物聯網+_制造業向智能服務轉型的新引擎.pdf

制造業向 智能服務物聯網轉型的新 引擎目錄1． 制造業在工業 X.0時代的新機遇1.1 硬件產品和實體資產不再是企業競爭力的必然保證，制造業亟需轉型1.2 “物聯網 ”助力傳統企業向智能服務轉型，獲取增長新動能1.3 企業為何躊躇不前2． 生態系統是激發“物聯網 ”力量，向智能服務轉型的關鍵2.1 生態系統思維，而非產品思維2.2 “物聯網 ”的“ 朋友 圈 ”2.3 在生態系統中找準自己的定位2.3.1 生態系統演進中角色的變化2.3.2 借 力“ 朋 友 圈 ”，提 前 布 局 卡 位2.4 組織能力的準備3． 從概念驗證走向規模應用3.1 在價值螺旋中探尋服務的價值所在 3.2 數字產品生命周期管理3.3 探尋合適的商業模式3.4 管理投資風險458111214151616181920212426282進入 21世紀以來，新一輪的科技革命和產業變革席卷全球。云計算，數據分析、人工智能，物聯網等新興技術和不同產業的結合，給這些產業帶來深刻的變化。在這些產業中，制造業毫無疑問是受影響最大的產業之一。世界上的主要制造業強國為了應對這一變革，都紛紛推出了制造業的轉型升級計 劃，德 國 的“ 工 業 4.0”即 是 其中 的 典 型 代 表 ?；?顧 過去 200多年來工業的發展，其最大的推手是技術的進步。從 1784年瓦特發明蒸汽機為標志的第一次 工 業 革命，到 19世紀末電力的使用為標志的第二次工業革命，到 1969年第一臺可編程計算機的誕生為標志的第 3次 工 業革命，再到 2013年德國提出以信 息物 理 系 統（ CPS）為標志的第四次工業革命（工業 4.0），每 一 次 工 業 革 命都發端于新技術的運用，并推動了工業生產方式的變化?？梢灶A見，隨著新技術的層出不窮，工業生產方式也將隨之進階，以后還會有工業 5.0、 6.0我們可以稱其為工業 X.0。 工業 X.0和以往工業革命最大的不同是數據驅動。人、產品、系統、資產和機器之間建立了實時的、端到端的、多向的通訊和數據共享；每個產品和生產流程都可以自主監控，感知了解周邊環境，并通過與客戶和環境的不斷交互自我學習，從而創造出越來越有價值的用戶體驗；企業也能實時的了解客戶的個性化需求，并及時做出反應。這種基于數據的智能化給制造業帶來的變化不僅是生產效率的提升，還會在傳統的產品之外衍生出新的產品和服務模式，開辟全新的增長空間，制造業的運營模式和競爭力會被重新定義。這 份 報 告 是 基 于 來 自 農 業 、汽 車 、鋼 鐵 、航 空 、造 船 、航 運 、電 信 、電 力 、電氣、云服務等行業的領先企業，和行業協會與研究機構的管理人員和專家的調研，以及相關案例研究，探討了中國制造業如何利用物聯網，結合各自所在的產業和人工智能、區塊鏈等新興技術開發出基于數據的創新服務，推動 業 務增長，希望 對 讀 者能 開 卷 有 益 。3制造業在工業X.0時代的新機遇1 4在過去，制造業基于硬件資產規模建立的優勢曾被認為是高門檻，難以復制和超越。然而，傳統工業巨頭的衰落和新興“數字原生”企業的崛起，讓人們認識到在工業 X.0時代，企業的競爭力正在重新被定義。數字技術重塑了競爭格局，價值分配已超脫傳統行業界限，以制造業為代表的傳統重資產企業的優勢被逐步侵蝕，盈利空間受到強 烈 擠 壓（ 見 圖 1） 。硬件產品和實體資產不再是企業競爭力的必然保證，制造業亟需轉型2004010121416182005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015標準普爾500指數重資產行業營業利潤率（ ）時間圖 1. 傳統重資產行業盈利空間受到擠壓資料來源重資產行業涵蓋了來自工業、電信、能源、自然資源、公用事業以及汽車行業的 1,219家企業數據來自 Capital IQ1.15一方面，重資產的多少早已不必然等同于優勢和實力，近年來不斷涌現的眾多輕資產、數字化原生公司實現了高速發展，在短短幾年內市值達到了 10億 美 金，而 過去 財富 500強企業平均需要 20年 才 能 做 到（ 見 圖 2）。1相反，龐大的資產卻使得這些企業有著極高的固定成本，以汽車行業為例，調研顯示生產線故障停工時間造成的損失高達每分鐘 2.2萬美元，2倘若不能得到有效管理，反而會給企業帶來巨大損失。