工業互聯網商業突圍的三個關鍵要素
工業互聯網需解決B2B突圍的三個關鍵因素
為什麼工業互聯網是全球競爭高地
工業互聯網已成為工業領域創新的關鍵詞，什麼是工業互聯網？政策、工業互聯網平台、還是工業服務企業都有各自的解讀和理解，但無論如何解釋，最終要解決什麼？這才是我們最終要回答的問題。
首先，我們需要理解為什麼會提出工業互聯網，為何工業互聯網成為全球競爭的高地。
在全球產業遷徙的背景下，世界主要經濟體國家製造業面臨向更高效、更綠色、更經濟的方向升級轉型。製造業需求的變化，使得B2B企業率先轉變服務方式，重新定義工業製造標準和服務內容。GE作為典型的全球化B2B企業，率先提出了工業互聯網概念，強調為製造業用戶提供更精準的預測性維修服務，以減少非計劃停機為基本目標，從而構建全新的工業生態。
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中國作為世界第二大經濟體，具有全球最完善的工業體系，工業製造轉型迫在眉睫。這必然是一場全球性的國家戰略競爭：一方面，需要實現從裝備製造業、工業服務業（工業維修、工業品交易）與製造業構建全新的工業生態，構建發展先進位造業基礎；另一方面，需要將這些先進位造與工業服務輸送到一帶一路沿線國家，增強中國工業競爭優勢。
工業互聯網－從消費互聯網說起
而要理解工業互聯網，我們可以從消費互聯網在中國的成功來解讀，讓買家（消費者）需求和賣家（商家）供應實現查詢、匹配和交易的效率最大化。這裡有幾個關鍵要素：
1)首先是平台，無論是淘寶、天貓還是京東，首先要有一個提供商品展示的地方，改變了線下商場和超市的模式，這有效解決了查詢效率問題；
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2)然後是商業模式和用戶匹配，不同的用戶群體有不同的消費特徵，除了瞄準不同的消費群體打造不同的消費場景以外，大數據分析使得平台具備了對不同個體消費行為的分析，解決了需求匹配問題；
3)而最關鍵的問題是交易誠信，在消費互聯網尚未成規模前，交易誠信一直很難有效的解決，買家擔心付了款收不到貨，或者質量問題很難退換貨，賣家擔心發出貨以後收不到款。最終在諸如支付寶一類應用出現后，消費互聯網才開始真正成熟起來，時至今日，支付應用已經成了金融主體，這最終使得電商巨頭們成為了名副其實的商業帝國。
毫無疑問，工業互聯網也必然需要解決這些同樣的問題。
需求側的挑戰－如何激發製造業需求
在製造業去產能、調結構的背景下，工業趨於中低速增長，工業服務供需雙方呈現結構性失衡。製造業開始積極關注生產要素，追求更高效率、更低成本和更少的庫存，這與工業服務企業追求高收益形成利益衝突。
工業服務企業的競爭序幕由此拉開，紛紛圍繞低成本、質量優先、價值增值等方向展開角逐，但始終是收效甚微。追其原因，還是製造業用戶的顯性和隱性需求並未真正發掘出來，當這些需求無法從被動響應變成主動性和計劃性的輸出時，工業服務市場的規模化需求並不能實現，逐使工業服務創新無法正常開啟。
換句話來說，製造業要首先有計劃性的告訴工業服務企業，我需要什麼？工業服務企業才能做到，我能有組織和計劃行的提供什麼？
我們回到製造業價值增值方式來回答這個問題，在工業時代，通過工人操作、維護和改造機器設備，建立高效地人機協同，實現更高質量、更快效率和更低成本的產品製造，完成價值創造。
操作和維護不當，機器設備會停機罷工，設備能耗、污染和生產安全也會受到影響，生產系統如果不做持續的技術改造，作業效率和性能也會落後於競爭對手。解決人機協作問題，其關鍵是構建良好的運維保障體系。
傳統方式，一般採取TPM全面生產維護管理，強調全員維護和流程導向，在我國由於管理和技術人才流動較大，知識的積累和管理延續並無法有效保障，再加上高昂的諮詢導入費用，也使得巨大多數企業望而卻步。
以EAM設備資產管理將工業運維帶入了IT時代，在實際應用中，受制於企業設備管理本身制約，往往需要成功導入TPM為基礎，儘管如此，由於僅限於企業內部數據簡單應用，這些數據的價值並未得到有效發揮，更多時候，這些數據更多是在躺在伺服器里睡大覺。
工業運維步入工業互聯網時代
伴隨工業互聯網時代的到來，製造業運維管理開始在整個工業服務產業鏈形成知識積累、交互和應用。這包括：
1)數字運維加速知識積累，強化應用為王，目標導向和數據驅動決策。
移動互聯網時代到來，為製造業步入數字化運維奠定了良好的基礎條件，智能手機和移動終端為操作和維護人員提供了便捷的應用入口，故障和隱患管理變得極為簡單。但這並不是數字運維的全部，在人工智慧和大數據分析應用的驅動下，製造企業有效解決知識積累和重用，加快操作和維護人員的技能提升，並實現數據驅動決策，實現有限資源條件下的最大產出，幫助製造業實現效率提升、成本降低、降低庫存。
「精益衛士」人工智慧維修輔助系統
除此之外，人工智慧和大數據分析應用，強調主動式預防性和預測性維修方式，這不僅提高製造業工業服務需求的計劃性，更減少工業服務需求的決策時間，為工業服務平台的搭建及其工業服務資源匹配提供了有利的條件。
2)數字運維與工業互聯網平台數據互連，提高預測性維修準確性。
