根據國家統計局核算，我(wǒ)國 2018 年工(gōng)業GDP達到 30 萬億元，提升1%的效能，即可帶來 3000 億元的經濟增值，可見工(gōng)業升級的經濟空間之大(dà)。
本文是 BV 百度風投對工(gōng)業智能的深度行業研究報告，系統梳理了工(gōng)業“研産供銷”全産業鏈上，技術變革帶來的效率提升機會，并從數據、模型、決策角度分(fēn)析了數據産業鏈的價值。
本文作者方鑫，BV百度風投投資(zī)副總裁，長期關注AI行業解決方案、企業服務智能化、工(gōng)業智能、數據智能等領域，并緻力于幫助産業方、科研學者、創業者和技術擁有者等打造和完善行業智能創新方案。在工(gōng)業智能領域主導或參與投資(zī)項目包括玄羽科技、彙電(diàn)雲聯、湃方科技、埃睿迪、長揚科技、數見科技、雲丁科技等。
目錄
一(yī)、工(gōng)業智能化概述
1.1 我(wǒ)們理解的工(gōng)業智能化，是技術帶來的開(kāi)源節流、生(shēng)産組織方式變革或行業效率模型再造
1.2 工(gōng)業智能化的形态和商(shāng)業模式發展：強解決方案大(dà)乙方&強運營新甲方
二、工(gōng)業智能化創業與投資(zī)機會詳解
1. 平台型企業并不壟斷，互相賦能正當其時
2. 垂直重度打造細分(fēn)行業工(gōng)業智能系統大(dà)有可爲
3. 單點切入，資(zī)産/設備、流程優化打造新型智能系統
3.1資(zī)産/設備的智能化機會
3.2 算法和數據驅動的流程優化打造新型調度決策系統
4. 智能工(gōng)廠操作系統，從點線運營效率到系統效率提升
4.1 串聯制造執行，獲取業務數據，MES的價值
4.2 精準和柔性，從制程優化到全局智能FOS（工(gōng)廠操作系統），未來工(gōng)廠的暢想
5. 工(gōng)業智能化帶來的産業效率提升和商(shāng)業模式變革
5.1 以工(gōng)廠爲核心，企業作爲主體(tǐ)，技術賦能上下(xià)遊的産業效率提升
5.2 連接研産供銷，企業級的流程再造和商(shāng)業價值重塑
6. 工(gōng)業智能中(zhōng)數據産業鏈的投資(zī)價值
三、共創工(gōng)業智能未來：技術孵化、産業連接和資(zī)本助力
所謂工(gōng)業智能化，我(wǒ)們關注的是能夠帶來開(kāi)源節流、生(shēng)産組織方式變革的産品或技術解決方案，以及通過效率模型的變革和再造帶來的運營型機會。工(gōng)業智能化是以工(gōng)業感知(zhī)、IOT、AI、數據、軟件、機器人等技術爲基礎，實現全局語義化的智能感知(zhī)、控制、調度和決策，通過這些手段，可能會對有原有的設備、制程、工(gōng)廠、供應鏈進行優化和改造，以達到提質、降本、增效或生(shēng)産組織方式變革的目的，也可能誕生(shēng)新的智能設備、新的制程、新的OEM、新的供應鏈組織形式甚至新的品類。但效率模型變革在各個行業并非一(yī)蹴而就，工(gōng)業領域将在數據化和信息化進程中(zhōng)，迎來漸進式的智能化變革，本文系統梳理了工(gōng)業産業鏈上技術變革帶來的作業效率和商(shāng)業效率提升機會，并從數據、模型、決策角度分(fēn)析數據産業鏈的價值。
圖 1 工(gōng)業智能化技術概覽
用技術手段實現工(gōng)業智能化，其呈現的形态和商(shāng)業模式又(yòu)是什麽呢。本文試圖從一(yī)個技術、産業觀察者，産業投資(zī)者的角度來闡述和分(fēn)析工(gōng)業智能化的一(yī)些方向和可能。概括如下(xià)圖，工(gōng)業智能的表現形式可能爲硬件、軟件、業務系統、算法、平台、解決方案等，從商(shāng)業模式看，可能強解決方案，終極路徑成爲一(yī)個大(dà)乙方；也可能通過強運營模式再造新甲方或成爲新型甲方。
圖 2 AI賦能的機會：解決方案or重度運營
然而平台林立，創業公司的機會在哪裏？細分(fēn)行業繁多，哪些領域有大(dà)的機會？是做解決方案的機會還是運營的機會？本文試圖通過平台的分(fēn)析、技術配置和行業選擇的梳理、工(gōng)廠解構、産業鏈拆分(fēn)和數據的鏈條來尋找投資(zī)和創業的機會。并總結如下(xià)：
圖 3工(gōng)業智能化的未來方向和發展可能
