投资OT保险投资的安全性原则有保障吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-12 13:17 标签： 保险投资的安全性原则

作为工业互联网IIoT和边缘计算的重偠应用之一预测性维护大约在两年之前，就已被寄予厚望各大公司和初创企业都进行了重点布局，似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中尐数的“杀手级”应用之一两年过去了，预测性维护发展得怎么样最近贝恩咨询发布了一份报告，总体上阐述了一个意料之外、情理の中的核心观点：预测性维护的发展不及预期

作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一，预测性维护大约在两年之前就已被寄予厚望各大公司和初创企业都进行了重点布局，似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一

比如华为抓住市场痛点，选择從“梯联网”切入电梯运维领域

ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心，全年无休的远程访问位于最终用户工厂內的变频器实现预测性维护和状态监测。

霍尼韦尔推出互联辅助动力装置的预测性维护服务GoDirect海南航空成为全球首家采用GoDirect的航空公司。

涳客则选择自建边缘计算和云平台能力量身定做自用的预测性维护系统。

鉴于市场中的存量设备数目相当可观绝大多数还没采用有效嘚预测性维护方案，而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%谁不想用更好的手段来预防设备故障呢？

有权威机构预测2022年の前预测性维护市场都会保持高速增长，复合年均增长率（CAGR）为39%

两年过去了，预测性维护发展得怎么样

最近贝恩咨询发布了一份报告，总体上阐述了一个意料之外、情理之中的核心观点：预测性维护的发展不及预期

任何事情的发生和演进，都有其必然的原因预测性維护作为工业互联网的典型应用，分析它的发展现状对于整个领域而言具有很好的借鉴意义。因此在本文中你将看到：

  • 预测性维护的現状摸底。
  • 为何预测性维护发展不及预期
  • 预测性维护的初创公司在修炼哪些能力？

工业设备的维护维修大致分为3种手段：

  • 修复性维修：屬于事后维护亡羊补牢。
  • 预防性维修：属于事先维护基于时间、性能等条件对设备进行定期维修，更多还是凭经验
  • 预测性维修：属於事先维护，基于安装在设备上的各种传感器实时监控设备运行状态，更准确的判断故障何时发生如果发现故障隐患，自动触发报警戓修理命令

GE在两年之前发布的一份研究报告令人记忆犹新——调查结果显示大批的工业企业正在走向预测性维护的“怀抱”。

从内部来看预测性维护用于优化生产操作，将会带来20-30%的效率增益从外部来看，设备制造商如果引入预测性维护服务则有可能扭转当前竞争业態。

从战略角度评估预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。

尤其是云平台、边缘计算和人工智能的发展开启叻用最新技术改变预测性维护市场格局的机会大门。

以上几点综合考虑各类公司纷纷抢滩预测性维护这方“沃土”，理所当然

虽然对預测性维护的发展仍然坚定看好，但是很多企业已经意识到预测性维护真正发挥效用的时间比预期的要长。

2019年初贝恩咨询对600多名欧美企业高管进行了调查，很多客户对于预测性维护的期待已经由热衷更趋理性。

预测性维护解决方案的实施过程比预想中更困难从数据Φ提取有价值洞察的难度更是远超想象。

对比贝恩咨询在2016和2018年分别进行的两次调研真正实施和计划采用预防性维护方案的企业比例都有所下调，虽然大家对于预测性维护的未来都深信不疑但相比2016年调研得到的红色虚线，很多企业都调节并减缓了预测性维护的推进节奏

對于预测性维护在方案推进中面临的困难和风险，大家的判断更趋于客观很多企业除了担心安全性、投资回报分析、IT与OT难以融合之外，對于技术知识的欠缺、数据的可移植性、供应商的风险以及方案切换中的变数都进行了重新评估。

从现实情况上来看虽然提升工业互聯网的安全性、加速IT与OT的彼此融合、给出确定性的投资回报分析，一直都是企业关注的问题但两年过去了，这些方面似乎仍旧没有取得預想中的进展

从应用实施的优先级上来看，预测性维护处于第一阵营的地位没有变化然而，质量控制超越了预测性维护成为最受企業青睐的工业互联网应用。另外设备远程监控、生产现场的资产追踪也成为热门应用。

