物联网+_制造业向智能服务转型的新引擎.pdf

制造业向 智能服务物联网转型的新 引擎目录1． 制造业在工业 X.0时代的新机遇1.1 硬件产品和实体资产不再是企业竞争力的必然保证，制造业亟需转型1.2 “物联网 ”助力传统企业向智能服务转型，获取增长新动能1.3 企业为何踌躇不前2． 生态系统是激发“物联网 ”力量，向智能服务转型的关键2.1 生态系统思维，而非产品思维2.2 “物联网 ”的“ 朋友 圈 ”2.3 在生态系统中找准自己的定位2.3.1 生态系统演进中角色的变化2.3.2 借 力“ 朋 友 圈 ”，提 前 布 局 卡 位2.4 组织能力的准备3． 从概念验证走向规模应用3.1 在价值螺旋中探寻服务的价值所在 3.2 数字产品生命周期管理3.3 探寻合适的商业模式3.4 管理投资风险458111214151616181920212426282进入 21世纪以来，新一轮的科技革命和产业变革席卷全球。云计算，数据分析、人工智能，物联网等新兴技术和不同产业的结合，给这些产业带来深刻的变化。在这些产业中，制造业毫无疑问是受影响最大的产业之一。世界上的主要制造业强国为了应对这一变革，都纷纷推出了制造业的转型升级计 划，德 国 的“ 工 业 4.0”即 是 其中 的 典 型 代 表 。回 顾 过去 200多年来工业的发展，其最大的推手是技术的进步。从 1784年瓦特发明蒸汽机为标志的第一次 工 业 革命，到 19世纪末电力的使用为标志的第二次工业革命，到 1969年第一台可编程计算机的诞生为标志的第 3次 工 业革命，再到 2013年德国提出以信 息物 理 系 统（ CPS）为标志的第四次工业革命（工业 4.0），每 一 次 工 业 革 命都发端于新技术的运用，并推动了工业生产方式的变化。可以预见，随着新技术的层出不穷，工业生产方式也将随之进阶，以后还会有工业 5.0、 6.0我们可以称其为工业 X.0。 工业 X.0和以往工业革命最大的不同是数据驱动。人、产品、系统、资产和机器之间建立了实时的、端到端的、多向的通讯和数据共享；每个产品和生产流程都可以自主监控，感知了解周边环境，并通过与客户和环境的不断交互自我学习，从而创造出越来越有价值的用户体验；企业也能实时的了解客户的个性化需求，并及时做出反应。这种基于数据的智能化给制造业带来的变化不仅是生产效率的提升，还会在传统的产品之外衍生出新的产品和服务模式，开辟全新的增长空间，制造业的运营模式和竞争力会被重新定义。这 份 报 告 是 基 于 来 自 农 业 、汽 车 、钢 铁 、航 空 、造 船 、航 运 、电 信 、电 力 、电气、云服务等行业的领先企业，和行业协会与研究机构的管理人员和专家的调研，以及相关案例研究，探讨了中国制造业如何利用物联网，结合各自所在的产业和人工智能、区块链等新兴技术开发出基于数据的创新服务，推动 业 务增长，希望 对 读 者能 开 卷 有 益 。3制造业在工业X.0时代的新机遇1 4在过去，制造业基于硬件资产规模建立的优势曾被认为是高门槛，难以复制和超越。然而，传统工业巨头的衰落和新兴“数字原生”企业的崛起，让人们认识到在工业 X.0时代，企业的竞争力正在重新被定义。数字技术重塑了竞争格局，价值分配已超脱传统行业界限，以制造业为代表的传统重资产企业的优势被逐步侵蚀，盈利空间受到强 烈 挤 压（ 见 图 1） 。硬件产品和实体资产不再是企业竞争力的必然保证，制造业亟需转型2004010121416182005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015标准普尔500指数重资产行业营业利润率（ ）时间图 1. 传统重资产行业盈利空间受到挤压资料来源重资产行业涵盖了来自工业、电信、能源、自然资源、公用事业以及汽车行业的 1,219家企业数据来自 Capital IQ1.15一方面，重资产的多少早已不必然等同于优势和实力，近年来不断涌现的众多轻资产、数字化原生公司实现了高速发展，在短短几年内市值达到了 10亿 美 金，而 过去 财富 500强企业平均需要 20年 才 能 做 到（ 见 图 2）。1相反，庞大的资产却使得这些企业有着极高的固定成本，以汽车行业为例，调研显示生产线故障停工时间造成的损失高达每分钟 2.2万美元，2倘若不能得到有效管理，反而会给企业带来巨大损失。此外，重资产往往使得企业“船大难掉头”，不能快速地应对市场变化，限制了企业投资新业务的决心和能力。