此外，重資產往往使得企業“船大難掉頭”，不能快速地應對市場變化，限制了企業投資新業務的決心和能力。另一方面，硬件產品的價值不斷向服務和軟件遷移?，F在硬件產品給客戶帶來的價值遠超過硬件本身，智能手機能滿足人們生活中的多種服務需求，汽車上的傳感器收集到的數據能幫助車隊優化運營，節省燃料，這些服務提升了客戶體驗，也給企業帶來新的收入。而這些服務功能均是通過軟件來實現，許多產品都預裝了操作系統，嵌入了許多軟件功能，并能加裝各種 APP延展各種服務功能。未來的制造業不只是制造硬件，軟件和服務在制造業中會逐漸占據主導作用，制造業要放棄“硬件式思維”，從服務和軟件的角度來發展制造業。以工業巨頭通用電氣（ GE）為例，在其公司簡介中是這樣介紹自己“ GE是一家全球性的數字工業企業，創造由軟件定義的機器和解決方案，集互聯、響應和預測之智，致力變革傳統工業。 GE圍繞全球知識 交 換 系 統‘ GE商店’進行組織，讓所有業務部門共享和使用相同的技術、市場、結構和智力。每項發明都推動跨界創新應用。 GE講述工業語言，以全球人才、服務、科技與規模，為客戶創造非凡業績?！边@已經不是一個傳統的制造業公司的價值主張了，而儼然是一家數字化的企業了。作為制造業大國，中國受到的挑戰自然不小。過去十年，中國制造業的營收增長不斷放緩，盈利水平停滯乃至下 降，以 股 東 權 益 回 報 率為 指 標 的 投 入 產出比 惡 化（ 如 圖3）。經濟增長變緩，逐漸喪失成本優勢，創新能力不足，以及來自新興企業的跨界競爭讓中國制造業傳統的增長模式難以為繼，制造企業必須重新審視和定義自身的競爭力，尋 找 新 的 增 長 動 能 。6營業收入增長營業利潤率年度變化 股東權益回報200746810121416182008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016-30-20-1010203040500圖 3. 中國制造業上市企業績變化趨勢資料來源 Capital IQ資料來源埃森哲研究圖 2. 達到 10億美金市值所需的年數財富 500強企業平均所用時間20854222谷歌 Facebook 特斯拉 Uber whatsapp snapshot7“物聯網 ”助力制造業向智能服務轉型，獲取增長新動能為了應對傳統制造業面臨的挑戰，在世界上主要制造業強國都提出的制造業振興計劃中，如德國的“工業4.0”，美國的“工業互聯網和“國家先進制造戰略規劃”，中國的“中國制造 2025”規劃和“智能制造發展規劃（ 2016hyphen.uc2020年）”，都把向服務轉型作制造業升級轉型的關鍵方向。雖然不少制造企業已經開始著手為客戶提供服務，提升服務在企業收入的比例，但大多數還是基于產品的傳統服務，比如產品售后服務，產品租賃服務，為客戶購買產品提供融資服務等。單單靠這些傳統服務給客戶帶來的價值有限，也常常跟不上客戶需求變化的節奏，是很難讓企業實現服務轉型的。而物聯網的發展則為企業向服務轉型開辟了新的空間。如上所述，工業 X.0帶來的變革都是基于數據驅動，物聯網通過各種傳感器抓取物理世界的數據，再通過對這些數據的分析和應用，幫助企業優化生產流程，提高運營效率；更為重要的是借助物聯網，企業得以持續感知客戶的需求，創造新的服務模式，推動業務增長，這才是物聯網對企業最大的價值所在（見圖 4）。圖 4. 基于“物聯網 ”的智能服務傳統的產品和服務 智能服務 基于智能產品的服務 基于信息的服務產業物聯網新興技術數據分析人工智能虛擬現實/增強現實云計算/霧計算?.物理世界的信息化將來自不同產業的物理數據轉化為可以商業化的洞察更好的客戶體驗實時個性化自主化基于成果新的收入來源產品銷售售后服務 維修保養 安裝產品租賃融資服務（抵押式） 遠程監控 遠程控制 預測性維護 產品實時優化 產品即服務?? 數據即服務 咨詢服務 制造即服務 物聯網金融與保險服務 平臺模式交易撮合、廣告服務等 C2B定制服務??1.28借助物聯網產生的數據，企業能夠為客戶提供動態、個性化的智能服務。這些服務與傳統的售后服務的本質區別在于其通過物聯網收集到的數據，以更加動態的、系統的方式實時、持續地分析并預測客戶需求，根據分析結果自動對服務進行優化和調整，乃至能自動地適應環境，自主決策，為客戶帶來高度的個性化體驗。例如，裝備制造企業能通過在設備上安裝的傳感器提前預知客戶設備的某個零件需要替換，提前將備件運往客戶附近倉庫，大大縮短了客戶等待備件更換的時間，減少了停機損失，客戶也無需自己囤積大量備件而占用資金和倉儲；同時也降低了客戶購買別的品牌備件的可能性，提升企業收入。