來源：物聯之家網（iothome.com）
物聯網可謂是當今世界最熱門的技術趨勢之一。物聯網最廣為人知的預測之一是，到2020年，全球將有大約500億臺連網設備投入使用。IDC稱，到2021年，物聯網將推動全球近1.4萬億美元的支出。不管你怎么看，物聯網都會一直存在，無論我們喜歡與否，它的應用都將無處不在。
然而，盡管物聯網存在普遍的樂觀態勢，但物聯網的另一個方面往往被上述數字所掩蓋和忽視。事實上，今天絕大多數的物聯網項目都失敗了，據一些分析人士稱，這個數字占到當今所有物聯網項目的75%。
那么關鍵的問題是：我們如何從75％的物聯網項目失敗走向到2020年有500億連網設備的世界？為了盡可能做到這一點，我們需要扭轉這一局面，我們同時也需要盡快做到這一點。為了做到這一點，我們首先需要了解這些項目失敗的根本原因。
為此，我花了很長時間來思考這些問題，根據我的經驗，我認為項目取得成功的關鍵不僅僅是成功完成技術概念驗證（PoC），還要展示商業價值——即創造一個成功的價值驗證（PoV）。公司通常首先進行概念驗證，然后開始物聯網之旅，假設這項舉措成功后，他們將開始進行全面生產。然而，根據我們在Capgemini的經驗，我們發現情況并非如此,盡管概念驗證在技術上取得了成功，但通常大多并不會進行全面實施或推出。我們認為，這種失敗的根源通常可以追溯到該概念驗證的設置和執行方式。
在Capgemini，我們看到大多數時候物聯網項目在概念驗證階段都已經失敗了。 我們觀察到導致這種失敗的六個關鍵因素。它們是：
1）未能證明商業價值：
令人驚訝的是，即使是在成功的物聯網項目中，也只有極少數項目能夠帶來實質性的商業價值。在Capgemini，我們發現大多數客戶都在努力地從物聯網項目中賺錢。事實證明，大多數物聯網項目，都在更多過度關注驗證項目的技術可行性，而不是商業可行性。因此，我們需要記住的是，技術只是實現更大目標的推動因素，在大多數情況下，這一目標是盈利能力。
出現這個問題是因為概念驗證通常是研發部門的責任。這是他們開始的地方，而且業務部門幾乎沒有參與其中，這是一個極大錯誤。
舉個例子，我們最近與一家制造x光機的醫療設備公司合作。我們的簡報是進行概念驗證來預測X射線管的故障，精確度至少為96%。這個想法是確保公司能夠在組件出現故障時高度準確地進行預測。我們與客戶研發部門合作，能夠輕松滿足技術要求。然而，更困難的是證明它的商業價值。
之所以發生這種情況，是因為我們在這個過程中很晚才與業務團隊進行互動。這個團隊必須將其推銷給最終客戶，以確保醫院的放射科幾乎沒有停機時間，從而提高客戶滿意度并提高其X光機的利用率。說服業務團隊相信這些好處比僅僅證明項目的技術可行性要重要得多。
根據我們的經驗，為了避免此類問題，我們建議是在每個項目開始時就讓業務部門參與進來，以便找出易于證明、增加價值并能夠被客戶快速接受的用例。因此，從本質上講，集中精力建立一個價值驗證（PoV），可以從整體上看技術和商業可行性，以便超越最初的設想。
2 )依賴質量差或不準確的數據：
通常，當我們啟動概念驗證時，我們經常會獲得客戶提供給我們的原始數據。這些數據來自其客戶服務中心的過去數據，也可能來自他們內部系統生成的數據或日志數據。為了證明用例，這些數據需要具有極高的質量。然而，由于多種因素，我們經常發現情況并非如此。
此外，當我們在概念驗證階段生成數據時，我們通常會使用低質量的傳感器，這主要是由于概念驗證階段面臨預算限制。客戶通常認為，一旦項目從概念驗證階段轉移到實際生產，他們就會得到更好的傳感器。這忽略了這樣一個事實，使用低質量的傳感器將會產生低質量的數據，而這反過來可能導致錯誤的推論。即便基于此類數據的概念驗證證明是成功的，也無法保證實際項目會沿著同樣的路線運行。
例如，我們與北美的一家機頂盒公司合作，他們從位于中國大陸和臺灣地區的6家不同供應商那里采購機頂盒。對于概念驗證，我們使用了客戶提供的數據。在概念驗證的后期階段，我們發現來自某些供應商的實際數據與用于我們概念驗證的實際數據大大不同，這導致了我們的結果中出現異常。
另一個例子是，當我們與一家印度家用電器公司合作時，這家公司需要為設備增加物聯網功能，其增量成本為2美元。考慮到預算，我們被要求從當地市場采購傳感器，當地這些傳感器對某些參數（如溫度和振動）的耐受性非常低，這給我們帶來了錯誤的結果，最終不得不被更高質量的傳感器所取代。
