在本集中,我们将讨论如何改进公司访问、处理和利用数据的方式以做出更好的决策。我们提出了数字化转型对工业而不是非工业部门究竟意味着什么的问题。 Keith 还讨论了 PTC 合作伙伴关系对 IT 和 OT 集成的意义。
Keith Higgins 是罗克韦尔自动化数字化转型副总裁。在 2017 年被收购之前,他曾担任 FogHorn 的副总裁和 RiskVision 的首席营销官。罗克韦尔自动化公司(纽约证券交易所代码:ROK)是工业自动化和数字化转型的全球领导者。我们将人们的想象力与技术的潜力联系起来,以扩大人类的可能性,使世界更具生产力和可持续性。罗克韦尔自动化总部位于威斯康星州密尔沃基,拥有约 23,000 名问题解决人员,专门为 100 多个国家/地区的客户服务。要详细了解我们如何在工业企业中实现互联企业,请访问 www.rockwellautomation.com。
音频文字.
Erik:欢迎来到工业 IoT Spotlight,这是您从工业 IoT 思想领袖那里获得洞察力的第一站,他们正在与您的主持人 Erik Walenza 一起改变当今的业务。
欢迎回到工业物联网聚焦播客。我是您的主持人,IoT ONE 的首席执行官 Erik Walenza,该咨询公司帮助公司从数据中创造价值以实现增长。今天我们的嘉宾将是罗克韦尔自动化数字化转型和工业物联网副总裁 Keith Higgin。罗克韦尔将企业分析、机器学习、工业物联网和增强现实技术带入工业运营。在本次演讲中,我们讨论了如何改进您的公司访问、处理和利用数据的方式以做出更好的决策。我们还探索了四个用例:可扩展的生产管理、企业运营智能、智能资产优化和数字劳动力生产力。
如果您发现这些对话很有价值,请给我们留下评论和五星级评价。如果您想分享您公司的故事或推荐一位演讲者,请发送电子邮件至 team@IoTone.com。谢谢你。基思,非常感谢你今天加入我们的播客。
基思:感谢您邀请我们来到这里。真的很感激。
Erik:但在我们深入探讨这个话题以及你如何处理它之前,我想向我们的听众介绍一下你是谁,以及你是如何最终成为 Rockwell 的物联网营销数字化转型副总裁的。我看到你最近在 Foghorn 工作,这是该领域非常著名的初创公司。您曾在多家高成长风险投资公司担任高级职位。是什么让你现在在罗克韦尔担任现在的角色?
基思:嗯,我对数字化转型领域的认识是,这些计划、这些举措、数字双胞胎、工业物联网网关、预测性维护的成功很大程度上取决于对 OT 数据背景的理解,这些数据到底在告诉你什么,它来自哪里,以及我如何将其输入数字系统。罗克韦尔作为一些世界领先工业组织的供应商已有 100 年的历史,对工业领域迄今为止发生的一切有着非常好的了解。我认为这为他们提供了一个难得的机会,可以提供真正以 OT 数据为基础的下一代数字解决方案。我认为,在我从事网络职业的所有时间里,现在在工业物联网和数字化转型的这个领域,这就是真正把我带到这里的一个单一主题。
Erik:因此,OT IoT 连接这个话题在这里将变得非常重要。但在我们深入探讨这个话题之前,我认为我们可以深入探讨,也许我们可以先谈谈您在罗克韦尔与之合作的公司类型,以及他们面临的挑战是什么面对?那么,为什么现在这是石油和天然气公司、食品和饮料制药公司的优先事项呢?现在是什么让这个话题成为高优先级?
基思:嗯,在某些方面,这更像是一个机会而不是一个挑战。我认为现在发生的情况是,数字化转型的早期采用者正在更快地将产品推向市场,他们正在降低运营成本,他们正在从资产中获得更多的效率。因此,有很多人相信或进入一个需要数字化转型才能具有竞争力的世界。这在某种程度上是新的竞争格局。
并且有很多研究都在谈论当行业数字化时打开的快速机会,以及非常大的公司被新技术取代的风险,以及公司移动得更快一点,更快一点。所以我认为这些是真正让人们的产品更快推向市场、以最高效率运行、充分利用他们的运营、能够在问题发生之前解决问题的机会,所有这些都是你的积极因素听说过这些,我称之为工业物联网和数字化转型的灯塔实施。
Erik:这在某种程度上仍然是一个悬而未决的问题,至少对我而言,在过去的 30 到 40 年里,在很多行业,在媒体、金融和娱乐领域,你已经看到了现任公司行动有点太慢并采用新技术,你已经看到新玩家真正脱颖而出并占据了非常重要的市场份额。在很多传统行业,我想说你还没有真正看到这一点,因为我认为在这些行业中快速扩展更加困难,但如果现有企业无法做到,我们现在可能会开始看到,快速进化。
你怎么看?您认为传统产业、拥有大量资产和资产基础的重工业的数字化,您是否认为它们也像 20 世纪的媒体公司一样容易被颠覆?或者你认为因为他们在这个世界上有这样的实体存在,就他们对新球员改变的敏感程度而言,这是根本不同的?
