2018風向 | 工業物聯網的黎明

時間:2018-03-20   來源:36氪  作者:運澤

新材料技術、通信技術和云計算產業的發展,使得“萬物互聯”成為可能。物聯網經過多年的醞釀和發展,已經進入產業融合階段。可以和物聯網碰撞出火花的行業眾多,包括智慧城市、智慧工業、智慧醫療、智慧家庭、智慧出行、可穿戴設備等。而對于產業融合,業界不約而同看好工業物聯網的發展,其中,我們所處的條碼識別和MES行業正是此次機遇的一個重要契合點。

 

為何業界會把物聯網的聚焦點放在工業領域?

1、工業物聯網市場規模龐大:工業是國家財政收入的主要來源,其相關的產業市場規模不容小覷。2016年,我國工業物聯網市場規模為1896億元。中信證券前瞻研究認為2020年中國工業物聯網規模可以在4500億元左右,在我國整體物聯網產業中占比將達到25%。 

2、投資回報高:在2017年MWC期間一場座談會上,工業物聯網解決方案供應商Uptake創辦人表示,企業若能有效使用工業物聯網,他們上億美元的投資會有三倍回報。當然這是建立在企業可以“有效使用工業物聯網”的條件基礎上,即通過傳感器收集大量數據,對數據進行分析,根據分析結果采取對應行動。

3、產品和系統性能要求更高:相比于消費級物聯網設備,工業級物聯網設備所處的環境較惡劣。這就要求其具備抵抗高溫、高濕、高腐蝕性等極端環境的能力,同時對其通信能力和電池壽命提出了較高要求。而在系統層面,一套工業級物聯網系統會包含幾十億的數據點。未來在數據處理過程中,會更多采用邊緣計算+云計算的融合方案。

 

業界專家看重看好工業物聯網,工業企業們是否也有共識呢?

對于企業而言,集成工業物聯網方案更像是順勢而為。

1、從外部環境而言,中國制造業面臨激烈競爭,往日優勢正在逐漸流失。越南、孟加拉等東南亞國家在低端制造業領域逐漸侵蝕中國空間。而高端制造業方面,德國和日本等發達國家依然保持優勢。

2、從內部環境來說,傳統工業標準化流程存在勞動效率低、安全風險高等問題。隨著國內“缺工”問題越來越嚴重,企業也“不得不”考慮使用技術手段提高勞動生產力,從人口紅利轉向人力資本紅利。

德勤預測,2020年制造業競爭力會有所上升的國家都是高端技術密集型國家。不想被動挨打,就一定要進行技術和創新轉型。發展智能制造的首要步驟就是借助工業物聯網技術實現數字化、透明化(當然僅依靠工業物聯網一種技術手段是不夠的,還需要大數據、機器人等技術的加持)。PwC最新“工業4.0”調查發現,企業運營數字化程度正在逐步提高。33%的調查企業表示具有“高水平”的數字化,這一比例預計在5年內可以提高至72%。

 

共識長久存在,那緣何在這個時間節點重點關注工業物聯網呢?

1、政策支持:國家在2016年頒布了《物聯網“十三五”規劃》,提出推動物聯網規模應用。2017年工信部下發了《關于全面推進移動物聯網(NB-IoT)建設發展》的通知,目標到2017年末實現NB-IoT網絡對直轄市、省會城市等主要城市的覆蓋,基站規模達到40萬個,這位NB-IoT大規模商用提供了良好基礎環境。

2、技術成熟、成本降低:通訊技術、云計算、工業大數據、人工智能等技術成熟,分析預測能力和安全性能有所保障。從成本角度來說,根據iotworks大規模調查問卷,阻礙物聯網技術和設備發展的主要因素在于成本。高盛數據顯示,部分物聯網底層傳感器成本在過去十年中下降了50%,帶寬成本下降了近40倍,數據處理成本下降了近60倍。

 

工業物聯網的蛋糕就擺在面前,應該如何“下口”呢?

最基本的工業物聯網架構主要包括感知層、網絡層、平臺層和應用層。感知層主要負責連接設備,以及獲取多維數據。網絡層負責數據傳輸,和設備的控制。平臺層是以云計算為核心,將采集到的數據進行匯總和處理。應用層位于最頂層,是面向客戶的各類應用。

現在看來,每一層均有機會點。

1、感知層,高端傳感器的研發,以及MEMS封測和軟件的研發:工業物聯網感知層涉及較多的數據采集設備包括傳感器、MEMS和RFID。但中國傳感器市場70%的份額被博世、意法半導體、霍尼韋爾、飛思卡爾、日立等傳統電子行業巨頭企業占據,高端傳感器則主要依靠進口。

