「云海秀」第1期 朱亮—中国工业服务互联网之路

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【云海秀】第1期 朱亮—中国工业服务互联网之路

原创 2017-09-03 桥蜜妹妹 云海桥

【近日，嘉峪关市设立奖金两百多万，面向全国征集嘉峪关城市Logo、嘉峪关城市吉祥物（一对吉祥物命名为“嘉嘉”与“关关”）、丝路（长城）文化研究院院标等创意设计作品以及旅游文创类创业创新项目。大赛由嘉峪关市人民政府主办，甘肃首嘉文化旅游产业园、北京源创智库文化创意中心承办，北京左右逢源创投平台提供技术支持。大赛唯一官方作品提交邮箱shoujiack的163邮箱。大赛详情请关注：首嘉文化旅游产业园】

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桥主亮相

桥主.自画像

朱亮，浙江大学信息工程学士，美国纽约州立大学管理学硕士；历任美国高鹏集团(GruopOn全球最大团购网站，纳斯达克上市企业)分公司总经理；国内著名创新孵化企业盛景网联咨询合伙人；投资和创科技(雷军天使投资项目)、和君商学院等一系列优秀项目，在传统企业“互联网 ”商业模式设计、企业上市、挂牌新三板路径规划、企业重组并购等有丰富的实操经验。

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桥主分享

中国工业服务的互联网之路

亲爱的云海桥各位桥友，很高兴今天来给大家做分享。今天我分享的题目是《中国工业服务互联网之路》。

和云海慧服结缘，应该是在几年之前了。几年来，我一直在关注并最终成为云海慧服公司的投资人。在这个过程中，我有一个比较深刻的体会：过去我们所理解的工业设备维修保养已经开始越来越紧密的跟今天新的互联网技术相结合了。

首先，我们从宏观来看一看整体的情况：世界上至少有三个主要的国家都提出了互联网与工业结合的方向。德国人把这个叫“工业4.0”，美国人称它为“工业互联网”，我们国家把它叫做“互联网 +”和“中国制造2025”。某种意义上来说大家公认的互联网技术与我们的工业产品、工业设备、工业生产相结合会成为第四次大的工业革命。回顾历史，第一次工业革命是以蒸汽机的使用为代表，第二次工业革命是以电力的使用为代表，第三次工业革命是以自动化为代表，那么为什么第四次工业革命是以互联网或者说信息化为核心的代表呢？

在我的认识和理解中，即使完成了第三次工业革命，进入了工厂生产线的自动化之后，事实上并没有形成一个网络。用一个比较形象的比喻，第一次工业革命的提升是点，就是以一台强力的蒸汽机所带来的功率的提升为代表，第二次工业革命可能是一根线，第三次的工业革命则形成了一个面，但是还不足以形成一个网。当数据可能会变得跟我们的工厂生产本身一样值钱的时候，第四次工业革命就真正出现在我们的生活中，并且它能够产生的价值会越来越高。

请看上图，第四次工业革命如果成功，那么它所形成的场景可能会像图片呈现的，关键字就九个：数字化、网络化、智能化。请注意，我认为这个顺序是不能够颠倒的。那么数字化到底是讲什么呢？数字化的核心是我们的机器设备，包括我们生产的产品，甚至为了生产这个产品，我们上游的供应链到下游的整个销售物流都是可以用数据来进行描述的，只有在这个前提之下，我们的数据在网络上进行传输、进行传播、进行利用，最终的结果可能就是高度智能化。

我经常会举一个例子，当年我曾在德国慕尼黑工业大学的带领下参观过宝马在那里的工厂，这应该说是当时在欧洲乃至全世界机器人应用程度最高的一家工厂，但是它最有价值的并不在于98%的岗位都是由机器人代替，而是它已经实现了在它的物流覆盖范围内所有宝马工厂做到了真正的零库存。所有的客户都是提前下订单，这个信息数据被直接反馈到生产线上进行生产组装，然后再通过物流销售体系被交付到客户手中，而且一家工厂可以生产四大类大概十多个小类型的宝马汽车，在同一条生产线上都可以来进行混线的柔性生产。

而这种整个工业4.0时代的智能化制造，依托的是数字化。如果没有对整个生产设备、整个生产线、整个车间、整个工厂甚至整个公司的产业链的数字化，那么这种智能化的生产是不可想象的。