企業還可以通過物聯網創造出的新的服務模式，比如開放自己的制造能力，為其他企業提供生產服務；根據客戶的需求，提 供 C2B的定制服務；為客戶提供基于物聯網數據的融資和保險服務。對那些行業龍頭企業來說，他們還可以搭建基于物聯網的平臺，成為行業生態的中心。如同“互聯網 ”一樣，物聯網給制造業帶來的這些新的價 值 機 遇，是 需 要 與其他 的 新 興 技術 如 數 據 分析，人 工 智能，區塊鏈以及不同產業相結合的，我們稱之為“物聯網 ”。案例基于產品的服務BIESSE集團利用物聯網提供創新服務Biesse是全球領先的木材加工設備提供商。公司希望通過數字化技術提高運營效率，降低成本，開拓新的收入來源，而Biesse集團的客戶也對新的數字能力感興趣 。為此 Biesse設計了一系列可以幫助客戶提高設備性能和提升整體生產力的服務。Biesse集團將埃森哲的產業物聯網資產管理解決方案應用于企業的數字化轉型。雙方使用了埃森哲的物聯平臺即服務（ CPaaS）設計了物聯網的運營模型、使用場景、解決方案和路線圖。該解決方案首先在在部分客戶的八臺機器上進行了試用。試點服務包括預防性維護通知、設備管理和制造過程中的事件分析等。通過機器上的傳感器和處理設備，客戶可以在移動設備上使用可視化工具查看、分析數據；并以按使用付費模式，定制從設備預警到深度設備分析等個性化服務，從而提高客戶的設備運行 效率 和生 產力。這一 試點項目已 經 幫助Biesse改善了客戶服 務，降 低了保 修 和維 護成本； Biesse還可以對獲得的設備數據進行分析，用以改進產品，并向客戶提出如何充分利用設備的建議。對于客戶而言， Biesse提供的靈活的定制化服務有助于他們減少機器故障，從而提高機器的生產效率和客戶滿意 度 ?？蛻魧?Biesse視為能夠幫助自己提高生產力的重要合作伙伴。根據試點項目的成功， Biesse計劃推出涵蓋 2萬臺機器的服務，這些服務包括遠程診斷、預警、預測性維護、設備使用分析和生產流程優化。 9案例新的服務模式中國航天科工集團 INDICS工業互聯網云平臺中國航天科工集團在航天防務、信息技術、裝備制造、智慧產業等方面提供系列高科技產品和服務， 2016年位列世界企業 500強第 381位，中 國 制 造 業 100強第 31位。航天科工打造的工業互聯網云平臺 INDICS，是以工業大數據為驅動，以云計算、大數據、物聯網技術為核心的工業互聯網開放平臺，可以實現產品、機器、數據、人的全面互聯互通和綜合集成。 INDICS工業互聯網平臺能夠提供涵蓋 IaaS（ 基 礎 設 施 即 服 務）、 DaaS（ 數 據 即 服 務）、 PaaS（平臺即 服 務）和 SaaS（軟件即服務）的完整工業互聯網服務功能。其適合不同層次、類型、規模的企業，可支持各種工業設備接入、集成各類工業應用服務，使制造管理更加便捷高效。該平臺通過線上實現制造信息互通、資源共享、能力協同、開放合作、互利共贏，牽引線下智能化改造，進而實現智能制造、協同制造和云制造；打造線上線下結合、制造服務結合、創新創業結合的新業態。4圖 5. 中國航天科工集團 INDICS工業互聯網云平臺智能研發安全的INDICS平臺云資源軟件 工業服務本地 第三方3D打印 工業設備 工業產品智能物聯網智能生產智能服務智能商務第三方應用Chyphen.ucPDM CAD CAEChyphen.ucCRMCRP CIS云協作中心10為何企業躊躇不前“物聯網 ”帶來的智能服務雖然能為企業帶來許多新價值，但并沒有完全轉化為企業部署物聯網解決方案的決心和動力。世界經濟論壇（ World Economic Forum）一項研究顯示，受訪的首席高管中有 72確信產業物聯網將徹 底 改 變 其 所 在 行 業，但 僅 有 20經 過 深 思熟 慮 后，制 定了產業物聯網的應用戰略。5而那些已經開始試水開展智能服務的先行者，比如智能家居，工業設備的售后服務等，大多數仍然處于小規模的驗證，還沒有開始大規模的應用；少數已經開展大規模應用的仍處于投入的初期，收到的商業回報比較有限。在我們對中國企業的調研中，我們發現阻礙企業開展智能服務的因素來自于企業對需求、投資、外部合作和內部組織四方面。1. 需求的不確定性物聯網對業務和運營帶來的影響，無論是服務提供方，還是需求方都在摸索中。