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進入產業互聯網,你得跨過四條護城河

時間: 2019-08-23 18:14:15 來源:   網友評論 0
  • 「移動互聯網的上半場已經接近尾聲,下半場的序幕正在拉開。」這是2018騰訊全球合作伙伴大會前夕,CEO馬化騰在公開信中的判斷。那么,什么是產業互聯網?哪里是產業互聯網的入口?產業互聯網的未來是什么?

「移動互聯網的上半場已經接近尾聲,下半場的序幕正在拉開。」這是2018騰訊全球合作伙伴大會前夕,CEO馬化騰在公開信中的判斷。那么,什么是產業互聯網?哪里是產業互聯網的入口?產業互聯網的未來是什么?


來源/  騰研識者 胡佳恒

編輯/  jenny


01

三個故事與四條大河


哥倫布至死都以為,他航海抵達的是東印度群島。這是他最初的目標概念,所以哥倫布也將上岸見到的美洲土著稱為印第安人(indias,西班牙語的印度人)。


這個故事在反復上演。從工業革命到互聯網時代,探路者涌入新興領域所進行的許多偉大行動,都是已經走到半路上,突然發現遠遠超越了最初的概念。


今天,人們發現的新大陸正是「產業互聯網」。


為了喚醒和加深大眾、特別是投資者的信心,新的相關概念,也像搭積木一樣開始嚴絲合縫的壘向天際。但坦白講,有時候即使概念看起來眾聲喧嘩,可實際上還是遠遠不夠。原因也非常簡單:探索這片新領域,行動會先于概念,也更依賴對「下沉市場」的覺察。


所以接下來,讓我們來看這樣一個基本事實。


十年前,中小企業創造的最終產品和服務價值相當于GDP總量的60%,完成了65%的發明專利和80%以上的新產品開發,提供了80%以上的城鎮就業崗位。現在,消費級市場已經以支付作為入口,基本完成了互聯網化。而工商業產業領域,則幾乎都還沒有開始真正互聯網化的進程。


幸運的是,工商業產業領域還沒有開始真正互聯網化時,有的企業主已經開始了「自我察覺」——他們自己行動了起來。我這里可以先講三個下沉市場用戶,自發「編織」產業互聯網的故事。


——

第一個故事,叫「企業主為什么把能耗管理插件當搜索引擎用」


在青島某橡膠廠,企業主主動給某售電公司打過許多電話:企業主想搞清楚自己工廠的某一道工序——密煉工序的能耗數據,然后根據數據去調整企業的生產運營計劃。滿足這個需求并不復雜,花了幾天的時間就開發完畢了一個基于平臺的插件,用來顯示這個工序的數據情況。


但企業主幾乎隔幾天就打電話問,這個數據是什么意思?那么數據代表什么含義?過去是能源管理人員看能耗數據,現在是企業主自己看能源數據,關心用能的角色變了。過去能源管理人員可能一個月看一次數據,現在企業主一天要看好幾次,因為這個企業主把這個數據當作了解自己企業運營的一個鏈條。當用戶一天需要好幾次去搜索一個數據時,搜索引擎就出現了。


所有的管理行為,第一步都是測量,測量需要依靠無差別的數據。而能源數據,更聚焦地說,電,貫穿企業運營的幾乎每一個環節,正是從哪兒來,到哪兒去,無法說謊。那么,位于三四線城市的小企業,有沒有企業運營的管理需求,以及隨之發展的能源數據管理需求呢?這個故事已經給出了答案。


產業互聯網的重要入口之一,在工商業企業的產線。入口中的入口,在能源數據管理。


——

第二個故事,叫「你能不能把電波畫出來」?


我的一位朋友某天來找我倒苦水,原委是這樣:他去某高校講ppt,內容是如何幫助高校宿舍做節能管理,ppt準備了100多頁,講到一半被打斷了。對方說,我們對如何節能這件事不是很感興趣,我就一個需求,你能不能在寢室使用電水壺、電吹風的時候,識別出來,然后斷電?


