2019年夏天，朱丽君终于从一个仓库里走了出来。他是智能物流系统开发商易物科技的创始人，这也是他和他的团队进驻三年的另一个项目。作为一个在高盛做过定量分析，在亚马逊做过供应链优化，在脸书和阿里巴巴做过机器学习的理论物理博士，他放弃了优厚的薪水和办公环境，毅然辞职创业，一头扎进了工厂和仓库。

从2013年开始，性能监测平台汉德的创始人苗绍光为了更精确地测量卡车车轴的变形，一直带着大卡车到处跑。晚上6点到早上6点，他一般会准备三台电脑，没电了就换一台。三年的坚持积累了大量的原始数据，为后续的算法模型打下了坚实的基础。越来越多的水泥厂、煤矿、钢厂、化工厂开始使用汉得的进出监控系统。

现在越来越多的科技人才“走”到工厂。疫情发生后，工厂面临巨大的生产和招聘压力，这也极大地促进了工厂数字化和自动化的需求。当工厂越来越难留住年轻工人的时候，这些科技人才为了用技术改变传统产业，把目光投向了工厂。

“很多人不理解，我为什么要义无反顾的进入这个辛苦的行业？”朱丽君说，“首先，我看好这个变化趋势，想做点什么；其次，我喜欢看到无数的思想落在实体上，看到它们在指令下有序运行。我觉得我真的对这个世界做了一些改变。”在庞大的工业领域，像这样的每一个微小的变化，都注定影响着中国工业的前途和命运。

我们也坚信互联网变革的力量。经纬在产业互联网领域做了细致的研究和测绘。我们把产业互联网分为产地/工厂端和卖地/流通端。前者是工业互联网的范畴。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、食品等领域的土地销售/流通端，迭代升级潜力巨大。

在工业互联网的原产地/工厂端，我们投资了舒根互联网、步骘互联网、汉德、美格、李泽、芯控、雪浪云、Boyt、新建智能控制等公司的布局，并持续加码工业互联网和物联网电路，赋能制造业转型升级。基于以往的投资布局，今天的学习我们要讲的是原产地/工厂端的投资思维，这也是我们工业互联网系列研究的第二篇。以下，请欣赏:

●数字化和智能化是未来十年中国制造业最大的机会。

●工厂接入工业互联网意味着什么？

●自动化和标准化是先决条件。

●接入工业互联网平台需要多少时间和金钱？

●为什么有些工厂不愿意接入工业互联网？接入的力量是什么？

数字化和智能化是未来十年中国制造业最大的机会

由于制造业是一个庞大的行业，工业互联网覆盖面广，我们将其分为三大赛道，一是设计仿真，二是生产管理，三是生产执行。在这之下，每个品类都有相应的细分方向:

在设计模拟领域，一个明显的机会是国内替代。目前海外公司的市场占有率很高。仿真软件是现代工业不可缺少的核心工具，可以大大提高效率。比如火箭发动机的研发，仿真软件使研发人员能够模拟真实环境，看看有什么需要修改的地方，要不然就只能制造再尝试，这是极大的时间和金钱浪费。所以很多前沿领域都离不开仿真软件，随时可能成为“卡脖子”的领域，自控势在必行。

另一方面，海外很多仿真软件都是通用软件，涵盖很多领域。但是在一些特定的方向，比如温度变化，燃烧环境等。，他们的职业素养未必符合所有要求。这个时候，如果一些创业公司从垂直行业出发，做深度研究，先在细分行业实现国内替代，再横向扩张，那将是一个非常好的时代机遇。

在生产管理和生产执行方面，虽然现在大家都在讲智能，但是今天我们离完全的智能还有一段距离，还在自动化到智能的过程中。因为先要有自动化，有了优化才会有数据、优化和智能，所以现在自动化和智能是一个连带关系。

在生产软件、设备维护、流程优化、工控安全等细分赛道。，自动化是在实现层面完成的，在更低的层面会有一些横向的PaaS机会，比如用来管理很多工厂或者仓库的软件。简而言之，就是为了工业的各个方面降本增效。

