网站首页    工业材料    工业4.0,最难的路
  • 艺术学与美学的区别

    美学对象包括极广,凡人对于文化世界,精神世界,及全世界之美感,皆属于美学。即艺术学也可谓是美学的部分。但艺术除美的实现之外,尚有其他各种美以外的价值,俱非美之所能概括。艺术学研究对象不限于美感的价值,而尤注重一艺术品所包含、所表现之各种价值

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  • 黑石,全球最大房东

    黑石一直疯狂地扩大自己在房地产领域中的规模。自2007年上市以来,投入房地产领域的主权资本增加了8倍,达1630亿美元。通过抵押贷款的方式来撬动更多资本,使它拥有的房产的总价值约为3250亿美元。根据《财富》估测,按此标准划分,黑石是全球最大的商业房地产公司

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  • 26个战略常用分析模型

    麦肯锡、波士顿、贝恩等顶尖战略咨询是如何解决问题,为企业做战略规划,咨询公司常用分析模型功不可没。几乎每个大型快消企业的高管都或多或少接受过咨询公司的培训或者相互合作过,咨询公司的常用的商业分析模型往往很有效率。

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  • 十年中国互联网烧钱史

    互联网的烧钱大战,积极一面,各行业的基础设施和生产服务能力快速提升,人们的衣食住行得到了全方位的变革;但很多资本烧在同质化竞争、恶性价格战、伪需求补贴、流量竞价采买、市场份额争夺、洗脑式品牌营销,或者低效资源投资和重复建设,产生了巨大的浪费

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  • 技术哲学与技术史

    研究技术哲学的人应当通晓技术的历史,研究技术史的人应当掌握关于技术的哲学。套用康德的格言:“没有科学史的科学哲学是空洞的;没有科学哲学的科学史是盲目的。”我们是否也可以说:“没有技术史的技术哲学是空洞的,没有技术哲学的技术史是盲目的。”

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  • 麦肯锡的智库

    “通过从最基础的层面上观察微观经济,从公司内部、从部门内部,从地区角度,进行研究和工作,在微观上了解商业和经济是如何运行的,再形成宏观的观点,这就是麦肯锡的最大优势所在——跨越微观透视的能力,在此基础上形成宏观观点”。“不是一个出售政策的商店”

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  • 电竞俱乐部活得好不好?

    据Newzoo的报告,2020年,在全球77.95亿人中,有19.56亿的电竞人口,其中核心电竞爱好者占到了2.23亿。部分大型赛事的观赛量,已经超过了NBA季候赛等传统体育赛事。在庞大的注意力和流量加成下,电竞成为了世界上增长最快的产业之一。但电竞俱乐部还没有想象中的那么赚钱

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  • 为啥争抢首席经济学家?

    “一方面,佣金规模大幅缩水,以佣金收入作为研究价值的唯一体现这条路越来越窄;另一方面,市场对于深度研究的供给依然不足,低端产能过剩。”卖方研究的门槛会越来越高,经过此轮竞争最终生存下来的研究团队有望塑造出中长期的品牌和核心竞争力。

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  • 警惕ERP成为利益输送“帮凶”

    我们的研究发现,ERP应用的负面绩效仅在隶属于集团控制的上市公司中显著,而在非集团控制的情况下就消失殆尽。此外,大股东持股比例的增加会导致ERP的应用后ROA产生的负面影响随之缩小;当大股东持股比例增加至57%以上时,ERP的应用则开始带来正面财务绩效。

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  • 自然科学与社会科学的真正区别

    物理学的是法则,比如牛顿定律。生物学只有一个进化论法则,下面有一大堆附属机制,那些机制都要符合进化论规律。社会科学只有机制,没有覆盖性法则,且各不隶属、互不相关。所以机制的运用有非常大的艺术性。用错了,错得一塌糊涂;用对了,解释就漂亮了。

