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工業(yè)4.0時代來臨:創(chuàng)企工業(yè)轉(zhuǎn)型的成功秘笈

獵云網(wǎng) 2017-09-21 08:17:31

如果昨夜入睡前的你還是一家工業(yè)公司,那么次日醒來時,你就會變成一家軟件分析公司。

General Electric的前任首席執(zhí)行官Jeffrey Immelt對此給出了明確表態(tài)。工業(yè)公司在與日俱增的壓力之下被迫要去適應(yīng)改變的環(huán)境。他們經(jīng)歷了新商業(yè)模型的轉(zhuǎn)變,體會到了采用新技術(shù)的需求。在蒸汽、電力以及計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后,現(xiàn)在涌現(xiàn)出了一大堆即將改變工業(yè)界的新技術(shù),也就是被大家廣泛稱之為的“信息物理系統(tǒng)”(cyber physical system)。這些系統(tǒng)包括云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng),它將物理、電子和生物環(huán)境也整合在了一起。

在接下來的博文中,我會列出我對于評估工業(yè)4.0時代的初創(chuàng)企業(yè)、市場面臨機(jī)遇以及風(fēng)險(xiǎn)的一些想法。我會用100多家企業(yè)作為案例來解釋,基于討論結(jié)果為工業(yè)界的創(chuàng)始人提供一些建議。

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新概念和新技術(shù)正在進(jìn)化

過去幾年出現(xiàn)了一些正在改變工業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的新概念:從研發(fā)階段到生產(chǎn)以及組裝流程,最終再將產(chǎn)品配送到終端客戶手中。其中有一些新概念還比較有意思:

完全自動化的工廠(Lights out factory):當(dāng)我第一次聽說這個概念的時候,我著實(shí)訝異于一個事實(shí),即完全自動化的工廠其實(shí)從20世紀(jì)80年代就已經(jīng)在運(yùn)營了。這個術(shù)語從本質(zhì)上來說就是“autonomous factory”(自動化工廠)的同義詞,指的是沒有人類干預(yù)、可以全天候運(yùn)行的工廠。

協(xié)作機(jī)器人(Cobots):隨著人工智能領(lǐng)域取得了快速發(fā)展,很多人都在討論哪些工作在未來會被機(jī)器人取代。機(jī)器和人類之間并非一定要是你死我活的狀態(tài),協(xié)作機(jī)器人就可以利用好人類與機(jī)器的協(xié)作。這些機(jī)器人適應(yīng)能力很高,可以在重復(fù)性的工作中幫助人類做事。如果你對此感興趣的話,可以看看Festo的ExoHand、Skoda的工廠等等,在那里協(xié)作機(jī)器人會在機(jī)電流水線為工人提供幫助。

內(nèi)存內(nèi)計(jì)算(In-MemoryComputing):這對于物聯(lián)網(wǎng)來說非常重要,它可以在SAP HANA這樣的平臺上,直接在內(nèi)存中基于單一數(shù)據(jù)副本收集并且分析數(shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算(Edge Computing):這一術(shù)語是由Cisco創(chuàng)造的。邊緣計(jì)算可以讓公司在盡可能靠近數(shù)據(jù)源的地方處理數(shù)據(jù),而不是在云端中進(jìn)行處理。這樣做的優(yōu)點(diǎn)在于:向云端傳輸數(shù)據(jù)的等待時間大大減少了,且安全性也更高。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能:這個概念是顯而易見的。和傳統(tǒng)的生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System)相比,生產(chǎn)流程中的無數(shù)數(shù)據(jù)流可以提供更可靠的預(yù)見性信息。

轉(zhuǎn)變?yōu)榛诜?wù)的商業(yè)模型

有越來越多的證據(jù)表明工業(yè)界的產(chǎn)品正在以“產(chǎn)品即服務(wù)”或“解決方案即服務(wù)”的形式出售,而不再作為一個獨(dú)立的產(chǎn)品出售。如果我們關(guān)注一下On-Premise(本地部署)模式到SaaS(軟件即服務(wù))模式的轉(zhuǎn)變,那么產(chǎn)品的變化聽上去也就不足為奇了。為什么這會聽上去比較合理呢?工業(yè)世界中,這樣的做法又有何種優(yōu)勢呢?