對方花了很大的篇幅去介紹高校宿舍因為使用大功率電器,導致火災的案例——這關系到學生的生命安全,而安全事故對高校負責人來說是一票否決的。


從技術上來講,畫出特定電器的電波形,然后進行識別操作,這件事在1990年代已經有海外研究者提出,國內也不是沒有廠家擁有類似的技術,只是沒有進入這樣的特定封閉場景。但這已經和電沒有太多關系,起到決定性作用的是算法和訓練數據。

需求已經越來越具體,而且看起來很不「合理」,可這就是來自能源管理市場的真實需求。


——

第三個故事,叫「別以為農民工刷臉打卡是作秀」


在以往最不可能出現互聯網技術創新的行業——比如依賴重資金、高周轉的房地產施工行業,互聯網化的趨勢也已經出現了。


因為工作關系,我們和上海的一家資方打過很多交道。這家資方旗下有房地產開發的建筑施工公司,他們發現房地產行業的利潤趨勢不可逆轉之后,想了很多辦法去降低成本,擴張服務鏈條,其中就包括做建筑行業的互聯網標準化軟件。不僅自己可以用,而且可以輸出給其他的房地產開發商。


其中他們就談到,要在建筑施工管理中引入面部識別功能。這是一個種地時「亮出鋤頭」的動作嗎?一開始,我們也是有疑問的。后來經過多次拜訪,我們發現這家資方的辦公桌上,凌亂得擺放著各種機器,主人很抱歉地說,不好意思,是開發人員在做測試。于是那個之前存在的疑問再次出現:你們是真的在做這個系統的開發嗎?


答案是肯定的。而且為什么是用面部識別技術,原因非常接地氣。


施工總包方總是會遇到分包方因為種種原因消失的風險,這個時候,干活兒的工人只能找到總包方要工錢。如果工人像打卡一樣,在每天進場前面部識別,就能統計出有哪些工人,以及上下工時間。總包方可直接將工資打到工人賬戶上,然后將相應工資在分包方的合同里扣除。因為房地產施工的場景非常封閉,只要把住出入口,面部識別就能發揮作用。


與傳統互聯網公司「發現需求-商業計劃書-融資-產品原型」的開發路徑不同的是,這家公司的開發路徑是:項目獲取-取得資金-用項目孵化產品原型-用項目迭代產品原型。說得通俗一點,就是不靠「預期+免費」模式去培養用戶習慣,而是靠「項目+替代」模式去迭代用戶習慣。


上面提到的三個故事,前兩個跟我的行業背景——傳統的電力能源行業有關,最后一個則擴散到了傳統行業。從這三個故事當中,我們可以體會或者感受到不同的趨勢。


這些面向產業互聯網的產品服務,天生具備以下四點不同:

  • 需求多半從實際有需求的公司孵化出來,而不是平地起高樓;

  • 能孵化出這些需求的公司大多營收正向,而不是燒投資人的錢;

  • 都是用盈利項目進行孵化,孵化即盈利,盈利即孵化;

  • 具備行業內的強復制性。


這看起來沒有護城河——也就是技術門檻,好像我是傳統行業,我自發啟用自己的資金、技術力量,加上外來賦能的互聯網平臺就可以了。對于一些大型企業來說,這種想法不可避免。但其實橫跨在我們面前的,有四條護城河——每一個行業的產業互聯網,都可能不一樣。

能源互聯網將是產業互聯網的最重要應用領域之一。聚焦到能源互聯網行業,這四條護城河在哪?如何跨過這四條護城河?

【一】  人工河

寧要昂貴的「人海戰術」
不要便宜的「機器換人」

企業規模越大,市場鏈條越長,越不容易啟動——即使你幫他實實在在降低了財務成本。要跨過的第一條護城河,是巨大的成本矛盾:寧愿要昂貴的「人海戰術」,也不要便宜的「機器換人」。為什么?

2019年春節之后有一條新聞,說不少年輕人選擇送外賣,不愿意去工廠上班。至少從2000年開始,每年基本都會出現這樣的報道。現在的工廠吸引力下降確實是事實。

22年前上映的電影《花季雨季》里,女主角還能在暑期去生產線打工,大方地和鄰座的工友討論「拉長」是什么意思——「拉長,大概就是英文line的意思吧?」。在電影里,生產線代表著一個有活力的深圳。

60年前的日本東京,豐田啟動不斷被后世學習的豐田汽車生產線、豐田精益生產管理法。工廠成為一個國家崛起的發動機,也成為日本「經營四圣」向東南亞企業家傳道授業解惑的道場。

106年前的美國密歇根州福特汽車生產線上,無數的工人通過協作,創造出90分鐘出產一臺T型車的紀錄。這時的工廠,第一次取代傳統作坊,取代傳統薪酬體系,取代工人培養和晉升方式,塑造出現代企業的樣子。

所以你看,工廠從來就是企業組織變革的主戰場。

但是別忘了,福特生產線員工的日工資是五美元,這樣的工資水平,五個半月就能買一臺自己生產的T型車。反觀現在,許多中國工廠和106年前的福特汽車生產線沒有本質區別,甚至還達不到106年前的標準。有的工廠負責人也不愿意「機器換人」,更愿意用人海戰術去支撐訂單。巨大的廠房內,兩千名員工從早到晚重復機械勞動,工資水平增長緩慢,看不到未來。


為什么工廠不愿意「機器換人」,依然大量雇傭人去進行機械勞動?從工資成本考慮,機器是更省錢的。只是從企業存活的安全性考慮,用人是最安全的。為什么?