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  • 中国基建与地缘格局

    这次中国超30万亿基建规划,会影响到未来至少三十年的区域贸易和东亚地缘格局。与2009年不同,一个是仓促和被动,一个是着眼于长期规划,并主动。没有以经济建设为中心,没有对全球经济、周边经济的深入嵌套,工业资源难以支撑对全球分工和财富分配的影响。

    23 ¥ 0.00
  • 中国的财政体系

    对财政体制与政策理解的重要性不亚于货币政策。市场对货币政策有着更明显的体温感和感知度,但对于财政政策却往往仅限于减税等领域,这无疑限制了宏观经济金融的分析视野。事实上,财政政策与货币政策之间有着不可分割的关系,且前者的影响更加捉摸不定。

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  • 中美最优贷款利率机制比较

    美国最优贷款利率实质上盯住的是银行市场融资的边际资金成本,而中国贷款报价利率盯住的MLF利率并不是银行市场融资的边际资金成本。这是两个定价机制的本质区别。
    美国最优贷款利率是银行用来对短期贷款定价的几个基准利率之一,中国的贷款市场报价利率是银行用于贷款定价的唯一基准利率。两者在使用范围上存在重大差别。

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  • 北美地区,高科技公司欠钱最多

    在北美地区,非金融公司债务总计7.8万亿美元,其中包括了6万亿美元的未偿公司债券、1.4万亿美元的未偿贷款和4440亿美元的循环信贷。按行业划分,高科技公司9270亿美元的债务规模远远超过所有其他类别。石油和天然气以位列第二,而医疗和制药集团位列第三。

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  • 华为背后,三大赛道的崛起与困境

    韩国产业升级的代表作,是三星拿下存储赛道;中国台湾产业升级的代表作,是台积电拿下制造赛道;而美国芯片产业除了无法撼动的Intel外,实力主要体现在Fabless设计赛道(高通、英伟达、苹果)。中国大陆产业升级需要拿下哪个?正确答案是:小孩子才做选择,大人全都要
    随着国家布局和以华为为代表的产业升级,三条半导体赛道逐渐展开:中芯国际为中心的代工Foundry赛道;华为海思为中心的Fabless设计赛道;合肥+武汉双中心的存储IDM赛道。资金、人才和市场,中国半导体行业都不缺,那缺什么?最缺的只有一样东西:时间。

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  • 麦肯锡:工业人工智能规则

    据预测,仅制造业和供应链领域,人工智能业务变革将额外创造近2万亿美元价值。在全球26家“灯塔工厂”中,人工智能应用实现了工厂产出平均提升7%~10%、生产效率增加4%~17%、产品质量提升至少10%,并减少至少50%的延迟交付和2%~4%的能源消耗。但工业人工智能尚未“点亮”。
    而目前全球处于上升期或巅峰期的新兴技术中,一半以上与人工智能有关。预计2020年人工智能在全球产生约470亿美元收入,成为全球经济发展、科技创新及社会变革的一大驱动力。预计人工智能将为全球企业额外创造3.5万亿~5.8万亿美元经济价值。

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  • 光刻机的世纪大交易

    物理和网络世界的交汇——光刻机,现在最先进光刻机约10w个零件(一辆汽车约5000个); “雕刻精度”是7nm,一根头发的万分之一。雕刻的过程中晶圆需要被快速移动,每次10厘米,误差必须被控制在纳米级别。要想让成品合格率大于95%,3000步工序的每一步失败率必须小于0.001%。

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  • 星链,太空竞争

    铱星计划66颗卫星,SpaceX计划4.2万,OneWeb(已申请破产)申请1260颗、亚马逊计划3236颗。中国:虹云工程156颗卫星,鸿雁星座2022年60颗、2025年320颗;九天微星72颗等。数据:马斯克卫星平均带宽是5G核心标准带宽的1/4.4亿。目前地球轨道正常工作1700余颗,约800余颗已沦为太空垃圾。
    美媒说,马斯克的星链计划成功了会有300亿美元/年的收入。

