智能过程自动化的东西(ipaot)

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编辑注意:Dbizinstitute很高兴分享这篇文章,由Setrag Khoshafian博士与我们的社区和他的新书发布提前编写。在我们的网站上留意我们的网站,因为我们在濑章的未来几个月内分享其他文章,以及待处理会见作者网络广播讨论他的新书如何缓解数字化转型债务预计将于2021年秋季起飞。本文最初于2020年6月26日发表于认知世界网站。

事情互联网(物联网)革命的最令人信服的方面之一就是参考架构描述端到端组件交互和数据流以实现可靠的业务价值。有几种可供选择的物联网参考体系结构,大多数是特定于物联网平台的。物联网解决方案需要产生回报,而且在几乎所有情况下,真正的商业价值涉及人,它也涉及流程。

要为iPaot设置阶段,作为一个提醒,特别是角色流程在物联网中,请记住思科的描述方式互联网的东西从整体的角度来看:

  • 事物:连接的设备,每个设备在Internet上都有一个唯一的可寻址URL。
  • :端到端流程或动态案例的参与者,与事物合作。
  • 过程:在最基本的层次上,为一个业务目标协调多个活动或任务。流程中的参与者将包括人、物、企业应用程序和业务合作伙伴。
  • 数据物联网数据的生成速度甚至比人或应用程序的生成速度还要快,需要对其进行分析和响应,通常是实时的。

物联网流程协调人员、连接设备、企业应用程序和端到端数据。

AWS IOT架构

许多组件和技术用于支持端到端的IOT / IIOT用例;从边缘到企业涉及人员,流程,分析(来自事物数据)和连接设备。边缘通信和安全性等功能是IOT的重要组成部分。边缘网络中有多个层,通过云,以及通过移动设备使用IoT应用程序的企业和人员。IOT参考模型或架构说明了包含端到端IOT框架或平台的各种组件的分层和交互(其中一些是IOT平台特定的)。这AWS物联网参考架构,除了Azure IoT和其他产品外,还是IoT平台行业的领导者(超过600个物联网平台,并在不断增加!). AWS物联网功能通过AWS物联网数据服务、控制服务和设备软件实现。

还有IOT参考模型与IOT Consortia或标准化机构有关。我最喜欢的是IOT世界论坛的参考模型。这个七级架构参考模型在IOT的多级架构的顶部施加协作和业务流程。

物联网是指通过传感器和执行器将日益智能的设备连接起来。连接的基础,平衡范围和电源的考虑是至关重要的。在物联网的整体堆栈和多层架构中有几个组件。最低层包括物理设备和系统。正是这种网络物理连接奠定了物联网时代的基础。其他层包括边缘计算——见下面智能IOT边缘计算-以及数据积累和分析层。但物联网的投资回报率(业务价值)往往难以实现,这是在顶层实现的——我们前面提到的“行动”部分,涉及人员、连接设备(物联网/IIoT)、贸易伙伴和企业应用程序(记录系统)的流程编排。

远程医疗与IoMT

说明过程自动化的重要性,尤其是聪明的过程中,考虑到远程医疗最近激增由于新冠病毒-19。什么是新冠病毒-19时代的远程医疗?物联网连接的医疗设备,发挥重要作用:“物联网(物联网)扩展了传统的视频会议访问,以使从业者能够实现远程监测患者血压、氧合水平、脉搏和其他关键指标。”更重要的是,这不仅仅是一种感知。它需要协调与合作,而不仅仅是技术或虚拟访问。换句话说,不断发展的远程医疗需要进程。引用在文章中Peter Fleischut博士是关于此事的专家,“这是关于人,过程和技术......这可能是80%的人,15%的过程和5%的技术。”

对过程行动的智能洞察

毫不奇怪,人工智能(AI)被出现为连通事物的越来越重要的推动者;从智能扬声器中的自然语言处理,以预测连接设备的预测维护,以AI应用于一种高级深度深度学习应用。它是计算,数据库和网络的技术进步的完美风暴,这导致AI作为最重要的数字转型趋势之一,IOT呈现为另一个趋势。但是,AI(和人类智力(HI))中的“智能”需要语境 - 协作和过程。它是关于人,流程,连接技术,人的智慧和过程是最重要的。