需方對物聯網能解決什么問題以及如何解決不甚了，并且物聯網豐富的應用場景反而令應用企業迷失其中，忘記初衷。供方缺乏客戶所在行業經驗，其設計出的解決方案和商業模式滿足的往往是“偽需求”（這在智能家居領域表現猶甚），應用效果大打折扣，這也導致客戶支付意愿不高。許多廠商只得將智能服務作為產品的附屬服務和產品一起打包出售，甚至是贈送給客戶。2. 投資收益的不確定性從產品走向服務模式，往往需要較高的的初始投資。開展智能服務就需要在如傳感器，通信模組，網絡傳輸，人才招募和培養等方面有著不菲的支出。智能服務需求的不確定性使供需雙方都難以預估投資帶來的財務和市場收益，降低了投資吸引力。另外，智能服務帶來的一些全新的商業模式，甚至連投資者也還沒有深刻理解其價值和變現邏輯，因此對這一市場的估值往往沿用互聯網、電子商務等領域的投資模型進行分析，因此針對個人消費者的智能產品和服務容易獲得投資，而價值更大的企業級服務市場由于經驗所限難以評估，受到資本冷遇。3. 與外部伙伴的合作亟待改善智能服務的開發和營銷需要圍繞服務場景，和相關的外部伙伴有著緊密的合作，特別是對那些志于建立物聯網平臺的公司，建立一個緊密合作的生態系統更為關鍵。在我們的調研中，企業和外部伙伴的合作中仍有不少障礙，比如數據分享，知識產權的保護，智能服務的投資與收益共享等。特別是在數據分享方面，這是合作伙伴最為關切的因素，一些工業云平臺就不能提供足夠的安全性說服合作伙伴上傳數據。如何建立一個好的數據和知識產權保護機制以及價值共享機制來吸引合作伙伴，從而構建一個高效的價值創造網絡是開發智能服務的一大挑戰。4. 企業的能力準備尚需時日數字化浪潮洶涌而來，傳統行業內的企業沒有時間進行充足準備就被席卷其中。在工業 X.0時代，企 業 需 要 重 建自己的能力來適應新經濟的發展要求，這主要表現在對物聯網，人工智能等新興技術缺乏認知和掌握，與行業結合 的應 用能 力待 提 升，缺 少業 務 /數據分析和 IT/OT復合型人才，傳統多層級管理架構影響了企業的響應速度和敏捷性，內部的數據孤島，開放、鼓勵創新的企業文化的缺失，以產品為中心而非以客戶為中心的思維方式，等等。這些因素制約了企業在物聯網應用方面的創新力。1.311建立生態系統是撬動“物聯網 ”力量，向智能服務轉型的關鍵2 12要克服上述挑戰，單單靠企業自身的能力和資源是不夠的。首先，單單靠物聯網收集的數據本身沒有意義，是需要和不同產業以及數據分析、人工智能、區塊鏈、云計算、霧計算等新興技術相結合，才能開發出創新服務。而且，由于智能服務場景眾多，以及智能服務實時化，動態化的特點，單單靠企業自身的資源也沒法滿足客戶的需求。最后，智能服務需求的不確定性和投資回報的不確定性，也需要和外部伙伴的協作來共擔風險。因此，要開發出智能服務，企業需要和“ 物聯網 ”相關外部伙伴開展密切合作，形成一個價值創造網絡。 “ 物聯網 ”的智能 服 務將跨 越 企業價值鏈和傳統行業邊界，創造出一個全新的生態系統，改變現有競爭格局，挑戰固有的制勝規則。圖 6.“物聯網 ”的生態系統服務場景生態系統新興技術 產業物聯網人工智能數據分析區塊鏈虛擬現實/增強現實云計算/霧計算連接服務芯片平臺操作系統傳感器信息安全網關工業裝備汽車電子農業零售電力電信金融互聯網咨詢??13傳統的制造業提供產品主要考慮的因素是產品功能、質量和成本，是產品思維。而提供基于物聯網的服務，則要基于服務場景，著眼于建立自己的“朋友圈”，與他們共同合作，一起為客戶提供服務，是生態系統思維。以農業機械公司約翰迪爾為例，該公司為農場主提供的設備安裝了傳感器，并將收集到的設備數據和氣象、土壤、種子等數據結合在一起，利用分析技術挖掘出其中的洞察，才能幫助農場主做出更為科學的農耕決策，在這個過程中，約翰迪爾整合了來自不同產業領域的數據和知識，為了更 好地 利 用 這 些 數 據，約 翰 迪爾 的 myJohndeer平臺提供了 API接口，便于外部的開發者使用這些數據（見圖 7）。因此，企業在設計基于物聯網的服務時不能用傳統的產品思維，而需要對產品及相關服務所處的生態系統有著整體的認識。例如，在設計智能產品時，除了在縱向上考慮設計產品本身的質量和功能，而在橫向上考慮到其他產品和系統的互通和兼容，以及和第三方開發者的合作（比如提供 API接口和相應的開發工具）。集成第三方的產品和服務或被集成到第三方系統中，是工業 X.0時代所有企業的必然選擇。