工业互联网到底能解决哪些问题?
很多的不可能正在成为现实,这是这个时代最令我们庆幸的地方……
尤其在互联网+的风口,各行各业正在经历着翻天覆地的变化,产业结构的重排,用户行为的转变,每天都在如火如荼的上演。
在重资产的智能制造与机器人产业,这样的变革也同样在发生着,近日在平安租赁制造加工事业部“平安智造”“智造微课堂”线上直播讲堂上中投证券机械行业首席分析师刘菁对智能制造及机器人产业的发展趋势及产业突围方向做了深度剖析,其从行业、产业链以及企业,未来发展趋势等多个维度进行了深度分析。
进入2014年之后,在制造行业大家都在谈智能制造、智能工程、无人车间、服务机器人、工业4.0,这些全新的概念也正在刺激着新一轮的经济增长机会,那么未来制造业的核心是什么、未来如何走?对于企业来说,应该如何找准要点抓住时机呢?
大背景
每一次的工业变革都是生产方式遇到瓶颈,工业4.0要解决的是运营
每一场变革或者革命能否成功的最关键问题是能否解决现有的矛盾,在制造行业,从工业互联网或者工业4.0的概念常被提及,那么整个行业所期待的工业互联网到底要解决什么样的矛盾呢?
首先来说,工厂的自动化一直以来都是发展的大势所趋,机器替代人工,除了减少成本之外,也将大幅提升生产效率。那么我们应该怎么样去理解工厂的自动化呢?
对于工厂的自动化,在刘菁看来,从底层到上层主要分为五个层级,底层是消费的硬件,即工业原产线,是执行层和控制层,再往上是运营和管理层,也就是监控数据采集系统;而最上层是ERP系统,而机器人概念是横跨在执行层和操作层之间。
将这五个层级分开来看,工业互联网的核心主要是运营和管理层,这可能是基于硬件的软件,用软件指令去控制硬件的运作,在这个过程中,工业软件更多的承担了调度智能化。
在工业领域,随着需求端差异化、多样化,用人工来实现财产调度一定是不现实的,所以软件的辅助成为最好的选择。
所以说其实每一次工业的变革,都是某一种生产方式遇到了瓶颈,比如从人到机器是产能遇到瓶颈,而从机器到自动化则是效率遇到了瓶颈。而工业4.0的本质是数据化、信息化、软件化。它所解决的瓶颈是运营的瓶颈。
在制造业下行的情况下,运营的效率往往不能够得到比较好的提升,因为原材料成本降低有限的,所以只能够更加的精益生产,更能够节省就让效率提高,这样才能够让我的产品会有竞争力,所以工业软件在制造业下行的情况下是变得尤为的重要。
在ERP层,即销售和采购环节,本质上这两个环节是需要紧密相连的,但是在传统时代并没有,而工业互联网则在此产生作用。此外,除了从硬件到软件的这个架构之外,工业通讯和智能物流是贯穿整个过程的两部分。通讯是整个产业链的神经网络,智能物流是成品仓库的自动化,当生产线自动化、信息化之后,物流也必将呈现出智能化和信息化的需求。
那么,这五层架构的市场分布情况又是怎样的呢?传统的执行层和控制层,市场的增量是非常大的,可以达到30%-40%。对于未来而言,制造业正在经历零部件进口替代设备进口的过程,未来的设备进口替代还会持续,再往后就是解决方案的进口替代,也就是说,中国制造业的发展,正在从零散的小东西向设备、生产线、解决方案慢慢递进。
工业互联网落地,企业面临什么问题,又该如何解决?
显而易见,工业互联网在概念上带来的变化是颠覆性的,是牵扯到整个产业链的变革,针对不同的企业,就需要针对性的实现落地。从落地的节奏来说,主要从三类模型中来看:
第一类,是做成品的企业,如做电梯的、减速器、变频器等等,主要以零部件为主,这类企业如果想拓展更多的业务方向,一般会遇到标准化硬件产品这一问题。一般都是通过分销商、渠道商、代理商销售,并且是面向各个行业,那么对于不同的行业,这类企业是不清楚具体的应用及具体的需求的。
所以简单的来说,对于这类企业来说,未来最大的难点并非技术,而最缺乏的就是对各行业的理解。
第二类,设备类或者机器人系统集成的企业;对于这类企业来说,他们做的是非标设备,即所谓的高端订制,这类企业是非常了解整个行业的工艺的,也就是工艺壁垒很强。那么它们未来的方向或者趋势怎样来做呢?
