對于許多企業來說，從A到B的東西代表他們如何獲得報酬和賺錢。對于制造商而言，這包括制造商品并將其運送給客戶，或為其他組織提供零件; 對于零售商而言，向消費者銷售商品涉及不同渠道的混合。在此期間，有許多其他公司，分銷商和物流運營商參與管理從一個地方到另一個地方的物理轉移。所有這些業務都必須在此過程中增加價值，否則它們將被刪除。

物聯網(IoT)應該使這一過程更加智能，并為整個供應鏈中的所有公司提供一個降低成本和改善服務的絕佳機會。投資也在增長 - 埃森哲發現，歐洲72%的工業公司正在增加對物聯網項目的支出，而Gartner預測，2019年將有142億個連接產品投入使用，到2021年將達到250億。

利用傳感器數據，公司可以深入了解其零件或產品隨時間的變化情況，而對這些數據的分析可以顯示提高效率或進一步自動化流程的機會。持續改進計劃可以使用數據來尋找更多的邊際收益。該數據還可用于敏感貨物和材料(如藥品)的安全性和合規性跟蹤。

但是，這個承諾仍有待實現。問題是連接所有這些新數據以使其有用比比最初預期更難。那么問題是什么?

大多數公司必須準備的挑戰之一是物聯網設備或傳感器可以提供多少數據。思科估計，到2019年底，物聯網每年將產生超過500個zettabytes的數據。在此后的幾年中，預計這一數字將呈指數增長，而不是線性增長。

但是，設備數據本身并不存在。它與供應鏈和業務中使用的其他應用程序并列。雖然物聯網數據本身可用于顯示有關特定設備的位置或產品運往何處的統計數據，但這并未提供足夠的背景信息來發現產品運往某個位置的原因以及產品到貨后會發生什么。要實現這一點，您必須從其他應用程序中獲取數據，例如企業資源規劃(ERP)，操作和服務應用程序。

這些應用程序中的每一個都將由多個組件組成，每個組件都根據自己的性能和結果生成數據。這些數據 - 通常稱為機器數據 - 可用于為供應鏈和物流操作如何與特定客戶活動或訂購模式相關聯提供關鍵環境。同樣，查看機器數據可以顯示隨著業務增長或發展，更廣泛的業務如何執行。獲得更廣泛的洞察力涉及將公司應用程序創建的所有日志，指標和警報與物聯網數據相關聯，然后自動將所有這些內容置于上下文中。

為了充分利用所有這些數據，重要的是要了解如何改善運營的后勤方面和業務要素。

物聯網數據有三個主要方面可以降低成本：

降低運營成本 - 從發動機傳感器，環境監控器和其他組件等項目分析您的物聯網數據可以支持更有效的預測性維護計劃。與早期解決問題相比，這可以減少與更高維修成本相關的機器和設備故障。

更快，更好的交付 - 隨著遠程跟蹤傳感器的價格下降，公司可以使用物聯網和傳感器數據來更全面地了解其交付周期。此跟蹤活動可以跨越整個供應鏈，向您展示您的服務如何適應更廣泛的流程。

綠色企業 - 提高氣候控制和燃料消耗的效率可以減少運輸和物流方面的支出，同時也可以帶來巨大的環境效益。

但是，不應孤立地考慮這些領域。相反，查看更廣泛的業務流程和產生影響的機會可以充分利用內部和物聯網數據。例如，查看營銷活動對服務和物流績效的影響可以幫助發現產品銷售增加可能導致額外運輸成本的地方。通過提前規劃并采用更多基于情境的方法，公司可以利用數據改善整體供應鏈和物流運營，從而在整個業務中更有效地管理成本。

除此之外，還要記住這些數據集可能對其他人有用。使數據可用且易于使用可以支持分析師和其他業務團隊自己做出決策，這樣可以更容易地首先使用所有這些數據。對于物聯網設備制造商Samsung SmartThings等公司而言，這種普遍采用和使用分析對公司的運營至關重要 - 大約95%的員工使用分析和儀表板作為其角色的一部分，從軟件開發到客戶服務，金融業務。

正如我們從上面的Gartner和埃森哲統計數據中看到的那樣，對物聯網設備和服務的投資將繼續增長。但是，這些投資必須與圍繞機器數據分析的強大戰略相結合，從而使物聯網數據更貼近人。如果沒有這種將數據放在上下文中的能力，物聯網項目將繼續服務于特定用例，而不是整個組織的需求。