如果企業依然按照原有的產品思維提供產品和服務，忽視生態系統的建設，就會錯失了“物聯網 ”所能帶來的廣闊市場和巨大價值。生態系統思維，而非產品思維圖 7. 農機生產商 John Deer的農業管理服務6氣候數據系統種子優化系統灌溉系統農機系統農機數據雨水、濕度和溫度傳感器APP開發者產品思維以產品為導向質量、功能、成本生產一臺更好的農業機械系統思維以應用場景為導向連接、合作、生態如何更好地為農場主提供服務氣候圖 天氣預報氣候數據應用收成數據庫種子數據庫種子優化應用田地傳感器 灌溉節點 灌溉應用農業管理服務2.114“物聯網 ”的 生 態 系 統 包 含了以下角 色（ 圖 8），這 些角色相互協作，共同進化，推動“物聯網 ”產業的 進 步。所有通過傳感器、網絡從物理世界中收集數據的企業都是數據制造者，他們來自于不同產業，有著自己獨特的數據。電信運營商、傳感器提供商、芯片提供商等系統部署使能者通過提供物聯網技術、產品和系統實施服務，推動了物聯網低成本和大規模的應用；應用開發商（如寶信軟件）、數據分析和人工智能技術提供商等應用開發使能者將物聯網采集到的數據變為各個產業中的實際應用；阿里云、普奧云等物聯網平臺提供者則為朋友圈提供了“聚會”場所；應用者來自不同產業，他們則在朋友們的支持下，結合自身的產業知識和來自不同產業的數據，使用物聯網提升效率，改善產品體驗，提供創新服務。這些角色在“ 物聯網 ”的發展中承擔不同職責，企業承擔的角色也將變化、疊加、融合。例如應用者利用系統部署使能者和應用開發者提供的軟硬件或服務提升自身生產運營效率，也可以作為數據制造者將獲取的數據進行商業變現。又如物聯網平臺商可以連接其他角色、整合資源并提供更加專業的管理和運營服務，如連接管理、物聯網設備管理、物聯網應用軟件開發、數據集市等等?！拔锫摼W ”的“朋友圈”圖 8.“物聯網 ”生態圈2.2 外部應用者對外應用物聯網提供智能服務和商業應用方案。 內部應用者對內利用物聯網提升生產和運營效率。 物聯網系統咨詢、頂層設計和解決方案。 物聯網軟硬件產品供應（傳感設備、網絡傳輸、信息安全等）。 物聯網系統集成與部署。 原始數據采集和清洗通過網絡、傳感器采集物理世界的數據，并對采集到的數據進行清 洗 、本 地 存 儲 。 銷售數據資源和相關數據服務。 應用開發支持提供成套應用開發工具（大部分能提供圖形化開發工具，甚至不需要開發者編寫代碼）、中間件、數據存儲功能、業務邏輯引擎、對接第三方系統的 API等。 應用開發者針對應用場景開發相應的應用軟件和服務 。 相關技術提供商，如數據分析、人工智能、區塊鏈等。應用者系統部署使能者數據制造者物聯網平臺提供者應用開發使能者角色 主要價值機遇 物聯網設備管理平臺對物聯網終端進行遠程監控、設置調整、軟件升級、系統升級、故障排查、生命周期管理等功能。 連接管理平臺實現物聯網連接配置管理，保證終端聯網通道穩定，提供網絡資源流量管理、資費管理等功能。 物聯網應用多邊市場提供物聯網應用軟件或服務。這里的平臺是指對外提供商業化的平臺服務，而非內部自建的平臺152.3.1 生態系統演進中的角色變化“物聯網 ”從挖掘物理設備的數字化價值，進化到與產業經驗、尖端技術緊密融合以釋放更深入的“設備 信息 服務”價值，與生態系統的演進密切相關。在演進過程中，各角色的潛在價值也在動態變化（圖 9）。認 清 這一 特點，將有助于企業在物聯網發展中制定前瞻性戰略，靈活調整戰略定位并提前進行能力準備，以保持企業的長期競爭力。物聯階段主要是數據的采集處理，所以數據制造者的作用最為重要。在物聯與服務交融階段和萬物服務化階段，隨著數據采集成本降低、數據生產量增加，基于數據的服務價值逐漸顯現，數據制造者的價值會相對降低。為此，數據制造企業需要根據自身優勢，或疊加更具未來價值 的 角色，或 向下一 階段 的主導 角色 演 進，或 與下一 階段的主導角色合作。系統部署使能者在物聯階段，承擔著物聯網基礎設施的供應和建設，大量技術企業從這一角色開始進入物聯網領 域 。然 而，進 入物 聯與服 務 交 融 階段 后，這一角色 的收 入開始減少，運維服務、外包服務等服務性收入增加。為了在萬物服務階段保持持續競爭力，這一角色的企業一方面可以引入更多先進技術和產品以來提供更具競爭力的物聯網基礎設施，另一方面也可以疊加別的角色，例如應用開發使能者、應用者、物聯網平臺商。應用開發使能者在物聯與服務交融階段開始起到核心作用。