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创业公司该如何参与,大工业体系的降本增效与智能化这一十年最大机遇?

发表日期:2021年9月29日

2019年夏天,朱礼君终于从一个仓库里走了出来,他是智能物流系统研发商壹悟科技的创始人,这是三年来他自己带团队驻扎的又一个项目。作为一个曾在高盛做过量化分析、在亚马逊做过供应链优化、在Facebook和阿里巴巴做过机器学习的理论物理学博士,他放弃了优渥的薪资和办公环境,毅然决然辞职创业,一头扎进了工厂和仓库里。

 

从2013年开始,履约监控平台汉德创始人苗少光,为了更精准地测算出货车车桥的形变,就一直在跟着大货车到处跑,从晚上6点到凌晨6点,他通常会准备3台电脑,没电了就换下一台。三年的坚持积累下了大量原始数据,为后续的算法模型打下了坚实的基础,有越来越多的水泥厂、煤矿、钢铁厂、化工厂开始使用汉德的进出厂监控系统。

 

如今,有越来越多的科技人才正“走”向工厂。疫情之后,工厂在生产和招聘方面遭遇很大压力,这也极大推进了工厂对数字化和自动化的需求。当工厂越来越难以留住年轻工人的时候,这些科技人才却把目光投向了工厂,以期用科技改变传统行业。

“很多人不理解,我为什么要义无反顾地深入这个辛苦的行业?”朱礼君说,“首先是我看好这个变革趋势,并且想做点什么;其次是我喜欢看到无数的思考落于实体,看到它们在指令下有序运行,我感觉到对这个世界真正做出了一些改变。”在庞大的工业领域,这样每一处细小的变革,都注定影响着中国工业的前途命运。

我们也坚信互联网变革的力量。经纬在产业互联网领域进行了细致的研究和Mapping,我们将产业互联网分为产地/工厂端和销地/流通端,前者即工业互联网的范围,从产地/工厂端的智能制造、数字化升级、物联网,到工业品、汽配、建材、食品等等领域的销地/流通端,都出现了迭代升级的巨大潜力。

 

在工业互联网的产地/工厂端,我们已投资布局了树根互联、智布互联、汉德、镁伽、策立、芯控、雪浪云、博依特、心鉴智控等等公司,并且持续加注工业互联网、IoT赛道,为制造业转型升级赋能。基于过去的投资布局,今天这篇研究我们想谈谈对产地/工厂端的投资思考,这也是我们产业互联网系列研究的第二篇。以下,Enjoy:

 

● 数字化、智能化是未来十年中国制造的最大机会
● 接入工业互联网对工厂来说意味着什么?
● 自动化、标准化是前提
● 接入工业互联网平台需要多少时间和资金?
● 为什么有些工厂不愿意接入工业互联网?接入的动力是什么?

 

 

 1

数字化、智能化是未来十年中国制造的最大机会

由于制造业是一个庞大的产业,工业互联网也覆盖面广阔,我们把它划分为三大主要赛道,一是设计仿真,二是生产管理,三是生产执行。而在此之下,每一个门类都有相应的细分方向:

在设计仿真领域,比较明确的机会就是国产替代,目前海外公司市占率非常高。仿真软件是现代工业离不开的核心工具,它能极大地提升效率。例如在研发火箭发动机时,仿真软件令研发者可以模拟真实环境,去看有哪些地方需要修改,不然就只能先制造再试错,对时间和资金造成极大浪费。所以很多前沿领域都离不开仿真软件,随时都有可能变成“卡脖子”领域,自主可控势在必行。

 

另一方面,很多海外的仿真软件都是通用型软件,覆盖了很多领域,但在一些具体方向上,比如涉及到温度变化、燃烧环境等等,其专业性可能不能满足所有需求,这时候若有一些创业公司从垂直行业出发,打深打透,先在细分领域实现国产替代,再去横向扩展,会是非常不错的时代机遇。

 

在生产管理和生产执行方面,虽然现在大家都在讨论智能化,但今天我们离完完全全的智能化还有一些距离,还处于自动化转智能化的过程中。因为要先有自动化,才会有数据,才能去优化,有了优化才能智能,所以现在自动化与智能化是一种连带关系。

 

在生产软件、设备维护、工艺优化、工控安全等等细分赛道,都是在执行层面做自动化,在更底层会有一些横向PaaS的机会,例如用来管理诸多工厂或仓库的软件。总之都是为了工业的各个环节来降本增效。

