對互聯網企業的了解?本文來自Matter.io團隊，他們希望借鑒Uber, Oscar, AirBnB, Nest等互聯網企業的設計理念，想要建立一套适用于制造業的操作系統，徹底颠覆傳統制造業，今天小編就來說說關于對互聯網企業的了解?下面更多詳細答案一起來看看吧!

對互聯網企業的了解

本文來自Matter.io團隊，他們希望借鑒Uber, Oscar, AirBnB, Nest等互聯網企業的設計理念，想要建立一套适用于制造業的操作系統，徹底颠覆傳統制造業。

如今，我們所用的各種 app 運行速度越來越快，價格降低和設計也更加美觀，很多 app 也開始更多觸及到了現實生活當中，比如最近炙手可熱的 Uber、Nest 等，都是從線上延伸到線下的典範。

雖然這些應用與 Snapchat 和 Twitter 一樣，都隻是個手機 app，但他們更多的具備了一個操作系統的特征，即在同一個操作界面下控制一系列應用和硬件。

一般的操作系統是運行在内存和 CPU 上的，而Uber的系統卻基于司機、車和智能手機，讓乘客預約車輛，了解司機的實時位置，并通過智能手機支付。這幾個要素共同組成了一個完整的閉環，自始至終都在 Uber 的 app 中完成，并且業務拓展到了城市的各個角落，在複雜多變的交通高峰期發揮了重要的作用。

Uber 并不是唯一做到這一點的應用。實際上，在我們身邊，各個領域中都有一系列完成閉環的産品，比如醫療保險服務領域的Oscar，自助倉儲領域的Makespace，酒後代駕服務Drizly等。這些應用每多一次安裝，這個世界就會多一點健康，少一些雜亂。

然而，還有一個重要的産業沒有app開發者做。它的規模巨大且對于經濟發展至關重要，這就是制造業。

制造業占到了美國經濟總量的五分之一，它的作業系統自裡根政府以來就沒有改變過。現在，在技術和市場都飛速發展的背景下，難道我們不應該重新思考如何變革這個産業嗎？

在我們開始做 Matter.io 的時候，我們問自己，一個工廠的操作系統應該看起來是什麼樣子的，工具、原材料以及運輸如何在一個統一的界面下控制？

我們認為可以從互聯網産品的設計理念中借鑒很多，進而建立制造業的閉環，開發出出一個殺手級應用，成為一款“FactoryOS”。

第一：實時信息（Uber）

Uber 操作系統背後真正神奇之處在于實時信息。打開 app 幾秒内，你就能夠定位附近的車，獲取報價，預約車輛，在司機快到時提醒。如果你想換一輛車或者開始下雨了，這些數據都會實時更新。通過為用戶提供實時信息，Uber 消除了可能帶來的的失落感以及漫長的等待。

等出租頂多會讓你感到很煩，但生産上的耽擱對企業來說卻是緻命的。需要生産的設計者和小商家對于價格、生産、周轉時間等信息都是不清楚的。運氣好時能找到一家一般的工廠進行合作；最壞的結果就是生産不能達到要求，你的業務徹底被毀。

獲取信息的時間越長、完整度越低，就越不利于生産業務的發展。如果産品設計者能像 Uber 看見車輛實時動态一樣，看到生産的實時進程，生産就會變成一項資産，而不是負債。

第二：智能過濾（Oscar）

Uber 是一般消費的優秀範例，但更複雜的産品需要額外的結構層級。與制造業類似，醫療保險就非常複雜的，但是創業公司 Oscar 卻盡力讓買保險更簡單。

和很多其它保險公司類似，Oscar 的網站會鼓勵你詢價，但是會先請你看保險計劃等細節。Oscar 會收集一系列重要的參數：年齡、家屬、收入、住址等，這些數據會用來為你提供個性化服務，推薦最歡迎的産品，根據你的材料個性化報價。

Oscar 會根據用戶的婚姻狀況、子女數量、年收入狀況将人群細分，提供相應的醫保計劃。利用 Oscar，用戶可以進行預約、深入了解保險計劃并進行咨詢。在這些功能背後，是一個信息相互連通的網絡，通過每頁頂部的搜索框可以找到各種營養品、藥品的效果，并能夠查到附近可以開這些藥的醫生，通過智能過濾信息，Oscar 讓複雜的決定變得簡單起來。

對于非專業人士來說，生産制造和醫療保險一樣，十分複雜。你做決定所需要的信息根據你要生産的産品和需要的服務不同而千差萬别。根據不同的項目和客戶做出不同的選擇可以幫設計者省很多心，讓一系列小企業更容易地制造産品。

第三：利用當地資源（AirBnB）

Uber 這樣的應用讓用戶無論到哪裡都能獲得同樣的服務，而另一些 app，比如 Airbnb，卻讓地域差異成為服務的關鍵部分。聖誕節想去歐洲旅行？找一間巴黎市區能俯瞰塞納河的公寓吧。如果要在夏天去南美，你可以找一座安第斯山腳下的小木屋。

與酒店業一樣，不同地區的制造業有着各自的區位優勢和特色。有些地區以金匠和切石工出名，有些地方則有着充足的廉價勞動力。

第四：持續學習（Nest）

軟件服務與現實世界中服務相比有一點很大的優勢，就是更容易收集并挖掘數據。機器學習通過算法來改善結果，而不僅僅靠人的分析。

學習是 Nest 溫控器這類産品的核心功能，它能夠獲取你喜歡的溫度，優化室内溫度并節約能源。Nest 的溫度控制系統自動完成這些工作，不需要使用者過多設置，他們甚至不需要了解自己的行為。

能夠像 Nest 溫控器一樣學習的工廠将對制造業産生重大的影響，每一次生産都會改善成本、質量和速度，它可以學習不同的結構，做出更智能的設計建議。

通過監視工廠生産數據的微小差異，為生産做出最優安排。在庫存方面，這樣也可以根據生産速度和經銷商的情況在不同的地點，生産出不同尺寸的産品。

如果 Sundance 的腰帶扣比較流行，一家店鋪就可以連夜從附近的城市定制一批。或者，如果登山鞋在法國南部賣得很好，零售商就可以在它歐洲分店多存一些貨，這些都是可以在智能操作系統的促進下完成的。

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