“不就是一卖机床的吗?” | 甲子光年-冯金伟博客园

  一千个读者,一千个工业互联网

  作者小北

  编辑  火柴Q、甲小姐

  分析师  丁兆增

  本文图表数据来自「甲子光年」分析师团队;

  文内一手信息来自「甲子光年」记者团队对树根互联(三一集团旗下工业互联网平台)、昆仑数据、天泽智云、寄云科技、全应科技、黑湖科技等工业互联网前线企业的深度调研。

  前阵子热播的《都挺好》中,有这样一幕:

  留学归国的富二代小蒙很叛逆、不想接班,原因是嫌自己家里做的生意太 low。

  “不就是一卖机床的吗?我同学家里的生意都是光鲜亮丽的,就我家干这个,说出去都不好意思。”

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  几番回合后,苏明玉用一段慷慨激昂的话修正了小蒙的理解:

  “我问你,小到你的车,大到航空火箭,哪一个不是在机床上,一个零件一个零件生产出来的?经过你父亲这代人的努力,中国的机床行业从零开始,早就做到了世界产值第一,是,虽然我们的核心技术是来自于德国和日本,但是众诚正在做的,就是要后来居上,从技术和质量上超越他们。机床强则工业强,工业强则国强。

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  历史转折中的各国工业,的确纷纷经历了市场地位的波动。

  自上世纪 50 年代,很多劳动密集型工业成为各国抛弃的对象。先是美国将纺织、钢铁等传统制造业向日本、德国等国家转移,集中力量发展半导体、通讯、电子计算机等新兴技术密集型产业;60-80 年代,日本、德国又将附加值较低的制造业转移到后来被称为亚洲“四小龙”的中国台湾、中国香港、韩国、新加坡,自身转向技术密集型产业;80-90 年代,我国大陆又成为“四小龙”产业转移的承接地;但很快,互联网的风头就压过了几乎一切实业。

  如今,经历了近 30 年的互联网水大鱼大后,工业再次成为各国国民经济的重要角色——不仅“卖机床的”不再羞于启齿,工业甚至成为了整个创新市场的“网红赛道”。

  换作几年前,以下场景是很难想象的:

  “百度无人挖掘机惊艳亮相!迷倒 17 年老司机”;

  “阿里云女算法工程师第一次爬上了 8 米高的锅炉”;

  “4000 万猪农沸腾了!京东突然宣布养猪”;

  “腾讯养鹅又种瓜,‘鹅厂’终于名副其实”。

  这些看起来八竿子打不着,甚至让人目瞪口呆的场景,因一个共同的网红概念而显得名正言顺起来:

  “工业互联网”。

  一千个读者,一千个工业互联网

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  截止去年底,我国已有 269 个工业互联网平台——超过世界所有其他国家的总和[1]

  百度指数显示,“工业互联网”的热度在 2018 年翻了 3 倍多。

  

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  但当你细数这些工业互联网平台,你会发现一个有趣的现象——当大家谈论工业互联网时,大家谈论的不是同一件事。

  首先是定义问题。

  工业领域从业者和投资人对什么是工业互联网众说纷纭。

  “就是科技公司跑到传统企业加特技。”一位工业领域创业者从效果出发做了个幽默的比喻。

  “我覆盖的领域,这个词出现的频率很低。我大概能想象到可能指的是跟 MES (制造企业生产过程执行管理系统)相关的工业管理体系,以及围绕着工业场景的 CRM、ERP,但这些传统的工业软件本身还是私有化部署的产品,不是互联网。”一位投了工业相关公司的投资人告诉「甲子光年」。

  “我们认为的工业互联网,是狭义的工业互联网,即工业物联网,从工业设备上提取运行数据并进行多维度的数据分析,根据分析结果开发工业应用,对设备可靠性、系统运营效率、工艺质量进行优化,进而提高产能、质量和降低成本。”这是寄云科技 CEO 时培昕的看法。

  “我们公司其实不谈工业互联网这个概念,中国有一种特别有意思的现象,就是喜欢追概念。”一位美国归来的创业者告诉「甲子光年」。

  “工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。”这是工业互联网产业联盟给的定义。

  “甚至我怀疑,到底有没有人真的懂什么是工业互联网?”一位服务工业客户的技术创业者甚至对「甲子光年」抛出了这样的观点,“就像 teenage sex, everybody is talking about it,everybody thinks others are doing it ,but nobody really does it.”

