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树根互联CEO贺东东:制造业转型就是低成本把ICT技术导入实体经济
来源:树根互联2019.11.04

编者按:工业互联网赋能平台树根互联于今年6月宣布已完成B轮5亿元融资,创下了中国工业互联网平台融资金额的全新纪录。

作为树根互联CEO,贺东东在工业以及工业互联网领域积淀多年。他创立的树根互联依托长达11年的工业技术积累和超15亿元的资金投入,赋能龙头工业企业,搭建可运营的工业互联网行业平台,低成本试新;同时坚持服务中小工业企业,以最新的技术来管理业务实现转型。

近日,贺东东分享了工业互联网平台如何重构工业价值链,为市场创造万亿价值。

贺东东认为:

1)未来的世界一定是实时连接,全数字化的,制造业的形态会发生极大的变化;

2)制造业需要解决万物互联与数字镜像的问题;

3)工业互联网相较于传统物联网,覆盖范围更大,能够跨企业边界,还能够提供基于平台的微服务应用;

4)未来的制造业一定建在工业互联网平台上。

以下为贺东东演讲实录:

首先聊一聊未来的制造业

第一,未来的世界一定是实时连接,全数字化的。现在还是一个离线的物理世界,未来所有的物理要素都有数字化双胞胎,通过数据、AI驱动。软件定义一切,在未来一定会实现,但时间多长不一定;

第二,会变成实时动态智能化,制造业将会成为在全世界调动资源的生产系统;

第三,制造业形态会发生很大变化。现在的组织还是以一家一家的工厂和一个一个的制造企业为边界,在未来to B工业、制造业里面,平台是核心。

将来的组织形态将会是平台,是没有边界的虚拟制造,而且内容会成为制造业很大的特征,比如消费领域的流行的内容。

未来的制造业要解决一些问题。

第一,万物互联。万物要连接到互联网上面,产业才可以做全世界的资源调度。;

第二,数字镜像。建立物理世界的数字化镜像,或者是数字双胞胎,或者是数字影像。 

有了这两点以后,我们现在大数据、人工智能,包括软件定义硬件,软件驱动一切,包括连接到互联网以后所有的商业模式都会发生很大的变化。

如果要实现这样的一些要素,或者能力,或者工作,要能够把它们组合在一起,这需要一个平台或者汇聚点去完成这件事情。

否则这些数据,软件驱动的对象,和数据之间很难勾稽在一起。从这个角度来讲,我们认为互联网平台是未来制造业转型的核心基础设施。有机器的动态数据背后所代表的整个制造业生产的实时状态和分析统计。


本质上,制造业的转型就是网络化、数字化和智能化的过程,低成本把新一代的ICT技术导入到实体经济。原来实体经济、制造业之所以会被被互联网遗忘,主要的原因是新一代的互联网技术没有通道,并且价格高昂,进不来。 


我原来在三一重工,我们投了15个亿构建企业级的互联网应用。这个成本太高,只有很少的头部企业有能力布局,把物联网技术、移动应用以及互联网的一些模式,能够导入进来。

但是以目前的方式,成本可以低到几万块钱,是普通制造企业能够承受的。

聊一聊工业互联网与传统物联网的区别

很多人问现在的工业互联网跟物联网有什么区别?是不是又换了一个马甲?

物联网解决什么问题?解决的是设备的连接,但是物联网解决的是局域网的连接,就是边缘侧的连接,在车间也就是我们智能化产线这一层,效率是很高的。从车间到企业集团,到产业链,到社会化生态,本质上是以企业为中心,以企业为边境。

ERP的概念是什么?是企业资源的计划,它不是一个产业连接的资源计划,更不是社会化的资源计划。我在内部提了CRP(Chain Resource Planning 产业链、价值链资源规划),企业集团、生态相当于一个社会化组织,在全球各地有不同的工厂,不同的产业链,不同的产品线,不同的生态伙伴,传统的软件很难对其进行管理。 

