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工业互联网的寒冬将至

2019-03-04 17:23:13  来源:物联网智库

摘要:工业互联网是服务于中小工业企业,还是大型企业?工业互联网带来的效益,谁有能力留在企业内部?这些问题,摆在从业者和观望者每一个人面前。回答好一道道题目,才能把IIoT带来的价值,转化成企业实实在在的高质量发展。
关键词: 工业互联网 lloT
  工业互联网(IIoT)是服务于中小工业企业,还是大型企业?
 
  工业互联网带来的效益,谁有能力留在企业内部?
 
  工业互联网的重点,在生产制造,还是制造环节之外?
 
  工业互联网江湖中的水,不管清水还是浑水,都已经热得冒泡。
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  业内人的参会积极性和好奇心或许是其发展“体征”最好的温度计——2月底举办的工业互联网大会,原本预估3000人参会,结果报名人数一度超过5000人。现场不仅座无虚席,还有几百多人插空站着,近100人倚墙靠着,40多人地上坐着,几十人迟到进不来在门口嚷着。
 
  此外,IIoT的推进政策也在持续升温,前所未有。工信部发布的《工业互联网发展行动计划(2018-2020)》提到要在2020年前,推动30万家以上工业企业上云;《工业互联网APP培育工程实施方案(2018-2020年)》,提出至2020年,培育30万个面向特定行业、特定场景的工业互联网APP。
 
  首批成果纷纷公示,72个项目被核定为2018年工业互联网试点示范项目,89个应用被遴选为2018年工业互联网APP优秀解决方案。
 
  还记得前年、去年的人工智能热和区块链之热吗?在资本和政策推力的加持下,今天的工业互联网与之何其相似。
 
  只有最终用户买单,这个天量的“上云、上平台”目标才能真正实现。只有最终用户买单,工业APP应用才能被“正名”不是耍流氓,而是有真材实料。
 
  市场到底需要怎样的工业互联网平台和应用。文初的3个问题,摆在从业者和观望者每一个人面前。回答好一道道题目,才能把IIoT带来的价值,转化成企业实实在在的高质量发展。
 
  IIoT是服务于中小工业企业,还是大型企业?
 
  “我们的COSMOPlat工业互联网平台有两个差异化…其中第二个是赋能中小企业转型升级。”海尔家电产业集团副总裁陈录城如是说。
 
  不知从何时起,IIoT被贴上是大型企业的游戏这样一个刻板标签,而赋能中小企业就成为有些差异化的“另类”。
 
  IIoT聚焦于大型企业有什么错吗?
 
  回答之前,我们先看一个貌离神合的问题。上海如果被深圳超越,这是上海的错吗?
 
  上海被深圳超越,看似是遥不可及的目标,其实答案暗藏在一进一退之间。
 
  根据深圳大学经济学院教授魏达志和知名自媒体人秦朔的分析,2005年前后,上海经济总量是深圳的2倍。2015年,深圳GDP是1.75万亿,上海2.49万亿。2018年,两城差距持续缩窄到1.5倍。按照目前深圳相对上海的发展增速,预计深圳超过上海的时间是8-10年。
 
  魏达志认为,上海不是深圳对手的原因之一,是上海的所有制结构。在上海,央企:地方国企:外资企业:民企比重为1:1:1:1。深圳的所有制结构,90%都是民营企业或者个体企业,其余基本可以忽略不计。
 
  90%的民营企业或个体企业,其中绝大多数都是中小企业。所有制结构,或者说企业规模构成,导致两座城市的创新动力完全不同。
 
  可以大胆预设一下,中小企业不仅是推动城市发展的主力军,更是推进工业互联网发展的主力军。
 
  纵观全球,很多发达国家精准的出台了针对中小企业的IIoT支持政策,加大中小企业数字化转型的扶持力度。
 
  美国“国家制造业竞争力计划”、法国“未来工业计划”、意大利“工业4.0计划”等,均采取不同政策和资本手段,针对中小企业开展个性化服务,支持中小制造企业升级工业技术、应用新技术、创新商业模式。
 
  国内的现状是,中小企业对工业互联网这套体系的触网意识和买单意愿均不强…绝大多数中小企业还在学习和观望…中小企业客户,没有机会也鲜有资本主动提出要上工业互联网…
 
  那么,这个gap要归咎于中小工业企业的“不开悟”,还是提供工业互联网解决方案的“不实际”?
 