  工业互联网就像哈姆雷特:1000 个选手,有 1000 种解读。

  其次是路径问题。

  当一家公司决心进入工业互联网领域时,第一步怎么走,第一个“场景”究竟是怎么选出来的?为什么百度是挖掘机、阿里是锅炉、京东是养猪、腾讯是养鹅?

  “很可能是上级授意做工业互联网,中层下发任务,基层员工家里有个亲戚碰巧是养猪的……”一位业内人士略带玩笑地吐槽。

  进一步,是姓“工”还是姓“互”的问题,也就是谁来主导的问题。

  马云显然是互联网颠覆派的代表人物:

  “如果传统制造企业不积极思考企业转型,那么‘大象’会被‘蚂蚁’逼得无路可走,有了工业互联网,‘蚂蚁’爬到了‘大象’背上。”

  鸿海精密(富士康)创始人郭台铭则相信工业内生力量才能更好引领工业互联网的发展:

  “阿里、腾讯进入工业互联网领域就像从外部敲打鸡蛋,鸡蛋很有可能会破掉;而富士康做工业互联网则会从‘鸡蛋’内孵出小鸡。”

  于是,整个工业互联网棋盘正如中国工程院院士邬贺铨所描述的——叫得响、热得慢、看不清、摸不着。

  名字中带有“互联网”三个字,让“工业互联网”这个名词给人一种集体狂欢的错觉。事实上,工业互联网和消费互联网,名字很像,实则市场类型全然不同。

  消费互联网的市场是这个样子:

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  平原市场,消费互联网公司集中于几大主战场

  某种意义上讲,所有消费互联网公司都是竞争对手,所有公司的商业模式也都是同一类模式:流量换钱。

  而工业互联网的市场是这个样子:

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  棋盘市场,工业互联网四下落子

  纵横沟壑、高度分散、高度细分、高度隔离,于是,第一波吃螃蟹者,如今四散在产业的深海,彼此打不着照面——如同第一批海洋生物艰难地爬上陆地,从哪里上岸?怎么爬?用什么部位爬?

  这就不难理解为何会有开篇各自为战,“学步姿势”各不相同的局面了。

  目前,开始登上这片大陆的新物种分为四类:

  第一类,是“哪里都掺和一脚”的 BAT。

  日益表现出全领域渗透能力的互联网三巨头纷纷在去年调整组织架构,扛起产业互联网大旗。而产业互联网的重要组成部分就是以改造、优化工业领域为核心的工业互联网。

  阿里构建 ET 工业大脑,分别在重庆、广东发布飞象、飞龙工业互联网平台;腾讯提出“互联网的下半场属于产业互联网”,并将工业列为腾讯云超级大脑的五个重点方向之一;百度则打造了百度云“天工”智能物联网平台。

  于是,这就有了前文所述的阿里工程师爬锅炉,百度开挖掘机,腾讯养鹅又种瓜的神展开。

  第二类,是在互联网经济之前引领中国经济发展的“老大哥”——工业龙头企业。

  富士康、三一集团、徐工集团、海尔、航天科工等是其中代表,他们将“工业互联网”视为转型升级的火车头。

  2018 年 5 月,68 岁的郭台铭穿梭于北京、天津等地,频繁会见当地机构、官员和学者,为工业互联网摇旗呐喊:“下一个机遇就是工业互联网”。

  1 个月后,囊括了鸿海三分之一业务、以“工业互联网”为重要发展方向的富士康工业互联网公司(工业富联)登陆A股,创下 36 天最快过会纪录,当天就以 3905 亿元登顶A股科技企业市值之最。

  三一集团则在 2008 年孵化的物联网项目基础上建立了工业互联网平台“树根互联”。树根互联方面告诉「甲子光年」,“自 2008 年起,我们已累计投入了 15 亿。”

  第三类,是用友、东方国信、浪潮等头部 ICT 企业。

  还有第四类,一大批拥有相关背景的创业公司,如昆仑数据、天泽智云、寄云科技、全应科技、黑湖科技等。

  四类玩家相应上阵,虽然基因、定义、路径各不相同,但背后有一个共同的大动机:

