2018年-数据局_埃森哲：制造业向智能服务物联网转型的新引擎_32页_1mb

物联网+：制造业向智能服务转型的新引擎

核心内容概述

本报告探讨了物联网技术如何成为制造业向智能服务转型的关键驱动力。随着工业X.O时代的到来，制造业正面临由数据驱动的深刻变革，企业需重新定义竞争力，从“硬件式思维”转向“服务式思维”，并构建生态系统以实现可持续发展。

主要观点

• 制造业的转型需求：传统制造业依赖硬件资产，但在工业X.O时代，数据和智能化成为新的核心竞争力。硬件不再是唯一的增长点，服务和软件逐渐占据主导地位。
• 物联网+的定义与价值：物联网+是指将物联网与人工智能、区块链等技术融合，为制造业带来新的服务模式和增长空间。它使企业能够通过数据驱动服务，提供更个性化、更高效的解决方案。
• 生态系统的重要性：企业无法单独完成物联网转型，必须与外部伙伴建立生态系统，通过合作实现资源共享、能力互补和价值共创。
• 商业模式的演进：从基于产品的服务，到基于数据的服务，再到平台化服务，企业需不断探索适合自身的商业模式，实现从概念验证到规模化应用的跨越。
• 组织能力与文化变革：企业需提升技术能力、培养复合型人才，并建立开放、协作的企业文化，以适应物联网带来的快速迭代和动态变化。

关键信息

1. 制造业在工业X.O时代的新机遇

• 硬件不再是核心竞争力：传统重资产企业的盈利空间受到挤压，轻资产数字化企业崛起，带来新的竞争格局。
• 数据驱动的智能化：工业X.O时代以数据驱动为核心，产品与系统之间实现端到端、实时、多向的数据共享，提升客户体验和运营效率。
• 案例：Biesse集团
  Biesse通过物联网技术提供预防性维护、设备分析等服务，成功实现从硬件制造商向服务提供商的转型，缩短了服务交付周期，提升了客户满意度。

2. 生态系统思维

• 角色演变：物联网+生态系统包含多个角色，如数据制造者、系统部署使能者、应用开发使能者、物联网平台提供者等，各角色在不同阶段发挥不同作用。
• 生态系统构建：企业需在生态系统中找准自身定位，从数据制造者向平台型、服务型转变，以实现长期竞争力。
• 案例：中国航天科工集团INDICS平台
  该平台支持IaaS、DaaS、PaaS和SaaS服务，实现设备、数据、人的全面互联，为制造业转型提供支撑。

3. 从概念验证走向规模应用

• 价值螺旋模型：企业需在不断尝试—反馈—改进的过程中，逐步实现从概念验证到规模化应用的转变。
• 智能产品生命周期管理：数字化产品生命周期管理强调快速迭代、可伸缩性、智能化和互联性，以适应市场需求和客户体验的变化。
• 案例：施耐德电气数字服务工厂
  施耐德通过数字服务工厂快速开发和部署智能服务，缩短产品上市周期，提升盈利能力和市场响应速度。

4. 商业模式与变现逻辑

• 商业模式的三个阶段：
  • 阶段一：服务作为现有产品的补充，提升客户粘性。
  • 阶段二：围绕客户运营需求，提供一站式解决方案。
  • 阶段三：服务超越产品本身，成为企业核心业务，如制造即服务（MaaS）、数据即服务（DaaS）等。
• 设计思维的重要性：以用户为中心，结合技术可行性，快速迭代产品与服务，满足客户需求。

5. 投资风险与多速驱动策略

• 投资风险：物联网项目初期投入大、回报周期长，且存在商业模式不确定性和技术风险。
• 多速驱动策略：企业需同时推进传统业务与新业务，采用不同的投资周期和方式，如传统业务以年为单位，新业务以月为单位，以实现灵活转型。

总结

物联网+正成为制造业转型升级的重要引擎。它不仅改变了生产方式，也重塑了企业的价值创造模式。企业需从产品思维转向生态系统思维，构建跨行业、跨技术的合作网络，同时加强内部组织能力建设，提升数据管理与分析水平。通过探索合适的商业模式，从概念验证逐步走向规模化应用，企业能够实现可持续增长和竞争力提升。在这一过程中，多速驱动和风险共担是关键，企业需在保持传统业务稳定的同时，积极布局新兴服务市场。