他們掌握著推動物聯網應用的關鍵技術，通常具有很強的技術能力和對應用場景的深刻理解。這一角色需要與數據制造商和應用者緊密合作。例如，埃森哲作為應用開發使能者，與國內一領先的煙草公司合作，實現對卷煙生產全過程的物料使用狀況跟蹤以及全過程質量關聯性分析，大大提高企業決策的成功率。應用者往往也是應用開發使能者，因為應用者在提供應用服務的過程中，積累了豐富的經驗，可以為提供應用開發使能服務。 物聯網平臺提供者是數據和資源的匯聚點，聚合了產業中 的 不 同 參 與 者，在“ 物 聯 網 ”發 展 的 各 個 階 段 中 起 到關鍵作用。到了萬物服務階段，在某個行業精耕細做的行業平臺商或提供跨行業平臺的物聯網平臺商都可形成自己強大的的生態系統，成為產業中的主導者。平臺也可以延伸到生態圈中的各個角色，成為全能選手。海爾的工業互聯網平臺 COSMO平臺除了提供海爾互聯工廠的解決方案外，還能快速聚合全球資源構建知識智慧服務、共享集約服務、大數據服務等領域的產品，為企業轉型提供全流程閉環的服務。同時 COSMO平臺還實現了企業、資源、創客之間的互聯互通，每一個需求都可以通過平臺來快速配置資源，實現產消合一。用戶驅動員工自經營，大大提高了工廠的柔性、響應速度、質量水平。7應用者利用物聯網收集到的數據解決商業問題，推動企業的發展。在物聯階段，應用更集中在內部運營效率的提升，特別是數據制造者自身的需求（比如資產管理，產線的優化）。在此階段，應用者角色往往就是數據制造者。從物聯與服務交融階段開始，基于物聯網的需求不斷涌現，應用場景越來越豐富，應用的范圍將超越內部效率的提升，基于物聯網的服務應用開始增多，并涌現出新的商業模 式，比 如 C2B的定制服務，數據即服務，物聯網保險服務等，應 用者 會成 為主導角色 。 在生態系統中找準自己的定位2.316 萬物互聯剛剛起步，物聯網應用價值主要體現在孤島式的企業內部效率提升和成本節約，價值有限 系統部署設施使能者和物聯網平臺在物聯的過程中發揮著重要 作用，數 據 的 價 值 開 始 為人 重視，企業把數據的采集和處理放在重中之重 隨著物聯進一步加強，物聯網的應用價值逐漸被挖掘出來，從效率提升延伸到提供服務 基于硬件的服務和基于信息的服務 和應用相關的應用者和應用開發使能者的角色凸顯出來。物聯網平臺商起的作用不僅是連接 和匯集數據，還能起到匯聚物聯網 相關資源的作用 萬 物互 聯 基 本 完 成，物 理 世界 與數字世界緊密地連接在一起。一切都可以“服務”的形式提供給客戶，并給客戶帶來高度個性化的體驗 經過市場競爭、兼并和淘汰，市場競爭格局趨于穩定，并形成了行業巨頭和跨行業的巨頭。平臺型企業更有可能成為這樣的巨頭 其他企業在圍繞這些平臺的生態圈中找到自己的生存空間。生態圈中的所有參與者共同推動產業發展注大的圓圈表示發揮更重要的作用物聯階段 物聯和服務交融階段 萬物服務階段物聯網平臺應用者系統部署使能者 數據制造者應用開發使能者應用開發使能者物聯網平臺應用者系統部署使能者 數據制造者行業平臺平臺伙伴平臺伙伴跨行業平臺圖 9.“物聯網 ”生態圈中各角色的演變172.3.2 借力“朋友圈”，提前布局卡位 由于不同的角色在物聯網發展的不同階段發揮著不同 的 作 用 ，“ 物 聯 網 ”生態系統中的參與者需要隨生態演進和企業的發展目標進行戰略轉移，并確定自己在不同階段扮演的角色和在生態系統中的合作對象，提前做好能力準備。對于要向服務轉型的制造企業來說，并非是一蹴而就。在物聯階段，制造企業的核心角色就是數據制造者，利用物聯網收集到的數據主要是用來提升自身效率（內部應用者），對外服務的價值還未充分體現，這些企業在應用物聯網方案時主要的合作角色是就系統部署使能者。而當企業對物聯網的價值有進一步認知后，并且希望進一步挖掘挖掘物聯網收集到的數據價值時，這些企業會將未來的戰略角色鎖定在物聯網平臺或者外部應用者（對外提供服務），并提前進行相應的能力儲備。待到了物聯與服務交融階段，企業可以輕松轉型到外部應用者或物聯網平臺的角色。到那時，其主要合作角色轉化為應用開發使能者。例如ABB Ability物聯網平臺和 IBM開展合 作，利用其 Watson認知計算平臺能力，為電力、工業、交通和基礎設施領域提供基于物聯網的服務；8通 用電氣 預 計，到 2020年 時，每 年 將有 2萬名開發者在其 Predix工業云平臺開發應用軟件。