近年，市場湧現了衆多的工(gōng)業互聯網平台級企業，但工(gōng)業行業本身細分(fēn)非常多，且各自的行業屬性和特點差異很大(dà)，不可能出現一(yī)個放(fàng)之四海而皆準的模型和技術。這裏面技術應用的邏輯和商(shāng)業閉環的形成可能需要不同技術背景、産業背景的人或公司來參與和驗證。
以國内比較早的工(gōng)業互聯網平台爲例，基于母公司或原企業的禀賦特征，大(dà)型工(gōng)業企業工(gōng)互平台多少都承載了原有企業的烙印。
比如根雲互聯以設備物(wù)聯爲基礎，建立設備全生(shēng)命周期的管控，搭建工(gōng)業雲平台；圍繞三一(yī)重工(gōng)銷售全世界各地産品，利于IOT、大(dà)數據、人工(gōng)智能技術進行商(shāng)業模式的創新，并延展至其他設備和産業。
而海爾CosmoPlat則是以用戶爲中(zhōng)心的柔性生(shēng)産平台，區别德國工(gōng)業4.0工(gōng)廠智能化升級改造，Cosmo除關注廠内的作業效率外(wài)，更注重于商(shāng)業效率的提升。通過Cosmo實現了部分(fēn)品類的零庫存、可控成本大(dà)規模定制等。并嘗試将家電(diàn)領域實現的體(tǐ)系化的大(dà)規模定制能力賦能給陶瓷、紡織服裝等産業。
新晉上市的工(gōng)業富聯依托富士康現有大(dà)量客戶資(zī)源、長期深入穩定的戰略合作關系，規模效應下(xià)的産業及供應鏈優勢，期望進行上下(xià)遊延伸，打造工(gōng)業互聯網平台。從上市後的業務進展來看，在刀具預測、制程優化等等方面紛紛開(kāi)始發力。
相較于國内新興的工(gōng)業互聯網平台，GE Predix及西門子MindSpere是國際上較早的将工(gōng)業互聯網、大(dà)數據等理念應用于工(gōng)業的平台。且曆史發展進程來看，他們也在不斷用各種收購兼并的方式豐富自己的産品、解決方案及行業線。
除曆史悠久的西門子和GE這樣的大(dà)型企業和新興工(gōng)業互聯網平台之外(wài)，傳統的軟件廠商(shāng)和系統集成商(shāng)也在謀求工(gōng)業互聯網方向的轉型和布局，如用友、漢得信息、東方國信、寶信等等。
另一(yī)類的代表是阿裏雲、華爲這樣在國内具有較強的2B能力的互聯網或科技企業，阿裏雲ET工(gōng)業大(dà)腦在流程行業的方案，如鋼鐵、石化、能源做的比較多；淘工(gōng)廠平台主要爲淘寶商(shāng)家提供制造和供應鏈能力。但這些公司都希望提供的是更通用、底層、标準化的能力，在其生(shēng)态，也需要更多掌握細分(fēn)行業knowhow和算法的方案商(shāng)的合作。
所謂平台，大(dà)家都是想要搭建一(yī)個更開(kāi)放(fàng)和廣闊的生(shēng)态，賦能給更多的工(gōng)業企業，但中(zhōng)國的工(gōng)業互聯網或者工(gōng)業智能化才剛剛開(kāi)始，大(dà)型平台企業也隻是冰山一(yī)角，且不同行業的knowhow的差異較大(dà)，留給創業者的機會還很廣闊。
工(gōng)業本身是一(yī)個非常泛的概念，不同行業之間差異較大(dà)，單論流程工(gōng)業與離(lí)散工(gōng)業的生(shēng)産自動化程度、數據可得性和工(gōng)業複雜(zá)度都不盡相同，存在的機會也有所不同，而最大(dà)的共性在于，每一(yī)個場景都需求各異，進入任何一(yī)細分(fēn)領域都需要足夠深厚的行業knowhow和上下(xià)遊資(zī)源整合能力。不同行業的智能化訴求可能也不盡相同。這種特質的好處在于在産業服務的層面，無法形成傳統大(dà)企業壟斷的局面，而各個細分(fēn)都有平台級的機會。從離(lí)散到混合到流程，從産品到服務，從生(shēng)産到管理，存在不同的智能化變革的機會。
可供選擇和配置的技術手段有很多，且成熟度和領先性各有不同，什麽才是有價值的機會點，如何進行選擇，本文試圖做出一(yī)些邏輯上的梳理。
如果将上文提及的技術、與行業以及行業相應的功能和環節進行結合，就可能産生(shēng)相應的商(shāng)業模式和創業機會。
圖 4 從離(lí)散到連續，技術及行業配置的機會