工业互联网相较于传统物联网,覆盖范围更大,能够跨企业边界,还能够提供基于平台的微服务应用。

我们在工业4.0早期,讲的是纵向打通、横向打通。横向是全产业链:销售、设计、采购、制造……打通;纵向是从资源计划到订单打通,完成横向纵向打通是企业化的生产组织。

假如缺少一个很好的中台,是很难实现的。 

从产业集群,到产业链全社会化组织生产,这不是一个企业内部销售设计采购打通,是在我们已经建立的销售平台早,电商平台,工业电商平台,设计平台,采购平台,物流平台等平台之间去做连接。但是,这其中我们发现缺少制造平台,也缺少服务平台,当前在构建社会化产业链中,我们仍然还有缺失。

电商订单在给到单个企业后,后面就很难覆盖了。像阿里这样的企业正在试图用淘工厂的方式往下面走一层。消费品的制造是最简单的制造,一旦到了to B的制造,其实是打不通的。打通产业链需要平台级的解决方案。

我们看了供应需求和工业互联网的价值后,提了一个概念叫机器关系管理。

为什么这么讲呢?我们如果以机器为中心,而不是以人为中心去看这个世界的话,机器的生产厂家,政府,金融机构,运营服务机构等都将以机器为中心,跟机器相关的利益相关者,就组成了制造业全生命周期业态。这么多的行业,这么多的不同的设备制造厂家,以及制造厂商怎样用共性的需求满足它,核心就在于机器本身。 

那我们定义我们是机器连接的专家,机器管理的专家,设备管理的专家也是设备健康的管家。另外,从大的通用设备开始,就可以覆盖尽可能多的场景,把它解构以后看我们抓到最大的共性就是工业互联网。其实我们自己定义我们是机器互联网,树根互联的模式是机器互联网。

那么它的价值,我们就分了很多层。我在内部喜欢用马斯洛的需求层次论画这个图。从ICT理解以后最基础的是物联呈现,就是做可视化。早期的商业智能是数字化的运营,但是原来缺了非常重要的底层数据,透过机器数据所带来的生产经营和管理的数据,是缺失的。无论是订单类的,管理类的,流程管理类的数据,都不是实时动态的,不能真实的反映企业生长状态。

工业互联网中,我认为有一个关键点,就是一套IoT的数据,会有N种价值的出口,层次非常多。所有应用,其实都是连接着设备在采集数据,数据可支撑多分层应用,形成的价值出口非常多。

另外,我认为未来的制造业一定是工业互联网平台,并且中国制造不可能用国外的平台,一定是中国自己的平台。

那么,这个平台由谁来做?我们是有这个愿景的。那我们是怎么做的呢?


第一,提供端到端的一站式服务。实际上在我们的战略和产品和路线就是由愿景驱动的。我们要做中国普适的技术平台,普适中国制造,满足中小企业需求,就意味着我们要做端到端的低门槛的一站式解决方案。中国的制造企业大部分IT能力非常差,所以我们要做端到端的一站式服务。

第二,广泛做行业赋能。我们是跨行业、跨领域的平台,也可以称为操作系统。这个操作系统它的层级很复杂,规模特别大。第一层我们要建立连接设备,打通OT和AI的能力和设备形成双向通道,既可以往上产出,也可以往下控制设备,还要建立数字模型。 

打通OT和IT,中间有PaaS层,PaaS平台最大的好处就是能够让我们的客户能够在上面构建自己的应用。另外,IoT的数据是新的数据源,和消费数据不太一样,敏感性很高,在一些场景下数据量是高频数据,可能是以毫秒计的,或者是秒级的数据,量非常大,要能够实时及时决策,要有工业大数据的处理能力。我们要有SaaS应用,要有好几层的能力才可以接近一个操作系统的功能。上面做各种IT的程序和应用的开发,下面就可以直接去指挥这个设备,这里面是超级的操作系统。