  中国工业到了非改不可的时候。

  工业升级:必要的,可行的

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  2010 年,中国就已超越美国成为世界制造业第一大国。据国家统计局核算,2018 年,我国工业增加值总量突破了 30 万亿元。

  但大不代表强。

  从需求侧看,我国工业亟需提质增效。

  中国制造业 500 强的利润率已从 2010 年5% 的高位,跌到了近年的2% 左右。

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  数据来源:《中国企业 500 强发展报告》(中国企业联合会、中国企业家协会)

  根源是,过去的粗放发展之路越走越窄,向上的突破口,是在自动化、信息化和正在发生的智能化上追赶领先水平。而工业互联网有可能让这三种升级在部分领域叠加发生,带来巨大的增益。

  近年来,人力成本的上涨、消费个性化等新趋势又让工业升级有了新的迫切性。

  据国家统计局数据,我国城镇单位就业人员年平均工资 8 年间上涨了 1 倍。廉价劳动力已不再是中国工业的竞争力,工业互联网等更多新技术手段就成了被寄予厚望的突破口。

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  2010-2018 年我国城镇单位就业人员平均工资

  而从供给侧看,工业互联网的发展的可行性也逐渐成熟。

  通讯、传感器、云计算等基础设施的成本逐年下降;5G、大数据、AI 等新技术也进入了落地阶段。

  据 IC Insights 数据,MEMS[2]传感器的平均售价在 2007 年为 2.57 美元,2017 年已降至 0.97 美元;微软 Azure 的云服务价格,从 2011 年的约 14 美分/月/GB,一路下降至 2018 年的约 0.4 美分/月/GB。这为工业企业进一步积累、采集数据和处理数据提供了支撑。

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  2007 年-2020 年全球 MEMS 传感器的平均售价变化情况(单位:美元/只)

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  云存储成本下降

  据 GE 发布的《工业互联网:打破智慧与机器的边界》,在未来 15 年内,几个关键的工业领域,1% 的效率提高将带来巨大的收益。据安信证券计算,工业互联网在工业领域提升1% 的效率相当于给我国带来 2980 亿元的经济增值。

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  工业互联网提升1% 效率在各行各业带来的价值

  正是出于对工业互联网这一方向的必要性和可行性的看好,政策和资本都在加码工业互联网的发展:

  自 2017 年起,国务院、工信部等部门已发布了数份相关文件,将工业互联网抬升至国家战略的高度。

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  2017 年底-2018 年我国发布的工业互联网相关政策

  资本也对工业互联网显示出空前的热情。

  二级市场,仅 2018 年 2 到 3 月的一个月内,与工业互联网相关的A股上市公司中,东土科技股价上涨 85.07%,用友网络上涨 125%,东方国信股价上涨 66.35%。同年 5 月,工业富联在 IPO 时,共有 20 家知名企业及投资机构进入战略配售名单,包括 BAT、上海国投、中央汇金、国投等投资主体。

  一级市场,据不完全统计,2018 年有 40 多家工业互联网公司获得了融资,相较于 2017 年增长了一倍多,其中近亿元的大额融资有 4 起。

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  2018 年工业互联网领域融资情况

  需求拉动、技术支撑、政策资本大力助推,三股风吹着“工业互联网”进入了“开局时刻”。

  那么,敲开这扇门,做“工业互联网”,究竟做什么?怎么做?  

  四类实践“不就是一卖机床的吗?” | 甲子光年-冯金伟博客园

  在「甲子光年」的调研中,目前,各家工业互联网公司正在进行四类实践:

  1.  工业设备的预测性维护

  2.  网络协同制造

  3.  柔性生产

  4.  打通上下游或同一环节多个工业企业的“工业互联网平台”  

  第一类实践:工业设备的预测性维护

  这是目前最能实际落地、最好测算 ROI(投资回报率)的场景。

  所谓预测性维护,就是通过传感器、物联网等技术,实时监控设备状态,以判断何时该调整、维修或替换,这是保证生产线高效运转的关键。

  天泽智云在此领域进行了一些效果显著的探索。

  数控机床广泛应用于汽车、轨道交通、航天航空、3C 等制造行业,作为数控机床的关键部件,刀具和主轴的磨耗程度是影响设备运行、模具成品质量的关键因素。富士康在苹果生产高峰期,一个月要用掉几十万把刀,而相关统计表明,由于刀具失效引起数控机床停机的时间总数占故障停机时间的 20%-30%。