另一方面，硬件产品的价值不断向服务和软件迁移。现在硬件产品给客户带来的价值远超过硬件本身，智能手机能满足人们生活中的多种服务需求，汽车上的传感器收集到的数据能帮助车队优化运营，节省燃料，这些服务提升了客户体验，也给企业带来新的收入。而这些服务功能均是通过软件来实现，许多产品都预装了操作系统，嵌入了许多软件功能，并能加装各种 APP延展各种服务功能。未来的制造业不只是制造硬件，软件和服务在制造业中会逐渐占据主导作用，制造业要放弃“硬件式思维”，从服务和软件的角度来发展制造业。以工业巨头通用电气（ GE）为例，在其公司简介中是这样介绍自己“ GE是一家全球性的数字工业企业，创造由软件定义的机器和解决方案，集互联、响应和预测之智，致力变革传统工业。 GE围绕全球知识 交 换 系 统‘ GE商店’进行组织，让所有业务部门共享和使用相同的技术、市场、结构和智力。每项发明都推动跨界创新应用。 GE讲述工业语言，以全球人才、服务、科技与规模，为客户创造非凡业绩。”这已经不是一个传统的制造业公司的价值主张了，而俨然是一家数字化的企业了。作为制造业大国，中国受到的挑战自然不小。过去十年，中国制造业的营收增长不断放缓，盈利水平停滞乃至下 降，以 股 东 权 益 回 报 率为 指 标 的 投 入 产出比 恶 化（ 如 图3）。经济增长变缓，逐渐丧失成本优势，创新能力不足，以及来自新兴企业的跨界竞争让中国制造业传统的增长模式难以为继，制造企业必须重新审视和定义自身的竞争力，寻 找 新 的 增 长 动 能 。6营业收入增长营业利润率年度变化 股东权益回报200746810121416182008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016-30-20-1010203040500图 3. 中国制造业上市企业绩变化趋势资料来源 Capital IQ资料来源埃森哲研究图 2. 达到 10亿美金市值所需的年数财富 500强企业平均所用时间20854222谷歌 Facebook 特斯拉 Uber whatsapp snapshot7“物联网 ”助力制造业向智能服务转型，获取增长新动能为了应对传统制造业面临的挑战，在世界上主要制造业强国都提出的制造业振兴计划中，如德国的“工业4.0”，美国的“工业互联网和“国家先进制造战略规划”，中国的“中国制造 2025”规划和“智能制造发展规划（ 2016hyphen.uc2020年）”，都把向服务转型作制造业升级转型的关键方向。虽然不少制造企业已经开始着手为客户提供服务，提升服务在企业收入的比例，但大多数还是基于产品的传统服务，比如产品售后服务，产品租赁服务，为客户购买产品提供融资服务等。单单靠这些传统服务给客户带来的价值有限，也常常跟不上客户需求变化的节奏，是很难让企业实现服务转型的。而物联网的发展则为企业向服务转型开辟了新的空间。如上所述，工业 X.0带来的变革都是基于数据驱动，物联网通过各种传感器抓取物理世界的数据，再通过对这些数据的分析和应用，帮助企业优化生产流程，提高运营效率；更为重要的是借助物联网，企业得以持续感知客户的需求，创造新的服务模式，推动业务增长，这才是物联网对企业最大的价值所在（见图 4）。图 4. 基于“物联网 ”的智能服务传统的产品和服务 智能服务 基于智能产品的服务 基于信息的服务产业物联网新兴技术数据分析人工智能虚拟现实/增强现实云计算/雾计算�.物理世界的信息化将来自不同产业的物理数据转化为可以商业化的洞察更好的客户体验实时个性化自主化基于成果新的收入来源产品销售售后服务 维修保养 安装产品租赁融资服务（抵押式） 远程监控 远程控制 预测性维护 产品实时优化 产品即服务�� 数据即服务 咨询服务 制造即服务 物联网金融与保险服务 平台模式交易撮合、广告服务等 C2B定制服务��1.28借助物联网产生的数据，企业能够为客户提供动态、个性化的智能服务。这些服务与传统的售后服务的本质区别在于其通过物联网收集到的数据，以更加动态的、系统的方式实时、持续地分析并预测客户需求，根据分析结果自动对服务进行优化和调整，乃至能自动地适应环境，自主决策，为客户带来高度的个性化体验。例如，装备制造企业能通过在设备上安装的传感器提前预知客户设备的某个零件需要替换，提前将备件运往客户附近仓库，大大缩短了客户等待备件更换的时间，减少了停机损失，客户也无需自己囤积大量备件而占用资金和仓储；同时也降低了客户购买别的品牌备件的可能性，提升企业收入。