9當發 展 到 萬 物 服 務 化 階 段，企 業已 經 累了豐富 的 產業 經 驗，生態系統也比較完善，可以選擇在現有生態圈中成為主導者，成為一家平臺型的企業；也可以將自己定位成在一個大的生態系統中的一員，發揮自己的獨特優勢深挖細分領域內的價值。集成和被集成，是“物聯網 ”生態圈中所有角色的必然選擇。無論哪種選擇，企業應對自己的定位有個清醒的認識，在產業發展的過程中提前布局卡位，保持競爭優勢。 我們以某大型裝備制造企業為例，根據其在物聯網產業領域現有的布局和未來可能的發展方向描繪出其向服務轉 型 的 發 展 路 徑（ 圖 10）。這家企業從數據制造者和內部應用者角色起步，現在正積極向對外的應用服務提供者、物聯網平臺提供商和應用開發使能者的角色轉型。該企業內部的物聯網系統在八年間已經積累了 3萬臺設備實時運行數據和 500多種參數。這些數據資源支持企業從滿足企業自身的應用需求，發展到向業內其他企業乃至產業之外提供物聯網應用服務。近期該企業推出了面向業界的產業物聯網平臺，提供包括物聯監控，資產管理，智能服務，設備保險，交易支付，共享租賃等面向企業客戶的360度全生命周期管理服務。未來，這家企業有可能發展成為行業內占主導的平臺型企業。某裝備制造企業物聯階段 物聯和服務交融階段 萬物服務階段物聯網平臺應用者系統部署使能者 數據制造者應用開發使能者應用開發使能者物聯網平臺應用者系統部署使能者 數據制造者行業平臺平臺伙伴平臺伙伴跨行業平臺圖 10. 某制造企業利用物聯網向服務轉型的路徑18與生態系統伙伴的合作對企業也提出了新的能力要求技術基礎設施 為了便于和外部生態伙伴的合作，企業需要搭建好能支撐這些合作的技術基礎設施。比如基于軟 件 即 服 務 ”（ SaaS） 和 “ 平 臺 即 服 務 ”（ PaaS）的 云 服 務；為生態伙伴提供 API接 口，開 放自己 的 數 據，并 提 供 相 應 的APP開發工具。為了更好地和外部伙伴的數據互聯互通，企業自身要做好內部數據的互聯互通；考到企業對數據安全的敏感性，企業還需要采取很好的數據安全措施，建立數字信任，才能吸引生態伙伴來分享數據。多樣化的人才需求 與生態系統中不同的伙伴合作，滿足不同的服務場景，對企業人才的技能會更為多樣化 底層技術支持，大數據分析，軟件開發，行業知識，解決方案構建，商業模式的規劃運營等等。要滿足這種多樣化的需求，企業首先需要培養復合型人才，例如信息技術（ IT）與運 營 技 術（ OT）的復合型人才，業務與技術的復合型人才。其次，企業要善于利用眾包平臺，和外部的中小企業，自由職業者共同協作來開發、提供基于物聯網的智能服務。數據分析 /人工智能 物聯網應用服務中最大的價值來源 是 應 用于服 務場 景中的產業 知 識和 數 據，生 態 系 統 的 整合會使得公司獲得更多的數據和知識來源，但必須將數據分析能力與產業知識和數據結合起來才能真正挖掘出有價值的洞察。 GE、 ABB、西門子這些工業巨頭通過物聯網和多年的行業實踐在工業領域都積累了大量的產業數據和知識，為了將這些產業知識轉化為能產生價值創新的洞察，他們都在積極地發展在數據分析和人工智能方面的能力。比如 GE的醫療部門已經開始試水利用人工智能做疾病的早期篩查，并計劃未來開展數字醫療服務。10公司文化 物聯網應用服務的開發需要生態系統伙伴的密切合作知識與數據的分享，收益與風險的共享，公司內外人才的配合，公司內不同部門之間對要協調一致，這些都需要更為開放和協作的的文化。而且，由于物聯網應用服務是基于實時的數據感知，企業也需要和外部伙伴緊密合作，一起快速地應對客戶需求和市場態勢的變化 ，保 持 高 度 的 敏 捷 性 。組織能力的準備2.419從概念驗證到規模應用 3 20利用“ 物聯網 ”向 智 能 服 務 轉 型 非 一 蹴 而 就 ，目前 試水智能服務的企業多是在做概念驗證，如何走向規?；瘧檬且淮筇魬?。企業要根據實際需求，在不斷的嘗試反饋改進的螺旋中探索“物聯網 ”的 價 值 所在，從概 念 驗證逐步走向規?；瘧?。在這個過程中，數據量、合作伙伴，應用場景都會逐步豐富起來，螺旋體量會逐漸變大，源于服務的收入也會水漲船高。米其林通過安裝在在卡車的引擎和輪胎上的傳感器收集到的數據的分析，幫助車隊節省燃油，并且按照行駛里程租用輪胎是產品公司提供“物聯網 ”智能服務的一個典型案例。而米其林在提供該服務之前，也是經過多年的數據與經驗的積累和測試才開發出這項服務。在價值螺旋中探尋“物聯網 ”智能服務的價值所在3.1概念驗證 規?