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          工业企业遭遇“寒冬”的背后,隐藏着工业物联网爆发的“秘密”

          2019年02月20日 09:53:49 来源:物联网智库

          比如在工业场景中,一些自动化与智能化企业亲历了2018年底的市场寒冬,遭遇业绩“变?#22330;保?#33267;今仍心有余悸。而另一些企业则迎来了前所未见的增长周期,信心满满,蓄势待发。同处IoT的星球,你、我、他正在经历的有可能截然不同。为什么会形成两极分化的局面?这些市场信号背后蕴含的内在规律应该如何解读?

          IIOT

          现?#24213;?#26159;骨感

          这次我们直面痛苦,从一次对话开始。

          当谈到去年的销售业绩时,?#19994;?#22909;友羽总(化名)并没有直接回答,而是用手在空中画出了巨大的“L”。为什么是L型?他继续说,“不是增长下降,而是整体下滑。”

          制造业中一些垂直领域的订单正在缩水,直接导?#24459;?#28216;工业自动化和智能化厂商的业绩下滑。其实从去年5-6月份开始,拐点就已经出现。他猜到了开头,却没猜到过程和目前的结尾。

          这次的市场骤降得没有余温。2018下半年,羽总公司的制造业订单基本是接近于“0”的状态。

          此前从没有出现过这?#26234;?#24418;。

          羽总在一家大型外企工作多年,公?#23616;?#33829;传动、控制、传感等综合性自动化产品及解决方案,在工厂自动化领域排名领先,一直发展得顺风顺水。业绩增幅下降的情况都很少见,更别提整体下滑,幅度直逼10%。

          羽总的10%还不?#20146;?#31967;。?#19978;隆?#23433;川、甚至工业智能化巨头,都出现了不同程度的订单量下滑,5-10%比较常见,30-40%也并不稀奇。

          不仅外企如此,国内企业也未能幸免。在某些上市公司,这?#26234;?#20917;甚至演变成股市暴雷。

          根据公开数据,江特电机2015年耗资6亿?#23637;好?#26684;电机,形成商誉4.6亿元。后者,米格电机,是国内电机企业中唯一能够生产伺服电机(含步进电机)超过30万台的企业,规模优势非常明显。其下游客户包括大豪科技、英威腾等,得到工厂自动化领域诸多大型企业的认可。

          如今,旧时风光不再。江特电机在刚刚发布的2018年度业绩预告修正公告中披露,公司修正后的预计业绩为亏损15至16.4亿元,上年同期为盈利2.8亿元。其全?#39318;?#20844;司,米格电机,由于下游需求下滑,利润下降,其商誉存在减?#23548;?#35937;,计提金额约3亿元。

          这是现实,但不是全部

          制造业整体没钱了吗?采购需求彻底没有了吗?

          即便亲历了业绩的突然变脸,但产业需求则一直是循序渐进的。业内反馈普遍是:有钱,有需求。但是钱花得更谨慎了,钱的去处也变的更细化了。

          制造业哪个部分的钱不花了?

          直接说答案:

          贵的系统没人买单了。

          周期长的项目没人盲目建了。

          不涉及OT提效,只涉及IT光鲜的泡沫,没人想碰了。

          那么,有没?#24515;?#20010;部分的?#24230;?#36824;在,甚至更多了?

          从?#24067;?#26469;看,大?#19994;?#21453;馈非常统一:传感产品。

          中小型制造企业购买传感器的意愿正在增强。SICK、?#30340;?#35270;等以智能传感器产品为主的公司,预期增长15-20%。根据?#30340;?#35270;公司最新发布的财报,中国市场2018年销售额为1.26亿美元,2017年销售额为1.08亿美元,增幅16%。

          ?#19978;隆?#27431;姆龙等综合性自动化公司的传感产品线,?#19981;?#26412;保持了两位数的增幅。但由于其传感产品的销售增长,无法抵消驱动与控制等产品的业绩下降,导致工厂自动化部分的整体营收还是低于预期。

          绝地?征途?

          一边是冰冷入骨的工业自动化市场,一边是仍在增长的数据采集场景,为什么会形成两极分化的局面?这些市场信号应该如何解读?