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  • 复杂的12306系统

    12306系统复杂性远超外界想象——在SKU(商品存货)数量计算难度远大于淘宝等电商的情况下,还要每天完成超过1500万个订单,并承受近1500亿次点击。计算量可能是普通电商产品的数百倍。对比2019年淘宝54.4万笔/秒的订单峰值,12306的最高访问量相当于其活跃用户每人点击超过300次

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  • 量子计算机争霸:谷歌和IBM

    历史上,IBM制定了个人电脑的产业标准、却被英特尔特尔和微软斩获最大市场收益。量子计算机竞争中,说谁处于优势地位还为时过早。尽管IBM会从“全栈”技术中获益,会涵盖了材料科学、芯片制造以及对大公司客户的服务。但谷歌至少可以在规模迅速扩大的运营中获益

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【作者:穆胜;选自:即将出版的《创造高估值:打造价值型互联网商业模式》一书,梁世超对本文亦有贡献。转自:财富中文网《狂热过后才发现这条路最难走,工业4.0还有春天吗?》2019.09

 

工业4.0(或称工业互联网、智能制造、互联制造、分布式制造等)的好处无需赘述,去库存化、个性定制、去中介化、消除对于人工的依赖……但相比几年前的一拥而上、寻求颠覆,如今的工业4.0玩家们也开始归于冷静。因为,经过若干次探索后的他们知道,这条路可能是产业互联网的商业模式里最难走的一条。

那么,经过了几年的探索,工业4.0的春天真的来了吗?

 

繁荣盛景

 

工业4.0的概念最先是由德国提出的。2012年年底,德国产业经济联盟向德国联邦政府提交《确保德国未来的工业基地地位:未来计划工业4.0”实施建议》。之后,这一概念在国际间快速传播,引发了一轮热潮:美国于2012年、2013年、2016年分别提出了先进制造业国家战略计划美国制造业创新网络计划国家制造业创新网络计划年度报告与战略规划;日本在2013年和2015年发布了两版《制造白皮书》;法国在2013年和2015年发布了新工业法国的概念;英国于2015年提出了英国制造2050”;中国于2015年提出了中国制造2025”……诸多的概念,指向的其实都是工业4.0类模式。

工业时代依次经历了机械化、电气化、自动化、智慧化四个阶段,依次对应着工业1.04.0。所谓的工业4.0是指利用物联信息系统(Cyber-Physical System,简称CPS)将生产中的供应、制造、销售信息数据化、在线化、智慧化,最后达到快速、精准响应个性化产品需求的效果。说简单点,就是将生产力做互联网化(云化),以便使其能够被用户的个性化需求随需调用。

既然是可以带来政策利好的国家战略,又是对产业的深度改造,这类模式自然被无限看好。2017年中国工业互联网市场规模达到4,676.99亿元,增长率为13.5%,成为一个重要的起风点。后续,随着产业政策逐渐落地,市场空间的放量速度也有望逐渐增加,预计2020年中国工业互联网市场规模可达6,929.12亿元。

12015~2020年中国工业互联网市场规模及增长率走势图

 

资料来源:穆胜企业管理事务所根据智研咨询数据整理

 

2018年,有40多家工业互联网公司获得了融资,相较于2017年增长了一倍多。其中有10家获得了千万元以上的融资。

12018年获得超过千万元以上融资的工业4.0项目

资料来源:穆胜企业管理咨询事务所根据天眼查数据整理

从融资的结构上分析,融资的笔数总体随着年份增加,A轮之前的早期投资基本保持了数量,同时,A轮、B轮、C轮和战略投资的笔数都在放量。这说明资本热度是持续的,且呈逐年增加的态势,另外,资本也有长线投资的动作,跟进到了后期。在二级市场上,富士康(工业富联)成功登陆上交所并融资271亿元,也是一个非常强烈的风向标。这说明,对于工业4.0这种模式,资本是看好的。