基思:我认为有很大的敏感性。在工业组织中有很好的例子,人们现在进入并进行大规模定制,生产速度更快、成本更低。我想我昨晚和我的一个孩子在看一个床垫广告,我想有人是如何破坏这个行业的?所以,我认为这是我们在其他领域的零售行业看到的技术与我们将看到一些颠覆的工业世界相结合的结果。我认为在某些方面,我们已经看到了这一点。
所以好消息是我认为这些工具现在正在大规模部署。并且有很多非常有据可查的高价值用例用于公司的数字化转型,以真正提高产量,真正降低成本,真正提高生产力,诸如此类。
Erik:我认为这个数字化转型的概念有点像大象和盲人,它对不同的人意味着很多不同的东西,这取决于你在组织中的位置。数字化转型对罗克韦尔意味着什么?这对与您合作的客户意味着什么?
基思:嗯,对我们来说,数字化转型实际上就是将 OT 数据转化为可操作的见解,并利用它来改善公司的财务业绩,并提高运营效率。数字化转型中出现的四个主要高价值用例主要围绕我所说的智能资产优化,这就是我如何使用我拥有的所有这些非常昂贵的设备并确保我得到最多,他们持续时间最长,他们生产最多?另一个是我如何查看我的整个运营并进行实时分析,因此企业运营智能是一个重点关注领域。
第三或第四,这实际上是一种可扩展的生产管理,这就是我如何对我的生产线一直保持高粒度性能,以跟踪和跟踪库存和不同的部件。我认为人们现在听到的最令人兴奋的领域之一是数字劳动力生产力领域,以及我如何使用增强现实等技术来更快地传递知识并解决最大的问题之一您在工业组织中经常听到的挑战是劳动力的老龄化?
Erik:如果我们看看这四个方面,所以我们有智能资产优化、企业智能、可扩展的生产管理,然后是数字劳动力生产力,你如何看待今天这里的解决方案的成熟度,也许不仅仅是从罗克韦尔的角度来看,而是整个市场?因为我认为我们在过去五年左右看到的是解决方案成熟度的相当快速的改进。
因此,公司从试点开始,对于可以创造什么价值、对他们来说对现在的环境有意义的不确定性,我觉得我们有更好的数据来了解投资回报率、潜在挑战可能是什么部署等等。但我们当然还没有像内燃机一样认为这些技术已经成熟。您如何看待这四个用例的成熟度和以更标准化、几乎商品化的方式进行扩展的能力?我们是否仍在寻找非常定制的部署,或者我们是否有至少在某种程度上几乎是即插即用的解决方案?
基思:嗯,如果你要将这些解决方案与内燃机进行比较,我认为我们还有很长的路要走。我确实相信当今解决方案的成熟度非常高。我个人认为客户的数字化转型部分。一是,他们今天在收集数据吗?所以他们有一个历史学家,他们在想,嘿,我想尝试将我的数据货币化。第二阶段,我认为很多客户正在进入,也就是说,我如何将其可视化?我如何从这些不同的来源获取所有这些不同的数据?我如何将其可视化,对其进行一些分析,并开始获得一些价值和情报,以及对我的运营产生的数据的洞察力?我认为第三个进展就是我们所说的记录系统,它是对实时生产绩效的更精细的跟踪和查看,并且一直与 ERP 相关联,与周围的许多其他元素相关联那?
最后一个阶段是我所说的真正的先进公司,他们采用了机器学习、人工智能、高级分析的概念,并将其推广到多个站点。所以我认为你是对的,在能力方面肯定有一条成熟曲线,可能是数据可视化阶段的长尾,或者他们知道那里的价值,他们试图在那些高价值的用例中找到它.该市场的中间部分已经转移到具有大量数据和大量见解的记录和生产管理环境系统。然后你就有了这个市场的尖端,它真的正在迅速采用,他们可以尽一切努力充分利用正在生成的运营数据。
Erik:所以我们可能会关注 50% 的市场,这仍处于数据收集阶段,可能 30% 处于可视化阶段,15% 处于记录系统阶段,也许还有 5% 的公司真正在做现在高级部署。你把它看成这样的金字塔,还是说我们仍然在谈论仍然处于数据收集阶段的 85% 的公司?