智能流程自动化(动作)的洞察

对于连接技术来说,物联网正在产生大量的数据。我们被来自连接设备的信息淹没了——无论是在消费领域还是在工业领域——而且这种情况似乎不会在短时间内消失。联网设备正成为越来越重要的信息来源:大数据正在成为“事情数据“随着时间的推移,物联网数据将被存储、分析和挖掘,以找到反映这些数据的模型的见解这可以被付诸行动,例如一个分析模型可以在设备发生故障之前预测它。

下面的例子说明了从洞察到行动的持续改进循环。底部是来自联网物联网/工业物联网设备的原始数据。原始数据还可以包括客户事务数据、交易伙伴数据,甚至区块链事务。利用大量的SQL和NoSQL智能数据库对数据进行组织和分析——后者尤其用于事物数据的管理。然后,通过数据挖掘、预测分析和机器学习技术检测各种模式。人工智能模型是可以在端到端流程自动化解决方案中操作的见解。更具体地说,行动利用情报从数据或人类专家那里获取,然后通过自动化流程

IPAoT投资回报率

IPAoT的投资回报(ROI)来源于流程自动化的ROI物联网。流程自动化解决了涉及企业应用程序、人员以及越来越多的连接设备(IoT)筒仓的流程编排问题。

过程自动化投资回报率

过程自动化的ROI来源于三个相互补充和相互依赖的领域:

  • 规划和部署创新的过程效率:低代码/没有代码模型驱动平台IA可以实现快速创新的效率。持续的创新和部署涉及四种数字转型方法:设计思维,敏捷,德文剧和卓越运营。
  • 自动化执行中的过程效率:从机器人到AI协助知识工作者参与的自动化谱 - 对于解决手动切换和筒仓至关重要。端到端值流的完成和分辨率可以从过程自动化由于流程自动化的几天进行优化。
  • 通过监控和改进提高流程效率:在框中的业务活动中,监控仪表板,报告和自动警报动态监视是否正在按时处理工作,符合合约SLA,如果进程正在最佳地运行。这些是可操作的监视报告 - 例如,管理员可以将来自表现因素的任务重新分配给其他人。或者,自动化业务逻辑(业务规则)可以实时采用。

物联网投资回报率

物联网也有很多投资回报率的机会。设备的连通性对利用物联网/工业物联网连通性的下一代数字转型应用以及连接设备(如连接车辆)的维护都有影响。以下是一些领域,特别是在工业4.0领域,包括智能制造和售后服务:

  • 受试者或目的监控和响应:许多应用领域的连接设备具有主题或特定目的:监控以优化智能家居,健康跟踪,健康监测,智能城市运输保险,并在众多汽车到X(汽车,基础设施,OEM)中的连接汽车应用。
  • 连接资产监测和响应:另一个引人注目的ROI机会是监控连接资产(如连接车辆或智能制造机器人)的状态或条件(振动、温度、压力、读数等)的能力。在这里,ROI来自事件操作。请注意,该操作将涉及一个协调人和事的流程。有时,多个传感源可以相互关联并对其采取行动,例如,一个工厂或一个田地中的多个传感器的一氧化碳水平升高。
  • 数据货币化:与客户、联网设备、工厂、城市等相关的数据的连接和聚合,为数据货币化提供了巨大的机会。正如我们前面提到的,大数据正在变成实物数据。在数据的所有权和盈利方面存在许多挑战。许多保险公司,尤其是汽车行业的保险公司,有效地利用数据根据你如何驾驶、在哪里驾驶、谁驾驶等因素来调整保险成本。甚至连联网车辆的速度和维护都可以被监控。
  • 预测性维护:传统的维护往往是被动的;事后应对设备或装置的故障。下一个维护优化选项是预防性维护。这使得运营商能够进行持续维护——通常是根据制造商的建议。除了预防性和利用性分析之外,预测性维护还可以发现资产未来维护的潜在选项。通过人工智能分析,可以确定设备的剩余使用寿命,并在设备损坏前采取主动预测措施。预测性维护有许多数据来源。人工智能预测模型的自动发现和部署可以产生显著的成本降低效益。

结论

IPAoT是物联网发展的下一个阶段!在我们的家庭、办公室和工业中,设备的连接性无处不在,连接性正在爆炸。5G、云、区块链和人工智能等多项技术是物联网稳健实用解决方案普及的关键催化剂。但将其连接在一起并将物联网设备与人、企业和贸易伙伴连接起来的粘合剂是过程自动化,特别是通过数字化和自动化涉及人、企业应用程序和物联网设备的过程。在任何具有物联网意义的企业架构中,最重要的一个层次是业务流程自动化和协作。

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