  以往基于经验和传统统计学方法对刀具的寿命预测和主轴的监测并不精确,比如一把可以切 12 次的刀和一把切了 8 次就出问题的刀都会在切 10 次后才被换掉,前者造成浪费,后者轻则影响良品率,重则发生停机事故,停机后刀具和主轴等关键部件的采购周期一般为 3 个月至半年以上,不仅影响生产进度,而且成本高,如主轴价格为 15-30 万元。

  如果能实时掌握每把刀和每个主轴的健康状态并精准预测使用寿命,就能提升良品率、减少停机、降低成本。富士康联合天泽智云共同开发的“无忧刀具”就实现了这个美好的想法,在上了这套系统后,生产线意外停机的次数降低了 60%,质量缺陷率从6‰降至3‰,节约成本约 16%。

  第二类实践:网络协同制造

  网络协同制造,其实就是工业生产信息化的升级形态。

  黑湖科技 CEO 周宇翔告诉「甲子光年」,在深入接触制造业后,他发现工厂的协同管理迫在眉睫:“很多工厂现在都在用 Excel 来安排生产,ERP 也是重管控轻反馈,这导致管理者无法根据企业需求灵活调整生产流程。”

  以黑湖服务的至诚(化名)为例,这是一家 PVC 塑料地板厂商,拥有挤塑、基材、热压、冲检、成品等多个车间,产品型号多达 3000 多种。

  在使用黑湖系统前,至诚经营中的一些问题是:纸质订单排程混乱、低效,生产报工易出错,库存物料难盘点,投入产出数无法统计。

  而在 2018 年 11 月上线黑湖科技的智能协同系统后,至诚管理人员可通过 APP 实时查看生产进度,并根据人员、工序空闲情况安排合理的生产任务;生产线员工也可以清楚看到目前正在生产的订单信息;同时,通过以二维码绑定物料,相关员工还可以实时查看物料流转。

  进一步地,通过分析这套系统采集的数据,黑湖又能为至诚的生产提供智能决策,最终达到缩短制造周期、提升效率和质量等目的。

  第三类实践:柔性生产

  柔性生产指在品质、交期、成本保持一致的条件下,生产线在大/小批量生产之间任意切换,以实现按需生产的 C2B 模式——通过充分满足不同消费者的个性化需求,刺激销量和获取竞争优势。

  2018 年 9 月,阿里云与阿里巴巴淘工厂开始通过部署 IoT 设备改造上百家服装厂,目标正是实现供需精准匹配,高效按需生产的“柔性定制”。

  具体实现路径是,通过在服装厂内部署产能监控体系,借助计算机视觉算法,把车间和生产线联网,并采集大量数据,建立云上的数字孪生工厂。

  同时,通过把生产过程与需求信息实时同步给服装厂、电商卖价、物流等产业链各方角色,实现工厂和买家的自动匹配,再由虚拟机器人在线自动跟踪生产计划、发放任务、监测出货量。

  在改造之后,这些服装生产企业可根据市场需求弹性释放产能:卖得好的款型就多生产,反之则少生产;服装厂之间还可自行组合不同 SKU(最小存货单位),以效益最高的方式生产订单。

  阿里声称,这一方案下,百人规模的工厂改造成本仅需 5 万元左右,排产可被提升6%,交付周期可缩短 10%。

  第四类实践:连通若干家企业的工业互联网平台

  目前,这一思路的一般做法是连通同一行业中不同企业的关键环节,实现全局性的认知和调度,为行业提升整体效率。

  昆仑数据是这一领域的先行者之一。

  2018 年,昆仑数据就已与国家电网青海公司联合建设了新能源工业互联网平台“绿能互联”,连接能源行业的每个电厂,通过远程监控电厂的运行情况,让工业大数据能够“流动”起来;再通过对数据的分析、建模,优化电厂运行。

  目前,平台已经接入 10 家发电企业、130 余座新能源场的近 20 万多台设备、3 家用能大户,不仅包括大唐、鲁能、绿电等新能源企业在青海省省内的电厂,还有来自省外的天润内蒙达茂风电场。南瑞等 17 个第三方应用团队也已入驻平台,为平台上的企业提供功率预测、设备健康管理等 15 类 41 个应用服务。