这样的预期跟我们今天要分享的工业服务的主题有什么关联呢？过去大家关注工业与制造业时都有意无意的把工业服务当成是一个附属，但是我认为在工业4.0时代，工业服务将变得前所未有的重要。原因就是，如果今天高度自动化与高度智能化的设备连本身的维护保养都成为一个大问题时，或者说我们的维护保养依然是非智能化、非自动化的老一套的方法，那么完全无法支撑所谓的智能化制造。而在中国企业，我们今天所面对的挑战恰恰是我们连第一步“数字化”这个前提都没有实现。

因为做投资的缘故，在全国很多制造类企业我都体验过，无论是钢铁、还是组装或者包括喷涂等等各个工业环节、各个形态的车间也都经历过。大家可以看到，上图的这个表是一个真实的写照。今天在所有的设备维护当中，不要说智能化了，就是能够自动化的程度都很低，大多数的工厂还在依靠纸笔、老工人、老技师对自己的设备来进行维护保养，经常会出现当人员流动或者设备的重新维修、替换之后档案缺失，对设备的情况不了解，过度维修与缺乏维修、过度保障与缺乏保障同时存在。事实上，我们会发现在工业生产当中，大量的故障、整个生产线停机停产所造成的损失，有80%以上追溯下来都是人为的原因，这些问题过去在我们国内重视的程度远远不够。

因此我提出了一个设想，也是今天我们云海慧服正在去实现、去落地的，就是在整个智能制造或者工业4.0时代，我们工业服务企业能够干什么？我们不敢去谈今天对我们的工厂进行智能化的改造，坦白地说，它所需要的成本和技术可能跟中国广大的中小型制造企业甚至很多传统的制造企业还没有太大的关系，或者说还需要相当长的时间去孕育。但是在工业服务领域我们能否初步应用互联网技术完成数字化，能够降低成本、提高效率，让我们能有好的设备，把这些设备的能力发挥到极致，这是我们今天正在思考的一个命题。

实际上如果我们来思考这个命题，会发现很有意思的一点。今天在我们生活中很多产品，它的维修保养的场景实际上已经实现了初步的数字化和智能化。比如说今天如果买的是豪华型的轿车，我们的车载电脑会提示你的机油是否需要更换了，你的某个传感器报警了，需要你去做维护保养。但反过来，在我们大量的生产设备上，即使带有PLC的自动化的设备上，也并没有专门的提示或者说专门的一套系统来关注设备的维护、保养、磨损等等情况，所以长期以来我们的工业服务是一种被动式的，就是客户出现了故障，我们再来呼叫，所以我们都只扮演了一个救火队员的角色，而很难扮演一个长期的保健医生的角色。

从另一方面来说，因为工业服务对设备的维护保养的复杂性，它涉及的整个机器设备的种类、产线的类型太多，因此所有的标准配件等等都是不透明或者缺乏严格的标准，我们应该思考的就是如何化被动为主动，同时以一套标准化的服务去解决广泛的问题？就像今天，如果是生活中我们使用的汽车出现了问题，有4S店来提供保障，也有遍布全国的快修的连锁店来提供保障，那么在机器设备这种企业用来挣钱的关键性资产上有没有同样的机会呢？

我把这三张PPT发到一起，便于大家有一个整体的认识。今天我们在做一个怎样的尝试呢？就是让我们的工业设备采集数据，然后透过通信网关、透过云平台，使用今天普遍的PC、手机、或者是工厂车间中的手持设备完成数据的采集，然后对这些设备的关键数据进行实时和长期的监控。当这些数据有了一定的积累之后，就极有可能做到对未来的故障、设备的保养情况提前预判，甚至能够把很多重大型的事故或者说导致整个生产线停产的事故，都能在萌芽状态就被熄灭。

这样的一个设想，在五年前可能是很难实现的。随着技术的进步，传感器的价格在直线下降，我们后台的云计算、数据库服务的成本也在直线下降，所以提供一整套这样的解决方案，至少在技术成本上会变得越来越低。今天我们还在积极摸索一个方向，把这一套服务SaaS化，变成一个平台型软件，让广大企业尤其是中小型企业不需要付出太多的成本就可以拥有一个远程的设备诊断医生，通过及时呼叫模块，能够像滴滴打车或者共享单车一样找到能够维护保养的工程师，找到急需的零配件，让设备始终以高效率来运转。在这个过程中，我们可以详细的拆解一下整体的流程，我们所监控的数据要有设备的档案，这个配置是最基本和最基础的，就像人在医院有一份病历一样，每一台设备从它投入到生产开始，如果给它建立一个电子化的档案，包括它的使用周期和维修保养的记录，或者是否更换过核心的备件，这才有助于更好的维护和保养它。