但是整个工业体系非常庞大复杂，每个品类都有自己的技术壁垒，所以每个赛道都是独立的，工业互联网可能很难找到一个非常平台化的机会。所以我们是按照各个行业来找创业公司的，包括流程行业和离散制造业，会有不同类型的公司。

当然，行业内很多细分电路都是千亿级电路，比如钢铁、电力、石油等等。比如公司深耕钢铁行业的战略。公司从智能燃烧和轧制控制中心拓展到钢铁领域的其他环节和智能选矿，有很好的壁垒。

这类企业如果能通过新技术帮助传统大行业降本增效，那就是上亿。所以，那些建立在足够大的细分市场基础上，有足够深的行业诀窍和技术壁垒，商业模式有一定延伸的初创公司，还是有足够的发展潜力的。

工厂接入工业互联网意味着什么？

在中国经济和产业升级、劳动力成本越来越高、国际关系复杂多变的大趋势下，制造业越来越追求降本增效。政策方面，从工业4.0、中国制造2025，到工业互联网，使用这些先进技术的行业/公司都成为政府鼓励的对象。

目前一个工厂接入工业互联网的核心是通过两个协同，一个是内部协同，包括设备之间、设备与人之间、管理层面等的协同。二是外部协同，包括供应链协同、外部采购/销售以及供应商之间的其他协同。

好消息是这些合作的好处是可以量化的。包括人的效率提升、设备产量提升、管理水平提升等。，以及生成的数据能否支持工业大数据的形成、生产销售的预测分析、采购和供应链的预测分析等。，提高效率。这些数字的提升就一目了然了。

比如根互联应用在四个领域，设备后市场服务、生产线资产管理、能耗管理、产业链金融服务。

对于设备的售后服务来说，卖设备是一次性的销售，但还是需要大量的后续服务，其市场规模是设备本身的5-6倍。服务价格有人估算过，大概是卖设备价格的5-6倍。

比如设备过了保修期后，需要维修服务。本来出了问题就需要打电话给当地维修人员。维修人员到现场看问题出在哪里后，需要向总部申请更换配件，导致处理时间长，生产线停产对工厂利润影响大。

如果接入工业互联网，这些设备可以接入线上平台，所有数据实时显示在平台上，可以及时发现故障问题和工况，一些运行问题只需在平台上修改设备参数即可解决，无需派人到现场处理，大大提高了处理效率。

同时，可以根据设备采集的数据和历史维护情况进行预测性维护。比如可以预测轴承可能在一个月后的某一天断裂，从而减少生产线的被动停工，提前更换轴承，减少工厂的损失。

在能耗管理方面，舒根投入了大量的技术来收集设备在运行过程中的能耗，并根据这些设备的产量和能耗，做实时数据分析来调整参数，提高能耗产出比。

在生产线的资产管理中，许多数字化或智能制造的技术与现实脱节。比如在一些流程管理中，这个流程在设计上应该做的事情，与物理世界和设备运行是脱节的。生产线的资产管理就是对设备进行镜像，使设备的产能、质量、运行参数在线，提高整条生产线的OEE(设备综合效率)。这些数据资源反过来可以改进流程和研发。

最后根据数据积累，比如设备的启动，效率等。，它实际上是一个商业的晴雨表，可以提供给金融机构享受信贷支持，整个市场将被振兴。

短期来看，产业互联网的成功落地也能提升毛利率。比如世界上最大的纺织机械厂之一，接入工业互联网后发生了很大的变化。这个企业生产的纺织机械主要实现两个功能，一个是采摘后的棉花开断，一个是织布。因为这个企业的设备是面向全球客户的，所以服务成本一直很高，导致毛利率很低。造成这种结果的一个核心原因是，卖出去的设备操作不清楚，设备出了问题，调试成本很高。因为有些业务支付是根据设备的运行情况来来回回进行的，这就导致了客户支付的风险。

