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【深度解讀】工業4.0:一場不可見世界的競爭

摘要:工業4.0(Industry 4.0),是德國政府和工業界定義的制造業的未來藍圖。現在,人類正在進入“工業4.0”時代,即實體物理世界和虛擬網絡世界融合的時代。

【深度解讀】工業4.0:一場不可見世界的競爭

1、工業4.0與以往工業革命有何不同?

我們在談到工業轉型帶來的變革時,往往容易看到其代表性的技術特征,而忽視促使其轉型的最原始的驅動力,即對于新價值創造的永恒追求。如果說前三次工業革命從機械化、規模化、標準化和自動化等方面大幅度地提高了生產力,那么工業4.0與前三次工業革命最大的區別就在于:不再以制造端的生產力需求為起點,而是將用戶端的價值需求作為整個產業鏈的出發點;改變以往的工業價值鏈從生產端向消費端、從上游向下游推動的模式,從用戶端的價值需求出發提供定制化的產品和服務,并以此作為整個產業鏈的共同目標,使整個產業鏈的各個環節實現協同優化:這一切的本質是工業視角的轉變。

工業4.0的概念有三個支撐點:一是制造本身的價值化,不僅僅是做好一個產品,還要將產品生產過程中的浪費降到最低,實現設計、制造過程與用戶需求相配合;二是讓系統在制造過程中根據產品加工狀況的改變自動進行調整,在原有的自動化基礎上實現系統的“自省(Self-Aware)”功能;三是在整個制造過程中實現零故障、零隱患、零意外、零污染,這就是制造系統的最高境界。

在現今的制造系統中,存在著許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素,這些不確定因素既存在于制造過程中,也存在于制造過程之外的使用過程中。前三次工業革命主要解決的都是可見的問題,如避免產品缺陷、避免加工失效、提升設備效率和可靠性、避免設備故障和安全問題等。

這些問題在工業生產中由于可見、可測量,往往比較容易加以避免和解決。不可見的問題通常表現為設備的性能下降、健康衰退、零部件磨損、運行風險升高等。這些因素由于其很難通過測量被定量化呈現,往往是工業生產中不可控的風險,大部分可見的問題都是這些不可見的因素積累到一定程度后造成的。因此,工業4.0的關注點和競爭點是這些不可見因素的避免和透明呈現。

工業4.0的另一個特點就是制造過程和制造價值向使用過程的延伸,不僅僅關注將一個產品制造出來,還應該關心如何去使用好這個產品,實現產品價值的最大化。產品的創新和價值的創造不再僅僅以滿足用戶可見的需求為導向,而且要利用用戶的使用數據創建使用情景模擬,從情景模擬中找到用戶需求的缺口(GAP),這些缺口我們稱之為“不可見的需求”,對此即便是用戶自己都很難意識到。

2、未來賣給用戶的不再是產品,而是有價值的能力!

買汽車的人都會提出省油的需求,各家汽車制造商因此致力于改進車型和發動機讓車子更加省油,卻很少去關注用戶的駕駛習慣對于油耗的影響。同時,駕駛習慣對于用戶而言也是不可見的,因此不會有用戶要求汽車具備管理駕駛行為的功能。由此可見,工業4.0時代的市場競爭會從以往滿足客戶可見的需求向尋找用戶需求的缺口轉變。以往我們將產品賣給客戶之后就幾乎到達了生產價值鏈的終點,然而工業4.0時代將價值鏈進一步延伸:以產品作為服務的載體,以使用數據作為服務的媒介,在使用過程中不斷挖掘用戶需求的缺口,并利用數據挖掘所產生的信息為用戶創造價值。