更加关键的一点，我们的生产设备都是产线的一个组成部分，那么它最终是用来生产哪一种类型的产品？在生产的过程中会遇到哪些挑战？无论是温度上的、电力上的、能源上的，在哪些环节的数据需要重点进行监控，这都是值得我们去研究和注意的，甚至有很多数据可能会直接影响到它生产出来的产品的效率和品质。在这个过程中，透过人工再加上传感器及时上传和传输，我们试图构建出一个围绕着产线所形成的完整的数据包。

我举一些例子，大家可以积极的思考，给我们提出有价值的补充和建议。比如说像电压、电流、温度、液压压力等等，这都是在工业设备当中常见的数据，这个过程中我们会面对很多的挑战。举例来说，有些设备的自动化程度比较高，但是它没有提供数据接口，这是需要我们花很多功夫，要么从原厂来实现突破，要么用其他的方式来解决。还有一些特别老旧的设备，完全没有自动化的采集，可能要通过添加传感器来解决。

所以我们希望对于大量在工厂中常见的标准化通用型的设备，能够形成一个基本完善的数据采集、故障预测、长期维护保养所需的一个数学模型。对于部分定制化的设备，我们可能要进行一定的改造。举个例子，比如说我前面提到的对于设备的电子档案的建立，那么它相对效率是比较高的，云海慧服的这个APP版已经可以实现了，那么其他对一些基础数据的监测和监控以及故障的报修，我认为也是比较容易实现的。

典型案例

接下来我想分享三个非常经典的案例，这三个案例的价值在于它既是我们基础版软件能够实现的部分功能，而更多是根据企业所需要的独特的场景进行定制化的改造，最终形成的一套完整的解决方案。如果今天我们所属的行业遇到在工业服务上客户所提出的需求，我们是有能力为它做定制化来实现的。这个过程中技术是一个重要的组成部分，而更重要的是充分理解它的业务场景，这也是特别考验我们工业服务人和今天我们工业服务与互联网结合的思路。

第一个案例已经正式在落地实施了，这是一家环保设备的生产企业，长期以来这家企业一直面临一个挑战，当它的设备被卖给客户之后，对它的维护保养实际上就从企业生产方脱轨了，这种环保设备非常依赖滤芯这种可替换的耗材，当滤芯的寿命耗尽的时候，它的污染处理能力是直线下降的，但是长期以来，在使用这个设备的工厂环境中，大家要么忽视了这个问题，要么用了比较廉价的替代品，但实际上却完全无法发挥出设备自身的性能。

我们做了一个很有意思的尝试，通过空气压力的变化来测算滤芯的饱和度，而且在建模之后，我们认为今天的传感器的准确度是很高的，我们在每一台设备上针对这一个关键性的耗材，提供长周期不间断的寿命检测，一旦这个滤芯的耗材寿命用尽了，会对我们的服务器发出一个提示，我们就可以直接联系客户，告诉他滤芯的整个工作寿命已经到了，需要更换了，滤芯设备的工作效率已经直线下降了，实际上还可以帮助生产方提高耗材的销售量，而且避免了很多因为滤芯失效所造成的问题。

所以实际上当我们把视野放得更广一点，今天可以用到的互联网或者物联网的技术和手段并不仅仅是帮助设备使用方来解决一个维护保养的功能，还有可能成为设备生产方未来进行销售推广和客户锁定的一种非常强有力的工具。这也是为什么今天越来越多的设备开始变得智能化，因为它可以持续的为我们的生产厂家创造利润，这是一个非常有意思的创新。

第二个案例也非常经典，我们都知道工业生产中的连续生产有一个巨大的特点就是24小时不能停机。今天大家所遇到的一个最大的问题是在设备维护保养中对人力资源的耗用，比如说我们实地入厂去调研的一个大型钢铁企业，很多设备维护保养依然还在依赖人工巡检、人工定点检查这种方式，一方面需要设置大量的岗位，另一方面随着近几年的年轻工人供给不足，很多岗位上仍然是上年纪的老工人在干，不得不让人担忧，当有经验的技工们退休之后，对这些设备最熟悉的人一旦不在岗了，未来它的效率怎么保证？所以我们提出了一套方案，是以设备维护加自动预警为核心，透过传感器的设置和对现有自动化设备数据接口的开放采集，形成数据后台，我们会对重大的问题进行预警，只用辅以相对更少量的人工巡检，就可以达到比以前更高的维保效率。这个领域我觉得适用于很多的连续生产型的企业，能够直接降低我们的人力成本，提高我们的维护效率，更重要的是减少了重大故障的发生。