基思:我认为前者比后者更接近。但我当然认为这就像我说的更接近前者而不是后者,更多的公司已经转向这种方法。我认为最近有一个统计数据表明,现在 90% 的工业公司正在投资于某种形式的数字化转型。因此,我认为,随着投资周期越来越长,我们会看到这些公司更多地经历这个过程。但我认为你在那里的第一次刺可能非常接近。
Erik:您认为公司在这些阶段取得进展时面临的重大挑战是什么?我们只是在谈论将资本投入到硬件和软件方面的投资意愿吗?我们是在谈论那些仍在寻找适合他们的方法的公司吗?考虑到他们的目标,这是否更像是弄清楚什么策略是有意义的?当您为可能仍处于早期阶段、仍在收集数据、仍在研究如何可视化的公司提供建议时,在您看来,阻碍他们尽可能快地取得进展的主要挑战是什么?
Keith:我必须缩小范围,我认为对于许多客户来说,真正了解最高价值用例所在的位置。首先是那些我们认为对某种攻击有重大回报的用例。然后我们在组织上是否一致?我们是否与数字化转型办公室保持一致?我们在这方面是否有围栏的 OT-IT 方面?当我们开始最初的推广和全面生产时,我们是否有我们的目标。因此,这些往往是碎片、用例、团队和预算,并且与公司沿着这条道路前进的战略保持一致。而且,这似乎是工业领域新的竞争格局。所以越来越多的公司现在不是在说是否,而是在说何时、如何以及多快。
Erik:我们现在为什么不深入研究 Rockwell 的方法呢?那么,就您的数字化转型方法而言,您认为罗克韦尔与市场上其他供应商的区别是什么?
基思:嗯,我认为让我们与众不同的第一件事是,我们在工业环境中与客户密切合作 100 年,了解机器如何工作、数据如何收集、生产线如何工作。几年前,我们开始大力投资于如何最好地利用这些工业环境和 OT 数据来交付财务成果。
该战略的要素之一是对 PTC 的十亿美元投资,可能是一年半前的现在。您可能知道,PTC 是数字化转型的领导者。他们有一个名为 ThingWorx 的工业物联网平台。我们将该技术与我们的工厂对话平台(我们的工业边缘软件套件)一起采用。我们将这两个解决方案与大量的开发和集成工作结合成一个我们称之为创新套件的解决方案。据我所知,它确实是第一款专为工业边缘设计的软件套件,将 OT 世界与其所有背景以及生成 OT 数据时发生的所有深层含义结合在一起,并将其与数字化转型世界结合起来,工业物联网平台世界,不会损害数据的价值。这是我们解决方案的最大区别。
Erik:好的,Innovation Suite 这个名字本身就有点意思。因为我认为如果你回顾 10 年或 20 年,当你谈论工业软件等等时,“创新”这个词不会真正出现,除非它可能是,你知道的,用于研发功能的软件.但是,如果您要向石油和天然气平台销售产品,那么您就不会立即说出这个词。也许您可以通过部署创新套件与我们交谈。那么这对客户来说实际上意味着什么,他们将摄取到系统中的数据,他们将如何从中提取价值,以及谁将访问系统等等?那么,如果我们使用标准部署,这会是什么样子呢?
基思:嗯,我认为标准部署是我有一个现有的运营环境,我想从这些数据中获得最大的洞察力和价值,我会与罗克韦尔这样的公司合作,研究各种我称之为创新套件中的模块化和行业定制产品。因此,我会选择适合我运营规模的产品,并选择适合我所在空间的垂直定制产品。我会开始回顾数字化转型的三大支柱。我想开始可视化我的数据,我想转移到一个详细的记录系统,或者我想转移到一个完整的高级分析环境。
我认为现在最有趣的是整合,如果你愿意的话,四条直线,在 OT 和 IT 之间。当你们开始一起畅游世界时,你们面临的第一个挑战就是发现。比如我怎么知道我今天拥有什么 OT 基础设施?以及如何使新的数字化转型解决方案或工业物联网平台尽可能容易地发现?所以这是一个巨大的技术挑战,我认为,要解决这个问题,可以为当今的行业带来很多价值。
下一个示例是如何保留所有 OT 数据的特殊上下文?前几天有人用了一个我觉得很有趣的类比,也就是说,如果你在会议室里,可能会有一个温度传感器。但告诉温度是一回事。但是如果你把它映射到一天中的时间,太阳出来了吗?它在窗户上发光吗?房间里有多少人?什么类型的电子设备正在运行?就像数据和情况有很多背景一样。以及如何捕获所有此类上下文并无缝传递,而不会再次侵蚀到这些不同的 IT 计划和数字化转型计划?
