Iot案例|当工业互联网遇上SaaS

标题中“工业”在先，其次“互联网”，最后触电SaaS，顺序不能颠倒，原因与现在大家对“AI+”的理解相似，先有产业，然后“+AI”。 

听不少投资人说“工业互联网”看得越久，越困惑。然而真正让我们困惑和敬畏的其实是“工业”，不是“互联网”。

从2012年末GE首次提出“工业互联网（Industrial Internet）”，到2013年德国在汉诺威展提出“工业4.0”，再到2015年中国国务院发布“中国制造2025”，工业互联网和先进制造已经在多个国家被上升到战略层面。

然而Gartner在2018年首次发布的《工业互联网平台魔力象限》报告中却显得十分克制，文中建议CIO在调研供应商的时候“必须保持谨慎”，主要原因是： 

当前平台的应用范围仅限非常“有限”的场景，设备连接管理才是最基础的需求；

知名厂商如GE、西门子等都被排除在象限图外，原因是他们不支持私有化部署。

前者几乎给工业互联网之价值泼了个冷水，后者也对SaaS在这个领域的可行性提出了质疑。 

即便在2019年更新的象限图中，仍然没有一家供应商进入“领导者”象限，市场依旧分散。

 

（来源：Gartner 2019）

随后2018年GE被爆出计划出售旗下工业互联网平台Predix，汽车、消费电子等行业在2019年也相继进入周期性调整，如今面对“黑天鹅”事件频发和“去全球化”态势愈演愈烈，需求侧的萎缩又进一步加剧了制造端的震荡。

行业处在水深火热之中，创新进入深水区，投资则更甚。

施展的作品《枢纽》出版后不久，中美贸易摩擦打响。各路媒体就摩擦对制造业的冲击进行了各种分析比对，并认为《枢纽》中提出的全球供应链“8”字网络已经失效。

但此时施展却展开了一次与《枢纽》形式完全相反的调研——躬身入局，进行田野研究（fieldwork）。他深入越南、珠三角等制造业重地，从一家工厂、一件产品甚至一位“中国商人”等微观层面出发，还原了产业转移背后的真实原因，重现工厂和商人迁移背后的隐藏信息。《溢出：中国制造未来史》就是诞生在这样一个背景之下。

因此，要理解工业互联网和IoT，须首先从第一性原理出发，立足工业本身，拆解工厂价值链，才能找到技术与互联网撬动产业的支点。

其次，以史为鉴，回顾传统制造业及工业软件等巨头的转型之路，透析他们经历的阵痛和前进方向，才能在风口和口号之下去伪存真。

重新定义工业互联网

以下是一座典型工厂的部门架构、职能以及背后对应的价值链。

 

图中反映了一件产品从OT（操作技术）层面的完整流程，而工厂要保证里面所有环节高效协同，在生产中形成“人、机、料、法、环、测”统一管理，保证成品的质量与一致性，一定不能缺少IT（信息技术）层面的支持。

更重要的是，将基础IT系统连接打通，打破数据孤岛，再与价值链上每个环节有效对应，才能真正体现产品生命周期管理（Product Life-cycle Management，简称PLM）体系的价值。PLM奠定了企业数字化转型的基础，也是我们时常听到的“两化融合”之基础。

位于前面Gartner魔力象限领先位置的美国参数技术公司PTC在其发布的《企业数字化转型白皮书》中指出：企业数字化不是目的，只是手段。

 这份报告提出了一个极有价值的概念“数字主线（Digital thread）”：

“利用数字化技术，覆盖产品全生命周期与全价值链，构建数物融合、贯通产品研发、制造、营销、运营和服务等各环节的数字化数据流，为企业各个层面提供实时的数据分析和决策支持。”

不难看出，“数字主线”实质上是对产品生命周期管理体系的进一步延伸。工厂通过更先进的感知、计算、控制和传输等设备，建立一张从生产侧出发的网络，让每个部门的员工或管理者可以在正确的时间、以正确的方式对企业的产品和服务进行向前或前后追溯，获得最可靠、有效和实时的数据。

同时，“数字主线”也是“数字孪生（Digital twin）”的基础，工程师通过主线数据，对特定场景下产品或设备的真实运行状态与数字模型分析比对，为终端用户提供实时监控、仿真验证和预测分析等功能，工厂自身也能在研发阶段进行产品仿真和质量分析，改善下一代产品设计。