第三个案例也比较有特色，我们把地理位置信息和关键数据采集来做的结合。为什么今天在城市里我们看到加天然气的车辆普及度依然不那么高，主要会面临两个挑战：一是本来就稀缺的几个加气站经常会排长队，结果不是今天的天然气没有了，就是排队的车辆太多，消耗大量的时间；二是企业自身很难掌握各个加气站何时需要补气。过去我们还是依靠预测，依靠电话沟通等等传统的办法，但是它的效率和及时性都存在一定的问题。

我们于是设想对加气站进行实时监控，把信息共享给我们的物流运输，再共享给前端使用加气的汽车。举个例子，今天很多城市的出租车会使得一方面使用天然气汽车的司机能够实时了解和知道哪个地方有气可加，哪个地方排队状况如何，另一方面我们的企业也可以更早更从容的及时调配气源，保证终端加气站的供应。通过这样的方式实际上是我们原来对设备维护保养的一种变形，它已经可以为我们企业的经营销售活动带来直接的帮助。

所以我认为在今天的工业服务中，应用互联网技术，运用今天的大数据，可能是节约成本、提高效率最行之有效的办法。当我们的设备通过传感器、通过网络、通过后台的数据中心真正完成了数字化，以此为基础，我们还可以开发出很多新的业务模式，甚至创造更多新的利润增长点。

启发

最后我想用这样一张图来做一个总结，过去我们把工业服务定位为要么靠卖配件、卖零件来挣差价，要么靠我们去做维修、做保养来挣劳务服务的钱。但是中国制造2025专门有一个章节提出“生产性服务业”，它的定位就是借助信息技术、新设计、客户定制、集成制造系统、产品开发、市场营销、物流、供应链管理、质量管理等方面的服务活动，成为制造业增长的一个基本来源，实际上是对我们今天广大的工业服务企业一个巨大的启示和启发。

云海慧服做的工业云医生，以及易服SaaS化平台，或者是我们分享的三个定制化案例，实际上都是把数据的采集和数据的应用作为一个切入口，最终是帮助企业真正产生新的利润点，提高整个企业的运营和经营的效率。这种信息技术的运用，今后还会加上金融属性，在掌握了企业的实施经营数据之后，可以进行供应链的融资、配套等等，未来会有着无穷的想象空间。

希望今天的分享能够给大家带来启发，接下来欢迎大家提问。

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桥友Q&A

Q1 刘海燕：谢谢朱老师的分享，很受启发。我想请教一下，由数台独立设备组成的非实体虚拟生产线的管控方法。

A1 朱亮：对于您说的虚拟生产线，我理解实际上是非连续的、间断式的加工，只要生产任务明确，那么它在管控上跟一条连续型的生产线没有本质上的差别，它的核心在于对哪些是故障预测型的数据，哪些是持续保养型的数据，我们要进行监控，然后能够达到生产线的最佳效率。

Q2 覃俊君：如果采用公有云模式做预防性预测，怎么消除企业关于数据安全的担心，就像刚开始大家担心支付宝一样?

A2 朱亮：虽然SaaS平台有公有云，但实际上我们对数据会进行清洗，它的原理特别像滴滴打车，虽然在你呼叫订单的时候，我们会把你的数据对周边的司机开放，但是在其他时间你的地理位置、你的轨迹、你的支付记录都是处于保密状态的，所以这些数据的调用只有在设备的所有方主动发出需求，需要维护保养或者我有签约服务商的情况下，系统才会进行点对点的传输，在其他情况下数据都是严格保密的。这当中因为每一台设备的数据实际上在我们的后台是用编码的方式进行存储，不会跟我们企业的实际生产经营性数据发生关联，所以数据即使发生泄漏（当然这种可能性非常低），也是比较难以被产生应用的。

Q3 王珏：数据安全是近年来用户问的最多的一个问题。安全是个系统工程，不是常规意义下的"物理隔离“就可以保证的吧？

A3 朱亮：大家对于数据的使用非常敏感，我认为主要还是依靠平台自身数据的保密工作，数据不要进行商业化滥用是最为重要的，就像我们最开始使用微信，很多人都非常担忧：把我的信用卡跟微信绑定是不是给黑客和未来的数据安全造成很大的隐患？而事实证明，只要管理有利，安全属性较高，是不会发生这种群体性大规模的泄密事件的，在这一点上，我认为大量的公有云，包括我们的信息安全团队也完全有把握解决这个问题。

