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      潛伏在工廠的隱形“大鯨”

      虎嗅調研團隊 虎嗅 2021-01-27 10:17:08

      你是否想過,如果說人類正困在系統里,那么機器在干什么?

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      圖源:見水印

       

      在制造工廠里,我們看到機器有了“思想”并能相互“溝通”,它們按照不同的需求自動處理訂單、實行自主生產:

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      憑借最新信息技術和先進制造業技術的融合, 機器在工廠里能處理的任務早已超出了我們的認知,不僅會支持決策,還會代替人類做出實時、大規模決策甚至預測,而這背后的關鍵支撐則是工業互聯網。

      這種變革具體是如何發生的?

      在工業互聯網領域,都有哪些成長性、創新力的服務?

      為此,首期「大鯨榜」將目光聚焦在工業互聯網領域?;⑿嵴{研團隊攜手第三方專業評審團,歷經三個多月的檢索、調研走訪、細致評估,最終評選出該領域最具成長力的30家企業,這既是我們對工業互聯網領域優秀企業和項目的一份總結,也期望通過挖掘其中出色的解決方案及落地案例,去回答,究竟靠數字化,可以做對什么、能夠帶來哪些價值。

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      「大鯨榜」來自虎嗅·大鯨計劃,關注企業服務領域,旨在通過榜單評選去發現更多有實力但仍潛于水面之下不為人知的大鯨企業——成長型公司

      榜單的完整名錄如下,排名不分先后:

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      上榜企業畫像:

      基于此次調研收集到的信息,我們總結出上榜企業的幾點畫像特征:

      1. 深圳、北京是工業互聯網創業公司的重鎮

      總體來看我國的制造業,在長三角、環渤海、京津唐及粵港澳大灣等區域相對發達,但本次上榜的三十家企業分布則并非如此,主要集中在深圳、北京——有12家總部在深圳,其次是位居北京的企業數量為11家,地理位置優越性明顯:

      廣東地區工業基礎雄厚——制造業在廣州有著悠久的傳統,在深圳經歷了現代化,工業互聯網產業發展在這里有得天獨厚的優勢;而北京地區更多受益于政策支持以及強大的科研高校資源。

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      2. IBM、西門子和華為是該領域的“黃埔軍校

      工業智能化的實現需要跨領域和跨學科的復合型技術人才和專業技能,人才構成來看,研發人才為57%,工業領域人才占比約為36%;聚焦在核心人員的履歷上,可以看到他們多有如IBM、微軟、華為及西門子等科技巨頭企業的工作背景,以及如清華、哈工大、麻省理工學院等海內外理工類高校學歷,保證技術的迭代和創新。

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      強大的科研力也充分反映在企業研發的技術產品上:湃方科技的人工智能芯片,通過AI芯片及算法基因與工業設備的深度融合,幫助構建起競爭壁壘;朗坤智慧作為傳統電力行業老牌企業,仍堅持技術創新,擁有垂直行業的核心算法,并自研工業平臺和時序庫;亮風臺的研發投入占比較高,核心團隊和技術構成具有較強實力,尤其是在AR云平臺領域,并憑借技術競爭力擁有較大的市場優勢;威努特擁有國內首款獨立知識產權的漏洞挖掘工具,首款工業防火墻,為企業提供可靠的統一安全管理解決方案;明略科技擁有國家級人工智能平臺,及自主知識產權的核心算法,已在制造業、交通、能源等多行業應用。

      3. 工業互聯網在若干細分行業的深入度差異較大

      制造業門類眾多、水平參差不齊,數字化轉型的切入點及難度也各不相同:

      比如在鋼鐵及石化行業,典型的應用場景主要是“設備全生命周期管理、智能化生產及供應鏈協同”;煤炭行業存在生產風險高、物流成本高等痛點,相關解決方案則更聚焦于“安全生產、智慧運輸、綜合管理”。