对它们来说,最重要的是更多的去理解软件层面,然后去做软硬件之间的协同,其次就是理念问题。智能制造的发展过程中,硬件的趋势是越来越标准化、模块化。而软件在这个过程中起到的作用是实现这些标准化硬件的差异化。这对于设备类企业来说是走向工业4.0的必经之路。
第三类,软硬件解决方案商,显然,这类企业是工业4.0路上的先行者,比如在汽车和电子行业都已经有了整条线的解决方案。未来这类企业将在各行各业出现非常优质的龙头公司,并且将呈现各自的横向拓展。
工业互联网 更多的是向数据化的迈进
无论是中国制造2025,还是工业4.0,核心的理念就是智能制造,信息技术和制造业的深度融合所形成的新的生产制造模式。其所提倡的是全新的生产制造模式。
而这种改造更多的是向数据化的迈进,比如上文所说的EPR厂商,他们的优势在于对数据的处理能力。制造业在现阶段,首先是要设备之间的互联,而EPR是通过电子商务与客户的连接。
其次,就是通过数据分析消费习惯,然后通过数据产生的这些行为去挖掘更多的潜在需求,探索更多的消费可能性。整个行业或者整个工业领域,实现数据化、信息化的工业环境之后,客户在下单时,供应商就知道该怎么去做。
所以,整个制造业未来可能将以电子软件为主导,但这必定是一个漫长的过程,现阶段,整个工业领域仍处于连接到连接的过程,而接下来要做的就是从连接到智能,通过连接来构建数据体系,然后对数据进行搜集、分析和反馈加工,最好形成良好的判断机制,提供优秀的解决方案。其次就是数据的云化。
哪些行业会成为智能制造的先行者
从消费领域来讲,这个进程会更加快一些,因为在2C端商业模式比较先进,所以消费类产品或者消费类企业,在数据化道路上会更快,并且更有潜力。
刘菁认为,根据数据判断,包装行业、汽车行业、医药行业相对比较传统,同时体量比较大,增速也不会太快。而金属加工等这些特定行业会是挣扎在盈亏平衡的边缘,同时,这类企业对智能制造的需求也非常旺盛,但缺少资金支持。
而潜力最大的则是电子行业,电子行业从过去两年的市场增长率来看,附加值10%以上的主要是手机和平板,在这个细分市场,苹果和三星的利润占了整个市场的107%的份额,除了小米、华为这些非上市公司,整个手机行业的利润基本上都被苹果和三星抢走,大部分手机品牌都是赔本赚吆喝。
那么为什么会出现这种情况?一些龙头厂商,基本上带领了创新和研发的方向,而这种现象电子行业和汽车行业比较雷同。对于手机零部件来说,都有一个比较固定的生产线,而这个行业的爆发性增长都来自工艺革新,也即来自苹果三星这样的龙头企业。
其次,最主要的是机器替代人工,目前来说,这部分自动化渗透率相对较低,同时,不难发现,机器人价格正在逐年降低,人工成本相反的在逐年提高。苹果其实在组装测试包装才开始用机器人替代人工,如三年前富士康百万机器人计划等。
在机器替代人的过程中,也并非处于成本考虑,更多的是处于本质考虑,而目前看来,这种替代还远远没有到来。
物流业的智能化智能制造大背景下的强需
今年,包括顺丰等快递企业步入资本市场,也意味着物流行业将迎来空前的爆发阶段。对于工业行业来说,物流主要分为两大类,一类是工厂的生产物流,李磊是电商快递物流。
对于工厂物流来说,市场前景非常广阔,以前的物流行业对于自动化的要求并不高,而现在由于生产线的自动化普及,物流自动化正在演变成一种客观需求。
其次,如快递物流,他们的中转速度非常快,而工厂物流不等同于电商物流,做消费品的一些工厂,如果跟网络对接,那么它的库存也会实时变化,传统仓储转变为自动化仓储,这意味着占地面积成本和人工成本都将降低80%。
数据显示,2012年我国智能制造装备行业销售规模已经达到5000亿元以上;2015年突破1万亿元;“十二五”期间,我国智能装备市场年均增长率超过25%。随着工业互联网的迈进,以及物联网等相关领域的快速发展,可以预见这一市场将继续增长。
通过智能化的连接,每个环节产生数据后,对数据进行加工、分析处理,从数据中分析用户需求,真正发挥数据价值。这是一个真正的智能制造的内涵所在。同时,对于经济处于转型期的中国而言,智能制造是实现制造业升级的内在要求,是重塑制造业新优势的现实需要。
文章来源:蓝鲸TMT
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