因為人是最好的柔性生產者。中國企業的大多數生產線面臨無序的現狀,供應鏈的無序,訂單的無序,現金流的無序……當你無法判斷下面三個月該代工生產什么產品時,你也會選擇放棄使用機器,而是用人。因為人可以做任何動作,按照你需要的時間、節奏工作。

但是現在年輕人不愿意去工廠了,這是個問題。所以很難預測,很難管理,很難有序。這就形成了一個莫比烏斯環。如果這些問題不被解決,年輕人還會進一步「拋棄」工廠,強迫工廠放棄過去的方式。這個用技術或者產業互聯網的方式一定是可以解決的,但它不是一個領域的公司能單獨解決的問題,它是一個系統工程。

工廠需要一次巨大的變革,這也正是產業互聯網的機會。讓每一個工廠、每一條生能源數據管理能普度眾生——幫助每一家企業提高運營效率。但是并不是每一家企業都能入這個法門——進行能源數據管理。獲得數據、鏈接,用技術去解決預測、管理、無序的問題。然后,年輕人用自己的行動去投票,埋葬那些不愿意改變的工廠。

年輕人「拋棄」工廠是產業互聯網的一個不起眼,但是極為重點的背景,當越來越多的年輕人「拋棄」工廠,也正是工廠開始迭代新生的時刻。

【二】  孤島河

巨大的用戶挑選偏差
易出現新時代的上山下鄉

幾乎所有商業模式的創新,都是基于技術的變革。同時,某一項技術變革能夠支撐商業模式成立的重要原因,不在于這項技術的超前性,而只在它極大提升了效率。

南京信息工程大學商學院副教授張三峰、華僑大學經濟發展與改革研究院教授魏下海撰寫的《信息與通信技術是否降低了企業能源消耗——來自中國制造業企業調查數據的證據》一文,引用世界銀行提供的中國制造業企業調查數據,就發現了如下事實:

  • 無論是資本密集型、勞動密集型,還是介入中間類型的企業,信息和通信技術(ICT)都能幫他們提升能源使用效率;
  • 無論是成熟企業還是初創企業,ICT都能幫他們提升能源使用效率,而且企業越成熟,提升效率越高;
  • 無論是大企業還是小企業,ICT都能幫他們提升能源使用效率。


能源數據管理一定能提升企業的運營效率,因為其本質正是將企業運營過程中的關鍵節點、里程碑、控制點、檢查點全然數據化,然后不停的計劃、執行、修正、迭代。如果質疑這個規律,那就等同于質疑戴明環(PDCA),動搖整個現代企業管理的基礎。

舉個例子,能源數據管理會倒回來影響財務計劃、預算和核算,去扒一層成本的皮。在中車眉山車輛有限公司,他們就是用財務手段進入到能源管理領域。把能源管理稱為和質量管理、安全管理同等重要的管理內容,然后開始明確管理額度,明確測量精度,在收到明確測量結果后進行分類閉環。

最直觀的結果是,單車成本下降了78.28元。全年的財務成本降低在千萬元級別。更細節的變化是:1.生產安排因此發生調整。增加深夜生產用電,減少峰谷差電費。僅此一項噸鋼件耗電成本同期下降188.16元,每年節約電成本304.79萬元;2.用電來源因此發生調整。通過和園區協議采購留存用電,每年節約電成本1279萬元;3.用氣方式因此發生調整。六個月的運行數據顯示,平車單車成本下降78.28元。同時,工業氣站房被撤銷,減少人員定額6人,全年節約成本約80萬元。

這只是其中比較典型的三項數據調整。而這所有的變化,爆發點都來自于財務核算全部接入能源管理的概念,在于財務開始扒火車皮,在于公司組織出現了一個跨部門的,客觀的數據鏈——能源數據鏈。

所以你會發現,用能源管理的方式可以搭建一座溝通財務和業務的橋梁。它居然是一種溝通不同部門協同作戰的方式。也就是說,它提升了整個企業運營的效率,并不只是節能。所以,其實能源數據管理也挑企業。

這就好像一句繞口令:能源數據管理能普度眾生——幫助每一家企業提高運營效率。但是并不是每一家企業都能入這個法門——進行能源數據管理。那么,什么樣的企業適合進行能源數據管理呢?