然后第三部分是我如何开始查看我从 OT 环境中获得的上下文数据之间的分析混搭,以及这些新的分析工具在工业物联网领域为我提供了什么,例如,我们的合作伙伴 PTC使用 ThingWorx?最后,再一次,其中一个领域是我如何开始将这些 OT 数据与增强现实之类的东西有效地联系起来?那么,我如何允许新雇用的工人通过在屏幕上看到他们面前的增强现实工作说明来对机器进行维护,也许由更有经验的技术人员执行相同的程序?这如何使人们更快地工作?它如何缩小劳动力差距?
这些都是我们今天所做的事情,为了回答您最初的问题,我希望将创新套件作为目前市场上的解决方案,在罗克韦尔和 PTC 之间分开。我们已经对此进行了相当多的量化。我们相信我们在当今的生产环境方面具有显着的差异化和市场领先地位。
Erik:所以只是快速总结一下,以确保我有这个直截了当,所以我们正在研究数据的发现,数据的摄取和上下文化,确保元数据结构正确,然后进行分析混搭,以便人们,无论是管理人员,还是维护工程师,都可以利用这些数据。然后我们将 OT 和数据与其他解决方案连接起来。也许 AR 可能,我想也可能是 3D 打印或其他人可能想要部署的解决方案。
我认为,对于很多公司来说,这很复杂,因为他们部署的硬件,无论是传感器,还是他们设施中的设备,甚至软件都可能已经有几十年的历史了。您如何处理未来证明解决方案的主题?所以有人最终不会在 2020 年进行投资吗?然后两年后,意识到 AR 发展迅速,并且没有发生一些需要对该架构进行重大修改的变化?
基思:是的,你提到了一个非常重要的观点,那就是有很多遗留基础设施。所以那些协议,一切都需要通过数据摄取层来统一。创新套件提供的一件事是能够摄取当今使用的绝大多数遗留协议并统一这些数据。我认为拥有一种平台方法,旨在与我称之为同类最佳生态系统解决方案的互操作性,因为这些会随着时间的推移而变化,您将获得客户偏好和云,您将在模拟中获得客户偏好。
我们对创新套件所做的不仅限于罗克韦尔硬件。它是一种可以在某种程度上与硬件无关的环境中部署的解决方案。因此,所有这些部分对于您提出的未来证明点都很重要,这就是我如何知道我所带来的基础是为改变而设计的,无论是入口还是出口,如果你愿意的话,在某种程度上,横向,取决于您如何映射您的工业物联网架构?这些都是可以通过提出确切问题与您合作的供应商进行很好测试的所有事情。
Erik:你刚刚提到了一个问题,这对我们合作的许多公司来说都是一个很大的问号,那就是当你采用一个平台或在内部构建一个平台时,云,所以公共与私有与内部部署问题相比,尤其是当您谈论制造环境或这些工业环境时,通常情况下,事情几乎都在内部部署,并且公司非常保守,现在对于创新套件中的工厂讨论的观点是什么?您是否看到使用云的重大转变?如果是这样,它是更公开的还是私人的?还是大多数公司仍然喜欢将数据保留在本地,并且可能只将少量数据放到云端?
基思:嗯,我认为在运营分析之类的早期阶段,云可能是早期的一些方法。我们与微软等公司在云计算方面有着非常密切的合作。我认为它们是非常互补的边缘和云。
但是,如果您查看边缘实际发生的情况,例如数据量,例如视频传感器,就会发现太多数据无法将所有数据发送到云端。存在安全隐患。存在延迟影响。有成本影响、通信、基础设施影响。我认为这就是为什么 Gartner 和其他分析师站出来表示我们将转向一个在边缘处理大量数据的世界,原因正是我们刚才谈到的所有原因。
然后问题是优化数字化转型业务案例的云架构边缘是什么?我想你会从罗克韦尔那里看到更多,因为我们与微软这样的合作伙伴一起研究参考架构是什么样的?有什么好处?在客户实施这些数字计划时,这如何真正让他们更快地为客户创造价值?