简单来说，现代企业数字化转型第一步就是建立一条数字主线。

“工业互联网”便是工厂在数字主线的基础上，围绕价值链的一系列数字化创新，从而提升产品和服务的竞争力，最终提高经济效益。

GE在最早提出的几个工业互联网代表案例中，最引以为豪的就是在航空发动机业务上的成功转型。

（来源：GE）

依靠先进传感器、自动化、物联网等技术建立发动机生产的数字主线，再通过大数据和AI等技术为每台发动机搭建实时动态的数字孪生模型，实现机理与数理模型的融合。GE最终向航空公司额外提供了发动机实时状态监控、运维管理和运营优化等增值服务，帮助客户进一步避免由发动机故障甚至安全事故带来的损失，每年降低整体燃油成本达数千万美元。

GE不仅自身业务完成了从产品销售到持续服务的升级，并联合地面服务、发动机零配件厂等各环节合作伙伴，从前往后重构了发动机业务的价值链。 

这个案例也揭示了工业互联网的三大核心价值，未来衡量一切创新我相信都会回归到这三点上：

为客户创造额外的、可量化的商业价值；

重构价值链，为企业自身创造额外的经济效益；

建立上下游网络，推动产业链利润重新分配。

在此基础上，我们进一步获得物联网、工业互联网、产业互联网甚至与消费互联网之间的关系。

如同消费互联网，产业互联网一定以连接为基础，将产业链上各环节数字化、网络化与智能化，通过数据驱动进行最高质量、最高效率和最合理成本的协作。 

工业互联网就是产业互联网思维在工业中的实例。它的终极价值，是让所有使用者和合作伙伴在这张网络里变得更加智能与柔性，并最终获得更大经济效益。

当工业互联网触电SaaS

在《SaaS公司的成熟模样》一文中提出：

不能服务大型企业级客户的公司不是一家成熟的SaaS公司。

这句话包含两层意思： 

首先，成熟不与公司的质量挂钩，因为好与坏是一个相对的评价。而“成熟”代表公司正在或已经建立一定护城河，并朝着从“大”到“强”发展的一个标志；

其次，这并不是要否认SaaS对中小型客户的价值。选择场景垂直的利基市场切入已经是现在SaaS公司的标配，但这决不能说明公司的核心竞争力。

如果Salesforce当年横空出世只是让传统CRM厂商打了个喷嚏，那上市后的大客户战略则把所有传统软件和IT公司杀了个措手不及，以Oracle、SAP和微软为首的“后浪”纷纷宣布“云转型”，随后一条曲折上升的转型路线逐渐浮出水面。

当我们说工业试水IoT和SaaS，这背后实际上正发生两件事情：

首先，工业或制造业巨头开始探索业务从一次性销售到提供持续服务的范式转变，底层逻辑是商业模式的升级，带动产品和服务向智能化升级，正如前面提到的GE发动机案例。

其次，传统工业软件开启产品从传统架构到SaaS的底层架构迭代，《软件定义制造》一书中有一句话印象深刻：工业软件是用出来的，不是开发出来的。把传统架构的工业软件分解成具有统一接口、灵活且可配置的应用，便是工业APP。 

APP具有的垂直场景切入、聚焦单一痛点、灵活可配置等特点，与SaaS产品的设计思路完全一致。

在我看来，这很可能是工业互联网里SaaS公司的最大机会。

但是，由于工业本身的复杂性和专业度，机会看似众多，实际隔行如隔山一般。如果不了解传统工业巨头在云转型过程中的阵痛与解决之道，便无从全面和客观地评估新的机会。 

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PTC：工业软件巨头的转型之道

工业无新鲜事，作为一家1985年成立的工业软件公司，到2013年PTC已经建立了以CAD、PLM和SLM（Service Lifecycle Management，后服务生命周期管理）为核心的产品矩阵。2013年全年营收已经超过10亿美金，然而年增长仅有3%，发展瓶颈更体现在以一次性授权（License）方式销售的软件业务营收仅有3.4亿美金，同比还下降1%，收入大头已经转移到后续支持服务（Support）业务。

因此，当年年底以1.2亿美金收购IoT应用开发平台ThingWorx在市场看来就是理所当然的事情，既弥补了SLM软件在设备连接和数据管理上的不足，又奠定了打造以物（Thing）为中心的IoT云开发平台的基础。

（PTC的转型之道）

CEO Jim Hepplemann曾在接受采访时分别从需求和制造侧谈到对未来的看法：

更深层次的转变来自制造业的下游客户，他们关心的是如何从产品中获得更多“功能”和“服务”，而不一定在乎“占有（Own）”产品；

从制造业即PTC的客户角度，他们关心的是如何将需求调研、设计研发、到生产和交付的全流程进行数字化管理，最终改善研发设计，并以此开发增值服务。

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