工业互联网发展是停滞或还是蛰伏?

Aviva滚雪球 黄鱼君
从技术生态来看,低垂的果子都被摘完了,物模型,低代码、容器化,也感谢互联网大厂这两年培育了大量的人才。现在剩下的都是硬骨头要啃,实时操作系统、工业仿真、数据技术……国内的技术生态需要真正沉下心来积累。

工业互联网今年推出了28家双跨平台,业内人没有感觉到很振奋,反而觉得越来越卷了,摇头叹息。知名产业人林雪萍在年初的一文中说:国外权威正在成为笑话,而十五大双跨也在成为鸡肋。那时候28大还没评选出来,不过评选结果出来后,画面上多了几根好笑的骨头。回想这几年,大家心目里2019年是至今为止工业互联网创新的高峰点,工业互联网十大双跨平台脱颖而出;Fii在上市一周年大会上亮相了12朵专业云;树根入选了Gartner魔力象限;阿里云生态大会,华为全联接大会上产业生态的创新者们意气分发,工业人的认知在持续迭代中。反观现在,平台商都在各地找项目,再转手分包给集成商,声称这个为生态,看起来工业市场就是韭菜园,一茬一茬地割,割来割去都是政府的补贴,折腾的都是是制造业。资本是敏锐的,早早就离场观望了,失去资本浇灌的创业公司又被大平台割韭菜,苦苦挣扎生存。

工业互联网的技术演进

翻看了上半年度的AII工作组大会报告:数字孪生,数据模型,平台的模型管理能力关注度颇高,如果说数据是工业互联网的资产,类比为矿石,数据模型才是真正的钻石,需要专业的能工巧匠和技术来设计和打磨后才形成。打磨数据模型涉及到工业材料,机械结构设计,生产工艺设计,计算机仿真技术等方面,原先的生态基础也是最薄弱的,这几年虽然国家有心扶持,但还是需要时间积累和沉淀。除去技术面,走数据资源优势路线是得到证明的可以弯道超车的机会,但数据模型贯穿于产业链的多环节,涉及不同企业方的数据资产,数据的合作,模型所有权,应用的开发,着实是个复杂课题。

再来看另外一个重要技术:5G。前一段时间,根据华为的测算,5G模组的成本到2022年是下降40%,2023年可下降80%,以这个来看,成本被工业所接受是指日可待了。也看到从20年底开始,几乎是集国家之力在推进5G的应用生态发展了,但工业的场景实在是太分散了,还只是星星之火。结合多方面的报告,2023年是5G非常值得期待的一年。

工业操作系统,这是一个绕不开的话题,中控的褚老师振臂一挥提出要打造国产工业物联网操作系统SupOS;2021年华为在受到制裁后将鸿蒙捐赠给国家开源,软通动力联合了一些工业企业,由和利时的邵老师领衔筹备成立了OHI,旨在推进鸿蒙在工业领域的生态发展;国产操作系统麒麟软件在工作组会议上坦诚讲在工业领域涉及非常少,呼吁工业伙伴的合作。每个平台都称自己是操作系统,实际上只有上行单通道的数据采集器,距离操作系统还很遥远。

从技术生态来看,低垂的果子都被摘完了,物模型,低代码、容器化,也感谢互联网大厂这两年培育了大量的人才。现在剩下的都是硬骨头要啃,实时操作系统、工业仿真、数据技术……国内的技术生态需要真正沉下心来积累。这个时间差与市场需求是否匹配?会不会给外商抢了商机,还是要看看工业市场上的用户们,他们在做什么。

工业客户的数字化进展

先看制造业吧,流程工业生产连续性的要求,以钢铁、化工、水泥、医药、食品为代表,有来自行业监管的要求,例如能耗政策,对生产能耗进行监控和优化;医药的行业监管等;也有来自企业竞争力的驱动,关注点在生产的批次品质稳定、设备健康管理等方向。在产业链协同上,向市场打通数据流除了食品行业,其他行业暂无明显行动。

离散行业以汽车、电子制造业为主导力量,制造流程长,工艺复杂,部件多,人工多。既要解决自动化,进行改造,也是重新设计生产流程,信息化的过程,对生产管理进行优先。快消费品制造业,小批量,多批次,快返的生产模式已影响到整个产业链企业的计划排产模式,尤其是产业链相对比较短的产业。这两年受疫情影响,供应链可视化、物料齐套到计划排产进一步得到重视,企业加大了数字化的投资。

都说工业数字化转型是战略的事情,但现实仍在补自动化、信息化的课和哪疼医哪的改善阶段。部分企业会以新厂项目作为整体规划的样板,导入新运营模式,这些项目都能申请到政府补贴,所以也是大部分平台企业重点竞争的项目,因为这类项目都会考虑导入平台,而且新项目在设备数据采集、应用系统整合上都会少很多麻烦。

