La estrategia de Panasonic IoT tiene que ver con el análisis de big data

            
                                                                             
            
             
    
        

El editor en jefe de TechRepublic, Bill Detwiler, habló con Faisal Pandit de Panasonic sobre cómo Panasonic ha estado en el negocio de sensores y datos durante décadas, y está utilizando esa experiencia para desarrollar un negocio de IoT centrado en datos. La siguiente es una transcripción editada de la entrevista.

Bill Detwiler: ¿Cómo ve la evolución de IoT en el próximo año? Tal vez comiences por donde estamos desde tu perspectiva en IoT, y qué está mirando Panasonic, y ¿qué ves venir el próximo año?

Faisal Pandit: Mucho La gente piensa que IoT es algo nuevo. IoT ha ganado mucha aceptación recientemente, pero volví a hace 28 años cuando comencé mi primer trabajo. Yo era un estudiante de ciencias de la computación. Mi primer trabajo fue, hay una gran máquina, aquí hay una PC, conéctate a esta máquina, recopila datos y crea un gráfico bonito a partir de los datos. Eso es alguna forma de IoT haciendo algo con datos. Hemos pasado de las personas que no ven valor para esos datos, y por lo tanto no nos preocupamos por eso. La maquinaria o el dispositivo son una especie de isla, y la gente no ve el valor. Pasamos de eso a que la gente vea “Bueno, hay valor en estos datos”, y una fuerte adopción de sensores y otros tipos de mecanismos que permitirían a las personas recopilar los datos de manera transparente. Estábamos a ese punto.

Ahora hemos pasado de allí a “Hay muchos datos. Estoy recopilando datos. No sé qué hacer con ellos”. Es como datos, datos en todas partes, sin saber qué hacer. Creo que estamos en esa etapa en la que están buscando expertos en el dominio y expertos de la industria que puedan participar y proporcionar algunas ideas sobre qué hacer con los datos. Mi mayor preocupación es que si las personas no pueden entender qué hacer con los datos, creo que IoT podría perder su brillo durante un período de tiempo. Hay un montón de rumores a su alrededor, y lo que sugiero a la gente, y cuando implementamos nuestras iniciativas, siempre quiero asegurarme de reducir el alcance de los datos que recopilamos para que no se convierta en una sobrecarga de datos. hasta un punto en el que se vuelve irrelevante, y pierde la pista del valor de los datos, y no puede convertir eso en algo significativo.

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Bill Detwiler: ¿Cuál es el punto de partida para eso cuando hablas con las empresas y tratamos de ayudarlas a comprender por qué recopilan toda esta información? ¿Por dónde empiezas?

Faisal Pandit: Todo se trata de puntos de dolor. ¿Cuál es el problema que estás tratando de resolver? Lo creas o no, puede parecer una pregunta fácil, pero las respuestas son realmente difíciles. Debido a que A, para lograr que su gerencia media o personas de rango medio, poder hablar sobre los puntos débiles es difícil porque lo ven como una admisión de algo de culpabilidad. Sacarlos de ese modo y llevarlos a una zona de confort donde puedan hablar abiertamente sobre los puntos de dolor es realmente un desafío. Debido a que puede obtener una serie de puntos de dolor de los ejecutivos de nivel superior, pero necesita dejar un cierto nivel de granularidad en esos puntos de dolor. Sin la granularidad, no puede identificar los detalles y recomendar una solución.

Entonces, lo que hemos hecho es, por ejemplo, en nuestras operaciones de fabricación industrial, tenemos personas que entran a los pisos de fabricación, hablamos con ejecutivos, hablamos con ingenieros y tenemos una opinión de terceros sobre Cuáles son los problemas e identifique estos dolores, y luego intente priorizar cuál sería el rendimiento de esos puntos de dolor. Entonces, en consecuencia, trate de identificar un conjunto de datos que trataría esto. Muchas empresas han ido al revés. Entran allí, sean cuales sean los dispositivos, ya sea maquinaria o si es otra cosa, simplemente recopilan datos. Luego traen expertos del exterior, doctores y otros, que tratan de cortar y cortar los datos.

