Однако грузоотправители и грузополучатели не являются прямыми клиентами GE. Вместо этого они являются клиентами клиентов GE, а именно железнодорожных компаний. Таким образом, железнодорожные компании являются посредниками между GE и предполагаемыми пользователями платформы - грузоотправителями и грузополучателями. Эти железнодорожные компании могут запретить GE передавать своим клиентам данные датчиков, которые они считают своими (поскольку локомотивы принадлежат им), для облегчения обмена на предполагаемые услуги платформы. Таким образом, наличие посредников может препятствовать свободному обмену данными датчиков между компанией-производителем и предполагаемыми пользователями платформы.

Конфиденциальность данных - еще один важный фактор, который может ограничивать свободный обмен данными с внешними организациями. Так, например, продукты, работающие в сфере здравоохранения, могут столкнуться с тем, что даже их собственные клиенты будут сопротивляться обмену сенсорными данными, которые они могут считать конфиденциальными и чувствительными. Например, клиенты оснащенного датчиками продукта 14-day Libre компании Abbot могут ограничить обмен данными об уровне глюкозы в крови в режиме реального времени между возможными дополнительными организациями , опасаясь утечки данных или их использования против них страховыми компаниями.

Кроме того, различные режимы регулирования могут ограничивать различные виды обмена сенсорными данными. Так, например, ряд нормативных актов препятствует свободному обмену данными о здравоохранении между больницами. Аналогичным образом, существуют нормы, ограничивающие свободный обмен данными о финансах своих клиентов между банками. Такие правила могут ограничивать сферу применения многих услуг платформы. В главе 9 более подробно рассматриваются вопросы конфиденциальности данных и режимы регулирования в отношении свободного обмена сенсорными данными.

Таким образом, три атрибута сенсорных данных - их объем, уникальность и контроль - могут повлиять на коммерческую жизнеспособность привязанной цифровой платформы и ее услуг. Эти три атрибута могут помочь унаследованным компаниям оценить, стоит ли им распространять свои продукты на платформы, а также определить оптимальный способ построения привязанных цифровых платформ. Другими словами, в зависимости от объема, уникальности и контроля сенсорных данных продукта фирма может найти оптимальные способы максимизации потенциала приобретаемых данных для распространения продуктов на платформы. Как это сделать, описывает схема привязанной цифровой платформы, представленная ниже.

Концепция привязанной цифровой платформы

Рассмотрим схему привязанной цифровой платформы, представленную на рисунке 5.2.

Горизонтальная ось этой структуры представляет собой объем и уникальность сенсорных данных. Вертикальная ось представляет собой управление сенсорными данными. Минимальный порог, позволяющий претендовать на роль привязанной цифровой платформы, - это продукт, оснащенный датчиками. Однако, как следует из левого нижнего квадранта схемы, не все компании, производящие продукты, преодолевающие этот минимальный порог, могут конкурировать в качестве платформы. Однако они могут конкурировать в качестве поставщиков для других платформ. Три других квадранта представляют собой различные подходы, с помощью которых товарные компании могут конкурировать в качестве привязанных цифровых платформ: как полноценные, совместные или поддерживающие привязку цифровые платформы. Центральный круг представляет собой гибридный подход, при котором фирмы могут выбрать для реализации отдельные атрибуты из каждого квадранта. Каждый из этих подходов рассматривается ниже.

Рисунок 5.2

Привязанный каркас цифровой платформы.

Полностью привязанная цифровая платформа

Этот вариант предназначен для продуктов, сенсорные данные которых обладают всеми тремя атрибутами: масштабом, уникальностью и контролем. Имея такие сенсорные данные, компания может запустить собственную платформу, напрямую приглашать пользователей платформы и организовывать обмен между ними с полной автономией.

Рассмотрим компанию Becton, Dickinson and Company (BD), специализирующуюся на медицинских технологиях и занимающуюся производством и продажей медицинского оборудования для больниц. Среди известных продуктов компании - иглы, шприцы, внутривенные катетеры, инсулиновые шприцы, шприцы для местной анестезии и анестезиологические лотки. В последнее время BD расширяет сферу своей деятельности, добавляя к традиционным отдельным продуктам компании услуги по обработке данных с помощью подключенных устройств. Для этого BD сделала несколько значительных приобретений. Одно из них - компания Care Fusion, приобретенная в 2014 году за сумму около 12 млрд. долл. Приобретая Care Fusion, BD получила несколько интеллектуальных продуктов и программных технологий. Среди них - интеллектуальные насосы Alaris, автоматизированные системы выдачи лекарств Pyxis для постов медсестер, а также технологии Rowa, автоматизирующие хранение и выдачу лекарств в больничных аптеках. Чтобы понять, как эти три продукта и технологии объединяются в "привязанную" цифровую платформу, давайте сначала рассмотрим основные функциональные возможности прикроватных насосов, постов медсестер и больничных аптек.