  • 對成本敏感——能源成本占產品/服務成本比重越高的企業,越需要能源數據管理。這是一個簡單的用戶畫像;

  • 對競爭敏感——市場化競爭越透明越公開的行業,越需要能源數據管理。這是一個簡單的行業生存(都不能叫成長)需要;

  • 對管理敏感——需要從組織管理中要營收和利潤的企業,越需要能源數據管理。道理也很簡單:管理不是坐而論道,是實踐科學。它需要測量、抓手。


電賦予了企業進行這一維度管理的能力。這件事情有趣的地方在于,電其實是一種無差別的產品,你無法說出來哪一度電更有氣質,還是更有眼緣,唯一的判斷是單價。而神奇的是,當電開始在企業、生產線中流動時,它就成為最了解這家企業的存在。

如果缺乏這三種敏感,未經挑選地在大中型企業的生產線開始能源數據管理,就會出現這樣的場景:程序員在生產線上不知道采集什么數據,因為他們既對產線陌生,也對企業運營陌生;不同年代采購的機器,雖然各自都有完好的通訊,但相互不同,數據無法交流,形成「數據孤島」。

一個生產流程改造可以耗時140多天,成為新時代的碼農「上山下鄉」。這還不是最要命的。最要命的是,換一家同樣的企業,數據馬上沒有參考意義,因為產線機器的組合完全不一樣,一切從頭開始。


【三】  專家河

鏈接分散的專家網絡
形成固定企業用戶模型

能源數據驅動企業運營不是假設而是事實。在產業互聯網開始引爆之后,無論是否作出主動選擇,每一家制造企業都將進入能源數據驅動企業運營的賽道,就像1999年張瑞敏提出企業「不觸網就死」一樣。原因很簡單:

  • 降低產品成本的需要。能源在產品制造中占有不同程度的比例。越是占比高的企業,越對能源數據敏感;

  • 減少企業運營錯誤的需要。企業運營提升靠管理,管理的第一步是測量,測量的第一步是數據。能源數據是企業生產整個價值鏈最忠實的使者。就好像有人只看三項指標來判斷宏觀經濟走勢:水泥、鋼鐵、用電量。


如果要找一個充分體現能源數據驅動企業運營的行業場景,那么,造紙行業再典型不過。因為它是能耗密集型產業,有比較長的生產線,這些生產線又使用不同的能源。更關鍵的是,它比較容易用能源數據驅動,將工藝流程的能源數據滲透到企業運營管理之中,讓能源數據變成企業管理依據。

用一句話來說明,那就是:如果你了解了一家造紙廠的能源管理如何實現,也就大致清楚了能源數據驅動企業運營的邏輯。

而要弄清這個邏輯,160頁紙都不夠。這是華南理工大學博士張燕忠的答案,在他撰寫的博士論文《基于數據驅動的造紙過程能源系統能耗異常診斷研究》中,用了160頁的篇幅,也只是說明了能源數據如何判斷能耗故障這件事。


故障是「觀測變量或對象參數在可接受范圍內的偏離」, 換一個角度去理解,知道故障在哪并能做出判斷的基礎,是對整個企業能源數據的全盤掌握,它降低了企業運營的風險成本,又間接為倒逼企業降低財務成本提供決策依據。這就是能源數據驅動企業運營的方法,NASA在1967年就專門成立了機械故障診斷預防小組。

造紙廠這類企業的能源數據管理模型可以成立的先決條件,是結成一個貫穿所有環節解決方案的專家網絡——將那些能解決某一個環節問題的院校、科研院所專家,鏈接起來,然后把這一整套的模型打通才有效。

同理,木材加工廠,又是一類企業的能源數據管理模型。冷庫也一樣。但涉及的技術與學科又有所不同。

所以,這也是我們要跨過的第四條護城河:巨大的跨界學科合作,這在以往,除了在軍事、航天領域,很少大規模實現過。很多人知道「產業互聯網+」,只是不太確定這個「+」號有多大。