220152018年工业互联网融资情况

注:这里A轮之前表示种子轮、天使轮和Pre-A。资料来源:穆胜企业管理咨询事务所根据天眼查数据整理

当然,相对S2b2CB2B电商的项目,大多时候,这类项目的估值并不算太高。其原因在于,工业4.0的解决方案一般是以SaaS的方式切入的,而一旦被资本定义为SaaS企业,估值就一定上不去(在中国)。所以,这类项目大多强调自己不是做工具,而是解决方案提供者,并且会提及自己的落地能力。但是,资本是不是这样看,就是另一回事了。

 

重度游戏

 

这条赛道问题的关键可能不在于估值。相对资本在观望中的热捧,工业4.0项目的表现却难言出色。

若干未上市公司都宣称它们的工业4.0取得了重大进展,业界甚至也自动捧出了若干个标杆。但未上市公司宣称的数据不太具有说服力,它们始终回避不了一个质疑——如果真的那么出色,为什么还没有走到IPO呢?如果没有走到IPO,或者没有提交上市申请的材料,其业绩就始终难辨真伪。所以,我们还是基于上市公司的数据来进行研究。

我们的研究团队在A股市场上选取了54家工业4.0概念股,分析了2013年到2018年的财务数据,其中还剔除了ST的样本。有三个结论可以关注:

第一,毛利率并未明显提升。有23家企业实现了毛利率的增长,而30家企业的毛利润率下降了,53家企业的毛利率复合增长率的平均值为-0.65%

第二,库存商品占营业收入的比例并未明显下降。有26家企业的该比值上升,而27家企业的该比值下降。这53家企业的平均比值的复合增长率为0.49%,还有小幅上升。

第三,库存商品占存货的比例并未明显下降。有25家企业的该比值上升,而28家企业的该比值下降,53家企业的平均比值的复合增长率为-0.96%,只能说略有下降。

当然,在我们观察的样本中,还是有凤毛麟角的头部企业的改革取得了进展,在此不妨通过头部企业的个案分析来看看工业4.0的进展。深圳长城开发科技股份有限公司(000021)属于电子信息制造服务(EMS)行业,主营电子产品研发制造服务,是工业4.0概念股的典型代表。在我们分析的53家样本公司里,其毛利率的复合增长率为13.72%,排名第一。虽然其毛利率极低,一直没有超过6%,但这是由其行业特征决定的,我们依然不能否认毛利率的增长势头。

3:深科技经营情况

数据来源:穆胜企业管理咨询事务所根据深科技年报(2013~2018)整理

如果说工业4.0可能带来了毛利的变化,那么,这种生产模式是否也改变了库存水平呢?从数据上看,这种观点并没有得到支持,深科技的库存商品占营收比例处于震荡状态,并未持续下行。此外应该注意到的是,深科技的库存一直上升,主营业务收入则相对稳定,这导致库存/主营业务收入的指标持续上涨。这不得不让人怀疑工业4.0为其带来的实际效果。

4:深科技库存与主营业务收入比较情况(2013~2018

数据来源:穆胜企业管理咨询事务所根据深科技年报整理

如此一来,我们有必要分析存货结构。可以发现,库存商品的绝对数是有所上升的,而其在库存中的占比则是在下降。主要原因是原材料和发出商品增长迅猛,导致了库存商品的相对占比下降。这是因为深科技在2017年获得了华为手机招标中的最大标的,并在同年新导入了VIVO、华勤两家大客户,所以增加原材料以保证供应。这一点在其财报披露中也得到了证实。