Erik:所以我们正在进入一个在边缘完成大量工作的世界,然后公司需要决定将哪些内容发送到云端,以便在整个企业中共享?
基思:是的,我会小心地说在边缘工作,因为这样听起来云上的工作就更少了。云端的工作量并没有减少,边缘的工作量也增加了。这更像是一种再平衡。长期以来,我们一直生活在以云为中心的世界中,因为我们还没有新的软件和功能可以更接近数据源。因此,我认为我们将进入一个拥有专门为靠近数据源、靠近生成数据的系统的工业边缘设计的专业软件功能的世界。这带来了云中最好的东西,就它真正擅长的方面而言,比如机器学习、模型训练、大量繁重的数据工作,如果你愿意的话,我认为这将是一个非常好的平衡。
令我兴奋的是,对我来说,我在内部说这种舌头在脸颊上,但对我来说,边缘是新的云。就像记住,当云第一次出现时,这是一件伟大的事情,它在这些大玩家的出现中提供了所有这些价值,这将发生在边缘。在边缘将会有一些大赢家。在我看来,罗克韦尔凭借其全球安装基础、100 年的 OT 专业知识以及对数字解决方案和合作伙伴关系的投资,无论是我们最近宣布的 PTC、微软、ANSYS,这都是这家公司的希望,当然,在我看来,以及为什么我们发现自己在数字化转型计划中如此深入地与全球客户互动。
Erik:所以让我们澄清一下边缘的位置,因为我可以看到三种东西被定义为边缘。一个可能是特定设备中的传感器或嵌入式计算机。第二个可能是网关,它具有更多的计算能力并聚合来自多个邻近计算机或设备的数据。然后第三个可能是某处工厂中的服务器,并充当更高功率的本地化数据中心。当我们谈论边缘时,我们是否在谈论所有这些并且只是决定需要完成哪些工作,根据数据需要处理的速度在哪里等等?还是我们真的将这些领域中的一两个视为在这里创造创新和价值的地方?
基思:这一切都取决于你所处的行业。如果你制造自动驾驶汽车,优势就是汽车。那是一个数据中心,你不能回到云端来确定这是一个停车标志还是一个人。那将是边缘。这将是处理数据的地方。这将是做出实时决策的地方。如果您是一家大型汽车制造商,并且您的工厂中有数据中心,那将是您的优势,以及强大的处理能力和做两件不同事情的能力。如果你在车队中,你的优势就是飞机、火车或矿车。为该领域构建解决方案的部分复杂性在于,边缘因行业而异,并且在某种程度上,如果他们想做的话,每个人对分析和机器学习的水平都有不同的要求,比如说云中的边缘。
Erik:嗯,我们为什么不看几个案例研究,然后我们可以从端到端的角度来看看这在实际部署中是什么样子的?我之前和一对夫妇分享过。因此,一家是制药和生物技术以及特种成分的供应商,您正在部署数字工厂解决方案。您能否概述一下这里的目标以及部署是什么样的?
基思:在制药领域的最高水平,这是罗克韦尔最强大的行业之一,如果你愿意的话,有很多东西会进入药物生产。有食谱。有库存。有成分。胶囊本身就是一切。以及如何操作一个可扩展的生产管理环境,将所有这些东西联系在一起,尤其是在我们正在转向库存管理非常重要、按需生产非常重要的环境中,尤其是在您拥有有些地区的商品成本很高?
以及如何保持这些系统运行,这些制造系统以最高效率运行以实现您的生产目标,符合您的库存状态、商品成本和客户需求,并最大限度地减少库存等因素,最大限度地提高产量等因素在单个系统中完成所有这些工作,并为许多不同的最终用户提供分析见解,无论是业务部门所有者、工厂车间人员还是负责生产和分销的人员,都是终极方案。在这种情况下,这就是我们正在与世界领先的制药组织之一合作的目标。
埃里克:。因此,现状是一家公司可能拥有 10 个或更多不同的软件套件,这些套件将执行特定的功能,并且对于特定的利益相关者群体来说是在孤岛中运行的?你现在谈论的是能够构建一个集成这些功能并为不同级别的不同类型利益相关者提供功能的平台。您如何与地面上的现有软件交互?是替代方案,还是集成方案?