      從行業應用現狀來看,目前較集中于鋼鐵、石化、煤炭、紡織、通用器械、汽車行業,而在新能源、船舶、航空航天等應用不多。從應用深度來看,只在紡織行業做到了“垂直行業服務一條龍”,如致景科技,其旗下有“百布”、“全布”、“云版房”、”致景金條“、“致景智慧倉物流園”等業務板塊,全面打通紡織服裝行業的信息流、物流和資金流。

      4. 2020,加速擴張

      過往,工業互聯網的發展驅動力主要為“政府引導”,但在2020年是一個關鍵節點,5G商用的普及、以及年初突發的新冠疫情(讓不少企業認識到數字化轉型的重要性),一定程度上促進了工業互聯網的推廣。

      上榜企業在2020年均做了戰略調整,成立5年內的企業重點在擴充人員、產品研發創新和生態合作伙伴搭建上;而成立時間超過5年的則相對更注重開拓新領域和新行業。

      此外,截止2020年11月份,四成上榜企業處于B輪融資階段、二成處于C/D輪階段,這反映了多數企業已經歷了市場的認證及投資人的認可;也說明業界普遍看好產業前景,工業互聯網從“政府引導”轉變為“市場引導”,中小企業不斷涌現,也促進了產業創新活力的提升。

      制造業的深刻變革及其阻礙

      在搜尋、調研高成長企業的過程中,我們對工業互聯網領域里的變化有了真實的感知:一方面,大數據、人工智能等新一代信息技術與制造業正在加速融合,另一方面,基于工業互聯網平臺,也延伸出了新業態。

      總的來說,有哪些新趨勢和實踐亮點?

      1. 人、機器、企業共同經歷數據革命

      數據分析對企業運營和決策影響重大,并在重塑企業競爭力,通過下表可以看到:相對領先的企業十分重視數據方面技能的提升,表現在更看重具有技術思維和數據思維的人才、發展機器學習及部署人工智能系統等。

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      先進技術的應用也將加劇這一變革,比如被認為是推動工業互聯網智能化的關鍵“數字孿生(Digital Twin)”,通過構建數字空間,能使企業在實際投入生產前即能在虛擬環境中優化、仿真和測試。且已有不少市場應用,如傲林科技通過數字孿生算法模型為汽車行業客戶量化分析、優化運營,最終達成企業物料耗用平均降低38%、庫存占用平均降低39%。

      2. AR技術應用在疫情期間價值凸顯

      AR主要用于輔助工業作業:首先可以給出工人額外信息顯示和引導,其次是遠程指導系統,降低高技術工作對現場人員的依賴。

      “通過AR遠程協作系統HiLeia,在遠程維修、作業指導、補助設備點檢、遠程稽核、培訓員工等業務場景協助保持多家企業的正常運營,對后疫情時代的工業發展具有重大意義?!?/p>

      ——評委點評亮風臺

      3. 工業機器人“大規模崛起”,工廠開始“無人化”

      制造業“機器換人”的趨勢已愈發明顯,且增長力強勁——研究公司Robo Global預測全球工業機器人市場將從450億美元(2020年)上升到730億美元(2025年)。尤其是在輕工業領域,幫助實現柔性生產的智能智造機器人正被大量應用。如斯坦德機器人在華為、富士康等物流發揮關鍵作用,節約人力18-26人,提升效率70%。

      另外,偏遠設備的無人機巡檢、自動駕駛運輸等都在推動工廠的“無人化”。

      4. 依托平臺延伸出工業電子商務、供應鏈金融新模式

      以思貝克為例,其“基于工業互聯網平臺的供應鏈金融服務商,有效監控企業的經營狀況及信用情況,打通資金進入實體經濟的安全通道,同時解決中小企業融資難等問題?!?/p>

      此外,“企業上云、共享制造”也給中小企業謀求發展提供了新出路,如通過產能共享、設備租賃等模式既能顯著降低企業投入成本,也能使得原本被資產、技術等原因擋在門外的企業進入市場。