5:深科技库存结构情况(2015~2018

数据来源:穆胜企业管理咨询事务所根据深科技年报整理

6:深科技库存占比情况(2015~2018

数据来源:穆胜企业管理咨询事务所根据深科技年报整理

相比起来,另一家标杆企业宝钢的数据可能更具说服力,其通过旗下的宝信软件搭建了工业4.0的平台,实现企业内部信息流、资金流和物流的集成和融合。在2014~2018年间,宝钢的毛利润率的复合增长率为9.3%。更重要的是,其库存商品的绝对数趋于稳定,并开始减少,在营收逐渐增加的同时,库存商品占主营业务收入比例逐年下降,依次为4.63%6.19%2015年受国际钢材市场波动的影响,营收、毛利润和毛利润率都有所下降。所以,这个时间点上的数据并不能反映工业4.0改造的真实效果。)、3.11%2.8%。对比同行业的其他对手,排除首钢通过布局立体停车场这类非钢业务来实现了去库存,宝钢的数据独占鳌头。此外,从库存商品在库存中的占比上也逐年下降。

总体来看,工业4.0模式主张的几个变化,在大多样本企业中并没有出现,但我们却可以从宝钢这类先行者的数据里看到趋势。(另外有一些局部的案例也值得关注,例如通用电气与东方航空签订了工业互联网的合作协议,利用自己的Predix平台对东航机队数据进行分析,确定出节约成本的机会,从而帮助东航改善运行效率及燃油节省。我们的数据显示,排除油价上涨的干扰,这个合作的确在一定程度上达成了合作预期。)这可能验证了我们的观点——这条路确实难走。其实,这是可以理解的,毕竟这种模式投入太重。企业要完全从批量化大生产(Mass Production)的模式走向大规模定制(Mass Customization),不仅要让生产线布满传感器,还要改造不少硬件,更涉及到要将物料量化,还要打通整个生产的数据系统……这里面简直是关隘重重,如果不是有坚定决心的大玩家,很难玩得转。

 

To C的模式之争

 

如果说工业4.0是个重度游戏,需要长线投入,那么此时商业模式就是关键。因为商业模式的威力决定了未来,决定了当前的估值,决定了玩家(尤其是投资者)的耐心。那么,巨额投入才能改造出智能制造的生产系统,在成熟之后究竟有多大威力呢?

在商业模式上,手握杀器的制造业企业,最大的一个愿望就是用工厂直连用户。因为,如果不能有效连接到用户,定制化生产的效率就依然无法在最大程度上发挥。这里面的关键在于C2BCustomer to Business)和C2MCustomer to Manufactory)的争议。

C2B的概念最早起源于2006年美国洛杉矶新型电子商务年会,报告人Ross Muller首次使用了这一概念来形容拼单采购模式。这一模式被美国的Groupon等企业发扬光大,最后蔓延到了国内,形成了以美团为代表的一批企业。在初期,这里的C2B更多还是消费互联网领域的,撮合的是商品或服务的交易。隔行如隔山,大量的参与者似乎没有绝对的信心向制造端渗透。

C2M显然更进一步,就是用户直接面对制造商,相对于C2B这里更强调了去中间化。于是,一些制造工厂雄心勃勃地想要用C2M的模式突围而出。它们坚信,相对于C2BC2M去掉了“B”这个中间环节,消费者在平台上表达需求,制造商来满足需求,显然更进一步。而面对自己不擅长经营流量的现状,它们还给出了一个看似很有说服力的理由——未来的用户会越来越不重视品牌,转而以自我为中心来追逐独此一款的订制品。

早前,在若干智能制造企业中,它们无论自身体量大小,都空前一致地认为C2B是一种过渡模式,终极状态一定是C2M。于是,它们纷纷建立C端用户入口,PC站、微信号、APP、线下店……在拥抱大型电商进行合作的同时,坚决不向这些流量入口彻底缴枪,坚决要树立自己的旗帜。