Luego les dan algunas mejores prácticas específicas, y seis meses más tarde descubren que las mejores prácticas realmente no tienen ningún valor. No se tradujo en ahorros de ningún tipo. Al principio no entramos en la conversación tecnológica. Nos metemos en “¿Qué estamos tratando de resolver aquí?” Una vez que se abordan un par de puntos difíciles y se crean las mejores prácticas que se traducen en un retorno significativo, la gente se siente más cómoda porque ya no se trata de mí, un individuo, un ingeniero, que tiene un problema en su área. . Se trata de “Hay un valor en lo que estos datos aportan”.

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Bill Detwiler: Hablemos un poco de inteligencia artificial. Pregunta similar: ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar con ese análisis cuando se trata de todos esos datos? ¿Qué papel tiene, y cómo ve que se desarrollará el próximo año?

Faisal Pandit: Creo que tiene un papel tremendo. Una vez más, no es una tecnología nueva. AI ha estado allí, el pensamiento basado en heurística, los enfoques basados ​​en heurística han estado allí durante muchos años. Pero ahora creo que está adquiriendo mucha relevancia y valor porque, una vez más, cuando combina su análisis de datos de IoT y los algoritmos y la metodología de aprendizaje automático, puede ofrecer una orientación más prospectiva y con visión de futuro. Pero el primer paso para involucrar a AI es definir cuáles son sus puntos débiles y dónde quiere estar como organización con respecto a esos puntos problemáticos o con respecto a sus prácticas comerciales generales. Por ejemplo, te daré un ejemplo. Una vez más, los servicios de comida. Hay un gran impulso dentro de los servicios de alimentos en la automatización, en la automatización de back-end de la cocina y poder predecir la demanda, pudiendo crear alimentos frescos al vincular los datos de demanda y los datos de back-end, y los datos de inventario. .

La inteligencia artificial puede desempeñar un papel importante en ese tipo de espacio. Pero una vez más, primero tienes que definir tus objetivos. Si la industria de servicios de alimentos quiere llegar a cierto nivel, ¿por qué quieren llegar a cierto nivel? Quieren llegar al nivel porque tiene un nuevo grupo demográfico que considera que el servicio de comida típica de un restaurante de comida rápida tiene comida de baja calidad, por lo que quieren cambiar esa percepción. Quieren mejorar el tiempo de entrega. Tienen mucha demanda. Tienen todos estos factores que están impulsando un cambio en su negocio. Ahora puede entrar la inteligencia artificial, ayudarlos con algoritmos de predicción de demanda y cosas así para satisfacer esas necesidades. El desafío que veo es cuando las personas reúnen estas iniciativas, estas mejores prácticas o iniciativas de mejora empresarial, y llevan a los ingenieros a una sala de reuniones, y les hacen desarrollar tecnología sin entender realmente por qué, y luego definir a dónde quieren ir.

Pero en lo que respecta a las plataformas tecnológicas y las pilas de tecnología que tenemos disponibles en la actualidad, estamos mucho, mucho mejor que hace muchos años. Hoy contamos con las herramientas para continuar y avanzar con algunos de estos cambios. Se trata de asegurarse de que las empresas entiendan completamente cuáles son sus puntos débiles y a dónde quieren ir. Porque si solo hablas de transformación digital, todo el mundo habla de transformación digital y, por falta de una palabra mejor, nadie puede realmente explicar lo que eso significa. Porque todos estamos pasando por ese cambio, todos estamos evolucionando. No estoy sugiriendo que lo hayamos clavado todo, pero es un proceso en evolución. Así que creo que mi único consejo sería asegurarnos de que entendemos por qué queremos hacer esto.

Bill Detwiler: ¿Es un ejercicio difícil? Estábamos hablando sobre los obstáculos, a la derecha, y entendiendo dónde están, y ustedes aludieron a esto. ¿Qué tan difícil es transmitir eso a los clientes en contraposición a lo que usted dijo, simplemente traer a un grupo de ingenieros y dejar que diseñen la tecnología por el bien de la tecnología? Habló sobre cómo comunicar el mensaje del liderazgo sénior en toda la organización, y cómo se asegura de que haya aceptación y que todos comprendan el motivo del cambio. Entonces, una pregunta similar con la de ayudar a las compañías a entender tal vez si no saben cuál es el punto crítico, ¿cómo empiezan?

