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工业SaaS即将迎来崛起的“超级周期”

来源:物联网智库2018.07.23阅读 16128

  从最近的一系列组合事件,可以看出IIoT未来趋势的端倪。
  7月16日,通用电气GE与微软宣布达成双方史上最大的合作伙伴关系,以加快工业物联网IIoT服务的落地。GE将在Microsoft Azure云平台上标准化Predix解决方案,并将Predix产品组合与Azure的本地云功能(包括Azure IoT和Azure数据与分析)深度整合,同时双方还将共同进行销售和市场活动。
  不久之前,7月9日,阿里云与西门子在德国柏林签署合作备忘录,共同推进工业物联网IIoT在中国的发展。两家公司计划于2019年推出部署于阿里云的MindSphere平台。此外,共同进行市场开发,培育IIoT生态系统也在合作内容之列。


  随着各大公司之间的合作趋势日益明朗和加深,工业物联网IIoT平台之争逐渐升级为巨头之间的鏖战,马太效应加剧,中小型IIoT平台势必面临淘洗和冲击,但随之也将为窄道领跑者开启一个全新的周期:工业SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务)的酝酿与爆发。
  工业SaaS,简单而言,就是让工业企业像使用服务一样获取并使用软件的功能。对于许多中小型企业来说,SaaS是采用先进技术的最好途径,它降低了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的“门槛”,只需支出一定的“订阅”费用,便可享受到相应的硬件、软件和维护服务,这是网络应用最具效益的营运模式。因此,在本文中你将看到:
  1. 为什么工业SaaS的超级周期即将开启?
  2. 首批工业SaaS在哪里布局?
  3. 工业SaaS有哪些创新机会?
  1  IIoT平台进入洗牌周期
  除了上述伙伴关系之外,此前西门子Mindsphere已与航天科工、亚马逊AWS、SAP和微软建立合作,GE Predix与苹果、华为合作,腾讯云与三一重工、树根互联、富士康合作…虽然巨头之间的合作并非是排他性的,但是通过合作扩建生态阵营是确定性的。
  从发展阶段来看,绝大多数工业巨头已将IIoT平台列入发展的主航道。从产业本质上来看,工业物联网平台是一个重技术、重资本、持续投入、长线回报的领域。随着行业巨头之间竞争的日益加剧,留给中小型玩家的市场份额势必将大幅下滑。
  据官方数据,GE Predix耗费10亿美元打造,2016年GE在数字化研发方面的投入更是高达21亿美元。西门子在2018财年(2017年10月1日至2018年9月30日)的研发投入将超过56亿欧元,虽然没有针对Mindsphere的具体数据,但西门子表示约5亿欧元将专门用于“公司核心科技”领域研发。国内IIoT企业树根互联也曾宣布超过15亿元的累计投入。
  巨头之间的加速合作,以及IIoT平台的巨大投入表明,这个领域已经不适合初创企业生存。中型IIoT平台需要警惕后续投资断流的风险,无法咬紧牙关进行持续投入的企业,将逐步与巨头领衔的第一梯队拉开差距。
  2  工业SaaS迎来崛起的超级周期
  在IIoT平台的竞争态势逐步明朗的情况下,对于创新型企业而言,最佳的策略是加入巨头营造的生态,借力发力,抓住工业SaaS崛起的窗口期。
  虽然工业SaaS的想象空间远不及IIoT平台的体量,但却有机会获得更高的利润率,同时某些垂直领域的工业SaaS应用如果能够打通产业链的各种环节,并不排除最终横向扩展为事实平台的可能性。
  我之所以判断工业SaaS即将迎来崛起的超级周期,原因有二:
  ■一是巨头们在营造IIoT平台生态的过程中,为了汇聚更多的合作伙伴协同发展,对有价值的工业SaaS应用势必给出“高溢价”的支持力度。
  ■二是工业SaaS的销售成本普遍较高,借助巨头为IIoT平台造势的契机CONTROL ENGINEERING China版权所有,站在巨头肩膀上的市场活动,将有效的分摊推广费用,还可能借助巨头的“光环”建立自身的品牌效应。
  以上两点,我们分别进行具体分析。
  对于工业SaaS应用的支持,这里以西门子Mindsphere和GE Predix为例。