我们的模式是P2P2B,我们最早是P2B,直接服务于终端用户。后来发现我要满足不同行业的需求,需要中间的这一层合作伙伴,让他们去构建行业的应用,我们来构建行业特征的平台,从物联接入这一层,到PaaS层、SaaS层,再支撑下面的行业应用,这是比较庞大的体系。

共性的部分在中间,是工业PaaS和工业SaaS的架构层。个性化的部分一个是下面的接入,接入不同的行业,不同的类型;一个是上面的应用,不同的行业有不同的应用。


我们的内容是双轮驱动,要连接更多的设备、企业、数据、需求,要有更多的应用,并能以更低的成本把更多的应用搭进来,这是生态的战略。因为工业企业有很重要的形态,它的需求是一定是基于场景,而且要有整体解决方案。 

工业领域大家能理解垂直的行业解决方案,或者是垂直的SaaS。因为你可以对某个领域很专注,做的非常专业,但是不理解你要做跨行业的通用平台。

我做CIO的时候,做过一次清理,清理出来80多个系统,每一个系统分别管每一个领域的应用。当时,我们最痛苦的地方在于,怎么让把这80个孤岛能够打通,形成统一的场景?因为很难做统一管理。

当时所有的技术手段都做不到,SAP当时的技术也无法实现。那时候还在讲主数据的数据服务,数据管理都做不到。不光是数据,还有应用要打通,只有若干个垂直应用打通起来才可以对终端应用形成解决方案。 

为什么要基于平台构建不同的SaaS应用?

我们现在急需解决的几个问题:

第一,设备的连接。连接设备是最苦,最脏,最累的活,相关设备协议很多,很难做。 

第二,成本和实施的风险。制造企业都活的非常可怜,它的毛利很低,且受贸易形势的影响非常大。对他们来讲,能不能用非常低的成本和低的风险尝试数字化转型,这是问题的关键。 

第三,价值。to B的企业非常理性,不能带来价值,就不会买你的产品。即便是工业互联网平台,代表新一代数字技术也没有用,工业4.0也是如此。他们看的是有没有实际价值。

解决连接的问题,简单一点是愚公移山。工业的协议特别多,西门子、施耐德这些企业采用的是通用协议,占有率是15%到20%左右,绝大部分是专有协议。你即便搞定这几头部企业,你还搞不定80%副协议。

还有一个是三哑设备,不是数字化设备,没有传感器,没有数据接口占了将近60%。这些设备怎么连接上?这都是问题。

还有很重要的成本概念,我们做了一个测算,成本必须低于2‰,他才可能接,如果超过2‰,投入就不合算。另外收益最好到1%。这几个条件一满足,行业对于接入就有巨大的需求,这就是为什么我们会把连接作为很重要的切入口,来做这个事情。

现在,很多大的平台、知名平台都是等风来,等着数据上来做数据大脑,拥有人工智能的能力。但是等起来很费劲,设备连不上数字就上不来。


我们必须要确保低门槛,高价值。我们坚持用公有云和SaaS服务,这是最难的一点。在2016年我们起步的时候,我每次出去首先给人家解释的,什么是公有云,解释半天,非常吃力。

我们坚持用公有云,只有这样,我们成本才可以降下来。用传统的私有化部署,只能服务少数大企业。慢慢的,需要解释的越来越少了,客户已经被市场教育。我们现在策略是企业说私有化部署掉头就走,说公有云还可以在谈一谈,我们就继续聊。

另外就是强调客户价值导向,普适中国制造,不装。我们这个行业都是GE做出来的,我看完它之后最初简直就是不抱希望,后来觉得我们还有可能,就是以“普适”切入行业。GE最重要的就是飞机的故障预测,这个价值非常大。故障预测对数据要求非常高,要有非常多的MISS数据,有非常干净的数据,以及非常高价值的设备,这种场景在中国少之又少。 