我們不妨以汽車為例做一個大膽的預測,在未來的工業4.0時代,人們去4S店選車不再僅僅選擇車型、顏色和內飾等定制化特征,而且用戶還可以在一輛布滿傳感器的車內進行試駕,當用戶坐上駕駛座椅時,傳感器會自動記錄整個座椅上的壓力分布,一款符合用戶身形和坐姿習慣的座椅就自動設計完成了;在用戶開車過程中,汽車內部的傳感器自動記錄用戶的駕駛動作,進而預測用戶的駕駛習慣,一套兼顧駕駛操作體驗和舒適性的動力系統和控制系統即被自動匹配完成;在用戶駕駛汽車的過程中,汽車能夠自動識別用戶駕駛習慣的改變,提醒用戶駕駛習慣的變化對于能耗和剩余里程的影響;在上下班高峰期,汽車能夠通過海量的交通數據預測出未來一段時間內可能通過道路的擁堵情況,并為用戶推薦最佳行駛路徑;在駕駛過程中汽車還可以記錄路面的平整度,這些數據首先在系統內被分享,提醒后面的駕駛者減速駛過一段坑洼的路面,隨后被發送給市政管理部門,第二天再經過相同路段時發現坑洼的路面已經被修補好了。

用戶到家之后,可以通過手機或是網頁查看一天的駕駛記錄,不同駕駛模式下的能耗情況一目了然,可以與社區內的其他用戶比一比誰更加節能環保,同時系統還提供了相應的駕駛習慣改善建議。此外,用戶還能查看汽車的健康狀態報告,各個關鍵部件的健康狀況、衰退情況和故障風險一目了然,與之相匹配的維護保養建議也被自動提供,網上預約后就可以到4S店進行維護。如果只是簡單的更換,還提供視頻及文字講解的詳細步驟說明。至此用戶發現雖然去4S店的次數和保養維修的費用明顯減少了,但汽車的故障卻幾乎降到了零。

這個例子離我們并不遙遠,也許在未來5年甚至更短的時間內就會成為現實。未來工業界賣給用戶的不再是產品,而是有價值的能力;對于駕駛者而言,汽車是一個產品,但是更重要的是汽車帶來的行動力、時尚感、經濟性、舒適性和安全性等一系列能力。這些能力對應的服務也不再像以往那樣只提供給用戶有限的選擇,而是根據用戶的使用情況和需求提供定制化的最佳匹配方案,因為每一個用戶的使用數據都是定制化的,這使用戶不再是統計結果中的一個樣本,而是一個豐富的、高度個性化的個體。

【深度解讀】工業4.0:一場不可見世界的競爭

3、可穿戴設備的大軍壓進!

我們大部分人都有去超市買鞋墊和去制衣店量身定制西裝的經歷。過去我們買鞋墊只會問要買多大的尺碼,同一個尺碼的所有人得到的鞋墊都是相同的。但是我們每一個人的腳形、體重、站姿、走路習慣、搭配的鞋類都是不同的,因此不可能有一款鞋墊能夠同時滿足同一尺碼每一個人的需求。美國的Dr. Scholl’s公司在賣鞋墊給用戶之前會先讓用戶站在一個連接傳感器的踏板上,系統會記錄用戶站立時足底的壓力分布,隨即用戶就可以獲得一款定制化的鞋墊。這其實也只是個開端,還有更多的價值空間可以挖掘,比如足部壓力數據的采集只考慮到了站立時的情況,走路和跑步時的壓力分布同樣十分重要,同時還要考慮鞋墊與不同鞋類的搭配,如運動鞋、高跟鞋、皮鞋等。這些數據還可以賣給制鞋公司,在買完鞋墊之后向用戶推薦一款適合搭配的鞋。最后,這些數據如果與醫學研究相結合,還可以提醒用戶站立姿勢和跑步習慣可能造成的足部和膝蓋的損傷風險,給用戶提供改善習慣的建議。

對于制衣店而言也是一樣,大多數制衣店在給用戶量體時都在固定的姿勢下進行,而沒有考慮用戶在動態情況下的舒適程度。如果我是一個教師,會經常抬手在黑板上寫字,手臂的運動幅度就會很大,手肘和腋下部分就需要加大彈性。因此,未來的量體應該是動態的,讓用戶穿上特制的衣服之后按照喜好隨意活動,衣服上的傳感器會自動記錄幾個關鍵位置的應力情況,根據這些數據為用戶制作更加合體的衣服。這些在過去看來都是天方夜譚的事情,隨著智能傳感和3D視覺技術的成熟,已經觸手可及,這就是科技進步帶動商業與服務模式創新的良性循環。