但猜对了故事的开始,却没有猜到故事的结局。除了海尔这样拥有庞大制造能力和已经建立渠道影响力(甚至早已建立自有渠道)的企业,其他过于弱小的制造企业基因根本不在C端,根本连接不到用户,做流量经营反而成为了负担,它们理想中的C2M并没有如约而至。说到底,海尔这样的企业即使坐拥COSMO Plat这样的杀器,却依然需要通过大量的第三方渠道商来出货,去渠道、去中介是个伪命题。KOL高效带货、品牌联名一飞冲天、爆款点燃用户热情等现象,更让用户将越来越不看重品牌的猜想被无情击碎。制造企业按照对自己有利的方向,夸大了用户的小众需求,在一条错误的路上埋头狂奔了若干年。最终却证明,C2M的个人定制只是制造业的一厢情愿。

反观另外一些坐拥流量的互联网巨头,其入侵制造端的速度却让人侧目。2016年,网易推出网易严选2017年,阿里巴巴推出淘宝心选2018年,京东推出京造”……这些企业从自营切入,与制造企业开展了ODM(制造商提供设计和制造)的合作,利用C端流量的优势形成了初步探索了C2M的路径。但自营毕竟是重资产模式,在一轮价格战的红海血拼后,这类模式红利出尽。于是,网易启动了网易考拉工厂,淘宝心选也开始转型,回归了平台模式,与制造企业开始了OBM(允许制造商经营自己的品牌)合作。渗透得更深的是拼多多和阿里巴巴淘宝旗下的天天特卖(由天天特价升级而来),它们力图通过条码、RFID、摄像头等设备对工厂进行轻量化的物联网式改造,将工厂的产能数据与网店打通,实现极致的按需定产。当然,这种改造在制造企业的眼里似乎很幼稚,初期的拼多多还用了手机摄像头对着生产线这样的粗暴形式。但流量巨头们的目标很清晰,它们瞄准的是那些找不到销路的中小企业,赋能它们相对简单,逻辑是你有流量我就听你的。另外,也别低估了互联网企业的学习速度,从小企业开始,迭代成熟的解决方案可以向更大规模的企业渗透,甚至它们还可以通过投资的方式获得相对成熟的工业4.0解决方案,它们是有机会的。

我们原来认为互联网企业吃不透产业,在这个赛道里应该不占优势,但我们的研究却在某些方面呈现了相反的结论。流量在手,摧枯拉朽,流量巨头们似乎离C2M更近一些。

 

To B的平台化之殇

 

如果走不通to C生意,制造企业可能希望退回来深耕产业端,为行业赋能。事实上,之前意图直连C端的它们就曾经设想,可以依托对C端的影响来反向整合产业链,用这种在线的智能制造系统改造出若干的智能工厂,并在线上实现连接,形成柔性的分布式生产力网络。甚至,这张网络还可以整合设计、金融、原料等参与者,最大程度地满足用户的各类诉求,打造一个大生态。其实,这就形成了一个深度的S2b2C模式,即用自己的工业4.0方案赋能小工厂。

但尴尬的是,就算大型制造巨头把自己的工业4.0方案做得异常出色,外部的企业可能也不需要它们的赋能。我们看到的是,这些外部企业无论大小,更多还是会将原有的制造业巨头视为对手而非赋能者。这些企业的内心台词是:你说太长远的事情我听不懂,我就看你能不能帮我解决销路(流量)问题。这可能是一个理念的问题,但我们看到的现状就是这样。

当前,在国内已经有海尔的COSMO Plat、美的的M.IoT、沈阳机床的SESOL、徐工机械的Xrea、三一集团的RootCloud等工业4.0平台,但无论是哪个平台,都不敢说自己已经对行业形成了深度影响。所以,巨头企业几经努力改造完成后的工业4.0解决方案,也可能只是自己一家企业的玩具。其实,这类困境在互联网经济渗透的初期就曾经出现过。每当一家巨头企业希望搭建一个平台时,其一定绕不开一个质疑——凭什么让你又当运动员,又当裁判员?