我們必須非常小心概念驗證所使用的數據。
3）通過簡單外推法測試可擴展性：
在概念驗證期間測試規模時，為了獲得準確結果，使用適當的模擬器是極其重要的。簡單的外推法是行不通的，不幸的是，情況往往如此。例如，如果一個團隊有50臺設備，并且想要測試5000臺，那么就有一種捷徑，那就是只要復制相同數據10次就能得出結果。不幸的是，這不是5000臺真實設備可能的工作方式，為了正確復制這種行為，需要一個模擬器。
問題是使用模擬器會增加項目成本，此外，如果團隊成員分布在不同地區，則模擬器通常必須運送到不同的地方，這也增加了概念驗證所需的時間。為了避免這種情況，團隊經常通過簡單推斷大量設備的數據來走捷徑。
但是，如果要對概念驗證結果有任何程度的信任，就必須避免這種方式。
4）概念驗證/價值驗證在成本和時間方面預算不足：
上述各點的一個共同點是，概念驗證在非常緊迫的時間和成本限制下工作，因此，這些概念驗證的技術決策往往非常倉促。如果你在8到10周內完成概念驗證并期望結果決定您的長期策略，那么這實際上可能會在后期階段傷害您的項目。這是因為8-10周根本不足以完成長期戰略所需的盡職調查。
我在最近一次合作中看到了這樣一個例子，我們與澳大利亞一家智能馬桶公司合作。他們與以前的供應商就犯了這種錯誤，并匆忙通過了概念驗證，這導致了一項傷害他們的技術決定。由于這個原因，他們的項目規模無法達到在每臺服務器中安裝5000多個廁所的安裝量。事實上，這限制了他們投標澳大利亞智慧城市項目的能力。他們來找我們解決這個問題，我們做了近16周的概念驗證，以得出長期支持他們業務所需的結果。
5) 僅涉及研發部門：
雖然我前面已經討論過這個問題，但還是需要作為一個單獨內容提出來。事實上，我再怎么強調也都不為過——從物聯網項目概念驗證開始，我們絕對需要來自客戶和我們自己公司的多學科團隊參與。我們的觀察是，項目是由銷售團隊贏得的，目標客戶來自業務部門或研發部門。但是，我們很少得到一個由兩個部門參與的概念驗證項目，這種項目通常只滿足一方的期望，而雙方絕對都是生產的必要條件。
例如，我們與一家制造氣動泵的公司合作，并為其在北美的一家工廠進行概念驗證，其中一部分涉及測量特定類型設備的振動分析。不幸的是，只有在完成概念驗證之后，我們才得到業務團隊的支持，并意識到他們有一個產品路線圖，除了振動之外還會增加更多其他功能。理想情況下，我們應該在概念驗證期間跟蹤多個參數，以便為客戶提供實際的長期價值。
因此，從現在開始，在我們開始任何概念驗證之前，我們始終堅持讓多學科團隊參與進來。當然，我們經常會遇到抵制這種情況的客戶，在這種情況下，我們會明確告知客戶在以后階段可能存在多個缺陷，并且將其投入生產的可能性很小。
6）在概念驗證階段忽視安全性：
物聯網安全已經被廣泛討論，無疑是其最重要的方面之一。不幸的是，這是在概念驗證階段經常被忽視的一個方面，因為團隊只是在實際實施過程中才開始關注安全性。但是，安全架構是關鍵，即使在成功的物聯網項目中，也經常存在安全漏洞。
這些問題的例子包括Hospira，他們必須召回一些物聯網輸液泵，因為它們可能導致藥物過量。同樣，Nest公司在處理家庭自動化系統時發現，人們可以侵入他們的系統并損壞它們。
因此，安全性對于物聯網設備至關重要，您需要在概念驗證期間解決這些問題。否則，期望最初為概念驗證構建的架構解決此類安全問題是不現實的。
總結
在Capgemini，我們認為這些是導致物聯網項目概念驗證失敗以及最終導致項目本身失敗的一些因素。我們相信，隨著物聯網應用在未來幾年迅速增長(至少根據預測)，如果我們要提高未來物聯網項目的成功率，我們和我們的客戶都必須考慮這些因素。
總之，物聯網有很多承諾，但為了充分獲得其所有好處，我們必須確保仔細選擇初始用例，同時考慮到上面討論的各個方面——即商業價值、安全性、組件和數據質量以及對初始項目完成時間框架的現實期望。
更重要的是需要價值驗證( PoV )，因為它全面考慮技術和商業的可行性，并考慮可擴展性和可持續性的長期方面。為了讓物聯網項目成功，我們必須確保避免上面提到的陷阱。