 

但整个工业体系非常庞大且复杂,每一个门类都有自己的技术壁垒,所以每一个赛道也都相 对独立,工业互联网可能很难找到一个非常平台型的机会。所以我们是按照各个行业去寻找创业公司,这里面包含了流程工业和离散制造业,都会有不同类型的公司出现。

 

当然,工业的很多细分赛道都是大几千亿的赛道,比如钢铁、电力、石油等等,例如深扎在钢铁行业的策立,公司从智能燃烧和轧钢集控中心,拓展到钢铁领域其他环节和智能选矿,拥有了不错的壁垒。

 

这一类型的企业如果能通过新技术帮助传统大行业降本增效,都会是上亿级别。所以那些立足于一个足够大的细分市场、行业knowhow和技术壁垒足够深、商业模式有一定延展性的创业公司,仍然有足够的发展潜力。

 

2 

接入工业互联网对工厂来说意味着什么?

 

在中国经济产业升级、人力成本越来越高、国际关系复杂多变的大势下,制造业对降本增效的追求越来越强烈。在政策端,从工业4.0、中国制造2025,到工业互联网,运用这些先进技术的产业/公司均已成为政府鼓励的对象。

目前一家工厂接入工业互联网,核心是通过两个协同来完成的,一是对内协同,包括设备与设备之间、设备与人之间、管理层面的协同等等;二是对外协同,包括供应链协同、对外采购/销售等各个供应商之间的协同。

 

好消息是这些协同所带来的效益,都可以量化。包括人效提升、设备产量提升、管理水平提升等等,以及所产生的数据,能不能支持形成工业大数据,形成生产和销售的预测分析、采购和供应链的预测分析等等,来提升效率。这些数字的提升都会一目了然。

 

例如树根互联就是应用在四大领域,包括设备的后市场服务、产线的资产管理、能耗管理和产业链金融服务。

 

对于设备后市场服务,卖设备是一次性买卖,但后续仍需要大量服务跟进,它的市场规模是设备本身的5-6倍。服务价格有人估算过,是卖设备的价格 5-6倍。

 

举例而言,设备过了保修期之后,需要维修服务,原本当出现故障时需要打电话给当地的维修人员,维修人员去现场看了之后再确认是什么问题,如果要更换配件需要向总部申请,这导致处理时间很长,而生产线停摆对工厂的利润影响很大。

 

如果接入工业互联网,这些设备就可以接入线上平台,所有数据都实时在平台上展示,可以及时发现故障问题,工况如何,有些操作问题就只需要在平台上修改设备参数就解决了,不需要派人到现场处理,极大地提升了处理效率。

 

同时还可以基于设备采集数据和历史的维修情况,来进行预测性维护。比如可以预测在1个月之后,某一天轴承可能会断,这样就减少了生产线的被动停摆,提前就把轴承换了,降低工厂的损失。

 

在能耗管理方面,树根投入了很多技术去采集设备运行时的能耗情况,基于这些设备的产量、能耗情况做实时的数据分析,去调整参数、提升能耗产出比。

 

在产线资产管理方面,如今很多数字化或智能制造的技术,与现实情况有脱节,例如在一些流程管理中,设计中的这个流程应该干什么,在物理世界中、设备运行中是有脱节的。而产线的资产管理,就是把设备镜像化,把产能、质量、设备的运行参数等等全部线上化,去做整个产线的OEE(设备综合效率)提升,这些数据资源又可以反过来改善工艺,改善研发。

 

最后根据这些数据积累,比如设备的开工情况、效率等等,实际上是业务的晴雨表,可以提供给金融机构来享受授信的支持,整个市场就也盘活了。

 

而在短期来说,工业互联网的成功落地也可以提升毛利率。例如一家全球最大纺织机械厂,在接入工业互联网后发生了很大的变化。这家企业生产的纺织机械主要实现两大功能,一是把采摘后一团一团的棉花打开、打碎,二是织布。由于这家企业的设备是面向全球客户的,服务成本一直居高不下,导致毛利率偏低。而造成这种结果的核心原因之一,是不清楚卖出去设备的运营情况,当设备出问题之后,调试成本很高。由于一些商务尾款是根据设备的运行情况来回款,这又导致了客户的回款风险。

 