Прикроватные насосы выдают лекарства или жидкости из внутривенных мешков или шприцев с заданной частотой и скоростью. Врачи выписывают рецепты на введение жидкостей и лекарств. Медперсонал осуществляет их введение из сестринского поста, обычно расположенного в центре на медицинских этажах или в отделениях восстановления пациентов. Кроме того, медсестры поддерживают необходимый запас лекарств и жидкостей для пациентов в своих процедурных зонах. Необходимые жидкости и медикаменты поставляются в больничные аптеки. Эти аптеки предназначены для конкретных больниц и располагаются на их территории.

Больничные фармацевты готовят индивидуальные дозы на основе рецептов врачей. Например, врач может назначить пациенту 500 миллиграммов амоксициллина для внутривенного введения каждые восемь часов. Для приготовления такого рецепта больничная аптека смешивает 500 мг амоксициллина с 10 миллилитрами воды для инъекций и добавляет эту смесь в пакет с жидкостями для внутривенного введения. Медперсонал получает такие пакеты и хранит их на сестринском посту, чтобы в случае необходимости ввести препарат пациенту, подключив пакеты к прикроватному насосу. Для разных рецептов больничная аптека готовит пакеты по-разному, смешивая разные компоненты.

Для прикроватного насоса пациенты, лекарственные препараты, подаваемые через внутривенные мешки, медпункт и больничная аптека являются дополнением. Это важные элементы, которые должны быть связаны между собой для проведения лечения пациента. При цифровом подключении они становятся экосистемой потребления прикроватного насоса. А обеспечивая обмен данными между ними, прикроватный насос функционирует как связанная цифровая платформа. Рассмотрим, как интеллектуальные насосы Alaris компании BD могут функционировать в качестве полноценной цифровой платформы с привязкой к пациентам, когда пациенты, наряду с отдельными функциями технологий Pyxis и Rowa, становятся дополнением и пользователями платформы с цифровой связью.

Что делает Alaris? Будучи интеллектуальным насосом, Alaris добавляет новые функции к обычному прикроватному насосу. Одной из таких новых функций является анальгезия, контролируемая пациентом (PCA). Анальгезия означает нечувствительность к боли и может быть достигнута с помощью ряда препаратов, которые обычно назначаются после операции, когда пациент восстанавливается в больнице. К распространенным анальгетикам относятся морфин и другие наркотические вещества. PCA позволяет пациентам самостоятельно вводить заранее определенное количество обезболивающих препаратов в зависимости от того, когда им необходимо снять боль, при этом помпа контролирует и управляет предписанными минимальными промежутками между приемами. Одновременно насос Alaris контролирует дыхание пациента и уровень CO2. Это связано с тем, что наркотические вещества, часто используемые для обезболивания, могут угнетать дыхательную систему пациента и вызывать остановку дыхания, если за пациентом не ведется тщательный контроль. Другими словами, при использовании функции PCA Alaris в режиме реального времени собирает данные с датчиков о состоянии дыхания пациента и уровне CO2.

Состояние дыхания пациента в реальном времени и уровень CO2 - это те данные, получаемые датчиками, которые позволяют использовать Alaris в качестве полноценной привязанной цифровой платформы. Во-первых, эти данные имеют широкую сферу применения благодаря ценным сервисам платформы BD. Например, насос может предвидеть остановку дыхания и предупредить медперсонал о необходимости немедленной медицинской помощи. Это событие автоматически регистрируется системой Pyxis на посту медсестры. Затем система Pyxis генерирует сигнал тревоги, если по недосмотру планируется повторная выдача той же дозы для того же пациента. Событие также регистрируется системой Rowa в больничной аптеке, которая генерирует аналогичное оповещение, если по недосмотру были запрошены те же рецепты для того же пациента. Ценность услуги? Своевременное оповещение о необходимости обращения к врачу и предотвращение лекарственных ошибок.