我们大量的服务对象连基本的ERP都没有,这个时候我们以故障预测做高端应用是没有必要的。我们首先应解决最基本的设备基本管理的事情,这是我们应该切入的点。

我们有一个判断,行业现在正在从POC到小规模的阶段。我们早期的客户POC占了绝大多数,现在总体来讲到了一个小规模试用阶段。制造企业的决策的逻辑是,我们这些解决方案是要能够进入到它的清单里面,进入到它的产品路线里面去,所以它一定会有一个从POC小批量到大批量的过程,周期是摆在上面的,往后爆发式的增长也是可以看到的。

我们专注打造工业互联网平台,把平台作为一个产品。同时,我们基于平台去做应用,不做传统的解决方案。同时贯彻这两点的企业在工业互联网这个行业里面是极少数的。最近工信部给了我们10家平台,算是做了国家级平台的认定。 

我知道在这个平台里面很大一部分还在做系统集成,真正聚焦用平台做应用的非常少。我们跑的早一点,加上运气的原因,相对来说跑的前面一点。我们也是唯一进入Gartner魔力象限的中国工业互联网平台,全球的CEO都会看这个服务,我们有海外的服务,进入了全球化咨询公司的视野。

越是大的场景越是需要跨产业链的边界,对于工业互联网平台的需求越来越强烈,传统的软件架构支撑不了这种应用。由于我们一开始就有愿景驱动,我们真正朝这个方向走。在市面上虽然工业互联网平台有几百家,但是往这个方向走的不多,基本上都是垂直应用多一些。

我回答几个问题。

第一个,工业互联网如何定义产品的核心壁垒?

核心壁垒就是整个操作系统,而且是一个超级大的操作系统。在工业互联网下面,设备有成千上万种,应用也是成千上万种。要通过设备通道,各种各样协议软件,不同的场景,不同的企业组织,以及跨企业的边境的应用,它必须是一个超级的操作系统。

这个操作系统可以做到跨企业、多租户的管理,也可以做到微服务的应用,具体的数据对象和设备对象的打通,微服务还可以组织成一个大场景等。核心壁垒在这个地方,具体的应用好做,但是整个由工业互联网构成一个新的制造形态,新的管理生态,是非常难的。

未来,整个工业软件生态将迎来一次代系的更迭。 

像ERP内在逻辑是典型的中央集群的计划经济,和现在互联网环境下,我们分布式的生产、决策,在逻辑上是不通的。3.0时代,在新的互联网语境下我们怎么做生产管理?一定是基于平台的,服务式的,微架构的软件体系,新一代的软件体系需要新一代的底座和这个架构,所以这最核心的壁垒。

第二个,解决传统工业的哪一些痛点?

我对此分了好几层价值应用。第一个跟制造业直接相关的,降低成本,提高效率。设备运营提升,架构质量会提升,后市场服务的效率会跟着提升。原来制造业对于它实际的运营管理是不知道的。由于没有联网,设备卖出去就跟企业没有关系了,它怎么用的,什么时候坏的,使用场景怎么样,企业根本不知道。

另外,制造过程中虽然有ERP,但是只是一个指令系统、计划系统、管理系统,具体怎么运行,实时动态运行情况,是不是有效工作,有没有偷懒,或者哪一个地方出现了瓶颈,企业并不清楚。经营管理的不可视不透明,这是原来的痛点,现在是解决这个痛点。 

中国范围内在什么条件下掀起大的浪潮?达到让中小企业能够承担的程度就会有一个大的浪潮,但是这个浪潮跟2C不一样。现在已经到这个浪潮了,意见领袖已经用了,中小企业会跟进。

第三个,如何有效解决to B/to G的定制和产品化的问题? 

坚持不懈做产品的沉淀。我第一个客户可能是定制化,第一个类型,第一个行业一定是定制化的程度多。但是必须做定制化的同时做可复用的产品,实现了这点你必须要有很好的平台架构,你要有SaaS的结构层,要有PaaS的平台,下面要有通用的数据模型。

所以又回到平台,你要有支撑,把定制化的需求做产品化的平台的架构。

本文转自“亿欧网”,由树根互联整理发布。

声明:本文仅供学习使用,不得用于商用。

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