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邁向數字化階段遇瓶頸 工業互聯網爲何落地難?

http://finance.sina.com   2019年01月30日 09:53   第一財經日報

  原標題 工業互聯網 爲何落地難

  作者 王世峯 陳慧

  工業數字化是未來工業的核心價值,而工業互聯網則是數字化轉型的實現形式和必經之路。

  2018年,圍繞工業互聯網,巨頭動作連連。萬億元規模的巨大市場蛋糕正在吸引更多玩家入局。數據顯示,國內目前有269個工業互聯網平臺類產品,已超其他國家數量的總和;工業互聯網產業聯盟成員已由之前的400家增至942家。這個2012年就被提出的概念,終於在2018年迎來了火熱的一年。

  工廠企業正試圖通過自動化和機器人,結合物聯網、雲計算和人工智能等技術,幫助生產線獲得高靈活和高效率。據麥肯錫全球研究院預測,到2030年,數字化技術將在中國轉變並創造10%~45%的行業收入。

  數字化工業,似乎正在出現令人期待的局面。但這幾年的實踐中,工業互聯網的落地卻出現了各種各樣的問題,GE等工業巨頭出於盈利考慮甚至開始剝離、出售工業互聯網相關業務,國內仍有大量企業的上雲意願也不高。工業互聯網在邁向數字化的階段,出現了瓶頸。

  遍地開花

  政府助推、技術助力正在加速工業互聯網的發展。

  巨大的市場空間正在呈現,一場關於雲端版圖的“暗戰”也正在工業領域拉開帷幕。GE、西門子、ABB等全球工業巨頭們都在抓緊佈局工業雲平臺。

  世界上第一個工業雲平臺Predix由美國通用電氣公司(GE)在2015年正式對外開放,第二個平臺MindSphere是德國西門子公司基於工業4.0理念建立,在2016年4月開放。ABB的Ability更是開始下沉到行業終端。此外,亞馬遜打造的AWSIoT物聯網雲平臺,頂級機器人制造商之一KUKA和Infosys聯手開發的針對企業工業4.0解決方案的軟件平臺,也是不能忽視的主要工業雲平臺。

  表面上看,全球工業巨頭都對工業雲平臺趨之若鶩,熱鬧背後,是都想在工業物聯網領域下出一盤大棋的野心。與之相關的佈局,甚至要回溯至數年前。大型工業集團的電氣化和自動化實力自然無需贅言,但在企業內部,軟硬件的邊界也在變得越來越模糊,通過收購工業軟件公司、融合進原有業務,完整的數字化版圖逐漸形成。

  GE預計到2020年,工業互聯網市場全球規模將達到2250億美元,其中1250億美元來自軟件,1000億美元來自軟件平臺與操作系統,遠高於消費互聯網900億美元的市場規模。這意味着工業互聯網的價值會很快超過消費互聯網,爲工業企業在效率及創新領域帶來前所未有的發展。而從過往GE的經驗顯示,在電力、再生能源、航空、油氣、食品飲料、化工和礦業領域,工業互聯網有很大的市場潛力。

  然而美國當地時間2018年12月13日,GE宣佈,該公司已達成出售部分通用數字(GEDigital)業務的協議,且剩餘業務將被組成爲一家獨立公司。此舉標誌着GE終於開始漸漸褪去伊梅爾特對於公司數字化改造的雄心,對軟件業務的抱負不再像過去那麼遠大。

  GE在聲明中表示,私募公司銀湖已同意收購通用數字部門旗下的ServiceMax的多數股權,但未披露交易條款。兩年前,在軟件市場雄心勃勃的GE曾經斥資9.15億美元收購了ServiceMax。ServiceMax開發的軟件有助於企業庫存管理和調配服務技術人員。在交易完成後,GE仍將持有ServiceMax10%的股權。GE還表示,該公司將組建一家專注於工業物聯網軟件的新公司。這家新公司將完全歸屬GE,但會以獨立業務進行運營。通用數字首席執行官比爾·魯爾(BillRuh)表示,作爲此次業務調整的一部分,他將會離開公司。