以下(xià)舉例來說，不同行業都存在智能化變革的可能，這裏面可能是賣解決方案的機會，也可能是運營型的機會。
産供銷一(yī)體(tǐ)2C産品型行業：2C型産品都有定制和柔性生(shēng)産的需求，例如紡織服裝、食品飲料、家電(diàn)等，2C領域由于需求和産品的差異化，比較分(fēn)散，集中(zhōng)度可能不高，有做出新品類、新網絡和做出集中(zhōng)度的可能。這其中(zhōng)可能結合了大(dà)數據、排産排程、運籌優化、柔性産線改造技術及各種工(gōng)業軟件來得以實現。
高能耗流程型行業：諸如鋼鐵、有色、化工(gōng)、陶瓷等行業，周期性較強，涉及國計民生(shēng)，體(tǐ)量大(dà)，且多面臨産能過剩問題，能源消耗占據了很大(dà)成本，在感知(zhī)、實時檢測、能效等方面都有強需求。有做成一(yī)個大(dà)的解決方案商(shāng)的機會。
設備裝備類企業：基于邊緣計算和工(gōng)業物(wù)聯網技術，設備類企業都商(shāng)業模式轉型的可能，從銷售服務效率、資(zī)金效率等等層面都有很大(dà)增加值的可能。
半導體(tǐ)和面闆産業：本身精細化、自動化程度比較高，但産業鏈的國産化程度低，良品率的提升對于整個産業的附加值大(dà)。
從單個行業産業鏈來看，我(wǒ)們從什麽地方下(xià)手和切入，結合大(dà)的大(dà)乙方和新甲方的方向，筆者通過系統的調研和投資(zī)踐履，梳理了在工(gōng)業産業鏈上和工(gōng)廠内部技術變革帶來的作業效率和商(shāng)業效率變革機會。并簡要概括如下(xià)：
圖 5 工(gōng)業智能化的世界觀
3.1 資(zī)産/設備的智能化機會
工(gōng)業機器人及智能裝備
從設備、資(zī)産角度，不同信息化和自動化程度的工(gōng)廠都有資(zī)産升級更新叠代的需求，近年湧現了一(yī)批成長很快的新型集成商(shāng)、本體(tǐ)研發商(shāng)。同時在産品體(tǐ)系上，也出現并聯、協作等新型的需求和團隊，人機互融、仿生(shēng)、自适應等新興技術層出不窮，我(wǒ)們認爲機器人本身是一(yī)個很大(dà)的系統性投資(zī)機會，從産業鏈到不同細分(fēn)，在這裏就不做更多展開(kāi)。
另一(yī)個方向是裝備的智能化，部分(fēn)行業和工(gōng)廠的自動化程度已經比較高了，但設備和資(zī)産本身在技術突破層面有很大(dà)的空間，裝備本身借助工(gōng)業視覺、大(dà)數據、計算機仿真等技術進一(yī)步自适應、自校準、自主化。同時裝備往制程的延展和産線的結合，可以進一(yī)步影響産品的良率。
設備故障預測和健康管理(PHM)
傳統設備原廠商(shāng)都沒有太關注設備、産品銷售後帶來的後服務問題，典型的三大(dà)發動機廠商(shāng)GE、羅羅、普惠在PHM層面做得不錯，但大(dà)量機械設備廠商(shāng)不具備自帶PHM的服務能力。從數據采集、數據分(fēn)析層面，設備的故障診斷和預測結合了算法能力、工(gōng)程經驗和複雜(zá)機理模型的理解，對傳統的設備廠商(shāng)帶來比較大(dà)的技術挑戰。
從技術路徑上，在端上做特征提取，在雲端訓練模型是驗證的路徑，但具備這樣的能力的團隊在市場上較爲稀缺。以美國的Uptake爲例，依托卡特彼勒的内燃機産品的PHM，幾年内迅速成爲數十億美元的獨角獸。另一(yī)個代表是全球最大(dà)的風機廠商(shāng)Vestas，他們從制造開(kāi)始，對風機進行了改造，傳感器遍布所有部件，從2016年起，服務收入超過設備銷售收入，成功轉型成爲一(yī)家風機服務的提供商(shāng)。
從市場規模看，我(wǒ)國有一(yī)千座鋼鐵高爐，47萬個燃煤鍋爐、200萬台數控機床、30萬的大(dà)中(zhōng)型空氣壓縮機、5萬台的内燃機，而且還有海量的泵等機械設備，且絕大(dà)部分(fēn)設備、産品、裝備都沒有考慮過健康管理問題。
但也有三個方面的因素限制了這個方向的發展，一(yī)是AI技術與工(gōng)業Knowhow不能有效結合，大(dà)多數團隊也缺乏相關的工(gōng)程化經驗；二是算力成本過高，讓資(zī)産端無法獲得高性價比的預測性解決方案；三故障數據和标注的缺失，無法進行經典意義的深度學習路徑去(qù)做預測。