接入工业互联网平台后，很容易有两个核心的变化。一是维护成本下降了20%，因为很多问题可以远程解决；第二，商家付款的风险大大降低，因为可以看到机械的运转，可以更清晰的界定棉布的质量问题。

在一个面对越南客户的实际案例中，越南客户买了设备后开始投诉，说棉布机生产的棉布质量很差。但在对工业互联网平台上的数据进行分析后发现，在客户投诉事件发生前，棉布机的数据突然出现异常变化。技术人员分析，其实是客户的工人操作不当，因为打电话或者上厕所，一个小时没有人监控棉布。棉布产生疙瘩时，没有及时进行人工处理，导致产品质量不合格。这些数据反馈给客户后，客户非常认可，大大降低了业务支付的风险，毛利率在稳步提升。

其次，根据这些设备的运行数据，可以改进设计，提高研发效率。

当行业足够智能的时候，也可以帮助“碳中和”。比尔·盖茨在《气候经济与人类的未来》中提到了一种叫做“负荷转移”或“需求转移”的节电方法，即通过调整用电负荷，增强白天用电的稳定性。

例如，在工业一级，能源密集型工业可以在最容易获得电力的时候运作，如污水处理和氢燃料制造。但这背后需要政策的调整和技术的进步。比如电力公司需要整天更新电价，以适应供求关系的变化；并且工厂设备需要足够智能，能够根据价格信息及时调整用电时间。所有这些方法都将有助于电力的“碳中和”。

从以上案例可以看出，工业互联网在制造业转型升级中将起到基础设施的作用。与庞大的产业资产规模相对应，将诞生一批优秀的初创公司。

自动化和标准化是先决条件

但企业主尤其是中小企业投资工业互联网仍存在瓶颈。一些处于思想前沿的企业主，可能会把年产值的8%-10%投入到产业互联网的升级改造中。在制造业的各个领域，3C制造、汽车行业、零部件行业、钢铁行业都是工业互联网普及率比较高的行业，但并不是每个人都有真金白银接入工业互联网的。

有企业投入资金接入工业互联网，但实际上一年半后就没用了，投入的资金也打到了水漂。我们认为这与行业本身的标准化程度密切相关。对于数据采集来说，如果原有的线下流程和系统比较规范，工业互联网接入的成功率会比较高。

对于很多标准化程度不高的行业，比如服装或者中药，工业互联网的普及率并不高，因为自动化和标准化是前提。比如在最基础的数据采集环节，非标准条件下采集的数据是“脏数据”，需要复杂的数据整理，对工业大数据的流水线制造和工业管理预测没有太大作用。每个项目的定制化程度太高，实施周期和投入也比较大。

现在很多工厂，一些基础设施，比如IT系统，OT系统都比较陈旧，连最基础的信息化都还没有完成，很难从无到有，跨越到工业互联网。如果强行推进工业互联网，只能是浪费，看不到预期的效果。

因此，我们认为目前的自动化和智能化将同时进行。自动化本身也有很大的投资潜力。在普遍招工难的今天，自动化方案得到大客户验证，马上就是几十上百台的全面采购，创业公司也能快速起步，因为中国制造业的深度和广度都足够了，市场空也很广阔。

另一方面，基于各轨道专有技术的差异，企业很难采取通用模式或跨行业发展。对于在生命科学领域创业的美格创始人黄玉清来说，他一直避免太不规范。

生命科学领域的特点是小批量、多品种。每个垂直品类的壁垒都很高，适用的客户群体有限。比如有一个生物制品的重要客户，对分液机器人的精度要求特别高，因为有200多个不同的样品，每个样品对粘度、挥发性等物理指标的要求都不一样，对设备的兼容性也有很高的要求，所以当时很多大型外资厂商都达不到要求。

为了解决这个难题，需要结合大量的化学和生物学知识，将其转化为多个行业的解决方案。Mega的团队已经连续几个月进驻工厂了。通过软硬件不同维度的完善和上万次测试，最终完美解决。