企业还可以通过物联网创造出的新的服务模式，比如开放自己的制造能力，为其他企业提供生产服务；根据客户的需求，提 供 C2B的定制服务；为客户提供基于物联网数据的融资和保险服务。对那些行业龙头企业来说，他们还可以搭建基于物联网的平台，成为行业生态的中心。如同“互联网 ”一样，物联网给制造业带来的这些新的价 值 机 遇，是 需 要 与其他 的 新 兴 技术 如 数 据 分析，人 工 智能，区块链以及不同产业相结合的，我们称之为“物联网 ”。案例基于产品的服务BIESSE集团利用物联网提供创新服务Biesse是全球领先的木材加工设备提供商。公司希望通过数字化技术提高运营效率，降低成本，开拓新的收入来源，而Biesse集团的客户也对新的数字能力感兴趣 。为此 Biesse设计了一系列可以帮助客户提高设备性能和提升整体生产力的服务。Biesse集团将埃森哲的产业物联网资产管理解决方案应用于企业的数字化转型。双方使用了埃森哲的物联平台即服务（ CPaaS）设计了物联网的运营模型、使用场景、解决方案和路线图。该解决方案首先在在部分客户的八台机器上进行了试用。试点服务包括预防性维护通知、设备管理和制造过程中的事件分析等。通过机器上的传感器和处理设备，客户可以在移动设备上使用可视化工具查看、分析数据；并以按使用付费模式，定制从设备预警到深度设备分析等个性化服务，从而提高客户的设备运行 效率 和生 产力。这一 试点项目已 经 帮助Biesse改善了客户服 务，降 低了保 修 和维 护成本； Biesse还可以对获得的设备数据进行分析，用以改进产品，并向客户提出如何充分利用设备的建议。对于客户而言， Biesse提供的灵活的定制化服务有助于他们减少机器故障，从而提高机器的生产效率和客户满意 度 。客户将 Biesse视为能够帮助自己提高生产力的重要合作伙伴。根据试点项目的成功， Biesse计划推出涵盖 2万台机器的服务，这些服务包括远程诊断、预警、预测性维护、设备使用分析和生产流程优化。 9案例新的服务模式中国航天科工集团 INDICS工业互联网云平台中国航天科工集团在航天防务、信息技术、装备制造、智慧产业等方面提供系列高科技产品和服务， 2016年位列世界企业 500强第 381位，中 国 制 造 业 100强第 31位。航天科工打造的工业互联网云平台 INDICS，是以工业大数据为驱动，以云计算、大数据、物联网技术为核心的工业互联网开放平台，可以实现产品、机器、数据、人的全面互联互通和综合集成。 INDICS工业互联网平台能够提供涵盖 IaaS（ 基 础 设 施 即 服 务）、 DaaS（ 数 据 即 服 务）、 PaaS（平台即 服 务）和 SaaS（软件即服务）的完整工业互联网服务功能。其适合不同层次、类型、规模的企业，可支持各种工业设备接入、集成各类工业应用服务，使制造管理更加便捷高效。该平台通过线上实现制造信息互通、资源共享、能力协同、开放合作、互利共赢，牵引线下智能化改造，进而实现智能制造、协同制造和云制造；打造线上线下结合、制造服务结合、创新创业结合的新业态。4图 5. 中国航天科工集团 INDICS工业互联网云平台智能研发安全的INDICS平台云资源软件 工业服务本地 第三方3D打印 工业设备 工业产品智能物联网智能生产智能服务智能商务第三方应用Chyphen.ucPDM CAD CAEChyphen.ucCRMCRP CIS云协作中心10为何企业踌躇不前“物联网 ”带来的智能服务虽然能为企业带来许多新价值，但并没有完全转化为企业部署物联网解决方案的决心和动力。世界经济论坛（ World Economic Forum）一项研究显示，受访的首席高管中有 72确信产业物联网将彻 底 改 变 其 所 在 行 业，但 仅 有 20经 过 深 思熟 虑 后，制 定了产业物联网的应用战略。5而那些已经开始试水开展智能服务的先行者，比如智能家居，工业设备的售后服务等，大多数仍然处于小规模的验证，还没有开始大规模的应用；少数已经开展大规模应用的仍处于投入的初期，收到的商业回报比较有限。在我们对中国企业的调研中，我们发现阻碍企业开展智能服务的因素来自于企业对需求、投资、外部合作和内部组织四方面。1. 需求的不确定性物联网对业务和运营带来的影响，无论是服务提供方，还是需求方都在摸索中。