          1.从工业自动化到工业物联网

          工业自动化产品一般被用于两个部分,一部分面向设备制造商,作为组件构成整体设备对外销售。另一部分面向工厂管理部门,作为生产线的一部分,起到提质增效的作用。

          这两部分对应?#24179;?#20225;业发展的两?#26234;?#21160;力,一种是来自于市场增长性的外部拉力,另一种是来自于企业整体效益提升的内在动力。

          随着市场环境的变化,整体设备的销量收缩,第一部分的出货量下滑,而第二部分的?#24230;?#27491;在发生转型。当经济周期进入新阶段,很多市场的增长红利一望见底,制造企业开始关注可?#20013;?#30340;竞争力,开始分析自身的运营效率。如果钱投下去,不能及时有效地转变为新的制造订单,这样的粗放型?#24230;?#26222;遍被搁置。

          最明显的表现是,第二部分的?#24230;耄?#27491;在从传统工控,转变为工业物联网。产线扩容的需求变成了升级改造的需求、设备换新的需求变成了性能提升的需求…对于传感产品的部署需求被?#22836;牛?#29992;于提升企业内?#21487;?#20135;的能见度。通过传感数据的分析,企业可以更好的了解并改善自己的生产效益,延长设备的生命周期。

          越来越多的工业数据变得在线了,这本身堪称一次质变。

          2.从机器换人到机器助人

          潮水退去,越来越多的企业仔细审视着自己的“内功?#20445;?#23457;视着自己的供应?#22402;?#29702;和生产效率。无论是产品?#23548;?#30340;空间、市场份额争夺的空间、生产效率提升的空间,都开始被仔细测算。这时,帮助企业获得效益提升的解决方案备受青睐。

          以工厂内部的物流与仓储?#26041;?#20026;例。工业机器人、AGV、自动货架等高大上的最新产品虽然技术领先性不言而喻,但相比“一次到位?#20445;?#21046;造企业更加重视如何逐步的改进现状。

          如果说过去制造企业还“好高骛远”地思考如何机器换人,现在就“真?#24418;?#23454;”地转而思考如何?#27809;?#22120;更好的与人配合。在不增加太多成本的同时,较短时间内就能提升效率。关键是要见效快。

          举个例子,工厂内部的物流管理水平还普遍较低,80-90%的工作仍然由人工操作,短时间内改变这种现状,做到“无人化”并不现实。通过部署不同类型传感器,少量网关等?#24067;?#20197;及为工作人员装备可穿戴设备,就可以完成仓储效率的提升。

          市场上现有的工业物联网解决方案,部署时间仅需要1个月,投资回收周期在1年左右。因为对原有流程变化较小,降低了对人员操作及培训的要求,人力成本可降低30%~50%。

          越来越多的企业?#26377;?#22788;着眼,让知识在人机之间共享,让效益在双方?#25442;?#20013;提升。

          3.工业数据的颗粒度在变细

          过去制造企业只需要管好“进销存?#20445;?#20294;现在要管好更深的“?#30528;獺?#25165;行。

          做个比喻,过去的生产线像自助餐厅,每个机器都在做菜,产品源源不断产生,顾客也就络绎不绝。到底哪个厨师做的菜好吃,哪个设备的生产效?#39318;?#39640;,并不需要精细颗粒度的数据分析。反正自助餐厅的整体销路好,菜是否好吃,生产效率是高是低,都能分到一杯羹。

          数据颗粒度太粗,导致餐厅既不知道顾客是被哪盘菜所吸引,也不会因为某盘菜卖得好,给厨师发奖金。自助餐厅的厨师也就没什么厨艺精进的意愿,毕竟做好做差一个样。?#26494;?#26085;趋平庸是必然。

          但现在,顾客口味变高了,个性化更强了,自助餐厅的模式很难生存。这时就要分析每个厨师的表现、?#39063;?#33756;品的受欢迎程度、甚至每个人厨艺中的优缺点。

          具体到制造业,就变成需要追踪每一批次的产品,甚至追踪到每一件独立的产品,比如生产出的一瓶水、一包烟、一根笔…这样的颗粒度。还得了解每条产线,每个工段,甚至每台设备在各种工况下的具体情况。

          与数据颗粒度变细这一趋势高度相关的,又是工业物联网系?#22330;?/p>

          首先是设备联网,通过数据采集的精细化和全面性,覆盖工业过程中的各类变化条件,保证提取出?#20174;?#23545;象真?#24213;?#24577;的全面性信息。

          ?#27604;?#20165;仅做到数据联网还不够,需要进一步掌握数据背后的物理意义,以及特征之间关联性的机理逻辑,将数据分析与决策、管理、激励挂?#22330;?/p>

          纵情向前

          对未来越有信心,对现在就?#25509;心?#24515;。

          工艺水平、运营能力和员工素质都是逐步提升的过程,这些事情只有去掉浮躁和泡沫之后,才有韧性扎实去做。

          无疑,在2019年,一家制造企业的“?#30528;獺背性?#30528;运营效益。这个阶段,“降维打击”可能会成为普遍现象,运营效率不高的企业直接被清除出局。

          以?#29616;种鄭?#23545;工业物联网来说,是不幸中的万幸,是“萧条”下的利好。

           

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