黄玉清也受到了启发。他开始在公司内部组建基于平台的技术R&D团队，搁置通用技术，模块化基础功能。每当进入一个新的应用场景，都可以先在“货架”上选择相应的通用技术。MG的技术约有60%是标准的、通用的，25%是通过调整软件参数和流程配置的，15%是专门定制的。

以核酸检测为例，Mega解决了机器人检测核酸最危险的部分，即从咽拭子管中提取样本，转移到深孔板中，然后被破解的核酸不再具有传染性，大大降低了一线检测人员的感染风险。这样的机器人(分杯仪)每天可以处理12000管样本，也就是说在我国10合1的检测标准下，每个机器人每天可以处理12万个样本。

图:Mega-Calamar样品预处理系统应用于防疫第一线

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，只用了25天。这个产品中的大部分模块之前已经成熟，已经搁置，随时可以使用。

基于这一核酸检测项目的经验积累和“技术架子”，Mega随后推出了超高通量全自动病毒核酸检测系统，实现了“样品进结果出”的全自动病毒核酸检测，突破了生命科学实验室自动化领域国外垄断的“瓶颈”困境。

图:Mega超高通量自动病毒核酸检测系统

吴科技还设计了更灵活的解决方案。朱丽君认为，下一代柔性智能物流解决方案是以软件技术为基础，以算法为驱动，调度各种不同的硬件设备，更灵活高效地实现仓库和工厂的自动化。

而且仓储物流这种需要长期规划的，其实是讨厌变化的。现在很多行业都比较重视柔性生产。爆炸后，运输压力加倍。工厂和仓库的物流系统，急需高密度的存储空房间和大流量的运输。

为此，义乌设计了分层仓储的解决方案，包括高低错落的新型货架设计，不同类型物流机器人的配合等。，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的性能。

图:义乌科技的仓储物流机器人

接入工业互联网平台需要多少时间和金钱？

通过以上案例，工业互联网听起来似乎不错，那么到底要花多少钱呢？

首先，我们需要看细分赛道的标准化程度。如果它的成熟度比较高，比如产品标准化程度是60%，那么需要新实现的部分是40%，实际上可以在短时间内成功部署。

如果工业互联网与企业的契合度和标准化程度较低，假设只有30%，那么就需要70%的新自动化和数字化部署，其中投入成本会比较高，定制和改造的时间周期也比较长，至少需要半年以上。

部署一个企业的工业互联网需要多少钱？部署成功后，多久能看到效果？

据行业调研，对于中小企业(成立不到5年，年产值不到5000万)，首先考虑的是资金，大多数中小企业最多愿意拿出年产值的8%-10%作为预算；第二个考虑是函数的应用。在大多数落地案例中，可能需要半年到一年才能看到明显的效果。

如果是中大型企业(成立5年以上，年产值5000万元以上)，因为内部流程复杂，而且通常有IT部门，可能已经买了ERP、MES系统等。，而且光靠最后一个工业互联网项目效果并不明显。中大型企业首先考虑的是工业互联网能否帮助他们解决整体问题，他们需要的是一套完整的解决方案。另一方面，新平台还需要和原系统打通数据，需要更长时间的磨合，可能需要2-4年才能看到明显的效果。

从产业互联网创业公司的角度来看，商业模式可以非常灵活。比如标准化程度高的行业，可以做到80%产品化+20%实现，正常情况下可能是60%产品化+40%实现。在费用方面，可以按照会员费或者实际使用量收取费用，to B业务的续费率整体来说比较高。这种结构是产品长期收费加实现部分固定收费的经典模式，产品化具有易于复制和规模扩张的优势。

为什么有些工厂不愿意接入工业互联网？

access的驱动力是什么？

行业本身就是一个相对缓慢的发展过程，对稳定的追求不像互联网的消费那么迅速。它往往需要与机械设备一起度过磨合期，才能达到最佳性能。

站在工厂的角度，无论什么采购计划，最重要的是如何最快的带来利润。这里的利润体现在两个方面。第一，如何通过工业大数据更好地将用户需求转化为产品需求，提升产品价值；第二，如何优化整个制造流程，精益管理，降本增效。