需方对物联网能解决什么问题以及如何解决不甚了，并且物联网丰富的应用场景反而令应用企业迷失其中，忘记初衷。供方缺乏客户所在行业经验，其设计出的解决方案和商业模式满足的往往是“伪需求”（这在智能家居领域表现犹甚），应用效果大打折扣，这也导致客户支付意愿不高。许多厂商只得将智能服务作为产品的附属服务和产品一起打包出售，甚至是赠送给客户。2. 投资收益的不确定性从产品走向服务模式，往往需要较高的的初始投资。开展智能服务就需要在如传感器，通信模组，网络传输，人才招募和培养等方面有着不菲的支出。智能服务需求的不确定性使供需双方都难以预估投资带来的财务和市场收益，降低了投资吸引力。另外，智能服务带来的一些全新的商业模式，甚至连投资者也还没有深刻理解其价值和变现逻辑，因此对这一市场的估值往往沿用互联网、电子商务等领域的投资模型进行分析，因此针对个人消费者的智能产品和服务容易获得投资，而价值更大的企业级服务市场由于经验所限难以评估，受到资本冷遇。3. 与外部伙伴的合作亟待改善智能服务的开发和营销需要围绕服务场景，和相关的外部伙伴有着紧密的合作，特别是对那些志于建立物联网平台的公司，建立一个紧密合作的生态系统更为关键。在我们的调研中，企业和外部伙伴的合作中仍有不少障碍，比如数据分享，知识产权的保护，智能服务的投资与收益共享等。特别是在数据分享方面，这是合作伙伴最为关切的因素，一些工业云平台就不能提供足够的安全性说服合作伙伴上传数据。如何建立一个好的数据和知识产权保护机制以及价值共享机制来吸引合作伙伴，从而构建一个高效的价值创造网络是开发智能服务的一大挑战。4. 企业的能力准备尚需时日数字化浪潮汹涌而来，传统行业内的企业没有时间进行充足准备就被席卷其中。在工业 X.0时代，企 业 需 要 重 建自己的能力来适应新经济的发展要求，这主要表现在对物联网，人工智能等新兴技术缺乏认知和掌握，与行业结合 的应 用能 力待 提 升，缺 少业 务 /数据分析和 IT/OT复合型人才，传统多层级管理架构影响了企业的响应速度和敏捷性，内部的数据孤岛，开放、鼓励创新的企业文化的缺失，以产品为中心而非以客户为中心的思维方式，等等。这些因素制约了企业在物联网应用方面的创新力。1.311建立生态系统是撬动“物联网 ”力量，向智能服务转型的关键2 12要克服上述挑战，单单靠企业自身的能力和资源是不够的。首先，单单靠物联网收集的数据本身没有意义，是需要和不同产业以及数据分析、人工智能、区块链、云计算、雾计算等新兴技术相结合，才能开发出创新服务。而且，由于智能服务场景众多，以及智能服务实时化，动态化的特点，单单靠企业自身的资源也没法满足客户的需求。最后，智能服务需求的不确定性和投资回报的不确定性，也需要和外部伙伴的协作来共担风险。因此，要开发出智能服务，企业需要和“ 物联网 ”相关外部伙伴开展密切合作，形成一个价值创造网络。 “ 物联网 ”的智能 服 务将跨 越 企业价值链和传统行业边界，创造出一个全新的生态系统，改变现有竞争格局，挑战固有的制胜规则。图 6.“物联网 ”的生态系统服务场景生态系统新兴技术 产业物联网人工智能数据分析区块链虚拟现实/增强现实云计算/雾计算连接服务芯片平台操作系统传感器信息安全网关工业装备汽车电子农业零售电力电信金融互联网咨询��13传统的制造业提供产品主要考虑的因素是产品功能、质量和成本，是产品思维。而提供基于物联网的服务，则要基于服务场景，着眼于建立自己的“朋友圈”，与他们共同合作，一起为客户提供服务，是生态系统思维。以农业机械公司约翰迪尔为例，该公司为农场主提供的设备安装了传感器，并将收集到的设备数据和气象、土壤、种子等数据结合在一起，利用分析技术挖掘出其中的洞察，才能帮助农场主做出更为科学的农耕决策，在这个过程中，约翰迪尔整合了来自不同产业领域的数据和知识，为了更 好地 利 用 这 些 数 据，约 翰 迪尔 的 myJohndeer平台提供了 API接口，便于外部的开发者使用这些数据（见图 7）。因此，企业在设计基于物联网的服务时不能用传统的产品思维，而需要对产品及相关服务所处的生态系统有着整体的认识。例如，在设计智能产品时，除了在纵向上考虑设计产品本身的质量和功能，而在横向上考虑到其他产品和系统的互通和兼容，以及和第三方开发者的合作（比如提供 API接口和相应的开发工具）。集成第三方的产品和服务或被集成到第三方系统中，是工业 X.0时代所有企业的必然选择。