  通过网站siemens.mindsphere.io可以了解西门子对Mindsphere开发者提供的支持。
  除了基础的技术、接口与培训支持之外,MindSphere还提供本地开发沙盘。开发人员可以通过下载操作,对MindSphere环境进行彻底仿真,获得MindSphere直观体验。并可共享MindSphere开发社区的各种资源(例如CONTROL ENGINEERING China版权所有,开发者门户、研讨会、免费示例应用和模板等)。
  西门子还联合Edge2Web进一步简化了编程的难度。


  2017年底,西门子推出了MindSphere合作伙伴计划,这个全球统一的3级(铂金、黄金和白银)结构,每一级都有明确的业务开发收益和要求。所有级别的合作伙伴都能够获得新业务开发收益。黄金和铂金级合作伙伴还可以获得业务拓展资金,用于推动概念、市场营销和技术活动,从而加快业务和投资。
  GE Predix为开发者提供的入口是www.predix.io,上面提供了服务资源库、分析模型库和基础应用程序库,涵盖百余种基础模块。
  Predix已面向所有开发者开放,力求打造强大的“工业社区”。根据GE预计,到2020年时每年将有2万名开发者在Predix平台开发应用软件,随着大量全新应用程序问世,该“工业社区”将激活超过2,250亿美元的全球最大的工业应用市场。


  考虑到工业领域的企业分散度较大,用户需求广泛,碎片化程度高,巨头们在
  IIoT平台的销售活动与市场推广方面也是亲力亲为、不遗余力。
  2017年6月,西门子组织Mindsphere Day用户活动,物联网智库曾参与共同组织,通过数字化体验让IIoT愿景走进现实。2018年初,西门子携手18家合作伙伴创立“MindSphere World”全球用户组织www.cechina.cn,旨在推动MindSphere生态系统的全球化发展。首批加入的企业包括巨浪集团、费斯托、库卡、威图、西克公司、迈克威力股份公司等。
  同时,上海大制科技、源讯信息技术、埃森哲、SEEQ、evosoft等公司正在基于Mindsphere进行工业SaaS开发。预计到2018财年底,即2018年9月30日,通过MindSphere实现互联的设备数量将达到125万台。
  根据在2017 GE Minds + Machines活动中透露的信息,全球已有超过33000位开发者、300家合作企业基于Predix平台在进行应用开发,包括大量的咨询机构、集成商和独立软件开发商,代表性企业例如Infosys、Wipro、埃森哲、Capgemini、TATA等。BP、Exelon、Schindler和Maersk等工业企业正在使用GE Predix平台提高其运营效率。
  3  第一批效率驱动型工业SaaS落地
  目前第一批落地的工业SaaS已有百余款,可通过西门子和GE的官网进行查询:
  www.plm.automation.siemens.com/store/en-us/mindsphere/apps/
  www.ge.com/digital/products
  如果将各种工业SaaS进行分类,可以分为资产绩效管理、生产运营监控、操作流程监控、数据可视化、质量管理、能源管理、现场服务、商业智能决策等。这里不再一一举例,只列出值得关注的几种。
  MyMachines:这是一款云端机床管理SaaS,针对中小型机械制造OEM客户,用于机床的监控,提高机器可用性和生产率。MyMachines允许机器制造商创建数字服务和创新业务模型,提升机器生产状态的透明度,优化机器生命周期,执行更加快速的故障分析和创新的售后服务。相似的SaaS应用还包括Analyze MyDrives,提升运动控制领域驱动系统的状态透明度。
  ServiceMax:这款SaaS提供了现场服务解决方案,【物女心经】的读者对ServiceMax不会陌生,该公司此前以9.15亿美元的价格被GE收购。数据显示,GE通过服务维护业务带来了超过70%的利润。ServiceMax可实现运营规划的自动化,如人力优化,高级调度和调度,零件物流,库存和仓库维修以及已安装的基础服务。
  APM(资产绩效管理):这款SaaS基于被GE并购的Meridium公司的原型产品,使用数据和分析来减少计划外资产停机、提高可靠性和可用性、最大限度减少成本并降低运营风险。可以说APM涵盖了绝大多数工业资产的需求,包括机器和设备健康、可靠性管理和维护优化。
  Product Intelligence:这是一款杀手锏级SaaS应用,因此多说两句。
  目前该项SaaS服务官方公布的定价为每年5万美元。Product Intelligence能够自动从情境化的产品性能数据中挖掘机理,它可将散布于产品生命周期管理PLM、企业资源规划ERP、制造执行系统MES、质量管理系统 QMS、客户关系管理CRM以及其他企业级数据源的数据结合起来,融入一体化的安全数据层中以供分析。