另外,要做智能工厂的改造也没有那么容易,这不是装上传感器、加载几个软件模块、简单调试调试、训练好工人就能够成功的。甚至,在当前的技术条件下,有的行业的有些环节还依然脱离不了人工,根本无法进行工业4.0改造。生产制造是一个复杂系统,其需要的赋能深度远远超过想象。一位销售行业出生的创业者曾经以为这种改造一个星期就能够落地,结果却被无情的现实打脸。

也许,只有西门子的Mindsphere和通用电气的Predix这类量级的平台才可以解决这一问题。这类平台提供了从硬件、软件到云服务的一站式解决方案,其投入的资源显然也是其他小企业无法匹敌的。另外,它们的体量也大到了足以让玩家们认为是中立的程度。

但有意思的是,两大巨头的境遇各不相同。

西门子的数字化工厂集团(DF)致力于为企业提供全面的无缝集成软硬件和技术服务,帮助其提高制造流程的灵活性和效率,缩短产品上市时间,这一部门主要负责MindSphere。其解决方案前期用于自己,后期慢慢开始转为给客户提供服务。目前来看,数字化工厂营收逐步扩大,利润率稳定增长。

7:西门子经营状况

数据来源:穆胜企业管理咨询事务所根据西门子财务年报(2015~2018)整理

反观通用电气的Predix,则是另外一番境遇。应该说,通用电气对于工业互联网的转型是坚定的。2016年,时任通用电气首席执行官的杰夫·伊梅尔特阐述了自己的宏伟蓝图,号称要把通用电气由一家硬件公司变成一家软件公司,要走向数字化。2013年推出的Predix显然是他的王牌,但运行几年来,Predix却主要被用于内部的GE电气和GE航空,一直未找到成功的商业模式。根据通用电气的年报,2017年数字化业务的收入为40亿美元,对比2016年收入增长4亿美元。但在2017年年初,其预计本年的数字业务可以增长50亿美元,但最终结果远远没有达到自己的预期,亏损持续。这种糟糕表现也影响了通用电气的股价,导致其不得不于2017年正式宣布剥离出售Predix(以及GE Digital的一些其他资产)。

2017年,海尔的张瑞敏参观过GE Digital,并与其高层进行过交流。当时的一个感觉是,他们特别强调软件和数据,强调他们对于数据处理的专长,这来自于他们的软件基因。相反,西门子的思路是更加强调基于硬件的数据能力,这来自于他们的硬件基因。此外,他们也明确宣布谁拥有设备、谁就拥有数据所有权,这样也与通用电气不同。从结果来看,西门子显然更接地气,也充分说明了工业4.0俯下身段进产业的一条路。

当然,足以搭建平台来当裁判员的不只有传统的制造巨头,我们也不应该忽略了腾讯和阿里巴巴对于产业互联网的决心。消费互联网中成长起来的流量巨头对于硬件可能不太擅长,但对于软件和云服务绝对是轻车熟路。在选好姿势的前提下,他们有心也有力一争高下。

 

另一条路

 

其实,无论是通用电气还是西门子,它们的工业4.0方案都是从制造端发力,并没有借助B端用户的力量。但是,从需求一侧发起变革,不就是互联网商业模式摧枯拉朽的原动力吗?

当前,国内有屈指可数的几家企业正在实践一种模式,而这种模式可能是工业4.0破局的另一条路。

今年912日,一家名为智布互联的企业宣布完成了1亿美元的C轮融资。这笔融资在资本的寒冬期完成已经实属不易,而入局者更是耀眼,腾讯和红杉领投,经纬、IDG等跟投。

这家企业成立于2014年,是典型的工业4.0方案提供者,但其商业模式的独特之处在于,其不光通过SaaS来解决后端生产的精准和效率问题,还通过搭建前端的B2B交易平台(纺织厂与成衣厂之间的)解决销路问题。事实上,智布通过对纺织厂的深度调研发现,生产的精准和效率问题并不是这群客户真正的痛点,真正的痛点是获得订单。这与我们前面的判断是一致的。