如果企业依然按照原有的产品思维提供产品和服务，忽视生态系统的建设，就会错失了“物联网 ”所能带来的广阔市场和巨大价值。生态系统思维，而非产品思维图 7. 农机生产商 John Deer的农业管理服务6气候数据系统种子优化系统灌溉系统农机系统农机数据雨水、湿度和温度传感器APP开发者产品思维以产品为导向质量、功能、成本生产一台更好的农业机械系统思维以应用场景为导向连接、合作、生态如何更好地为农场主提供服务气候图 天气预报气候数据应用收成数据库种子数据库种子优化应用田地传感器 灌溉节点 灌溉应用农业管理服务2.114“物联网 ”的 生 态 系 统 包 含了以下角 色（ 图 8），这 些角色相互协作，共同进化，推动“物联网 ”产业的 进 步。所有通过传感器、网络从物理世界中收集数据的企业都是数据制造者，他们来自于不同产业，有着自己独特的数据。电信运营商、传感器提供商、芯片提供商等系统部署使能者通过提供物联网技术、产品和系统实施服务，推动了物联网低成本和大规模的应用；应用开发商（如宝信软件）、数据分析和人工智能技术提供商等应用开发使能者将物联网采集到的数据变为各个产业中的实际应用；阿里云、普奥云等物联网平台提供者则为朋友圈提供了“聚会”场所；应用者来自不同产业，他们则在朋友们的支持下，结合自身的产业知识和来自不同产业的数据，使用物联网提升效率，改善产品体验，提供创新服务。这些角色在“ 物联网 ”的发展中承担不同职责，企业承担的角色也将变化、叠加、融合。例如应用者利用系统部署使能者和应用开发者提供的软硬件或服务提升自身生产运营效率，也可以作为数据制造者将获取的数据进行商业变现。又如物联网平台商可以连接其他角色、整合资源并提供更加专业的管理和运营服务，如连接管理、物联网设备管理、物联网应用软件开发、数据集市等等。“物联网 ”的“朋友圈”图 8.“物联网 ”生态圈2.2 外部应用者对外应用物联网提供智能服务和商业应用方案。 内部应用者对内利用物联网提升生产和运营效率。 物联网系统咨询、顶层设计和解决方案。 物联网软硬件产品供应（传感设备、网络传输、信息安全等）。 物联网系统集成与部署。 原始数据采集和清洗通过网络、传感器采集物理世界的数据，并对采集到的数据进行清 洗 、本 地 存 储 。 销售数据资源和相关数据服务。 应用开发支持提供成套应用开发工具（大部分能提供图形化开发工具，甚至不需要开发者编写代码）、中间件、数据存储功能、业务逻辑引擎、对接第三方系统的 API等。 应用开发者针对应用场景开发相应的应用软件和服务 。 相关技术提供商，如数据分析、人工智能、区块链等。应用者系统部署使能者数据制造者物联网平台提供者应用开发使能者角色 主要价值机遇 物联网设备管理平台对物联网终端进行远程监控、设置调整、软件升级、系统升级、故障排查、生命周期管理等功能。 连接管理平台实现物联网连接配置管理，保证终端联网通道稳定，提供网络资源流量管理、资费管理等功能。 物联网应用多边市场提供物联网应用软件或服务。这里的平台是指对外提供商业化的平台服务，而非内部自建的平台152.3.1 生态系统演进中的角色变化“物联网 ”从挖掘物理设备的数字化价值，进化到与产业经验、尖端技术紧密融合以释放更深入的“设备 信息 服务”价值，与生态系统的演进密切相关。在演进过程中，各角色的潜在价值也在动态变化（图 9）。认 清 这一 特点，将有助于企业在物联网发展中制定前瞻性战略，灵活调整战略定位并提前进行能力准备，以保持企业的长期竞争力。物联阶段主要是数据的采集处理，所以数据制造者的作用最为重要。在物联与服务交融阶段和万物服务化阶段，随着数据采集成本降低、数据生产量增加，基于数据的服务价值逐渐显现，数据制造者的价值会相对降低。为此，数据制造企业需要根据自身优势，或叠加更具未来价值 的 角色，或 向下一 阶段 的主导 角色 演 进，或 与下一 阶段的主导角色合作。系统部署使能者在物联阶段，承担着物联网基础设施的供应和建设，大量技术企业从这一角色开始进入物联网领 域 。然 而，进 入物 联与服 务 交 融 阶段 后，这一角色 的收 入开始减少，运维服务、外包服务等服务性收入增加。为了在万物服务阶段保持持续竞争力，这一角色的企业一方面可以引入更多先进技术和产品以来提供更具竞争力的物联网基础设施，另一方面也可以叠加别的角色，例如应用开发使能者、应用者、物联网平台商。应用开发使能者在物联与服务交融阶段开始起到核心作用。