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自研还是外购?机器人运维数据闭环方案的隐形成本

自研还是外购?机器人运维数据闭环方案的隐形成本

自研还是外购?机器人运维数据闭环方案的隐形成本

November 19, 2024

近些年来,机器人行业持续高速发展,2017 年以来,全球机器人市场的规模年均增长率超过 14%,市场规模近千亿美金。机器人汽车制造、电子制造、仓储运输、医疗康复、应急援救、国防工业等领域不断深入拓展,蓬勃发展。随着机器人数量的扩张,一个不可避免的问题浮现出来:是构建一个定制的管理解决方案,还是依赖一个经过验证的平台来保持一切运行顺畅?机器人企业经常发现自己在构建和维护企业内部云机器人基础设施、整理数据孤岛以及手动解决错误方面痛点明显。

企业自建最初看起来可能成本效益高,但它带来了重大的隐性成本和挑战,可能会阻碍企业的业务增长。

本文围绕机器人管理平台的自研与外购讨论,以及可能的最佳解决方案。旨在帮助企业转变运营方式,专注在核心竞争力的建设上,提升新品推向市场的速度,在瞬息万变的市场中不断取得竞争力。

成本效益的幻觉

乍一看,构建内部解决方案似乎更便宜。没有显著的前期投资用于许可或订阅外部平台。然而,这种短期思维往往会导致长期的痛楚。

企业自研的真实成本远远超出了最初的开发阶段。企业需要聘请一个由 DevOps 工程师、全栈开发者和数据工程师组成的专业团队。随着企业的机器人队伍的增长,企业的基础设施复杂性也在增加,需要更多的资源来维护和扩展。

试想一下:设置基本的云基础设施需要雇佣 DevOps 工程师,而这个工程师每年的成本可能在30万到50万元之间。当企业构建数据管道时,一个全栈和数据工程团队的年费用可能在80万到100万元之间。一旦机器人开始放量,管理一个由高级数据工程师、DevOps和Web开发人员组成的团队,每年的成本可能在200万到300万元之间。

而这仅仅是个开始。随着业务从 30 个机器人扩展到 300 个或更多,对于平台的需求将呈指数级增长,需要更多的资源和专业知识。

复杂性难题

构建一个强大的机器人管理平台不仅仅是编写代码那么简单。它涉及到创建一个可扩展的云基础设施、开发实时数据采集系统、实时分析能力,并确保与现有工具和工作流程的无缝集成。

许多机器人企业低估了这项任务的复杂性。他们最终得到的是一系列工具的拼凑,这些工具集成性差、维护困难,并且随着机器人队伍的增长而变得越来越难以控制。这种碎片化的方法往往源于缺乏远见,短期需求优先于长期可扩展性。

这还没有提及是否有专门为机器人数据类型优化的读写引擎,调度引擎和索引引擎等。机器人的数据和传统大数据领域的区别非常大。按照时间线维度来组织图像、声音、雷达点云和其他传感器数据只是其特征之一。面对来自算法、控制、测试和运维团队不同的需求,如何真的将数据用好需要大量持续的研发投入。

此外,随着企业的业务发展,企业的要求也在不断变化。企业自研的解决方案可能难以跟上变化的需求,迫使企业不断翻新和扩展企业的系统。这种持续开发和维护的循环可能会成为企业资源的重大消耗。

分散核心竞争力

自研机器人数据闭环最容易被忽视的就是机会成本。企业的团队在开发和维护这个基础设施上花费的每一小时,都是没有花在企业的核心业务上的——创新企业的机器人技术、改进企业的产品或服务企业的客户。

对于机器人机器人企业来说,企业的专长在于创造更智能与更便宜的机器人——而不是构建数据基础设施。试图同时做两件事,冒着分散资源的风险,可能会影响主要产品的质量,特别是在企业并不擅长且又需要快速革新发展的领域。

而刻行时空这样的专有数据平台,能够汇集行业合力,聚合数据和云服务领域的高密度人才,并在行业能反复实操最佳实践。把处理数据采集、运维支持、和车队管理等复杂场景让专业平台来处理,企业就能够专注于最擅长的事情——提高机器人的整体性能并保持客户满意。

扩容的挑战

随着企业的机器人队伍的增长,有效管理它的挑战也随之增加。一个适用于少数机器人的初阶方案在扩展到数十个或数百个单位时就会受到很大的挑战。

扩展不仅仅是处理更多数据的问题。它涉及到在不同地点管理多个部署、与各种系统集成,并为企业的整个车队提供实时洞察等关键数据能力。这些挑战需要复杂的解决方案,这些解决方案通常超出了内部开发系统的范围。

一个专门构建的机器人管理平台旨在无缝扩展,处理车队增长的复杂性,而不需要成比例地增加企业的 IT 资源。

确保运营具备未来适应性。

机器人行业发展迅速,新的竞争者和新的场景在不断的涌现。内部解决方案将难以跟上这些变化,可能会让选择自研的企业处于竞争劣势。

刻行时空专精于时空数据的研究,不断迭代更新的平台可以确保用户企业在始终处于技术前沿,享受成熟技术和最佳实践的红利,始终了解最新进展,以确保每个机器人都能高效、标准的运行。平台不断更新和改进,融入云计算、时空数据读写引擎、时空数据调度引擎、时空数据索引引擎、数据分析和机器人管理的最新进展。

最终,选择归结为如何分配企业资源的问题。作为企业的决策者,是希望团队的精力被基础设施挑战所消耗,还是把精力更多的花在能推动机器人创新边界上呢?虽然最初自己构建机器人管理解决方案可能看起来很有吸引力,但在资源、复杂性和错失机会方面的隐性成本往往超过了感知到的好处。通过选择一个专门的平台,你可以专注于企业的核心能力,有效地扩展企业的运营,并在竞争激烈的机器人领域保持领先。

一个机器人企业的价值在于如何更低成本的构建的机器人与提升机器人的智能化程度,而不是管理它们的基础设施。让机器人本身来定义机器人企业的成功是明智之选,通过构建一个更好和更优秀的时空数据基础设施是浪费资源的战略误判。

通过利用现有平台,机器人企业可以加速部署,确保他们的技术栈具备未来适应性,并将注意力集中在应该集中的地方——他们的核心使命和客户。

如果机器人企业想要了解更多,欢迎与刻行时空团队联系,我们矢志不渝的打造世界最领先的时空数据平台,帮助时空智能行业的企业解决数据难题。

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