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產業互聯網未來十年,集中化是大趨勢

阿朱說 2018-05-14 09:06:19

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產業集中加速

天下大勢分久必合 合久必分。

中國改革開放40年,企業數量多了、企業規模大了,但同質競爭、核心力低。

產業集中化是我對中國未來十年的一個預判。主要基于以下要素的驅動:

1、互聯網聚合消費者力量。中國移動互聯網用戶數已達10.93億,這是歐美做產業集中化時不具備的

2、政府意志。對于核心科技,這次我們被美國打醒,必須整合資源集中力量辦大事

3、資本。由于過去十年的量化寬松、人民幣匯率以及人民幣國際化問題,大量資本急需流動、釋放能量

只有產業集中大勢發生,才需要產業互聯網軟件。

他山之石

全球產業鏈游戲規則,目前仍未發現有質變跡象:美國創新、俄羅斯提供原材料、日本提供核心零部件、德國提高精密儀表儀器和數字機床設備、中國全制造集群產業鏈高效大規模生產成品銷往全球。

歐洲以德國為代表。德國實業以西門子為代表。西門子對于工業4.0的核心觀點是:數字孿生&3D仿真、數字機床智能互聯。

美洲以美國為代表。美國實業以GE為代表。美國實業制造執行空心化,以IT高科技 互聯網、金融為主。所以GE對于工業4.0的核心觀點是:大數據驅動售后、大數據驅動衍生金融

中國的核心競爭力在于全產業鏈。但是一個人是條龍十個人是條蟲。中國產供銷資源最佳整合調度,是目前最能產生效能的手段。

產業互聯網三股力量

1、產業巨頭+嫡系網絡科技公司:業務運營+業務應用IT支撐,整合產業資源、打造產業生態、重組產業價值鏈、重新分配產業利益結構與成本結構

2、互聯網云計算廠商:攜帶巨量消費者、資本、海量數據、高門檻技術

3、企業IT商:業務IT+技術IT,跨行業應用,中立第三方,深厚客戶關系、客戶資源、客戶行業理解

消費者與訂單是火車頭,資本控股和產業互聯網平臺鐵軌,金融是加速動力,大數據和人工智能機器學習時調度室。

產業互聯網應用核心

產業互聯網,重點是互聯網。互聯網的第一特性,就是連接。所以我們重點聚焦:消費者和企業的連接、設備和企業的連接、企業和企業的連接。

產業互聯網咱們先不泛化為各行各業,咱們先狹義聚焦在工業商業,這已算核心行業半壁江山。

商業互聯網,核心應用聚焦四個即可:

1、線上線下零售終端、數字營銷

2、分銷網絡

3、訂貨采購

4、售后網絡調度

工業互聯網,核心應用也聚焦四個即可:

1、生產設備車間監控、衍生保障服務

2、區域集群制造協同生產調度

3、原材料零部件工業品采購

4、全球研發設計協同

金融業務貫穿全程:支付、信貸、信用收集、關鍵流程環節風控、保險保障。

產業互聯網IT和ERP的關系

產業互聯網IT聚焦外部連接,以營銷、交易、金融為最終商業模式。

ERP聚焦單點企業內部、偏管控。

一外一內,內外打通。一經營一管理,缺一不可。

ERP:高端ERP專屬云,用于產業巨頭;中端ERP公有云,用于為產業巨頭做配套服務的中型企業;低端ERP公有云,用于產業生態中小企業。只有整個產業普遍信息化、線上化,產業巨頭才容易用產業互聯網平臺來整合大家,其他企業也容易快速連接到產業互聯網平臺上。

所以,個人認為:公有云、專屬托管云,甚至私有大數據,都會并存。

產業互聯網IT與內部ERP,中間通過連接物進行打通:

1、共享產業主數據、數據畫像

2、OpenAPI平臺和集成平臺、OpenID認證和門戶接入

3、應用中臺

4、內外系統,最終數據全都集中匯集到大數據平臺

產業互聯網IT和企業數字化轉型的關系

這節我主要講產業互聯網需要的技術。

企業數字化轉型是由Gartner提出,Gartner闡述的企業數字化轉型的核心觀點是:

1、數據采集層:過于主要依賴人工通過Web或移動App錄入文本數據,以后主要用智能物聯傳感器、AI視覺識別語音識別采集數據

2、數據存儲層:過去主要使用關系數據庫存儲文本數據,以后不同數據采取不同的NoSQL數據庫,而且多為多媒體數據

3、數據處理層:過去多為程序寫死的業務邏輯,以后主要使用AI關聯推薦進行最佳資源整合分配、最佳路徑選擇、智能物聯設備事件觸發自動反應

4、數據分析層:過去主要靠ETL導入后,分析師建模、分析師洞察分析;以后主要是實時分析、AI機器學習自動關聯性分析

5、計算資源層:過去自己建IDC、購買服務器;以后使用公有云,寫微服務,波峰動態擴張部署波谷自動回收資源微服務資源

其實,Gartner闡述了企業數字化轉型那么多,其核心就是一個:智能。智能可以分解為兩個小分支:智能物聯傳感、人工智能。

過去我們不進行企業數字化轉型,是因為我們只處理單點企業數據,而且是人為處理成文本型結構數據。現在我們要處理消費者和企業、設備和企業、企業和企業數據,所以海量并發。現在我們把五彩繽紛的現實世界直接映射成數字孿生影像語音數據,所以海量規模。

過去我們用人工做調度運營,用人工來做洞察分析,一個單點企業運轉,資深專業的人才團隊還是能應付過來的,所以我們不需要那么多計算資源。未來產業連接產業整合,隨時動態組合、網狀交叉,所以必須主要靠人工智能在最佳調度、相關性分析,所以嚴重依賴計算資源。

是產業互聯網的關系復雜性、規模性,造成了依靠人工輸入、調度、分析已經不可能,所以必須轉型。

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