他们掌握着推动物联网应用的关键技术，通常具有很强的技术能力和对应用场景的深刻理解。这一角色需要与数据制造商和应用者紧密合作。例如，埃森哲作为应用开发使能者，与国内一领先的烟草公司合作，实现对卷烟生产全过程的物料使用状况跟踪以及全过程质量关联性分析，大大提高企业决策的成功率。应用者往往也是应用开发使能者，因为应用者在提供应用服务的过程中，积累了丰富的经验，可以为提供应用开发使能服务。 物联网平台提供者是数据和资源的汇聚点，聚合了产业中 的 不 同 参 与 者，在“ 物 联 网 ”发 展 的 各 个 阶 段 中 起 到关键作用。到了万物服务阶段，在某个行业精耕细做的行业平台商或提供跨行业平台的物联网平台商都可形成自己强大的的生态系统，成为产业中的主导者。平台也可以延伸到生态圈中的各个角色，成为全能选手。海尔的工业互联网平台 COSMO平台除了提供海尔互联工厂的解决方案外，还能快速聚合全球资源构建知识智慧服务、共享集约服务、大数据服务等领域的产品，为企业转型提供全流程闭环的服务。同时 COSMO平台还实现了企业、资源、创客之间的互联互通，每一个需求都可以通过平台来快速配置资源，实现产消合一。用户驱动员工自经营，大大提高了工厂的柔性、响应速度、质量水平。7应用者利用物联网收集到的数据解决商业问题，推动企业的发展。在物联阶段，应用更集中在内部运营效率的提升，特别是数据制造者自身的需求（比如资产管理，产线的优化）。在此阶段，应用者角色往往就是数据制造者。从物联与服务交融阶段开始，基于物联网的需求不断涌现，应用场景越来越丰富，应用的范围将超越内部效率的提升，基于物联网的服务应用开始增多，并涌现出新的商业模 式，比 如 C2B的定制服务，数据即服务，物联网保险服务等，应 用者 会成 为主导角色 。 在生态系统中找准自己的定位2.316 万物互联刚刚起步，物联网应用价值主要体现在孤岛式的企业内部效率提升和成本节约，价值有限 系统部署设施使能者和物联网平台在物联的过程中发挥着重要 作用，数 据 的 价 值 开 始 为人 重视，企业把数据的采集和处理放在重中之重 随着物联进一步加强，物联网的应用价值逐渐被挖掘出来，从效率提升延伸到提供服务 基于硬件的服务和基于信息的服务 和应用相关的应用者和应用开发使能者的角色凸显出来。物联网平台商起的作用不仅是连接 和汇集数据，还能起到汇聚物联网 相关资源的作用 万 物互 联 基 本 完 成，物 理 世界 与数字世界紧密地连接在一起。一切都可以“服务”的形式提供给客户，并给客户带来高度个性化的体验 经过市场竞争、兼并和淘汰，市场竞争格局趋于稳定，并形成了行业巨头和跨行业的巨头。平台型企业更有可能成为这样的巨头 其他企业在围绕这些平台的生态圈中找到自己的生存空间。生态圈中的所有参与者共同推动产业发展注大的圆圈表示发挥更重要的作用物联阶段 物联和服务交融阶段 万物服务阶段物联网平台应用者系统部署使能者 数据制造者应用开发使能者应用开发使能者物联网平台应用者系统部署使能者 数据制造者行业平台平台伙伴平台伙伴跨行业平台图 9.“物联网 ”生态圈中各角色的演变172.3.2 借力“朋友圈”，提前布局卡位 由于不同的角色在物联网发展的不同阶段发挥着不同 的 作 用 ，“ 物 联 网 ”生态系统中的参与者需要随生态演进和企业的发展目标进行战略转移，并确定自己在不同阶段扮演的角色和在生态系统中的合作对象，提前做好能力准备。对于要向服务转型的制造企业来说，并非是一蹴而就。在物联阶段，制造企业的核心角色就是数据制造者，利用物联网收集到的数据主要是用来提升自身效率（内部应用者），对外服务的价值还未充分体现，这些企业在应用物联网方案时主要的合作角色是就系统部署使能者。而当企业对物联网的价值有进一步认知后，并且希望进一步挖掘挖掘物联网收集到的数据价值时，这些企业会将未来的战略角色锁定在物联网平台或者外部应用者（对外提供服务），并提前进行相应的能力储备。待到了物联与服务交融阶段，企业可以轻松转型到外部应用者或物联网平台的角色。到那时，其主要合作角色转化为应用开发使能者。例如ABB Ability物联网平台和 IBM开展合 作，利用其 Watson认知计算平台能力，为电力、工业、交通和基础设施领域提供基于物联网的服务；8通 用电气 预 计，到 2020年 时，每 年 将有 2万名开发者在其 Predix工业云平台开发应用软件。