  基于强大的算法,Product Intelligence将产品相关的属性分为单独的事件并将其联系在一起,从而建立数据情境,能在数秒内对数百亿个事件进行搜索。


  这一工业SaaS的背后技术支撑,是此前广受业界瞩目的工业大数据产品Omneo,及其获得专利的Discovery算法和功能。


  4  工业SaaS潜藏了哪些创新机遇?
  最后,我们简要分析工业SaaS的发展方向和创新机会控制工程网版权所有,主要包含以下3个层次:
  效率驱动型:目前已经上线的百余款工业SaaS虽然种类繁多,但它们的绝大多数具有相似的共性,也就是由数据驱动,降低了执行中的不确定性,完成运营监控与决策,“人”在其中扮演了重要的角色。
  上面提到的生产运营监控、操作流程监控、数据可视化、质量管理、能源管理、现场服务、商业智能决策等工业SaaS类型,无论哪种,大部分是通过对于现场数据的采集、提炼与可视化,让企业的操作员或决策者,能够更为客观,有数有据的评估和优化操作流程效率,改进产品体验,提升决策水平。
  技术驱动型:随着数据思维的进一步深入,“人”的因素有可能被逐渐弱化,通过机器智能,将现场数据提炼为信息与知识,反馈于工业场景,实现更为高阶的智能生产。
  由“物”取代“人”来进行决策,将会极大的发挥数据的价值。这里需要强调的是,在这种工业SaaS中的数据分析算法往往更为复杂,分析结果给机器和生产线直接使用,令其可以持续自我迭代。目前相关的工业SaaS并不多见,本文中的Product Intelligence这款产品,在这方面进行了一定的探索。
  跨界协同型:工业SaaS为工业企业服务,但不应只把自己绑定于工业领域。有效利用技术的新型周期和金融的新型周期,推动产业资源的重新组合,更易激发创新的商业机会。
  在之前的文章中我曾经提到,我们正在面临一个技术、经济、金融、政治等多个领域纷纷触及拐点,进入新型周期,多浪叠加的大势中。人工智能、区块链等新型技术的驱动力已经开始出现,整个金融业所处的环境也正在发生重大的变化,融资租赁、供应链金融正在与产业逐步融合。工业SaaS不妨紧跟时代变化,抓住跨界机遇。目前GE Predix联合爱立信已经提供了区块链即服务模块,供开发者使用。
  与最初只计投入的做法不同,巨头们为IIoT平台制定了清晰的盈利计划。例如CONTROL ENGINEERING China版权所有,西门子已设立了明确的MindSphere盈利时间表,计划在2020财年实现MindSphere业务收支平衡,根据西门子的报告显示,预计最晚到2022财年控制工程网版权所有,MindSphere与工业SaaS业务将一共带来10亿欧元的营收。
  从现实情况来看,目前很多工业SaaS并没有摆脱传统软件销售的“老路”,为了满足客户需求做了较多定制化的工作,并不符合SaaS产品化的基本路线。
  无论如何,对于工业SaaS而言,创收是硬道理。由于工业SaaS普遍采用订阅式的收费模式,客户的复购率成为关键的指标,一定时间之后有价值的产品便会脱颖而出。
  本文小结:
  1.工业物联网IIoT平台的马太效应加剧,中小型IIoT平台势必面临淘洗和转型。
  2. 工业SaaS即将迎来崛起的超级周期,作为落地的第一梯队,效率驱动型SaaS产品纷纷上线。
  4. 工业SaaS的创新机会,主要3个层次:效率驱动型、技术驱动型和跨界协同型。

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