  围绕某个关键环节和设备,连通不同行业中不同企业的“远程运维”则是工业互联网平台的另一种打法。

  2018 年 5 月,树根互联与中国市占率第一的压缩机厂商汉钟精机联合打造了流体机电行业的智能服务平台。

  作为一种气体动力源转换的通用设备,压缩机被广泛应用于机械、包装、化工、食品、采矿、纺织、交通等众多工业领域。

  以往,汉钟精机在解决售后维修问题时,需要经历报修—工程师现场诊断—调取故障所需配件等一系列耗时耗力的流程,售后维修周期长、成本高,设备使用方也会损失一大笔因设备停机带来的间接成本。

  但通过流体机电产业的智能服务平台,汉钟精机目前能联网监测所有已出售设备的状态,甚至常常比客户更早发现设备问题,主动提供维修建议,从而精准制定人员投入,预估耗材库存,制定更合理的维修计划。

  经测算,该平台为汉钟精机降低了 30% 运营成本,提升了 25% 维修效率及质量。同时,根据用户需求和设备故障大数据,可以更准确地捕捉产品改进方向,提高 30% 的研发效率,最终提升产品质量和竞争力。

  四大逻辑

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  透过现象看本质,「甲子光年」认为,工业互联网目前已形成了四大发展逻辑:

  第一个逻辑:工业企业将重新获得未来新一轮“工业热”的主导权。

  虽然“工业互联网是互联网下半场”的时髦说法已显示了互联网企业对这一新领域的野心,但这份红利究竟属于新贵还是老贵?

  原工信部副部长,北京大学教授杨学山认为,工业互联网还是会姓“工”不姓“互”:

  “工业互联网的使命是实现工业现代化,是制造业由大变强。这个过程中,使用互联网和带动互联网发展都是副产品,不是主题。”

  以往,消费互联网服务的是大众或小B云集的分散市场,如餐饮、零售业。而在工业领域,互联网需要服务的是组织结构复杂、专业性极强的大中型企业——他们不再是决策冲动、被动接受互联网改造的对象,而是掌握着问题结症和行业认知的实力玩家,是突破关键瓶颈的不可或缺的力量。

  工业企业是否能采纳工业互联网方案,将很大程度影响这一赛道的发展。所以,传统工业企业将是工业互联网的主力军,而互联网企业则扮演助推器。

  腾讯做产业互联网时就是认准了这个定位——“各行各业的数字化助手”。

  工业互联网的第二个发展逻辑是:快不起来。

  工业互联网正处于、并将长期处于“初级阶段”,不会复刻消费互联网的短时爆发。

  这首先是因为,不同于消费互联网连接供需双方的短链,工业互联网是长链。一个 iPhone 卖 5000 块,其中 iPhone 只挣 500,背后有 4500 的产业链上的供应商,大家看不到。

  而工业互联网要改造的正是这隐藏在深处的长链,其中每一个环节都有效率提升的空间。这个协调、改造的过程必定复杂、漫长。

  另外,工业互联网需要技术与行业 know-how 的深度融合,且每个行业的进入壁垒都十分高,很多产业的核心工艺环节很难进入。

  作为工业互联网的客户方,化工材料生产厂家广东蒙泰就告诉「甲子光年」,他们在选择核心生产环节的新技术方案时十分谨慎:“我们生产的核心工艺数据很多是涉密和定额的,控制系统不会随便接入,万一出了一点小小的误差,可能整个生产线的产品都会报废。”

  蒙泰代表了大量工业企业的想法,对可能深入骨髓影响自己核心流程和未来竞争力的工业互联网新方案,工业企业慎之又慎,且不会轻易信任“外行人”。

  工业互联网的第三个逻辑是:玩家分散。

  不同细分行业里会出现不同的产品、服务提供商。

  而选择什么样的工业领域为目标市场,一个关键的考虑因素是这一领域的集中程度和信息化程度,这将在未来深远地影响工业互联网领域内的商业模式、规模化速度和主导方。

  目前的工业互联网玩家已有明显的两种分化:一种发力自动化程度高、数据质量好的行业,这种行业也多存在巨头公司,如半导体、能源、3C 代工厂等;另一种是发力信息化的洼地,这类行业往往市场一般相对分散,如纺织服装、食品加工等。