而在接入工业互联网平台之后,很容易就发生了两大核心变化。第一是维护成本下降了20%,因为很多问题可以通过远程解决;二是商务回款风险也大大降低,因为可以看到机械的运行情况,就能更清晰地界定棉布质量问题。

 

在一个面对越南客户的实际案例中,越南客户买了设备后就开始投诉,说棉布机生产出来的棉布质量不好。但当用工业互联网平台数据分析之后,发现在客户投诉事件点之前,棉布机的数据突然异常变化,技术人员分析其实是客户的工人操作不当,因为打电话或是上洗手间导致1个小时无人监测,当棉布产生小疙瘩后人工没有及时处理,导致产品质量不合格。当这些数据反馈给客户后,客户非常认可,这也大大降低了商务回款的风险,毛利率稳步提升。

 

其次,根据这些设备的运营数据,可以改进设计,提高研发效率。

 

当工业足够智能化时,也可以为“碳中和”提供助益。比尔·盖茨在《气候经济与人类未来》中提到了一种节电方法,叫“负荷转移”或“需求转移”,即通过调整用电负荷,增强一天中用电的稳定性。

 

举例来说,在工业层面,能源密集型工业可以在电力最容易获得的时候开展作业,比如污水处理和氢燃料制造。但这背后需要政策上的调整和技术进步,比如电力公司需要全天更新电价,以适应供求关系的变化;以及工厂设备需要足够智能,可依照价格信息及时调整用电时间。这些方式都将为电力“碳中和”贡献力量。

 

从以上多个案例中我们可以看出,在制造业的转型升级中,工业互联网将起到基础设施般的作用。对应于工业庞大的资产规模,势必会诞生出一批优秀的创业公司。

 

 

3 

自动化、标准化是前提

 

不过如今,企业主尤其是中小企业对工业互联网的投入仍存在瓶颈,理念前沿的一些企业主可能会把年产值的8%-10%投入到工业互联网的升级改造中。在制造业的各个领域,目前3C制造业、汽车工业及零部件、钢铁行业是工业互联网渗透率比较高的行业,但并不是所有人都真金白银地接入了工业互联网。

 

有一部分企业投入了资金接入工业互联网,但事实上用了一年半载后就没用了,投入的资金也打了水漂。我们认为这与行业本身的标准化程度很有关系,对于数据采集来说,如果原来的线下流程与制度是比较标准化的,那么工业互联网接入的成功率就比较高。

 

而对于很多标准化程度低的行业,比如服装或是中药,工业互联网的渗透率并不高,因为自动化、标准化是前提。例如在最基础的数据采集环节,非标的情况下采集出来的数据是“脏数据”,需要复杂的数据整理,对工业大数据的流线化制造、工业管理预测起不到多大作用,每个项目的定制化程度太高,实施周期和投入也都比较大。

 

而在当下的很多工厂,一些基础设施比如IT系统、OT系统都比较老旧,可能连最基本的信息化都还未完成,很难从一无所有跨越到工业互联网,如果强行上工业互联网只能是打水漂,看不到预期的效果。

 

所以我们认为,当下自动化与智能化会同时进行而自动化本身也极具投资潜力,在普遍招工难的今天,当自动化方案得到大客户验证后,立刻就是几十台、上百台的全面采购,创业公司也可以迅速起量,因为中国制造业的深度和广度都足够,市场空间也非常广阔。

 

另一方面,基于各个赛道Knowhow的差异,也导致企业很难采取通用型模式,或是去跨行业发展。对于在生命科学领域创业的镁伽创始人黄瑜清来说,他一直在避免做得过于非标。

 

生命科学领域的特点就是小批量、多品种,每一个垂直品类的壁垒都很高,适用的客户群体是有限的。比如有一个重要的生物制品客户,对分液机器人的精度要求特别高,因为有200多种不同的样品,每一种对黏稠度、挥发性等物性指标的要求都不同,也对设备的兼容性要求很高,当时很多大型外资厂商都无法满足要求。

 

要想解决这种高难度问题,需要结合很多化学、生物学的知识,变成很多行业knowhow在解决方案里。镁伽的团队在工厂里连续驻扎了好几个月,通过硬件+软件不同维度的改进,上万次的测试,最终完美解决。

 

黄瑜清也受到启发,他开始形成公司内部的平台型技术研发团队,把共性的技术货架化,基础功能模块化。每当进入新的应用场景,都可以先在“货架”上去选择相应的通用技术。镁伽大致60%的技术是标准的、通用的,25%是通过调整软件参数、流程来实现配置,15%是专门定制开发。