  作为主力军的中小工业企业,迫切需要在开放的价值体系中获得更大回报,但是受人才、资金、管理的制约,中小企业推进工业互联网的难度很高。
 
  凡是有意义的事,都不会太容易看见和触及。
 
  “中船重工的一名退休的高工,开发了150多个工业APP…”这样的景象在中小企业可以说绝无可能出现。
 
  既然中小企业是工业互联网最重要的应用方,“中船重工们”的工业APP,有多少可以被同行业的其他企业借鉴?有多少知识有望实现跨行业间的流动和复用?
 
  如果无法“启悟”中小工业企业的“痛觉”意识和“买单”意愿,IIoT很可能无法担当起未来“智造”的脊梁,就直接沦落为扶不起的阿斗。
 
  IIoT带来的效益,谁有能力留在企业内部?
 
  IIoT目前实现的主要价值,是企业内部的生产效率和质量提升。
 
  IIoT通过打通设备、产线和运营,实现提质增效,打造数据驱动的智能生产能力。
 
  不过,生产效率的提升,并不意味着经济效益的提升。
 
  IIoT还有潜在的二阶效应和更高层次的影响。
 
  查理·芒格讲过的一个故事,把这个二阶效应说得很透。
 
  “以前我和巴菲特做过纺织品生意,生产的是低端的纺织品。有一天,有个人对沃伦说,现在发明了一种新的纺织机,我们认为它的效率是旧纺织机的两倍。巴菲特说:天哪,我希望这种新机器没这么厉害~~因为如果它确实这么厉害的话,我就要把工厂关掉了。他并不是在开玩笑。因为,更好的机器能极大地提高生产力,但最终受益的是购买纺织品的人,厂家什么好处也得不到。”
 
  芒格和巴菲特经营的纺织厂,没有能力把生产效率带来的收益留在企业内部。
 
  大多数时候,在各类先进技术面前,我们常常会聚焦于其带来的巨大经济效益,并将它等同于企业即将完全分享的“蛋糕”,却忘了从商业经营的角度进行“二阶效应”分析,分析由此可能带来的商品过剩、激烈竞争等因素会使得这块“蛋糕”最终落入消费者或者其他市场参与者的手中。
 
  大多数时候,我们认为抓住“订单”、“质量”和“交期”等核心要素,解决关键痛点、细化应用场景,帮助企业提升制造能力和管理水平,就能带来经济效益。然而,各类先进技术,往往都伴随着潜在的二阶效应。对于IIoT而言,企业的商业经营能力决定其能否驾驭IIoT带来的提升,将效益留在企业内部。
 
  就像前段时间,在“互联网+”炒作热潮中,无论是何种行业、何种公司,只要“触网”,提高传统行业产业链上某个环节的效率,似乎就已经站上了“人生巅峰”,吃到了互联网的“万亿蛋糕”。甚至就连一些专业机构,也忘记了互联网行业的“马太效应”,用户天然会向腾讯、阿里等巨头集中,而没有独特“护城河”的传统企业,就算+上互联网,也不能挽救其在行业竞争中的孱弱能力,于是市场份额也只会被大量侵蚀。
 
  退潮之后,传统企业转型成功者有之,数目寥寥。
 
  工业互联网的江湖之中,一名名选手骨骼清奇身姿矫健,“对着工业企业家里的牛,大谈特谈这匹马的病该怎么治。”
 
  IIoT重点在生产制造环节,还是制造之外?
 
  IIoT的发展重点,往往被锁定在生产制造环节。
 
  IIoT的典型应用,比如各类智能工厂、关灯工厂…用比较刺激的说法,“无人”工厂。
 
  其实经过逾百年的发展,生产制造环节的管控水平和效率提升已经达到了一定高度。
 
  贝加莱公司的宋华振曾经记录过一段有趣的对话:
 
  • 工业互联网的大佬说:通过工业大数据,可以提升风力发电机组的发电效率。
 
  宋质疑道:我们做控制系统的所要做的不就是获得叶片的最大叶尖速比吗?我已经调节到最大了,你怎么才能更大呢?
 