9当发 展 到 万 物 服 务 化 阶 段，企 业已 经 累了丰富 的 产业 经 验，生态系统也比较完善，可以选择在现有生态圈中成为主导者，成为一家平台型的企业；也可以将自己定位成在一个大的生态系统中的一员，发挥自己的独特优势深挖细分领域内的价值。集成和被集成，是“物联网 ”生态圈中所有角色的必然选择。无论哪种选择，企业应对自己的定位有个清醒的认识，在产业发展的过程中提前布局卡位，保持竞争优势。 我们以某大型装备制造企业为例，根据其在物联网产业领域现有的布局和未来可能的发展方向描绘出其向服务转 型 的 发 展 路 径（ 图 10）。这家企业从数据制造者和内部应用者角色起步，现在正积极向对外的应用服务提供者、物联网平台提供商和应用开发使能者的角色转型。该企业内部的物联网系统在八年间已经积累了 3万台设备实时运行数据和 500多种参数。这些数据资源支持企业从满足企业自身的应用需求，发展到向业内其他企业乃至产业之外提供物联网应用服务。近期该企业推出了面向业界的产业物联网平台，提供包括物联监控，资产管理，智能服务，设备保险，交易支付，共享租赁等面向企业客户的360度全生命周期管理服务。未来，这家企业有可能发展成为行业内占主导的平台型企业。某装备制造企业物联阶段 物联和服务交融阶段 万物服务阶段物联网平台应用者系统部署使能者 数据制造者应用开发使能者应用开发使能者物联网平台应用者系统部署使能者 数据制造者行业平台平台伙伴平台伙伴跨行业平台图 10. 某制造企业利用物联网向服务转型的路径18与生态系统伙伴的合作对企业也提出了新的能力要求技术基础设施 为了便于和外部生态伙伴的合作，企业需要搭建好能支撑这些合作的技术基础设施。比如基于软 件 即 服 务 ”（ SaaS） 和 “ 平 台 即 服 务 ”（ PaaS）的 云 服 务；为生态伙伴提供 API接 口，开 放自己 的 数 据，并 提 供 相 应 的APP开发工具。为了更好地和外部伙伴的数据互联互通，企业自身要做好内部数据的互联互通；考到企业对数据安全的敏感性，企业还需要采取很好的数据安全措施，建立数字信任，才能吸引生态伙伴来分享数据。多样化的人才需求 与生态系统中不同的伙伴合作，满足不同的服务场景，对企业人才的技能会更为多样化 底层技术支持，大数据分析，软件开发，行业知识，解决方案构建，商业模式的规划运营等等。要满足这种多样化的需求，企业首先需要培养复合型人才，例如信息技术（ IT）与运 营 技 术（ OT）的复合型人才，业务与技术的复合型人才。其次，企业要善于利用众包平台，和外部的中小企业，自由职业者共同协作来开发、提供基于物联网的智能服务。数据分析 /人工智能 物联网应用服务中最大的价值来源 是 应 用于服 务场 景中的产业 知 识和 数 据，生 态 系 统 的 整合会使得公司获得更多的数据和知识来源，但必须将数据分析能力与产业知识和数据结合起来才能真正挖掘出有价值的洞察。 GE、 ABB、西门子这些工业巨头通过物联网和多年的行业实践在工业领域都积累了大量的产业数据和知识，为了将这些产业知识转化为能产生价值创新的洞察，他们都在积极地发展在数据分析和人工智能方面的能力。比如 GE的医疗部门已经开始试水利用人工智能做疾病的早期筛查，并计划未来开展数字医疗服务。10公司文化 物联网应用服务的开发需要生态系统伙伴的密切合作知识与数据的分享，收益与风险的共享，公司内外人才的配合，公司内不同部门之间对要协调一致，这些都需要更为开放和协作的的文化。而且，由于物联网应用服务是基于实时的数据感知，企业也需要和外部伙伴紧密合作，一起快速地应对客户需求和市场态势的变化 ，保 持 高 度 的 敏 捷 性 。组织能力的准备2.419从概念验证到规模应用 3 20利用“ 物联网 ”向 智 能 服 务 转 型 非 一 蹴 而 就 ，目前 试水智能服务的企业多是在做概念验证，如何走向规模化应用是一大挑战。企业要根据实际需求，在不断的尝试反馈改进的螺旋中探索“物联网 ”的 价 值 所在，从概 念 验证逐步走向规模化应用。在这个过程中，数据量、合作伙伴，应用场景都会逐步丰富起来，螺旋体量会逐渐变大，源于服务的收入也会水涨船高。米其林通过安装在在卡车的引擎和轮胎上的传感器收集到的数据的分析，帮助车队节省燃油，并且按照行驶里程租用轮胎是产品公司提供“物联网 ”智能服务的一个典型案例。而米其林在提供该服务之前，也是经过多年的数据与经验的积累和测试才开发出这项服务。