С помощью таких данных пользователь получает гораздо более точную оценку того, когда следует выводить машину из эксплуатации для технического обслуживания. Кроме того, пользователь находит оптимальный баланс между обслуживанием машины до того, как она выйдет из строя, и отказом от вывода машины из эксплуатации, когда это не совсем оправдано. Все это позволяет сэкономить значительные средства. Для крупных проектов эта экономия может исчисляться миллионами долларов. В 2015 году компания Caterpillar в партнерстве с компанией Uptake, специализирующейся на промышленном искусственном интеллекте и программном обеспечении, начала предлагать своим клиентам услуги по предиктивному обслуживанию.
Для эффективной работы таких систем искусственного интеллекта, как Uptake, необходимы значительные объемы данных. Совместное предприятие Caterpillar с Trimble, созданное ранее, способствовало реализации инициативы по предиктивному обслуживанию, увеличив объем данных, доступных для алгоритмов искусственного интеллекта Uptake. Помимо сотрудничества с Caterpillar, Trimble является независимым поставщиком, который продает свое оборудование и программное обеспечение не только Caterpillar, но и всем производителям строительной техники, включая конкурентов Caterpillar, таких как Komatsu и Volvo. Поскольку продукция компании устанавливается на всех брендах, Trimble может способствовать получению большего объема данных о машинах, чем у Caterpillar, и усилить механизм и алгоритмы искусственного интеллекта Uptake. Компания Trimble не только располагала необходимым оборудованием и датчиками, установленными на большом количестве машин, работающих на различных строительных площадках, но и имела необходимые API для передачи данных с этих машин в Uptake. Разумеется, для доступа к этим данным Caterpillar и Trimble потребуется разрешение владельцев активов на различных строительных площадках. Что побудит этих владельцев поделиться данными? Большие массивы данных позволяют лучше прогнозировать, чтобы избежать простоев машин.
Пример компании Caterpillar связан с использованием прогнозирующих услуг для сокращения времени простоя продукции. Аналогичным образом страховые компании могут использовать предиктивные услуги для снижения рисков и неблагоприятных исходов. Например, с помощью датчиков в домах можно предсказать утечку воды и предпринять корректирующие действия, перекрыв водопроводные линии, чтобы избежать дорогостоящего ущерба и снизить риски для страховщиков по страхованию жилья.
Получение прибыли
Поскольку новые услуги, основанные на данных, обеспечивают преимущества для клиентов, вполне логично, что такие компании, как Caterpillar, захотят монетизировать эти ценностные предложения. Компания Caterpillar монетизирует свои ценностные предложения несколькими способами. Самый прямой способ - подписка на различные услуги. Для этого компания Caterpillar начала предлагать несколько интерфейсов, таких как CAT Connect, Minestar и Insight. С помощью этих интерфейсов клиенты компании Caterpillar могли выбирать из меню различных опций те услуги по подписке, которые им больше нравятся.
В некоторых отраслях, например, в горнодобывающей промышленности и на электростанциях, 80-90% пользователей подписываются на широкий спектр услуг, основанных на данных. В этих отраслях ценность удаленного мониторинга на основе данных более очевидна. Однако не во всех отраслях наблюдается столь высокий уровень внедрения, и не все они широко используют многие из предлагаемых сервисов. В целом около 70% клиентов компании Caterpillar используют те или иные формы удаленного мониторинга. Мониторинг может быть простым: владелец автопарка должен знать, все ли машины учтены в конце рабочего дня. Тридцать процентов клиентов Caterpillar не используют никаких функций, связанных с данными, даже тех, которые предлагаются бесплатно. Некоторые из них не находят времени для ежедневного анализа всех возможных данных. У других, возможно, больше работы, чем они могут выполнить, и они считают, что их текущая практика работает хорошо без добавления современных технологий. Таковы некоторые из проблем, с которыми сталкивается компания Caterpillar, стремящаяся увеличить свои доходы от услуг, основанных на данных, за счет подписки.