 

例如在核酸检测的案例中,镁伽利用机器人解决了核酸检测中最危险的一段,即把样品从咽拭子管提取转移到深孔板里,此后就是裂解过的核酸,不再具有传染性,这极大降低了一线检验人员的感染风险。这样一台机器人(分杯仪)每天可以完成1.2万管样品处理的工作量,在中国10混1的检测标准下,也就是每台机器人每天可以完成12万人份的处理。

图:应用于抗疫一线的镁伽样品前处理系统

 

这样一款分杯仪产品,从立项、设计图纸、找供应商加工、组装调试,一共只用了25天时间,这里面绝大多数模块都是以前有过成熟落地,已经货架化了,拿来即用。

基于此次核酸检测项目的经验积累和“技术货架”,镁伽随后又推出了超高通量全自动病毒核酸检测系统,实现了“样本进-结果出”的全自动病毒核酸检测,在生命科学实验室自动化领域,突破了受国外垄断的“卡脖子”困境。


图:镁伽超高通量全自动病毒核酸检测系统

壹悟科技也设计了更加灵活的解决方案,朱礼君认为,下一代的柔性智能物流解决方案,是以软件技术为核心,算法驱动,调度多种不同的硬件设备来更灵活、更高效地去实现仓库和工厂的自动化。

 
 

并且,需要长期规划的仓库物流,其实是厌恶变化的。很多行业如今更强调柔性生产,出现爆款后一下子出货压力翻倍,工厂和仓库的物流系统都亟需高密度的存储空间和大流量运输。

为此,壹悟设计了一个分级存储的解决方案,除了调度系统外,还包括高低交错的新货架设计,再配合不同类型的物流机器人等等,来同时实现高密度存储和大流量这两个看似矛盾的命题,在峰值吞吐量和无故障运行时间这两个核心指标上达到一流。

图:壹悟科技的仓储物流机器人

 

4 

接入工业互联网平台需要多少时间和资金?

 

通过以上案例,工业互联网似乎听起来不错,那么到底需要投入多少呢?

 

首先需要看所处细分赛道的标准化程度。如果本身成熟度比较高,例如产品标准化程度在60%,那么需要新实施的部分就是40%,实际上在短时间就可以部署成功。

 

如果工业互联网与企业的契合度和标准化程度都偏低,假设只有30%,那么新的自动化与数字化部署就需要70%,其中投入的成本会比较大,定制改造的时间周期也会比较长,至少需要半年以上。

 

一个企业的工业互联网部署,需要多少成本?部署成功之后,多久能看到效果?

 

按照行业调研来看,对于中小企业(成立5年以下,年产值5000万以下)来说,第一考虑的就是资金,多数中小企业最多愿意拿出一年产值的8%-10%作为预算;第二考虑的是功能的应用性。而大多数落地案例中,可能需要大半年至一年可看出明显效果。

 

如果是中大型企业(成立5年以上,年产值5000万以上),因为本身内部流程就比较复杂,并且通常会有IT部门,可能已经买了ERP、MES系统等等,单独上一个工业互联网项目效果不太明显。中大型企业首先考虑的是工业互联网能否帮他解决全局性的问题,需要的是一整套解决方案。另一方面,新平台还需要与原有系统进行数据打通,这就需要更长的时间磨合,可能2-4年才能看出明显效果。

 

而从工业互联网创业公司角度,商业模式也就可以很灵活。例如针对标准化程度高的行业,可以做到80%的产品化+20%的落地实施,一般情况下可能是60%的产品化+40%的实施。而在收费上,可以依据会员费或是按实际使用情况收费,to B业务的续费率整体比较高。这个结构就是经典的产品长期化收费+实施部分的固定收费模式,产品化具有易复制扩大规模的优势。

 

 

5 

为什么有些工厂不愿意接入工业互联网?

接入的动力是什么?