從以上兩個例子我們不難看出,數據依然是為用戶提供定制化產品最重要的媒介,工業4.0時代的制造將通過數據把終端用戶與制造系統相連接,這些數據將自動決定生產系統各個環節的決策,實現生產上下游環環相扣的整合,人的工作難度將被大大降低,在這種模式下工廠的組織構架將趨于扁平,生產資源的利用也將更加優化。

還有一個例子是最近特別流行的智能手環,佩戴智能手環可以采集睡眠過程中的數據,醒來之后查看數據分析的結果,睡眠質量如何、有多少時間處于深度睡眠狀態、深淺睡眠交替的曲線等信息都一目了然。這時我們才發現決定睡眠質量的并不是一共睡了幾個小時,而是深度睡眠占整個睡眠時間的比例。白天的精力好壞是我們可見的現象,但睡眠質量是不可見的,智能手環通過睡眠數據的分析將不可見的睡眠質量變成了可見可測的結果,并利用這些信息幫助用戶去管理可見的生活。

【深度解讀】工業4.0:一場不可見世界的競爭

4、最終目標:尋找和滿足不可見的價值缺口!

工業4.0并不僅僅是制造業的革命,而是一場更加深刻的變革,創新模式、商業模式、服務模式、產業鏈和價值鏈都將產生革命性的變化。制造業的革命只是工業4.0實現的基礎條件,其最根本的驅動力來自于商業模式與智能服務體系的創新技術變革,這兩者才是未來工業界競爭的關鍵。

事實上,德國對工業4.0的定義僅僅體現了制造革命,并非是工業革命。這并不是去否定制造革命的重要性,如果制造系統不產生深刻變革,一切商業模式的創新都無異于空中樓閣。制造系統好比是工業4.0的“蛋黃”,我們在把“蛋黃”做好的同時也要努力把“蛋白”做大。老子云:“有之以為利,無之以為用”,如果拿一個杯子來做比喻,杯子當中看似“無”的空間才是容納水的地方,才是價值真正的載體。

中國的制造業一定要學會分析和使用杯子里面的價值:制造設備雖然是德國人生產的,但是我們要更懂得如何使用。如果我們的工廠雖然用的是德國人的設備,但是中國企業通過對使用數據的分析能夠實現勝過德國工廠的高效、高質量、低成本和低污染,那么德國人就要反過來向中國人學習如何使用設備去創造價值。

發現用戶價值的缺口、發現和管理不可見的問題、實現無憂的生產環境,以及為用戶提供定制化的產品和服務,這些都離不開對數據的分析挖掘。我相信工業4.0的中心將會在中國,因為中國不僅僅是世界第一的制造大國,更是世界第一的使用大國,無論是制造設備還是終端消費品,中國都擁有最龐大的使用數據。然而這些數據并沒有被很好地加以分析利用,因此還只是潛力,并沒有成為真正的競爭力。

未來工業界的機會空間可以被分為四個部分:

第一個部分是滿足用戶可見的需求和解決可見的問題,這個空間內依然有中國制造需要補的課,比如質量、污染和浪費等問題,需要的是持續的改善與不斷完善的標準化。

第二個部分在于避免可見的問題,需要從使用數據中挖掘新的知識為原有生產系統和產品增加價值。

第三個部分在于利用創新的方法與技術去解決未知的問題,如具有自省能力的設備,以及利用智能手環管理睡眠質量等例子都是使不可見的問題透明化,進而去加以管理和解決不可見的問題。

第四個部分是尋找和滿足不可見的價值缺口,避免不可見因素的影響,這部分需要利用數據分析產生的智能信息去創造新的知識和價值,這也是工業4.0的最終目標。

作者:李杰(美國辛辛那提大學教授) 物聯網智庫 整理發布

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