不过随着客户认知的提升,完全由平台商总包,与总包商约定整体风险和商务合作的情况也开始转向客户自己掌握选型主动权,主要有以下表现:

1、客户内部开始形成自动化团队、IT团队、整体规划决策层这样的团队分工模式,各自选型,越来越多的制造业厂商开始设计专门的工业互联网或智能制造团队,这个团队会有引进的高端人才,有IT、大数据、AI技术经验,他们与原来的制造团队一起融合,为短中期项目规划负责,新组织短期是有挑战的,随着互联网大厂寒冬裁员,愿意下沉到制造业的高端人才也越来越多了;

2、OT与IT是分界线,客户会指定自动化厂商,按指定的数据接口完成指定数据的提供,这样完成对OT、IT方案的解耦,避免未来的维护、系统升级被绑定,在工艺复杂的制造业尤为突出;

3、低代码越来越受大型制造业的欢迎,优势是可以让员工自主进行二开,改善原有信息管理系统功能不能满足需求的情况,跟精益思想中一线改善提案的管理模式是一脉相承的。我在这里做个推断,低代码必然成为每个做制造业管理软件方案厂商的标配产品,只有他们才能提供相应可用的组件,单纯低代码平台厂商是没有Know-how的,也没有商务入口有机会进入工厂,运营成本太高比较难成功,另外,这个产品考虑用按需付费的商业模式是很适合的。AI平台也会这样发展,零代码建模已成趋势。

4、最后说说SaaS,我仍是非常看好,对于外协厂,大集团下属加工厂,完成标准化流程,局部生产段的管理改善,快速实现信息化、数字化、数据化,对于制造业很容易适配原来的外协加工逻辑,按需使用,按使用付费,是非常适合制造业这样成本敏感的市场。

工业互联网的服务商们

原来形容一个行业泡沫大,没什么新东西,会说:旧酒装新瓶。工业互联网业看着似乎更惨痛些,前几年创作高峰期把新瓶都炫耀光了,到现在大家都只能变化花样腾挪文字了,一场会议听下来都是那些车轱辘话,没什么新意,好容易去年元宇宙和双碳大热,几乎每家都必讲些内容,不然就会被觉得落伍了。

据AII发布的数据,我国有大约600多家平台服务商,名单拉出来可以粗暴地分为有制造业和没有制造业的这两大类服务商,还是有制造业背景的企业占了多数,而且是增长趋势明显,也是坐实了工业互联网应该姓“工”的说法。两类企业在业务宣传资料上的相似度仍然非常高,但去看实际业务推进的市场策略,就区别出差异,不过两类企业都是业务的重心放在服务上了,一来是技术突破难,二来是投资回报的压力,当然工业互联网主要业务也是服务性产品占主体。

有制造业背景的服务商的更擅长深挖场景里的价值,机理、行业经验,逐步放弃原来高定制化以流程数字化为主的应用,例如设备智能运维服务,不再是以流程管理为主,而是以封装到单设备智能化告警,故障预测这些应用,通过数据接口连接到客户既有的业务流程管理系统里,从而提升设备价值和客户体验,也减少项目定制化的成本。大厂聚焦到行业市场来打造生态,以华为军团最为典型,宣布聚焦行业,并由任老爷子亲自发声,强调华为将致力于把能力赋能给伙伴,这的确是划分生态边界的最佳对策。其实Fii是最先提出这个生态计划的,只可惜,PPT和PR上的平台是怎么支撑不了生态的。

无制造业背景的服务商聚焦点在跨场景数据和价值流的运营服务是比较典型的现象。最突出的是京东,京东工业是今年从云端新杀出来的一匹黑马,之前以工业品采购为主,一出场就晋级到双跨的位置上了,也着实不低调。不过,他们也有务实的一面,把采购延展到维修这个需求场景里做价值闭环,着眼点是让机器自己说话,通过数据提供主动服务,扩大带给客户的价值优势。运营用户和服务是互联网厂商的看家本领,不过在不同工业设备的细分市场,也已经有不少竞争者了,京东能不能在量和成本上做出优势,还有待观望。原来工业市场提供专业服务的企业,通过数字化升级来提供客户更多的服务内容及运营效率,跨行业市场去扩张做市场运营,也是一种典型的趋势。

当整个产业都看着平淡无奇时,所有的大道理都成显学时,也许说明产业已经在沉淀了,企业都在考虑发展的事了,没空去吹泡泡了。当技术难点到了必须要等待的时候,真是商业模式创新要登场的时候了。只不过疫情和地缘政治等问题,大环境的不确定性和发展缓慢,让创新受了抑制,挣钱和活下去的多重压力下,产业生态变成了韭菜园,难免有些乱象出现。不妨把当下看成是工业互联网的蛰伏期,产业正在工业市场生根,将融合于工业部分环节。人在信心在,未来就一定会来。

责编:夏丽
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