A3 刘龙昌：工业4.0和物联网概念起来之后，大多数用户对安全的理解还是偏于技术层面，其实安全是个整体概念。我们换位思考一下，企业主认为东西放在别人那里不放心，只有放在本人那里才最踏实，其实很多企业的安全作的并不好，还不如放到云端更安全，因此从制度法律上要合规，信息安全一定要给出整体解决方案。

大多数用户并不是技术专家，要把它转化成客户认知的安全，让用户有信任感，技术上要有可视化的交流和展示。现在云服务很多，但安全性差异很大，因此选云很关键。对于信息安全，人们都是本能的担心，其实心理作用大于实际影响。现在国有大企业都有制度要求，数据不能放在别人那里。其实即使大企业单独建立私有云，完全的物理隔离也是不存在的。工业控制系统不能连入办公自动化系统，禁止连入互联网，这其实是两化融合的一种障碍。

Q4 杨明波：企业知识的积累程度，决定了企业利用数据驱动管理优化的结果，但实际上我国的绝大多数企业知识积累方式更倾向于人工的积累。拿TPM全面生产维护管理来说，伴随中国改革开放之初就引进了。时至今日，绝大多数企业推行的效果非常不好！数字化运维，如何来加速知识的积累？

A4 朱亮：这是一个关键性的问题，某种情况下我认为就数字化的这种设备，全生命周期的管理到未来一定会走向智能化，比如说通过对数据的分析，由自动化的程序来决定它的维护保养周期，那么某种意义上就把人的经验或者人的态度能力影响降到了最低，数据积累的越多，它未来的智能化程度也会越高。相比过去依靠人的时代，因为不涉及到一线员工的素质，所以它的培训，它的整体管理机制可能会使问题变得更简单。举一个简单的例子来说，就像今天，我们推行酒后不能开车，国家防止酒驾，也出台了非常多的法律法规，同时也用了大量的社会成本来进行监督，但依然屡禁不止，而未来除非我们的程序出现问题或者被黑客黑了，自动化驾驶或者人工智能的驾驶犯错的概率确实比人要小很多。

Q5 杨明波： 新工业服务，包含了以装备制造商的产品服务、工业服务商的企业服务，和数字运维服务商的数字服务，这三者之间，谁应该成为主体，或者说如何实现有机的连接？

A5 朱亮：今天我们的尝试是以工业服务商为核心来切入的，因为在数字服务商来看，比较关注的是数据和它的技术指标，但是对工业生产的场景和工业设备的使用环境相对来说了解不是那么深，它的行业知识和行业能耗相对弱一些。现在我们也遇到过很多团队，是从互联网或者物联网的领域来切入工业服务，那么更多时候他们都需要跟工业服务企业直接链接，这样才能够在整个使用场景上真正的深入，而设备制造商目前比较关注的还是设备自身数据的采集，但是对用户的使用场景以及跟其它设备制造商之间的联动是先天的短板，除非高度定制化的整套生产线成套设备，大多数产线的设备制造商都是来自不同的厂家，所以互相之间要进行联通，要考虑标准接口的问题，比较适合做每一个设备单独的数据，但是很难形成一个完整的产线服务的体系，所以我认为反而是从工业服务商的切入，可能是目前来看效率最高的。

Q6 杨明波：工业服务的推进，难点在于如何实现规模化定制能力，以及产品后续的迭代。如何考虑在商业模式上的突围？

A6 朱亮：我理解现阶段我们还只能对标准化和通用化的设备或者是相对基础化的服务做规模化的定制，如果遇到体量比较大、相对复杂的产线，涉及的设备种类很多，我们还是需要做定制化，所以基本上对于大型客户或者说超大型的企业，我们以定制化的服务为主，而对中小型的工业企业，我们会用SaaS平台来解决它的基本需求。

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关于我们：

发起人孙春光 学历：天津大学电子信息工程本科、保送通信与信息系统硕士 。

现担任全国工商联民办教育出资者商会EMBA联盟专委会秘书长；北京左右逢源创业投资有限公司合伙人；爱投（ITOU）高管会创始发起人；IT高管会创始发起人

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