；瘧谜覝噬虡I模式管控投資風險數字產品生命周期管理 基于硬件的服務 智能產品 1.0 “小數據” 供應商的合作 感知問題 新的商業模式 智能產品 N.0 “大數據” 生態系統的整合 自主決策圖 11. 從概念驗證到規?；瘧玫膬r值螺旋21從基于產品的服務到新的商業模式在服務場景方面，物聯網應用服務通常會是起于圍繞產品的服務，比如利用物聯網監測 /診斷產品的運行狀態，控制產品的功能，提升產品的性能，針對不同用戶需求提供個性化的產品體驗。而隨著數據體量的擴大，對用戶需求的理解的深入，會衍生出一些新的商業模式，比如產品按使用收費，金融和保險服務針對客戶其他需求的咨詢服務等。從智能產品 1.0到智能產品 N.0智能產品是智能服務的載體。服務的演進會對智能產品的功能不斷地提出新的需求。因此，智能產品在價值螺旋中會根據市場的反饋，服務的升級，不斷地迭代優化，從互聯邁向智能化，從單一的產品邁向多個產品組成的產品系統。從“小數據”到“大數據”在 服 務 演 進 的 過 程 中，一方 面，企 業 部 署 的 智 能 產品 在不斷的嘗試和改進中部署的數量逐漸增多，通過產品收集到的數據越來越多。另一方面，為了滿足增加的應用場景，企業生態圈也在不斷擴大，企業會整合更多來自外部伙伴的數據，數據的規模、維度、精度和數據處理速度都會在價值螺旋中不斷擴展。 從供應商合作到生態系統整合服務的發展也要求企業與外部合作伙伴的關系不僅是傳統的供應鏈中的分工協作關系，而是要有著更廣泛、密切的合作。從傳統的圍繞產品的供應商體系擴擴展到圍繞服務場景的所有外部合作伙伴，合作層次也要提升，比如數據的分享，共同投資，將相關的產品和服務緊密捆綁在一起為客戶提供無縫體驗，且收益共享。從感知問題到自主決策 隨著通過物聯網收集到的數據量的擴展，以及智能服務對實時響應和預測式服務的要求，服務應用也從問題感知，原因追溯，逐漸向預測分析，決策支持，直至自主決策進階。傳統的數據回歸和聚合分析將無法滿足這一需求，我們需要提高大數據分析的速度和準確度，一方面是采用更深入的機器學習方法，另一方面向普適計算發展，普適計算強調和環境融為一體的計算，而計算機本身則從人們的視線里消失。在普適計算的模式下，人們能夠在任何時間、任何地點、以任何方式進行信息的獲取、處理以及自動決策和執行。例如，自動駕駛汽車可以利用 Waze這樣的應用程序，獲取交通流量信息，然后自動實時規劃路線，將你送到目的地。汽車可以觀察其他車輛狀況和交通事故，接受最新的交通信息。在這個價值螺旋中，企業需要步步為營，尋找合適的商業模式實現變現，同時管控好投資風險，而螺旋式的迭代過程對企業傳統的產品和服務開發流程也提出了新的挑戰。22案例施耐德電氣數字服務工廠從產品轉型至服務11施耐德電氣是一家全球領先的工業設備制造商，為公用事業企業及工業制造企業提供能效和自動化過程管理。施耐德已不再滿足于單純的硬件制造，而是積極拓展新業務。為此，公司成立了數字服務工廠（ DSF），一 方 面 為 其 產 品 的 預 測性維護、監控和能耗優化提供分析能力，也為后期建立一個完整的數據閉環奠定了基礎，便于將數據反饋至研發和其他部門；另一方面 ,數字服務工廠還能在企業設計新服務時給出建議，并為這些新型務的市場推廣和定價策略予戰略指導。有了數字服務工廠，施耐德電氣便可充分利用其基礎設施和客戶手中數以百萬計的聯網資產，在預測性維護、資產監控和能耗優化服務等方面迅速推陳出新?？傮w而言，數字服務工廠將加速施耐德電氣內部從構思到工業化的實現過程，包括創意的萌生和孵化以及產品或服務的設計、試驗、部署和推廣，并為加快應用的開發速度提供分析方法和產業物聯網能力。原本從產品構思到市場試用需要三年時間，而這一平臺，能夠將其縮短至８個月以內。施耐德電氣已成功將上市時間縮短至原來的 1/3，其邊際收益也得到了極大提升。（見下圖） 對生態系統和中小企業合作伙伴有著清晰的理解 初步篩選 5hyphen.uc15個有市場潛力的服務機會 10hyphen.uc12個試用客戶 3hyphen.uc5個物聯網服務測試原型 試點服務的推廣行動計劃 收集客戶反饋 試點服務上線 根據客戶反饋優化服務 銷售團隊準備新服務的部署和推廣 服務交付的運營支撐市場狀況和創新趨勢中小企業創新篩選 /物聯網技術專家不同階段的產出圖 12. 從試點到規?；瘧酶拍?孵化 產業化服務原型開發/確定商業模式如果市場潛力有限，則停止技術與行業趨勢眾包探索核