MEMS傳感器產業鏈包括研發、設計、代工、封測到應用等環節。根據截至2014年底的統計數據,中國MEMS 傳感器企業已經有190家,其中做MEMS產品設計的有143家。不過研發和設計環節大企業更有優勢,因為MEMS傳感器行業品種眾多,單品種的銷量很難放大,多品種產品的研發投入非常大。工藝、制造是技術核心,也是中國MEMS產業的“硬傷”。封裝和測試環節占MEMS傳感器生產成本的30%左右,中國企業可以將關注重點放在新型封裝測試技術開發上。同時隨著傳感器進一步集成,軟件使得多種數據融合成為可能。新型公司可以關注下MEMS軟件領域的創業機會。

2、網絡層,通用網關的開發:在自動化系統和IT系統之間,網關起到承上啟下的作用。但由于工業場景比較復雜,網關廠家會布局各自的細分場景和產品層次。這就意味著目前網關廠家的產品很難覆蓋所有的應用,再加上對接協議和對接方式的不統一,整個物聯網系統搭建的成本依然居高不下。從市場需求來看,定位于通用市場的網關需求最強烈,即可以針對常見的聯網設備,采集控制器數據。除了擁有豐富的對上對下接口,還需要預置多種通訊協議,支持二次開發。

圍繞NB-IoT通訊技術方面,最上游的芯片領域華為海思和高通進展最快。傳統半導體廠商RDA、英特爾等廠商也在進入市場,未來也會分得一杯羹。通訊模組方面,我國主要參與者為中小企業,市場分散競爭激烈。代表企業包括芯訊通、廣和通、中興物聯、移遠通信、有方科技等傳統無線模組廠商,和中移物聯網、中興通訊、聯想、新華三等其他領域廠商。中游的連接管理服務則主要還是被三大運營商掌握。

不過單一一種無線連接技術是無法滿足所有工業場景的,未來終端通信方式必然是多技術融合方案。

3、平臺層,向垂直細分行業提供定制化服務:集成工業物聯網,需要將工業系統與IT系統深度融合。這要求服務商對工業有較深的理解,工業巨頭在這方面更具優勢。所以我們看到,自2015年以來工業巨頭相繼推出了PaaS云平臺,國際主要參與者包括GE、西門子、ABB、施耐德、菲尼克斯等,國內主要參與者包括三一重工、海爾、中國航天科工等。

但對于中小企業來說,這類平臺一般存在兩個問題——安裝和維護成本高,供需錯配不夠定制化。因此我們也看到市面上出現了一些主打低成本、定制化特點的工業物聯網平臺服務商。但是未來,這些服務商依然要考慮推出相對通用的產品,以滿足低成本快速規模化復制盈利的需求。

4、應用層,看好制造業、交通和物流行業,以及能源和公共事業:制造業是最大的工業物聯網市場。根據IDC數據,2016年全球在制造業IoT方案上的投入達到了1025億美元,而IoT的總投入金額為1780億美元。制造業IIoT方案主要用于以下三個場景——生產過程的監管和控制、生產資產的管理和維護,以及現場服務。

交通和物流行業是第二大的工業物聯網市場。根據IDC數據,2016年全球在交通運輸IoT方案上的投入達到了780億美元。將IoT方案應用在交通行業的典型案例是貨運監控,僅2016年相關支出就達到了559億美元。并且在2020年之前,貨運監控會持續成為促進交通IoT投入金額增長的主要動因。

根據IDC數據,2016年全球在公共事業IoT方案上的投入達到了690億美元,其中智能電網和智能天然氣網的投入就達到了578億美元。

 

工業物聯網方案迅速落地背后的阻礙

雖然產業鏈條在逐漸完善,企業意識也逐漸建立起來,但是工業物聯網方案離大規模落地以及真正起到實際效果還有一段路程要走。

1、缺乏資金:根據Mindbowser的2017年工業物聯網行業報告,63%的受訪公司表示缺乏足夠的方案落地資金。

2、不確定投資回報率:大多數工業物聯網方案在初期都需要大量的資金投入,但由于生產是個動態過程,長期回報如何并不確定。

3、和現有的機器不兼容:對于很多“歷史悠久”的生產設備,最新的技術也許并不適用。相比于升級或是替代現有陳舊生產設備,很多公司選擇了更加簡單的方案——直接不使用工業物聯網。

4、時間問題:升級工業物聯網系統需要一定的時間周期。對于在生產關鍵期的公司來說,升級IIoT系統可能意味著拖延工期、無法按時完成訂單。

5、缺乏相關的技術人員。

而對于方案商的挑戰,主要在于如何對大量的、混亂的數據進行整合和分析,得出可讀的、有商業價值的結論。

 

結語

工業物聯網市場規模龐大,而且有較高的行業壁壘。因為需要較久的從業經驗和較深的行業理解力,才能真正了解客戶的問題和需求。

工業物聯網產業鏈建設逐漸完善,各個環節都有創業和投資機會,需要早期卡位。

但從需求端來說,中小企業市場培育難度較大,而且對成本敏感。從供給端來說,各環節缺乏統一標準及安全框架。因此工業物聯網行業短期內盈利能力還不是很強。

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