进一步看,这是很多工业4.0赛道的企业没有走出来的误区,它们认为老板需要生产的精准和效率,这绝对正确,但让工业4.0的方案落地并不是由老板一个人决定的。在企业内部改变哪个生产环节都会无比艰难,因为企业的每个部分都会有现有机制和利益既得者来阻扰变革。结果往往是老板热情很高,员工比较消极,觉得新模式增加了自己的麻烦。众口一词阻碍新事物的现象,我们看得还少吗?另一家服装行业的工业4.0项目的创业者讲述了一个案例:裁剪工原来是工厂高薪聘请的,而他们工业4.0的方案用裁床和智能制版替代了他们的功能,于是引发了强烈抵触。

所以,智布发展B端客户的逻辑就变得无比简单,他们关注的是老板急需的问题——“我们可以帮你们拉到订单,但你们必须用我们的SaaS系统。当然,用了系统之后的好处也能够反映在平台的收益上,由于成本降低,中间环节差价变大,平台分佣自然增加。

其实,换一种思路,即便没有智布这么强大的B2B电商平台,要拿订单也没有那么困难。上述的那家服装行业的项目就专门收集行业的小单(小批量订单),这些小单发挥不了规模经济的效应,没有什么油水,往往是被制造企业嫌弃的,接单大多也是因为有大单建立起来的交情。但这家企业将小单拼到了一起,并给出了让小单制造也能划算的工业4.0解决方案。只要工厂接单,一套数据包就会发过去,制版和效果图都已经做好。如此一来,小的制造工厂就没有理由拒绝了。毕竟,制造业宁可让成本收入对冲,也不愿意让机器闲置。说到这里,不禁要特别提醒一下,工业4.0的未来从来就不是单件定制,而是小批量大规模定制,这是互联网渗透产业的不二法门。

无论如何,智布这类企业真正实现了反向影响产业链,只不过,它们不是凭借对于C端用户的影响,而是凭借对于B端客户(成衣厂)的影响。据智布的投资人披露,在广东纺织重镇佛山张槎,79%的纺织厂都介入了智布互联平台,而智布可以帮助合作紧密的工厂将开工率从60%提升到85%以上,并且90%的产能都来自于智布提供的订单。

当智布一头掌握了成衣厂的需求,一头掌握了纺织厂的供给时,它们就变成了一个行业的平台,而由于供需都实现了在线化,这个平台的撮合效率变得很高。例如,他们可以让单个纺织厂尽量处理同类订单,发挥规模经济的效应。再比如,他们可以在同一时间调动分布式生产力,解决大单的交期难题。要实现这个效果,最难的可能还在于如何让纺织厂实现在线化,当然,没有成衣厂的在线化也是不可能的。明修B2B电商平台的栈道,暗度工业4.0的陈仓,智布这类模式真正为缺乏竞争力的B2B电商模式注入了内核——打通了产业链的数据链条,这是效率的基础。

当然,产业互联网对数据链条的深度要求是极高的,智布对于产业链的渗透还有巨大空间。在此基础上,他们已经组建了一支200多人的研发团队,在不断优化SaaS产品的同时,也开始布局做PaaS。基于PaaS的底层,会孵化出更多的SaaS,甚至切入信息流、物流、技术流、资金流的服务。到了那个时候,智布的平台还会有更大的想象空间。

与高举高打的西门子和通用电气不同,智布这类小平台从行业切入,基于对行业的理解,做更轻量化、更接地气的解决方案,并在一个个里程碑之后,逐渐走入了深度赋能的模式。等到他们成熟了,我们会在行业里发现一个个的MindspherePredix

以小博大,龟兔赛跑,不是不可能。

2019-10-07
工业4.0玩家经过若干次探索后,他们知道,这条路可能是产业互联网的商业模式里最难走的一条。不过别低估互联网企业的学习速度,从小企业开始,迭代成熟的解决方案可以向更大规模的企业渗透,甚至可以通过投资的方式获得相对成熟的工业4.0解决方案,它们有机会。

工业4.0,最难的路

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