Однако подписка - не единственный способ получения новых доходов. Как выяснила компания Caterpillar, существуют и косвенные источники. Например, на сайте компания Caterpillar обнаружила, что клиенты, выбравшие услуги прогнозируемого технического обслуживания, также чаще покупают большее количество запасных частей. Причина? Клиенты, пользующиеся услугами прогнозируемого технического обслуживания, чаще пользуются и другими услугами, основанными на данных, такими как удаленный мониторинг машин с использованием данных в режиме реального времени. Такие услуги позволяют получать предупреждения, например, о том, что машина простаивает. Реагируя на такие предупреждения и стремясь сократить время простоя, заказчики могут использовать оборудование в течение более длительного времени. Это приводит к ускоренному износу оборудования и, следовательно, к увеличению спроса на запасные части. Однако в целом прогнозируемое техническое обслуживание позволяет снизить затраты клиентов Caterpillar. В основном за счет сокращения времени простоя машин и предотвращения катастрофических отказов. Сэкономленные при этом средства намного превышают те, которые клиенты могли бы потратить на приобретение дополнительных запасных частей.
Кроме того, Caterpillar обнаружила, что клиенты, использующие более дистанционный мониторинг своей техники на рабочих площадках, также приобретают больше техники. Если клиент находит данные, указывающие на то, что добавление нового колесного погрузчика на рабочую площадку может еще больше повысить производительность, он с большей вероятностью приобретет этот погрузчик. Другими словами, данные могут быть очень эффективным инструментом продаж и фактором увеличения доходов.
Это был переход компании Caterpillar в мир цифровых технологий. Обратимся к другому примеру, касающемуся другой грани услуг, основанных на данных, - массовой кастомизации.
Массовая персонализация
Некоторые интерактивные функции продуктов заставляют их работать или действовать по-разному для каждого отдельного покупателя или для каждого конкретного случая использования. В качестве примера можно привести компанию Sleep Number, которая разрабатывает и производит "умные" кровати. Компания Sleep Number давно осознала, что два человека спят одинаково. Начиная с 1980-х годов, компания Sleep Number внедрила инновации для улучшения качества сна отдельных людей и, особенно, супружеских пар с помощью технологии DualAir. Каждый человек имеет уникальную настройку Sleep Number, которая регулирует уровень упругости каждой стороны кровати. В кроватях Sleep Number используется сочетание запатентованной пены и регулируемой воздушной технологии для соответствия точкам давления тела каждого пользователя на матрас. Каждый спящий находит подходящую для себя настройку "Sleep Number" в зависимости от того, насколько мягкий или твердый матрас ему нравится и насколько хорошо кровать прилегает к его телу, что позволяет парам спать на разных уровнях упругости. Пользователи обычно пробуют различные варианты настроек, пока не найдут наиболее оптимальную, обеспечивающую максимальный уровень комфорта. Настройки могут быть изменены в любое время; компания поощряет корректировки для обеспечения оптимального комфорта.
В предыдущих моделях кроватей Sleep Number, просто в силу природы воздуха, настройки матраса могли меняться в течение ночи в зависимости от того, насколько сильно человек двигался, температуры тела, температуры в помещении и других факторов. Сегодня новейшие модели кроватей Sleep Number интеллектуально регулируют положение матраса, используя данные датчиков, чтобы обеспечить стабильность положения матраса в течение всей ночи и оптимальный комфорт. Биометрические датчики, встроенные в матрас, отслеживают дыхание, частоту сердечных сокращений, а также повороты и наклоны пользователя; датчики передают биометрические данные в облачную инфраструктуру, которые поступают в приложение. Алгоритм определяет для каждого пользователя персональный балл сна - SleepIQ score, отражающий качество и полноценность его сна, который пользователь может увидеть в приложении SleepIQ для смартфона.
Алгоритм SleepIQ динамически уточняет показатели сна на основе поступающих потоков данных с датчиков. Со временем, получая доступ ко все большему количеству данных, алгоритм узнает о режиме сна каждого человека. На основе более чем 13 млрд. биометрических точек данных о сне, собранных с помощью технологии SleepIQ, "умные" матрасы могут давать индивидуальные рекомендации по улучшению качества сна. Интеллектуальные матрасы предлагают пользователям персонализированную информацию о режиме сна и циркадных ритмах, а также предлагают изменения в образе жизни, которые могут улучшить их сон.
В перспективе Sleep Number рассчитывает на то, что сможет выявлять хронические проблемы со сном, такие как апноэ и синдром беспокойных ног, и в перспективе прогнозировать другие состояния здоровья, такие как сердечно-сосудистые заболевания и инсульты. В 2020 году компания заключила партнерство с клиникой Mayo Clinic для продолжения исследований в области науки о сне с акцентом на сердечно-сосудистую медицину и специальный фонд НИОКР для улучшения качества здоровья. Компания планирует расширить сферу своей деятельности от производителя матрасов до компании, предлагающей оздоровительные услуги.