Keith:大多数情况下,这是一个集成场景。这些是我们一直在工作的环境和我们一直在研究的垂直领域。因此,在许多情况下,从我们合作过的软件角度来看,有一些共同的合作伙伴,它们通常会成为现有运营的 [听不清 34:26]。正如您所说,将数据孤岛统一到一个通用视图中,然后最终转向一个非常详细的视图,因此您需要在整个生产周期中以高度可见性和非常详细的方式跟踪产品。
Erik:这可能给我们带来了一个问题,即过去的平台与 SaaS 之间的关系。所以,我想对我来说,这有点不清楚,我们可能正在走向一个环境,过去的解决方案开始从软件开发人员那里内置更多的应用程序,并且开始看起来有点像 SaaS集成了真正特定的垂直应用程序。或者它可能更像是一个过去促进数据处理的市场,然后你有许多不同的垂直应用程序由许多不同的供应商提供,并且以某种方式利用这个。我想,无论是对于您的产品,还是整个市场,您是否看到其中一种或另一种情况的明显趋势?
Keith:通常,在市场的早期,你会看到更多的平台即服务,你会看到更多的集成解决方案,我们称之为一个系统。最终,您将看到更多的专业化和工业物联网应用商店,以及其中一些不同的领域。我们的合作伙伴 PTC 也采用了类似的方法。在某些用例中,我认为随着这个市场的成熟一点点,这将变得更加普遍。我认为,现在,客户正在寻找更少的供应商来提供他们的解决方案以大规模实现这一目标。随着这个市场的成熟,我们可能会看到你提到的 App Store 模式的更多演变。
Erik:这里还有另一个案例研究,它是一家欧洲乳制品,我们正在研究一个互联企业。所以也许我们可以稍微了解一下,这与我们之前讨论的农民案例有什么不同?
基思:嗯,我认为,这是这种乳制品厂用例的一个领域。但我认为这是我们与微软合作的一个例子,主要关注产量优化。我想你会越来越多地在食品和饮料中听到这一点。而且我认为,当您考虑食品和饮料市场对大规模定制等需求以及最大限度地减少生产和零售之间的损失时,这些领域有很多关于可以移动的分析。我认为这将重点放在整个供应链和零售市场的运营智能上,以最大限度地提高质量和成品生产以及数量,这将成为该领域任何人的 KPI。因此,对于同时包含边缘和云元素的用例,与您所引用的特定乳制品生产商类似的人们将越来越快地采用这种方法。
Erik:我上周刚刚与世界经济论坛交谈,他们提出了一项倡议,即研究数据共享。在这种情况下,你有制造商、物流供应商、仓库运营商、零售商,他们都有一些对供应链上下游其他人有价值的数据。然后问题是您如何实际共享这些数据,以便您可以真正获得端到端的可见性,以一种人们感到舒适的方式不牺牲 IP 等等,这可能意味着控制一些元数据当你这样做?
您如何看待现在的这种情况?您认为我们有解决方案吗?我的意思是,这不仅仅是技术解决方案。它也是能够有效共享数据的合同解决方案。您是否认为我们已经弄清楚了这一点,以便它可以或多或少地像公司在最好的情况下所想象的那样实施?或者在我们真正处于可以在各方之间有效共享数据的环境中之前,是否还有很多技术或合同要素需要解决?
基思:我认为,今天,大多数执行这些数字化转型计划的客户都将其视为他们经营业务的竞争优势。在这种情况下,诸如质量平衡或溢出分析或配方管理之类的事情,是一种比竞争对手更快、更好、更便宜地进入市场的方法。我认为未来会有一个模型,我们建立某种形式的可信信息代理。我认为那是在未来。但我认为这是这个行业成熟过程的一部分,我们可能离我们还有很短的路要走。
Erik:Keith,我认为这些是我想要介绍的要点。还有什么我们在这里遗漏的,您认为今天需要介绍的重要内容吗?
基思:埃里克,我对所有这些好问题感到筋疲力尽。但我想不出别的。与对这个数字化转型行业的最新动态有深入了解的人交谈总是很棒的。我想您会听到更多有关 Rockwell 和创新套件的信息。我期待着关注你在这个领域的工作。我期待着下次我们可以聊天。
Erik:太好了,我也是。好吧,基思,非常感谢您的加入,祝您度过愉快的一天。
基思:谢谢你,埃里克。再见。
Erik:感谢您收听另一个版本的工业物联网聚光灯播客。不要忘记在 IoTONEHQ 的 Twitter 上关注我们,并在 IoTone.com 上查看我们的案例研究数据库。如果您有独特的见解或项目部署故事要分享,我们很乐意在未来的版本中介绍您。写信给我们 erik.walenza@IoTone.com。