Производственные экосистемы
Производственные экосистемы возникают благодаря цифровым связям между различными организациями, активами и видами деятельности внутри компании, связанными с производством и реализацией продукции, включая поставщиков, НИОКР, производство, сборку и каналы сбыта. Такие связи возможны благодаря оснащению датчиками и подключению к IoT всех звеньев цепочки создания стоимости компании. Таким образом, производственные экосистемы предоставляют компании внутренние возможности для раскрытия ценности данных. Например, создав сенсорную сеть в цепочке поставок, компания добивается более четкой координации запасов на основе данных об их использовании в режиме реального времени. Используя датчики на своих "умных" заводах, компании могут еще больше повысить эффективность производства, синхронизируя взаимодействие машин, роботов или производственных и сборочных подразделений для оптимизации рабочих процессов.
Благодаря наличию датчиков в продуктах производственные экосистемы помогают раскрыть новую ценность, направляя генерируемые продуктом данные на создание новых функций и услуг, связанных с его эксплуатационными характеристиками. Это возможно, когда продукция адаптирует свои свойства к данным об использовании отдельных потребителей. Кроме того, результаты предоставления таких услуг можно отслеживать, улучшать и отображать в виде осязаемых показателей. Компания GE внедрила услуги, основанные на "результатах", для своих авиационных двигателей, основываясь на гарантиях снижения затрат на топливо, если пилоты будут следовать указаниям двигателей во время полета. Доходы GE от этих услуг дополняют доходы от традиционных продаж реактивных двигателей.
Другие компании могут пойти по аналогичному пути, предлагая "умные" продукты, которые адаптируются к данным об использовании потребителем и улучшают качество продукции. Например, "умные" зубные щетки Oral-B улучшают привычку пользователей чистить зубы, отслеживая и отображая результаты чистки зубов в приложениях для смартфонов. Компания Caterpillar сокращает время простоя своих машин на строительных площадках благодаря датчикам, которые в режиме реального времени отслеживают их использование и износ. Это примеры того, как компании могут извлекать новую ценность из своих производственных экосистем. Подразделения НИОКР, разработки продукции, маркетинга, продаж и послепродажного обслуживания - при наличии цифровой связи для получения, анализа, генерирования, обмена и реагирования на данные датчиков - могут обеспечить такую ценность. Чем шире и разветвленнее сенсорная сеть компании среди таких подразделений, тем крупнее ее производственные экосистемы.
Экосистемы потребления
Экосистемы потребления отличаются от производственных экосистем тем, что в них основное внимание уделяется связям, внешним по отношению к цепочкам создания стоимости. Экосистемы потребления возникают на основе сети внешних субъектов, которые дополняют данные, получаемые от датчиков продукта. Примером дополнения может служить розничная сеть, например Starbucks, которая предлагает водителю кофе на основе данных, передаваемых с датчиков в автомобиле. Другой пример - парковочное место, которое в цифровом виде сигнализирует автомобилю о том, что оно свободно. В отличие от подразделений и организаций, входящих в цепочку создания стоимости, фирма не контролирует эту сеть напрямую. Эта сеть независимых субъектов также расширяется по мере того, как все больше активов подключается к ней с помощью цифровых технологий. Например, экосистемы потребления компании Ford расширяются, когда большее количество розничных магазинов (помимо Starbucks) или большее количество активов (например, парковочные места) получают возможность дополнить данные датчиков цифровыми данными.
Для подавляющего большинства компаний экосистемы потребления не существовали до появления современных достижений в области передачи данных и цифровых технологий. В качестве примера можно привести новые экосистемы потребления, развивающиеся вокруг лампочки, оснащенной датчиками. "Умные лампочки" содержат датчики для сбора данных о таких условиях, как движение, местоположение объектов и звук. Данные об этих условиях открывают перед различными сторонами новые возможности для создания стоимости. В зависимости от генерируемых "умной лампой" данных и привлекаемых ею третьих сторон могут возникать экосистемы потребления в различных областях. Возьмем, к примеру, движение. Чувствуя движение в домах, которые должны быть пустыми, датчик в умной лампе может инициировать экосистему охранных услуг, состоящую из сигнализаций и мобильных приложений. Чувствуя движение и отслеживая запасы на складах, он создает экосистему организаций, улучшающих логистику. Чувствуя выстрелы, он создает экосистему камер, операторов 911 и машин скорой помощи для повышения безопасности на улицах. Экосистемы потребления открывают новые возможности для развития традиционных компаний. Они предлагают новые способы раскрытия ценности данных.