¿Dónde comienzan a buscar esos puntos? Si es así, tal vez piensen que, como usted dijo, el problema macro es “Somos vistos como de baja calidad”. Pero el problema real es: “Somos de baja calidad debido a X. Tiene mucha demanda. No tenemos tiempo para preparar la comida, o nuestra cadena de suministro es mala, por lo que la comida no es buena”. Tan fresco como podría ser “. Guíame tal vez a través de eso un poco. ¿Puedes hablar con eso, sobre cómo lograr que los clientes realmente entiendan? Crees que tu punto de dolor es este, pero en realidad es esto.

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Faisal Pandit: {194590055} Hay más de

a esto. Uno es: “¿Cuál es el nivel de madurez dentro de la organización del cliente?” Hay algunos clientes que tienen muy buena comprensión. Es una máquina bien engrasada. Tienen una buena comprensión de qué problemas tienen y dónde quieren estar en su viaje. Entonces es cuestión de que nosotros entremos y, al ser parte de esa colaboración, ser un socio para ayudarlos a lograrlo. Pero luego hay clientes que creen que hay un desafío, pero que realmente no saben que no pueden identificarlo. De eso se trata realmente tu pregunta. Lo que hemos hecho es que nuestras relaciones con los clientes no son transaccionales. Esto es parte del ADN de Panasonic. Se remonta desde hace muchos, muchos años. Nuestras relaciones son muy profundas, por lo que entendemos bastante bien los puntos críticos de nuestros clientes. Es más una relación de asesor de confianza.

Eso es lo que buscamos, y en todos nuestros negocios. Como resultado de lo cual tenemos una buena comprensión de cuáles son sus puntos de dolor, mirando desde afuera. El otro elemento es que, debido a la forma en que vemos nuestras relaciones, tenemos una visión a largo plazo de estas asociaciones. No estamos allí solo para entregar un producto para poder cumplir con los números de este mes o de este trimestre, pero observamos las relaciones de un período de 5 a 10 años. Entonces, lo que hacemos en esos casos, siempre que podemos aportar, obviamente manteniendo la confidencialidad de las relaciones, traemos las mejores prácticas de otras áreas, y los llevamos a la mesa, y decimos: “Oye, así es como está la gente. Aquí está lo que otras personas en la industria están haciendo. Así es como estamos ayudando a las empresas. Así es como podemos ayudarlo. Es hacia donde se dirige la industria “.

A través de esas conversaciones que pueden no traducirse en una ganancia monetaria para nosotros en el corto plazo, porque nuestro objetivo no es generar esos ingresos a corto plazo, sino nuestro objetivo es asegurarnos de que obtengamos ese estado de asesoría de confianza con el cliente y continuar prosperando nuestra relación. Esa conversación nos lleva a muchas cosas que descubrimos, y en ese proceso podemos traer nuevas soluciones a la mesa y probarlas como un piloto. Muchas veces fallan porque nadie sabe lo que debe ser el juego final, pero durante ese proceso eventualmente podemos llegar a un punto, podemos definir algún rendimiento significativo para el cliente.

Es un proceso continuo. Realmente no hay un modelo que diga: “Capítulo uno a través del capítulo tres, y listo”. Si no tiene un compromiso con la relación de sus clientes desde una perspectiva a largo plazo, no creo que pueda ser un proveedor de soluciones. Especialmente en esta etapa cuando las cosas están evolucionando a un ritmo tan rápido. De cinco a diez años a partir de ahora, cuando las cosas realmente estén más cementadas, y está claro, muchas de estas soluciones se convierten en soluciones comerciales con cierto nivel de personalización, sí, entonces la naturaleza de la conversación cambia. Pero inicialmente, desde el principio, tiene que haber un compromiso para comprender el negocio del cliente y ayudarlo a definir nuevas soluciones.

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