【四】  跨界河

跨學科交叉合作
與基礎學科再相遇

讓我們再次近距離的看一看,某一個單一場景的能源數據管理,一直往前走會和哪些基礎科學相遇在十字路口。

還是從能源的角度來看,冷庫的制冷能耗一般占冷庫運營的70%,冷庫成本的降低,將直接帶來生鮮價格降低的可能性。這是一個令人興奮的比例,它意味著企業管理者對能源成本的敏感度會很高。

舉個更具體的案例,在上海寶山區某新建食品冷鏈物流冷庫項目(占地8434平方米)中,項目主要技術要求是:溫度-18度;總容積18790立方米;設計進貨溫度-8度;設計出貨溫度-18度;每日進貨量按儲藏量的5%計算……

如何降低這個冷庫的成本,讓生鮮更便宜?

第一步是建模,這涉及到建筑設計自動化。要建項目的BIM(建筑信息模型化)模型。我們就需要對這個項目的「冷庫建筑設計、冷庫圍護結構、制冷及系統能效、能量回收和可再生資源利用、冷庫運營管理」五個大指標進行數據化顯示和評估。簡單來說,這是一個計算的過程。涉及到計算冷庫外表面積、冷庫體積、窗墻面積比(關系到透光性和散熱)、外墻傳熱系數、外窗傳熱系數、屋面傳熱系數等等。

第二步是分析。比如分析自然采光,上海經度121.47,緯度31.23,采用全陰天模擬,得出一個分析結果;再比如分析建筑被太陽直射而得熱的數據,又得出一個分析結果;分析屋頂光伏發電的能力,然后和設計電耗對比,得出節能等級數據……其他分析指標還包括:氣密性和防滲、電氣與照明系統能效、融霜排水系統能效等等。

第三步是評價,這涉及到能源管理的基準線設定。將所有數據集合在一起,進行評價。設定一個能源管理的基準線,對這個項目的能源管理現狀進行評級,比如優秀、良好、均衡、有潛力。

第四步是啟動能源管理。當知道了這個項目的已有數據,并通過自我發展的方式模擬出缺失數據之后,這個項目的能源管理潛力就一覽無遺了,我們可以去相應的環節改善它。

所以,這是一系列假設、計算、實踐的過程。在這個過程中,交叉學科和研究的進入,并不是點綴,而是必須。

02
產消合一
產業互聯網的盡頭

能源數據管理的前路是能源互聯網,而能源互聯網將是產業互聯網的最重要應用領域之一。那么,能源互聯網的本質是什么?這個答案在國內有很多解釋。不過我認為,至少需要問一下這個概念的提出者里夫金。

是里夫金在《第三次工業革命》中提出了這個概念。同時,這個概念在中國要比在美國熱得多。我相信里夫金自己都沒有意識到,這個概念會被單拎出來,演化成一個行業的熱詞。至少2015年的秋天,在新華社大禮堂的演講中,我坐在臺下,并沒有感受到里夫金對能源互聯網這個詞的特別關照。事實上,這個詞匯更多代表的是一種屬于未來的哲學態度。

它意味著:產銷一體,消費者同時也是生產者,「未來25年將有數百萬消費者同時生產綠色能源」;它意味著:電能的價格消失,因為電能獲取的邊際成本無限趨近于零,即「零邊際成本」;它意味著:電力公司的銷售模式不再存在,即不再依靠電費的收取存活。

在這個基礎上,人類社會的生產效率、生產模式出現重大變化,進而產生新的工業革命。

讓幾乎所有人都參與到經濟活動中,用市場把交易降低到零邊際成本。如果說存在一個所謂的原教旨主義的能源互聯網,那么這才算是能源互聯網的本意。就像uber出現時,人人都可以是消費者,人人也都可以是生產者,同時,你不必真的擁有一部汽車。
所以知道這個原教旨主義的概念有什么用?

我的回答是:當馬斯克知道「第一性原理」,達利歐知道「原則」,卡斯知道「有限和無限游戲」時,請看他們創造出了什么。我想,產業互聯網的未來應如是。

更多過去被忽視的中小企業,可以用便宜的價格,使用人工智能的服務,進而開始數字化的進程,開始有了測量,能夠開始真正意義上的運營管理;

更多過去沒有被鏈接起來的基礎科學工作者,被鏈接到不同的企業用戶場景/模型當中,持續不斷的為不同的企業用戶創造數字化價值;

更多的傳統行業因為數字化的進程加速,開始拋棄過去的「概念」,開始生長為「產業互聯網」的樣子。


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