      5. 加速實現“零庫存”,更快速響應客戶

      在實現零庫存的目標驅動下,供應鏈、采購、物流的價值被極大釋放:供應方式上基于平臺打造現代供應鏈,根據需求動態調整供應計劃;物流上通過智能跟蹤,實現全流程的可視化監控,降低物流成本,提高運力,提升客戶體驗和滿意度。

      值得注意的是,除了提供統一化、模塊化的產品,制造業企業需要同時兼顧個性化、定制化需求的用戶,該如何全程響應用戶需求無疑是一大挑戰。此次調研中,酷家樂為家居行業提供的云設計功能,“打通了前端設計與后段定制化生產,為家居品牌提供更快捷的設計-生產途徑,有效解決同類產品庫存問題,也為消費者提供定制化選擇機會”,值得借鑒。

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      綜上,上榜企業的產品/服務基本成型,且覆蓋了核心業務優化、生產保障能力提升和社會化資源協作等核心場景應用,意味著產業或已邁出探索階段,即將進入增長期。

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      但是,當前在該領域仍面臨較多問題,發展存在極大挑戰:

      1. 數據基礎仍較為薄弱

      制造業領域的數字化轉型流程基本仍要依次沿著自動化、信息化、網絡化、智能化去發展,前文提到了“數據是智能化的基本前提”,但在國內大量制造業企業還未完成自動化改造,數據采集仍較為困難,更別提企業數據的有效打通;此外,出于保密、安全上的考慮,制造業企業對數據全面上云有較強顧慮,工廠的數字化整體面臨極大挑戰。

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      2. 標準化較低,市場教育困難

      “對于工廠來說,能不能實現數據化,進而做到快速生產、靈活生產,現在已經不是一個能不能活得更好的問題,而是一個生死問題?!?/p>

      —— 高世太(藍馳投資總監)

      雖然,工業領域的數智化轉型已成為共識。目前整體來看,多數產品方案形態遠未標準化,企業各異的需求同時涉及到軟硬件等多方面的開發,還需要服務商深入理解工業具體工作流程,項目執行難度大、速度慢,難以讓客戶短期看到效果,企業意愿不強。

      此外,制造業企業在大數據實時路徑如何選擇、投入產出如何評估、業務流程如何配合等方面也普遍存在困惑。

      3. 在中小型企業里推進緩慢

      制造業門類眾多、差異巨大,不同規模的企業轉型方式也各不相同。由于數字化的改造成本高,目前在規模大的制造企業,尤其是大型重工業、及行業頭部企業的應用較多,而對大量的中小型制造業企業而言,由于不同工廠的情況不同,項目經驗難以復制,落地周期時間較長,造成投入產出的價值不夠清晰,數字化轉型明顯較為困難。

      4. 技術還有提升空間

      目前很多新技術/產品功能還較為有限,主要應對各種工業場景下的小部分——如物流搬運、生產加工上。此外,在未知缺陷監測、數據分析等方面仍依賴人工矯正,無法與工廠的熟練老師傅相比,且缺少分析和解決問題(即決策)的能力。

      5. 缺乏跨領域專業人才

      既熟悉工業業務流程,又掌握先進技術的相關人才稀少,這也給高校人才培養提出了新挑戰。

      說明:

      文中數據及案例描述來自企業填報資料,參評企業對其信息的真實及準確性負責,統計時間為2020年11月。

      評選機制:虎嗅大鯨榜團隊經過前期案頭研究、企業走訪、以及專家訪談,首先搭建了一個針對工業互聯網服務商的評選體系,評選圍繞三大維度、涉及二十四個評價指標。其后我們邀請了十余位行業專家及領域知名投資人,秉持著高度正直的態度,一同對參評企業申報材料進行仔細分析、查證、評估和交叉驗證,最終評選出30家高成長性企業。


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