这些变化可以反映在财务指标上，比如存货周转率提高了多少，现金流有什么新变化，人工成本降低了多少，单位劳动生产率提高了多少等等。当接入工业互联网后，工厂的老板会非常重视这些指标。如果没有明显的变化，至少是改善的趋势，工厂很难说服自己这些新想法真的能起作用。

在产业互联网的落地过程中，核心取决于管理层的意愿，大部分是自上而下的过程，但有时在执行中会遇到阻力。

首先，第一层阻力来自工业互联网的落地，一般会导致一段时间的停滞。因为很多企业附加值低，工厂不愿意停产。其次，一旦数字化，整个过程将变得透明，很多旧的灰色操作将不复存在，这是管理层希望看到的，但基层意愿较低。

其实从技术上来说，现在没有什么是不能实现的，无论是协议解析的兼容性，还是硬件的开发。大多数智能网关可以解析和传输主流的工业协议，而内存计算平台只要部署在微机上，后端服务器有足够的容量，完全可以处理和响应实时数据。核心是愿不愿意推广。

在汉得创始人苗绍光看来，工厂接入工业互联网和物联网的核心驱动力来自于商业的重要性。汉得的软件现在已经连接到工厂的财务、业务和进出系统，甚至很多工厂根据业务的重要性，按照汉得的系统重塑流程。

比如一个水泥厂，以前的进出系统比较简单，甚至货车都可以随时放进去，造成了很多货物分流的事件，直接关系到核心利润。

交叉销售是指经销商将低价的商品销售到高价的地方，损害了品牌/工厂本身的利润。举个简单的例子，比如有一家水泥厂，销售区域覆盖北京和天津。一般它在两地的定价是不一样的。这时候两地的区域经销商就有动力联合起来，把低价的货卖给高价的地区。

水泥窜槽示意图

中德软硬结合的解决方案可以系统的解决这个问题。对于水泥、煤炭、钢铁、原油、化工、玻璃，对进出物流的监控是刚需。汉德在每辆货车上都安装了一个硬件设备，可以实时获取货车的位置信息，根据车轴的变形情况获取实时重量信息，判断货车是否在指定区域装货或卸货。

在这里，分辨率和精度是两个最重要的指标。分辨率和电视机差不多，比如汉得，业内少见。精度/误差方面，行业一流标准在1.2%以内。

基于这类业务的重要性，很多工厂并不只是把汉得当做一个简单的工具，而是根据软件系统来改变自己的核心流程。

基于中德软硬结合的物流控制解决方案

至于如何说服客户，最好的办法就是通过协商说服对方，通过整体的智能化改造方案，让标杆案例让尝到甜头的人来讲经验。

创新是人类社会发展进步的永恒主题。自熊彼特经济学诞生以来，技术进步就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自于科技进步。

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达到拐点，之后逐年下降。在人口红利消退的同时，R&D投资占GDP的比重首次超过2%，缩小了与美日等发达国家的差距，成为衡量大国科技投入水平的最重要指标。

中国有四大优势:大市场、“长而全”的产业链、大基础设施、人才红利，其中大市场意味着需求旺盛最重要。比如德国的工业软件，在工业制造的传统优势基础上有所突破。虽然过去中国的一些产业起步较晚，但只要具备标准化制造的成本优势，能够充分利用中国的知识型劳动力，中国往往可以利用其他三大优势，在大市场需求的基础上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汽车产业链。

在这个大趋势中，工业互联网将发挥举足轻重的作用，与自动化的趋势一起，帮助中国制造业真正转型升级，形成在全球市场的核心竞争力。

参考资料:

瑞士瑞信银行:超越疫情:后新冠肺炎时代的工业4.0

CICC:创新:无尽的火炬——科技与产业链发展研究报告

唐道生:工业互联网的中国路径

比尔·盖茨:气候经济和人类未来

来源:经纬创投

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