在价值螺旋中探寻“物联网 ”智能服务的价值所在3.1概念验证 规模化应用找准商业模式管控投资风险数字产品生命周期管理 基于硬件的服务 智能产品 1.0 “小数据” 供应商的合作 感知问题 新的商业模式 智能产品 N.0 “大数据” 生态系统的整合 自主决策图 11. 从概念验证到规模化应用的价值螺旋21从基于产品的服务到新的商业模式在服务场景方面，物联网应用服务通常会是起于围绕产品的服务，比如利用物联网监测 /诊断产品的运行状态，控制产品的功能，提升产品的性能，针对不同用户需求提供个性化的产品体验。而随着数据体量的扩大，对用户需求的理解的深入，会衍生出一些新的商业模式，比如产品按使用收费，金融和保险服务针对客户其他需求的咨询服务等。从智能产品 1.0到智能产品 N.0智能产品是智能服务的载体。服务的演进会对智能产品的功能不断地提出新的需求。因此，智能产品在价值螺旋中会根据市场的反馈，服务的升级，不断地迭代优化，从互联迈向智能化，从单一的产品迈向多个产品组成的产品系统。从“小数据”到“大数据”在 服 务 演 进 的 过 程 中，一方 面，企 业 部 署 的 智 能 产品 在不断的尝试和改进中部署的数量逐渐增多，通过产品收集到的数据越来越多。另一方面，为了满足增加的应用场景，企业生态圈也在不断扩大，企业会整合更多来自外部伙伴的数据，数据的规模、维度、精度和数据处理速度都会在价值螺旋中不断扩展。 从供应商合作到生态系统整合服务的发展也要求企业与外部合作伙伴的关系不仅是传统的供应链中的分工协作关系，而是要有着更广泛、密切的合作。从传统的围绕产品的供应商体系扩扩展到围绕服务场景的所有外部合作伙伴，合作层次也要提升，比如数据的分享，共同投资，将相关的产品和服务紧密捆绑在一起为客户提供无缝体验，且收益共享。从感知问题到自主决策 随着通过物联网收集到的数据量的扩展，以及智能服务对实时响应和预测式服务的要求，服务应用也从问题感知，原因追溯，逐渐向预测分析，决策支持，直至自主决策进阶。传统的数据回归和聚合分析将无法满足这一需求，我们需要提高大数据分析的速度和准确度，一方面是采用更深入的机器学习方法，另一方面向普适计算发展，普适计算强调和环境融为一体的计算，而计算机本身则从人们的视线里消失。在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取、处理以及自动决策和执行。例如，自动驾驶汽车可以利用 Waze这样的应用程序，获取交通流量信息，然后自动实时规划路线，将你送到目的地。汽车可以观察其他车辆状况和交通事故，接受最新的交通信息。在这个价值螺旋中，企业需要步步为营，寻找合适的商业模式实现变现，同时管控好投资风险，而螺旋式的迭代过程对企业传统的产品和服务开发流程也提出了新的挑战。22案例施耐德电气数字服务工厂从产品转型至服务11施耐德电气是一家全球领先的工业设备制造商，为公用事业企业及工业制造企业提供能效和自动化过程管理。施耐德已不再满足于单纯的硬件制造，而是积极拓展新业务。为此，公司成立了数字服务工厂（ DSF），一 方 面 为 其 产 品 的 预 测性维护、监控和能耗优化提供分析能力，也为后期建立一个完整的数据闭环奠定了基础，便于将数据反馈至研发和其他部门；另一方面 ,数字服务工厂还能在企业设计新服务时给出建议，并为这些新型务的市场推广和定价策略予战略指导。有了数字服务工厂，施耐德电气便可充分利用其基础设施和客户手中数以百万计的联网资产，在预测性维护、资产监控和能耗优化服务等方面迅速推陈出新。总体而言，数字服务工厂将加速施耐德电气内部从构思到工业化的实现过程，包括创意的萌生和孵化以及产品或服务的设计、试验、部署和推广，并为加快应用的开发速度提供分析方法和产业物联网能力。原本从产品构思到市场试用需要三年时间，而这一平台，能够将其缩短至８个月以内。施耐德电气已成功将上市时间缩短至原来的 1/3，其边际收益也得到了极大提升。（见下图） 对生态系统和中小企业合作伙伴有着清晰的理解 初步筛选 5hyphen.uc15个有市场潜力的服务机会 10hyphen.uc12个试用客户 3hyphen.uc5个物联网服务测试原型 试点服务的推广行动计划 收集客户反馈 试点服务上线 根据客户反馈优化服务 销售团队准备新服务的部署和推广 服务交付的运营支撑市场状况和创新趋势中小企业创新筛选 /物联网技术专家不同阶段的产出图 12. 从试点到规模化应用概念 孵化 产业化服务原型开发/确定商业模式如果市场潜力有限，则停止技术与行业趋势众包探索核