  GE工業互聯網業務,其概念和平臺推出有5年了,但主要還是公司內部的基於互聯網的設備遠程維護。如今看來,缺乏應用生態的GE數字業務是其一大敗筆,這也是直接導致其銷售不佳的重要原因。有GE內部的大區銷售經理透露,公司過於追求互聯網的做法,使得Predix銷售業績充滿了巨大的考覈壓力,幾乎是不可能完成的使命。

  上海賽摩電氣有限公司總裁邵鵬表示,包括一些知名企業在內,國內離散製造企業的智能製造成熟度距離國外優秀企業仍然有着不小的差距。從另外的維度看,也是如此。離散製造業智能產線的核心,不是我們所看到的各種製造設備,而是將硬件設備集成起來併發揮出最佳生產效用的軟件和算法。

  以化工行業爲例,相較於歐洲化工業的數字化程度,中國化工企業的數字化成熟度不高,目前大多數中國化工企業還處於早期的數字化應用階段。對它們來說,數字化改造意味着停車,在環保壓力凸顯以及市場行情週期波動的情況下,抓緊時間進行生產纔是企業最關心的。

  盈利模式不明朗

  在新格局正在塑造的時候,找尋到未來驅動工業自動化市場的最佳應用場景是數據分析落地的重要抓手,這對於正在加速製造業升級的中國顯然會產生巨大的需求。

  然而一個行業的勃興,除了國家的大力推動,市場需求才是工業互聯網長遠持續發展的最終驅動力。

  工業互聯網如火如荼,但熟悉工業現場的業內人士卻都很冷靜。

  邵鵬認爲,工業場景與商業場景存在巨大差異,工業現場對智能產線的首要要求是穩定可靠。IT只是實現智能化的工具,Know-How仍然是在工業本身,每個垂直的工業行業都有它們的應用Know-How,這些都是工業界人士積累了數十年的寶貴經驗。工業互聯網真正的連接,是基於“運營管理”水平的規劃和設計,是以先解決局部問題的應用需求爲導向,是由爲用戶所創造的“價值”所構成的網絡。

  以流程屬性最契合數字化深入改造的化工行業爲例。化工企業切入數字化階段相較於離散設備爲主的機械行業有着先天的優勢。然而由於多種因素,中國國內的化工企業普遍面臨數字化程度較低的問題。

  在數字化轉型過程中,萬華化學等化工企業前期大規模的資金投入,在較短時間內確實能取得硬件建設方面的進步。但是在後續數字化建設中,人們習慣沿用在硬件基礎設施建設中已有的經驗,產生了一些制約數字化建設的錯誤理念。有人認爲化工企業數字化建設只是信息部門的問題,從而導致業務部門參與程度不高;有人認爲先建起來再說,以後邊用邊改,這極易導致信息系統建設失敗。

  從落地實踐來看,工業互聯網的發展要從根本上解決四個關鍵問題:

  一是系統集成商既要面對“兩頭佔款”帶來的資金壓力,還要滿足團隊對於專業人才的高需求,多領域“全面出擊”的發展路線將給企業帶來沉重包袱。

  二是平臺的方向問題。通用性行業平臺由於縱深程度有限,市場供給與需求不匹配,未來聚焦具體行業的行業類平臺、場景類平臺將成爲企業發展智能製造的重要切入點。

  三是收益模式問題。目前尚未探索出可行的市場化商業模式,難以形成有經濟效益的良性成長模式。

  四是企業的上雲意願問題。目前仍有大量企業沒有上雲意願,需要讓企業知道爲什麼上雲、上哪朵雲,要幫企業算清降本增效的明細賬。

  此外,在推行數字化轉型的過程中,企業主要面臨的問題是來自於投資回報率(ROI)無法界定與明確,擔心“竹籃打水一場空”,特別是對於成本敏感的特種化工品企業,在平衡資源投入到設備改造、研發、新裝置建設與數字化建設的局面中,往往在傳統的、可預期的項目方面比較容易決策,而數字化轉型方面則難以判斷。

  短期陰霾難擋智能製造發展、工業數字化持續升溫的步伐。未來,深度聚焦細分行業的系統集成商有望扛起產業發展大旗,且現實當中的觀念、使用習慣以及生產模式仍需要較長的時間去改變。

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