  • 大佬说:那如果风向改了呢?
 
  • 宋:那控制方面不是有偏航系统吗?
 
  • 大佬说:那通过大数据可以避免对电网的冲击。
 
  • 宋:那控制系统不是有低电压穿越功能吗?
 
  也许有人认为,尾部企业的生产制造环节还有很大的改进空间。
 
  的确,按照惯常的逻辑,同一行业中,头部企业往往自动化程度较高,尾部企业还有时间和机会借助IIoT修炼内功,逐步赶上,甚至弯道超越一部分。
 
  但当世界局势从“全球化”到“孤岛化”的演进,“黑天鹅”迭起之后,整套逻辑发生了变化。从终局逆推现在,在2019年,“降维打击”可能会成为普遍现象。运营效率不高的企业,直接被清除出局。经由市场的外力作用,完成生产制造环节的最优化。
 
  如今IIoT的真正重心,恰恰在生产制造环节之外。
 
  利用IIoT,我们第一次有机会系统化的“医治”工业的鲍莫尔成本病。
 
  这一成本病理论由美国经济学家鲍莫尔,在1967年提出。
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美国经济学家鲍莫尔
 
  简单的说,他构建了一个两部门非平衡增长模型,成功解释了主要经济体在20世纪大部分时间,产业结构变迁以及经济增长趋势。
 
  鲍莫尔把宏观经济分为具有正劳动生产率增长率的进步部门,和不存在劳动生产率增长率的停滞部门。
 
  在几个关键假设条件下,鲍莫尔得出的结论是,随着时间的推移,进步部门的单位产品成本将维持不变,而停滞部门的单位产品成本将不断上升。后人在鲍莫尔的基础上,进行了完善,从两部门模型,推广到一般的n部门模型。
 
  如果将鲍莫尔成本病理论应用于企业内部价值链,图中红色框中的生产制造环节属于“进步部门”,劳动生产率达到较高水准,而周边某些“停滞部门”的劳动生产率无法提升,将会导致劳动力不断从“进步部门”向“停滞部门”转移,运营成本增速超过收入增速,因此整个企业的增长速度将逐渐变为0,也就是得上了着名的鲍莫尔成本病。
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  鲍莫尔成本病理论简洁明了,也能解释工业企业中某些“停滞部门”与对应环节成本高企的现象。这些停滞部门往往与服务重度相关,比如许多电器或设备的维修成本高于重置成本,因为完成维修任务的是售后“停滞”部门,而产品的制造任务则属于生产“进步”部门。
 
  在工业之外,金融、电信、物流等行业,已经利用最新的ICT技术手段,将“停滞部门”转变为“进步部门”,实现了与服务重度相关环节的劳动生产率显着增长。
 
  IIoT对于工业企业的最大意义之一,是打通自身的生产制造与周边配套环节,提升“停滞部门”的劳动生产率,实现对客户需求的快速响应,提供基于产品的运维服务,向制造即服务MaaS的模式迈进。
 
  如果仍将视角聚焦在生产制造的几个环节中打转转,那么我们是不是两耳不闻制造外,一心呆在传统工业自动化的舒适区里,继续做着IIoT?
 
  狂热之后,迟早迎来寒冬。大涨之后,往往退潮紧随。
 
  在寒冬、在退潮,政策和资本才更容易进入到经济发展所需的格局当中。
 
  工业互联网,最好主动降温,而不是被寒冬撞上。
 
  这次没有本文小结,而是只有最后一个问题:
 
  只要进了IIoT这个坑,那么下边这个有关IIoT价值观问题你终将无法逃避:
 
  我们在用IIoT这个新工具,潜心守护和优化那个——从18世纪中期英国首次工业革命以来延续至今的工业文明,还是要用IIoT这个新工具,重新缔造属于我们这个时代的新的智能文明?

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责编:baiyl