дэвид Уоллэйс (David Wallace)

Люди обменивались знаниями в течение тысячелетий. Только недавно знаниями стали обмениваться машины и вещи.

В эру интернета вещей все проще и быстрее становится получать знания от поддерживающих сетевые функции изделий, не позволяющих принять решения до выполнения эффективного анализа.

Управление сосуществованием людей и машин — еще один шаг по нахождению равновесия для интернета вещей.

На эту тему написал Мартин Бейкер (Martin Baker), старший менеджер по цифровому контенту в Hershey Corp. Он рекомендует книгу Leading Digital: Turning Technology Into Business Transformation, написанную тремя экспертами из MIT (Массачусетский технологический институт). Успешные компании, управляемые так называемыми цифровыми мастерами, используют данные для анализа со всей организации, чтобы сохранить конкурентное преимущество.

Хотите доказательств? Согласно проведенным в книге исследованиям, цифровые мастера приносят прибыль на 26% больше своих коллег по отрасли и дают этот хороший процент прибыли из своих физических ресурсов.

Машины делают все, что могут, а люди делают то, в чем они лучше машин. Как говорит Бейкер, люди и данные вместе дают такое преобразование, которое не могли бы сделать по отдельности.

Работа с данными для знаний

Вы работаете с огромными объемами данных,чтобы найти закономерность? Для этого имеется приложение для хранилища данных. Поэтому людям необходимо обсуждать возможные результаты или ответы. Они могут несколько раз запрашивать данные для лежащих в основе причин или схем.

«То, что вы знаете важнее, чем то, чем вы владеете. Однако традиционное бизнес-мышление считает потраченные на знания, людей, сети, данные, программное обеспечение и процессы деньги расходами, а не инвестициями. Поэтому бизнесу требуются новые инструменты для определения, оценки и передачи ценности своих знаний», — сказала Мэри Адамс (Mary Adams).

Она основала консалтинговую группу Smarter Companies, чтобы помочь руководителям определять и оценивать ресурсы знаний или стоимость их замены в балансе компании.

Например, руководство Toyota Corp. разработало метод «5 почему» (5 Why) для анализа ситуаций. Задавая вопрос «почему?» в конкретной ситуации, применяя пять уровней детализации, можно лучше понять, что можно было бы изменить, а что не нужно менять при оптимизации бизнес-операций.

Обмен знаниями и совместная работа

«Думать о данных как «знать что», а «знать как» или «знать почему» — позволяют многое сделать с исходными материалами», — говорит Робет Абрамсон мл. (Robert Armacost Jr.), директор расположенной в Нью-Джерси консалтинговой компании iKnow LLC. Он занимается внедрением совместной работы и обмена знаниями для таких крупных компаний, как KPMG.

Машины обмениваются данными в ходе программирования, а людям требуются побудительные причины, чтобы делиться знаниями и, с течением времени, строить доверительные отношения. Вы можете заставить различные подразделения делиться информацией и учиться друг у друга? Это одна из областей, где руководителей вряд ли заменят алгоритмы.

Во всяком случае, пока еще, нет.

Источник: http://blogs.ptc.com/2015/10/09/the-relationship-between-people-and-machines-in-the-iot/

Перевод подготовлен компанией «Ирисофт».

Задать вопрос