對于賣方來說:和SaaS一樣,公司可以因顧客終身價(jià)值(customer lifetime value)的提高以及市場門檻的降低從中獲利。此外,即便是在危機(jī)中——如果無人愿意投資新機(jī)器或資產(chǎn),它們也可以創(chuàng)收。

對于買方來說:他們可以從更高的方便程度以及更多的服務(wù)中受益,比如說可預(yù)測性的維修或狀態(tài)監(jiān)控。

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(產(chǎn)品VS服務(wù)導(dǎo)向型商業(yè)模型)

這種變化發(fā)生在全球范圍內(nèi)。完全避開這種趨勢的話,西方工業(yè)公司就很難憑借質(zhì)量在市場中脫穎而出了,原因在于中國以及其他國家的制造公司都在迎頭趕上。這就帶來了一個疑問——該如何在低成本生產(chǎn)的產(chǎn)品競爭中脫穎而出呢?

顧客回應(yīng)加快了營銷的時間,也讓公司可以更快適應(yīng)發(fā)生變化的需求。利用“顧客至上”以及“顧客個性化”來增加產(chǎn)品多樣性,這也是一個不錯的想法。

從研發(fā)到售后,在整個過程中采用端到端解決方案。建立交互界面、應(yīng)用程序接口,和供應(yīng)商以及顧客分享數(shù)據(jù),從而加強(qiáng)協(xié)作,提高流程的效率,減少時間和成本。

利用自動化和機(jī)器人來達(dá)到低收入國家類似的勞動力成本。

工廠堆棧不同于軟件堆棧

部分投資者一直以來會將資金投到軟件公司并將其出售給其他使用大量云計(jì)算產(chǎn)品的公司。對這部分人來說,投資工業(yè)界是不太一樣的。SaaS公司出售給生產(chǎn)者、自由職業(yè)者或中小型企業(yè)的自助服務(wù)應(yīng)用程序在工業(yè)界都是鮮少見的甚至于是不存在的。對于投資早期階段的投資者而言,在種子輪階段挑選企業(yè)級銷售的贏家是非常困難的。此外,如果事先不了解該行業(yè)的話,那么大家都會覺得這些產(chǎn)品復(fù)雜且使用不便。

工業(yè)堆棧通常由多臺機(jī)器、多個傳感器和發(fā)射器組合而成,因此它很難去為不同公司開發(fā)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的“即插即用”解決方案。我曾和一位行業(yè)內(nèi)的企業(yè)家聊過這件事,有一句話非常精辟:

“當(dāng)你去了10家不同的工廠之后,你認(rèn)為自己已經(jīng)見過各種情況了。但當(dāng)你走進(jìn)第11家工廠的時候,你會發(fā)現(xiàn)一切又都是不同的。”

我相信工業(yè)4.0時代不僅僅只涉及到替換機(jī)器和設(shè)備,更多是要利用軟件和獲取到的數(shù)據(jù),讓機(jī)器和人類工人可以更高效、更智能得完成工作。制造商們采取的做法不是替換機(jī)器,而是增加一些傳感器,真正有價(jià)值的部分都在軟件本身。現(xiàn)在,是時候徹底改造工業(yè)堆棧了。

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顯然,風(fēng)險(xiǎn)必然也是存在的:

網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn):使用惡意軟件來攻擊工業(yè)自動化技術(shù)、控制設(shè)備或是從事間諜活動,即從競爭對手那里竊取敏感數(shù)據(jù)。

生產(chǎn)停工:軟件失靈或是無法連接到云端,這會導(dǎo)致生產(chǎn)中止。在自動化行業(yè),一分鐘停工生產(chǎn)會造成22000美元的損失。

質(zhì)量損失:舉個例子,新檢查軟件也許在一開始不如之前的軟件那么精確,但一段時間之后它也會不斷學(xué)習(xí)加以改進(jìn)(人工智能軟件都會在一段時間之后學(xué)習(xí)到新信息)。

互操作能力:技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的缺失使得不同設(shè)備之間的整合以及互操作非常困難。