 

工业本身是一个相对缓慢的发展过程,追求的是稳定性,不会像消费互联网那么迅猛,往往需要与机械设备度过磨合期,才能体现最佳性能。

 

从工厂的角度来看,不管采购什么方案,最重要的是怎么能够最快地带来利润。这里的利润体现在两方面,一是如何通过工业大数据的方式,来更好地把用户需求转化成产品需求,提高产品价值;二是怎么去优化整个生产制造的过程,精益管理、降本增效。

 

而这些变化是可以在财务指标上有所体现,比如存货周转率提升多少,现金流量有哪些新变化,人力成本下降了多少,单位劳动生产率提升了多少等等。当接入工业互联网后,工厂的老总会非常重视这些指标,如果体现不出明显变化,至少是改善的趋势,工厂是很难说服自己这些新理念真的能起作用。

在工业互联网落地的过程中,核心取决于管理层的意愿,大多数是自上而下的过程,但有的时候在执行时会遭遇阻力。

首先第一层阻力来自于工业互联网的落地中,一般会导致停滞一段时间,由于很多企业附加值偏低,工厂不太愿意暂停生产;第二是一旦数字化了之后,整个流程也走向了透明化,很多旧有的灰色操作将不再存在,这是管理层希望看到,但基层意愿偏低的地方。

 

其实在技术上,无论是对协议的解析兼容,还是硬件开发,现在没有实现不了的地方。大部分智能网关对主流工业协议的解析和传输都可以做,而内存计算平台只要部署到微机上,并且后台服务器能力足够的话,也是完全可以做到对实时数据的处理和响应,核心还在于愿不愿意推广的问题。

 

在汉德创始人苗少光看来,工厂接入工业互联网、IoT的核心驱动力,来自于业务的重要性。汉德的软件如今已经对接到工厂的财务、业务与进出场系统,甚至很多工厂根据汉德的系统来重塑流程,就取决于业务的重要性。

 

例如一家水泥厂,以前的进出场系统比较简单,甚至可以随时放货车进入,这造成了很多窜货事件,而窜货直接关系到了核心利润。

 

窜货是指经销商把定价低的商品卖到了定价高的地方,这损害的是品牌/工厂本身的利润。简单举个例子,比如有一家水泥厂,覆盖了北京和天津的销售区域,一般它在两地的定价不同,此时两地的区域经销商就有动力联合起来,把定价低的商品卖到定价高的区域。

 

水泥窜货示意图

汉德软硬结合的解决方案,可以系统性地解决这个问题。对于水泥、煤炭、钢铁、原油、化工、玻璃这些大宗品类,对进出场物流的监控是刚需。汉德在每一台货车上安装一款硬件设备,可以实时获得车辆的位置信息,并且根据车桥的形变来获取实时的重量信息,来判断这台车是否在指定区域装卸货。

 

在这里分辨度和精度是最重要的两大指标,分辨度类似于电视机的分辨率,像汉德可以做到公斤级,是行业内比较少见的;在精度/误差方面,行业一流标准是1.2%以内。

 

基于这种业务的重要性,很多工厂不会仅把汉德当成一个简单的工具,而是依据软件系统来更改自己的核心流程。

 

汉德软硬结合的货物流向管控解决方案

至于如何说服客户,最好的办法,还是通过咨询的方式,通过整体的智能化改造方案说服对方,以及让标杆案例,让那些已经尝到甜头的人谈谈经验。

 

 

 

创新是人类社会发展与进步的永恒主题。自熊彼特经济学诞生以来,技术进步被视为推动经济增长的核心力量,生产的发展和经济效益的提高,几乎都来源于科技进步。

 

近年来,从依靠人口红利转向创新驱动,是中国经济发展的核心话题。2012年,我国16-59岁劳动年龄人口总量到达拐点,此后逐年下降。在人口红利褪去的同时,研发投资占GDP的比重首次突破2%,在这一衡量大国科技投入水平的最重要指标上,缩小了与美日等发达国家的差距。

 

中国拥有大市场、“大长全”的产业链、大基建和人才红利四大优势,其中大市场意味着强大的需求最为重要。例如德国的工业软件正是基于工业制造的传统优势而取得突破。虽然过去中国的部分产业起步较晚,但只要具备标准化制造、能充分利用中国有知识含量的劳动力的成本优势,中国往往能以大市场需求为基础,利用其余三大优势实现技术和产品升级,最典型的成功案例是智能手机产业链和电动车产业链。

 
而在这样的大势之中,工业互联网将扮演举足轻重的角色,与自动化的趋势一起,协助中国的制造业真正转型升级,形成在全球市场的核心竞争力。
References:
Credit Suisse:Beyond the Pandemic: Industry 4.0 in a post-COVID-19 environment
中金公司:创新:不灭的火炬——科技与产业链发展研究报告
汤道生:《产业互联网的中国路径》
比尔·盖茨:《气候经济与人类未来》

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