  前者的优势是基础好,但市场集中,客户端的话语权强。在这类行业中,原本工业龙头企业孵化的工业互联网平台有一定优势,树根互联、工业富联都是这样的产物。

  天泽智云正是瞄准了第一类行业,他们的相对优势在于团队有较为丰富的服务大型工业企业的经验,该公司团队脱胎于产学研机构美国智能维护系统(IMS)中心,服务过全球 15 个国家和地区的 90 多家知名企业,包括宝洁、波音、丰田、阿尔斯通、中船工业、中国中车等。

  天泽智云首席数据科学家晋文静告诉「甲子光年」,因为这些行业中关键性设备与装备价值高、生产的产品昂贵、生产与运维过程耗能巨大、规模化可复制性强。如果他们在制造过程与装备运维中的痛点得到解决了,就可能给他们带来上千万、上亿的利益。

  而全应科技、黑湖科技则瞄准了后一种市场分散、自动化程度低的传统工业行业。

  “选择传统制造业的好处是,你一旦能服务于它,为它带来的改变将是极大的。”全应科技 CEO 告诉「甲子光年」。

  在目前的商业模式上,各工业互联网公司的打法一般是先服务行业内标杆客户,再将解决方案复制到整个行业,最终追求细分行业内的通用性。

  全应科技正是这样的打法。目前,全应科技正与陕煤集团深度合作,将针对热能行业的智能运行优化和控制系统应用于多个热力生产中心,通过对接智能仪表、传感器等设备,实时采集锅炉、风烟、管道等生产系统的全流程数据,再传输到云平台建立锅炉运行的数字孪生模型;最终分析数据,实时在线计算锅炉运行控制的最优参数组合。

  但在目标市场是第二类相对分散的行业中,还有一个思路:找到大量客户的共通需求,从小切口切入,服务多家企业。

  阿里改造 200 家服装制造企业的大计划正是类似的思路:切中各类服装生产企业常年的最大痛点——供需不匹配和库存积压;用产品思路,在中小企业中快速推广工厂改造方案。

  前一种市场重的是质量和价值,后一种市场则有潜力获得相对快的增长速度。两种市场虽然差异巨大,但都有在未来通向罗马的可能。

  工业互联网的第四个、也是最重要的逻辑:不同于消费互联网的“规模经济”,工业互联网是“价值经济”——一切以为工业企业“降本、提质、增效、减存”为目标。

  在消费互联网时代,评判一家互联网公司的价值尺度是 MAU(月活跃用户数),而工业互联网公司的价值在于能为工业企业带来多大的ROI(投资回报率),工业企业会以 ROI 来决定会不会付费。

  以往蒙泰为了保证生产,工厂都是采用 24 小时不停机的方式,每年的能耗巨大。据统计,蒙泰控制车间的年能耗成本高达 800 余万元,约占全厂每年能耗的 50%。

  2018 年 12 月,广东蒙泰采用了树根互联的工业互联网解决方案,通过精准检测设备运行状态,并基于根云云平台构建大数据分析模型,就地优化控制系统,蒙泰每年至少节约总节能量 1405728kwh。

  参与项目的蒙泰项目经理给「甲子光年」算了下他们的 ROI,节能 1405728 kwh 意味着节省 77 万元的能耗成本,如此直观的节能降本投资,回收期只需 0.65 年。

  这笔账算得清清楚楚、明明白白,这是工业企业愿意进一步尝试工业互联网的重要动力。

  正是基于这四大逻辑,在工业的地盘里,消费互联网“赢者通吃”的神话结束了——短平快的打法难以为继,三年上市的神话难再出现,快速长出千亿市值的独角兽之梦也很难成为资本市场和初创企业的小目标。

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  合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土。如果中国要从工业大国变成工业强国,精细管理一定要战胜粗放发展,速度与激情将被专业与韧性取代。

  这种变化,已开始在对一片片刀具的精确预测、对一台台空压机的精准调参、对一座座锅炉的改造优化中照进现实。

  从粗到细、从莽到巧,快不起来,但必须做。

  也许几年后我们将逐渐习惯:钱是一笔一笔赚的,公司是一岁一岁长大的,行业困难是一个疙瘩一个疙瘩解开的。

  这是工业从大到强的进化路径,这也是一国从大到强的进化路径。