完成工序后的應(yīng)用

當(dāng)我寫到這里的時候,我不由產(chǎn)生了一種疑問:工業(yè)界中,哪些是最令人感興趣的領(lǐng)域呢?在接下來的博文中,我對于工業(yè)界的一些公司性質(zhì)進(jìn)行了整理。這當(dāng)然并不是一份完整的名單,如果有任何需要補(bǔ)充的,你也可以聯(lián)系我。

CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)) /CAE(計(jì)算機(jī)輔助工程)/Simulation(仿真):設(shè)計(jì)產(chǎn)品要用到3D建模、原型樣品工具以及仿真平臺。

原型設(shè)計(jì)/尋求供應(yīng)商:借助3D打印和平臺快速設(shè)計(jì)原型樣品,從而找到合適的供應(yīng)商以及垂直整合工廠,比如說Plethora。

物聯(lián)網(wǎng)/Middleware(中間件):從機(jī)器中獲取數(shù)據(jù),將在線服務(wù)與脫機(jī)設(shè)備連接在一起。能夠獲取和分享數(shù)據(jù)的互聯(lián)設(shè)備可以被用來實(shí)時監(jiān)控或是拿去進(jìn)一步進(jìn)行分析。

Shopfloor Guidance(車間指導(dǎo))/應(yīng)用:為復(fù)雜工序以及工藝流程的安全提供指導(dǎo),確保生產(chǎn)質(zhì)量。關(guān)注重心通常是智能手機(jī)、平板電腦或是模塊工作站。

機(jī)器人:用軟件來給機(jī)器人行為或是自動化機(jī)器人進(jìn)行編程。近來,在機(jī)器人上的投資正以飛快地速度增加。

可穿戴設(shè)備:在B2C中,觸摸界面是非常普遍的,人們也習(xí)慣了使用個人設(shè)備。工業(yè)世界也意識到了這種趨勢。

分析工具/效率:可以360°掌握和控制整個生產(chǎn)流程。在車間計(jì)算和分析人類工人以及機(jī)器的工作。

能量監(jiān)測/分析工具:監(jiān)測、分析和優(yōu)化能源消耗。

審查:幫助發(fā)現(xiàn)流水線存在問題的公司,比方說借助計(jì)算機(jī)視覺(指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺,并進(jìn)一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像)。

可預(yù)測性維修:為狀態(tài)監(jiān)視、優(yōu)化性能以及減少停工時間提供解決方案。

資產(chǎn)追蹤/位置分析工具:借助追蹤設(shè)備和可預(yù)測性/規(guī)范性分析來了解供應(yīng)鏈的所有情況。

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(工業(yè)4.0時代——徹底改造工廠堆棧)

在任者并非如大家想象得那樣麻木

我們拿德國來舉例子吧。德國這個國家,23%的GDP附加值都來源于制造業(yè),48%的中等規(guī)模全球市場領(lǐng)軍者——即所謂的“隱形冠軍”——都在德國。

誠然,它們也許不會像美國谷歌、蘋果、臉書和亞馬遜四大巨頭(GAFA)那樣冒險(xiǎn),斥巨資投資新項(xiàng)目,但它們也在努力推動數(shù)字計(jì)劃以及改變自己的商業(yè)模型。有人認(rèn)為,如果這樣做能帶來遞增性改進(jìn)的話,那么在任者當(dāng)然會毫不猶豫——如果這將擾亂市場秩序或是能開發(fā)出性能好上十倍的產(chǎn)品,在任者也許不會立即采取行動。下面是一些例子:

K?rcher?——轉(zhuǎn)型“云優(yōu)先”:從2012年開始,它們就在和AWS合作。公司的清潔機(jī)器配備了一個車載T-BOX,它可以將機(jī)器數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,比如說發(fā)送位置信息,從而讓公司可以更加高效地計(jì)劃并且管理維修服務(wù)。

Viessmann——一個健康的風(fēng)險(xiǎn)偏好:加熱和冷凍制造商擁有自己的風(fēng)投基金,這家位于柏林的制造商試圖基于物聯(lián)網(wǎng)建立車間社區(qū)。全公司都在體驗(yàn)一些新的商業(yè)模型和想法。在我看來,這家公司也是德國中小型企業(yè)中最具前瞻性眼光的公司。