生產作業系統在數字化、自動化和智能化的複雜條件下，預測性維修的愈發重要。基於多維數據的分析，是實現複雜系統基於可靠性和穩定性前提下實現柔性生產的基礎。
數字運維與工業互聯網連接賦能
數字運維與工業互聯網平台相互鏈接賦能：數字運維向工業互聯網平台提供維修工單業務數據，結合感測器數據，提高預測性診斷的準確性；工業互聯網平台則提供相關故障工單，以實現預測性診斷結果在業務層面關閉，形成完整和精準的維修作業閉環。
3)需求挖掘重在內外兼治。
對製造業內部而言，是以提高產品質量和準時交貨率為目標，強化對瓶頸效率治理，並在運維層面提高可用度（可用度A＝（MTTR＋MTBF）/MTBF）、降低維修費用、降低備件庫存，在維修策略上，提高故障處理質量和效率，提高預測性和預防性維修的比例和準確性、最終實現維修績效和維修技能得到有效的提升。
對工業服務側外部而言，通過數字運維和工業互聯網平台，有效匹配工業服務需求，這包括應急性和計劃性的運維和工業品，精準的技術改善（提效、節能、裝備再製造、自動化和數字化改造……），以數據為驅動的需求觸發下，工業服務的規模化定製變成可能，這將直接觸法供給側的工業服務模式變革。
線上線下結合的工業服務模式
與消費互聯網不一樣的，製造業用戶對工業領域的產品和服務提供通常不能忍受很長的交貨期和退換貨處理，工業互聯網商業落地的關鍵，需要建立線上線下結合的工業服務模式，這是至關重要的一點。
線上線下結合的新工業服務模式
這是由數字運維為核心的數據驅動下的工業服務平台，所構建的工業互聯網商業最佳實踐。由工業服務平台對接各種線上資源，並通過線下的MRO服務社區實現線下服務的落地。其中線下MRO服務社區將直接提供工業園區中數量佔比20％左右，能產生80％價值的工業服務需求，另外80％的數量工業服務需求由線上平台提供。通過供應鏈提供支持MRO工業服務社區或精準提供製造企業完成。
MRO服務社區服務範圍
備註：MRO服務社區，系指向工業製造企業提供除直接構成產品的產品以外的非生產性工業品及其服務的實體，是介於製造業自身運維部門和裝備製造和服務商之間的一種中繼模式。提供包括工業品集供、線下維修、託管、租賃、培訓及供應鏈金融的一站式服務，是工業服務平台線上服務機構的全權代理人，是未來新工業服務模式成熟落地的代表模式。
大數據驅動下的供應鏈金融－破解工業互聯網交易誠信
製造業用戶在一開始就像知道工業服務及產品能對企業價值增值，或對生產系統效率提升、成本降低帶來什麼幫助。儘管數字運維＋工業互聯網平台數據驅動下的工業服務平台與MRO社區解決了查詢和匹配問題，但在實際操作中用戶依然會花費很長的時間驗證和選擇產品，工業服務企業依然面臨收款難的窘態。
我們需要從製造業用戶消費習慣去理解：通常用戶會在第一選擇項選擇裝備製造廠家所提供的服務，或者相信知名品牌提供服務，這是因為質保期經濟型和對品牌認可的信任特性決定的；然後會選擇已經服務過的單位，這是僅僅是憑藉經驗；最後萬不得已，才會冒險去選擇其他服務單位，由於需求角色需要承擔風險，冗長的流程和繁瑣的驗證程序也是在情理之中。這些既有的習慣，是阻礙工業服務變革進程，使得緊迫性的工業服務訴求和高價值的服務很難高效的匹配。當然這裡還包括單純低價中標和灰色利益輸送鏈帶來的拉鋸戰，使得實際交易並非想象中那麼容易突破。
工業服務質量探索屬性
探索特性對於工業產品及服務交易來講，是打開交易密碼的鑰匙。例如，我們在購買二手車時，相比新車在購買之後才能測試的經驗特性，二手車卻可以查驗車輛的維修記錄及燃油經濟性等客觀質量。
當數字運維獲取的單台機器設備，和用戶在購買某項服務后的客觀數據（如MTBF、可用度等）變化后，用戶便可以在購買產品和服務之前，了解到不同供應商提供產品和服務的質量屬性，從而儘可能避免低價競標的規則，首先優先考慮這些這些產品和服務的可靠性。相對於消費互聯網的人為評價，這種不只看廣告（產品描述），還重點看療效客觀數據反映方式，會靠譜很多。
有了這些客觀數據作為基礎，這將徹底改變交易付款方式，第三方的供應鏈金融和銀行便可完全切入進來。製造業用戶不用擔心產品質量風險，當出現爭議時，金融機構將依據這些客觀數據和合同條款自動比對進行判定責任。工業服務企業也不用擔心回款難和承兌之痛，貨款支付方將由用戶變成金融機構，相關風險也可以通過相關保險業務來分擔。
除此之外，因為有了供應鏈金融作為支撐，用戶和服務商開始重視自己的信用體系，同時作為工業服務平台方和供應鏈金融還將發布不同地區、不同行業的工業發展、工業服務成熟度、工業裝備質量等相關指數，這對於工業產業升級和工業互聯網轉型而言，向深化供給測結構性改革，提高供給質量和效率邁進了實質性的階段。
結束語
國務院陸續發布《關於積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》和《關於深化「互聯網+先進位造業」發展工業互聯網的指導意見》，明確了服務型製造平台發展方向，並提出了工業互聯網產業示範基地建設目標。這對對於工業服務業而言，是非常利好的政策紅利。儘管工業互聯網描繪了工業服務產業突圍的新藍圖，但理想照進現實仍需要在實踐中探索。2018年，將是工業互聯網和工業服務供應鏈創新發展的關鍵時期，必將成為全國各地產業園區實踐落地的競爭高地。
參考文獻
數字化工廠＋工業維修服務體系