Kaeser?——改變自己的商業(yè)模型:幾年前,這家空壓機(jī)制造商在壓縮機(jī)中設(shè)置了傳感器。自此之后,公司就轉(zhuǎn)變了自己的商業(yè)模型,從出售壓縮機(jī)機(jī)器到出售“空氣即服務(wù)”。如今,顧客要為自己需要的空氣數(shù)量付錢。

BMW?——自動化市場:BMW i3的萊比錫工廠已經(jīng)非常先進(jìn)了,自動化程度非常高。你可以觀看這個視頻來了解一下具體情況(視頻地址:https://www.youtube.com/watch?v=q2nFKkbV63Y&t=130s)。

這些公司也必須要積極改變。相比傳統(tǒng)工業(yè)公司雇傭一流開發(fā)者,軟件公司進(jìn)入新行業(yè)也許要輕松很多(比方說谷歌進(jìn)軍自動化市場)。

對創(chuàng)始人的意義

顯然,整個過程為想要改革工業(yè)界的創(chuàng)業(yè)者們提供了巨大的機(jī)遇。下面一些事是我建議大家牢牢記住的:

客戶重點(diǎn):在一開始就要與客戶和試用對象密切合作。基于他們的反饋開發(fā)產(chǎn)品,試圖縮小迭代周期。如果客戶使用產(chǎn)品并且給你反饋的話,不妨花些時間和他們進(jìn)行交流。和其他向軟件公司出售產(chǎn)品的SaaS公司相比,你沒法進(jìn)行A/B測試。不妨嘗試簡化流程,讓他們能輕松嘗試你的解決方案,比如說一開始的目標(biāo)試驗(yàn)對象可以是一條生產(chǎn)線,而非一整個車間。

避免免費(fèi)嘗試:在我的印象看來,試驗(yàn)人員的門檻是非常低的。很多公司愿意嘗試你的解決方案,但它們通常不愿意為此付錢。我知道有些時候確實(shí)很難開口,但你必須有底氣拒絕這種免費(fèi)嘗試。有一些企業(yè)級SaaS公司在完成第一筆企業(yè)交易之后就能夠依靠自身發(fā)展起來。此外,專注于試用對象的一個或兩個用例,而非關(guān)注不同的用例類型。

出售一個用例:出售一個行業(yè)內(nèi)人士能夠輕松理解的明確用例。不要出售“儀表盤”,你要出售的是一間“控制室”。按照行業(yè)內(nèi)容調(diào)整你的措辭,便于大家理解。投資回報(bào)率很重要。

嘗試高賣:和研發(fā)部門或是流水線的工作人員聊天是有很大益處的,但多數(shù)情況下,盡量高賣產(chǎn)品。你可以嘗試聯(lián)系高層管理人員、生產(chǎn)計(jì)劃部經(jīng)理或生產(chǎn)總監(jiān)。情況最差不過是他們會將你轉(zhuǎn)推給他/她的下級。

理解企業(yè)級銷售:嘗試?yán)斫馄髽I(yè)級銷售流程。誰是用戶?誰是決策者?誰掌控預(yù)算?采購流程是什么樣的?

平臺第二:不要把打造平臺放在首位,你應(yīng)當(dāng)先以一個小用例為基礎(chǔ)打造產(chǎn)品,開發(fā)平臺則是你的長遠(yuǎn)目標(biāo),尤其是對于物聯(lián)網(wǎng)來說。人們通常不會購買物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),他們愿意付費(fèi)購買的是一個能解決問題的方案。

避免無目的的Pitch:由于對行業(yè)興趣的與日俱增,許多公司都會邀請初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行Pitch,所以你會碰到很多Pitch活動。在接收邀約之前,好好想想時間花在這次活動上是否值得。很多時候,這種活動不過是單方面的知識傳送,而非是他們真的對融資或合作有興趣。

上面是一些我和業(yè)界企業(yè)家以及行業(yè)專家聊天獲取到的一些信息,我期待能和行業(yè)內(nèi)更多的人進(jìn)行交流。如果你也想變革工業(yè)界,我很樂意聆聽你的看法。


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