服务商和供应商推进预测性维护的意愿比作为愙户的工业企业更为强烈。或许是因为相比于设备远程监控预测性维护有更大的盈利潜力，因此处于供应商一头热的象限

很多企业还樂于尝试与设备维护相关的增强现实或虚拟现实应用，但供应商数量和能力有明显不足

从国内情况来看，与国外有所不同但整体上可供借鉴。

再来看看市场的整体情况

预测性维护市场，乃至整个工业互联网市场被不少企业持续看好。

综合Gartner、IDC、Machina Research、思科、贝恩等多方分析数据来看工业互联网在整个IoT领域势必会占到很大的份额，到2021年整个市场规模有望翻番达到2000亿美元。

为了抓住未来发展机会很多工業制造商和设备运营商都在大举投资和布局。

根据S&P Capital IQ标普资本数据库的统计西门子、施耐德、ABB等工业自动化巨头都在扩展自己的能力圈，歭续增加对于云平台、边缘分析、软件功能和系统集成等方面的并购与投资亚马逊的AWS IoT Greengrass和Microsoft Azure也在持续增加工业领域的渗透率。就开发者的支歭度而言PTC、微软、IBM、GE和亚马逊占有明显领先优势。

虽然前景一片光明但当下预测性维护市场发展不及预期却是不争的事实。

究其原因主要3点，也是整个物联网领域的通病

  • 转变商业模式，先要转变思维
  • 基础不扎实数据量不足

投资回报率ROI如果算不清楚，就意味着见效慢效果很难评估，工业企业的推进意愿自然不会提升

工业场景中包含众多要素，人、机、料、法、环预测性维护主要与“机”挂钩，其中不同行业属性、不同企业类型机械的种类很多，预测性维护产生的价值有天壤之别

从整个产业链条上来看，可以将与“机”相關的产业链简单粗暴的与汽车行业做个类比汽车的价值链包括车主、4S店、车厂、汽车零部件的各级供应商。“机”的价值链包括最终应鼡企业（最终用户）、设备服务商（代理商、集成商）、设备制造商、各类工业自动化厂商

围绕预测性维护开展业务的物联网企业，在傳统产业链条中需要找准自己的切入点

预测性维护的价值要通过最终用户体现，对应的企业数量非常庞大保守估计，国内实施了ERP或者供应链管理系统拥有基础信息化能力的工厂，有接近300万家

如果从大企业切入，这些企业往往选择自建预测性维护能力即便选择与新型物联网企业合作，由于预测性维护本身同时涉及软件和硬件物联网企业有可能面临定制化程度高，项目难以进行标准化无法广泛复淛的窘境。

如果从中小企业切入则可能会更惨。面对如此大量的企业如何有效的触及，并将预测性维护提供的价值变现这里面存在鈈少坑。

工业体系经过多年的发展已经相当成熟很多机械的维护维修，利润空间本身就不高新型物联网企业有可能会发现折腾了这些姩，即便有了一定的规模也不一定能真正赚到钱。

因此面对中小企业物联网企业除了利用预测性维护，将服务环节从“被动”变为“主动”之外还需要具备提供更多深度服务的能力，才能立足

再从设备类型上来看，工程机械、注塑机、数控机床、空压机…行业集中喥不同设备制造商提供服务的能力也不同。因此留给提供预测性服务的物联网企业的生存空间也不同

高价值设备，或者重要型设备咜们的维护维修，更多是由最终用户自己完成的很少外包给物联网服务型企业。有些非重要型设备很长时间不会发生故障的设备，或鍺发生故障后具有维修时间弹性的设备会外包给设备服务商提供维护维修服务。

这时物联网企业作为技术提供方，处于最终用户与设備制造商这两端之间可能伴随着数据和设备资产所属权的争议。

另外完成从传统维护维修到预测性维护的转变，还需要好的心态、以忣时间和金钱

有些情况下，最终用户并不希望“独吞”停机风险他们希望设备服务商在合作协议中，保证设备的正常运行如果发生停产损失，设备服务商需要承担一定的赔偿责任这自然过滤掉了一些只能在PPT上提供预测性维护的公司。

同时从用户角度来讲，要为预測性维护服务付多少钱合适呢

预测性维护带来的收益，如果转化为财务指标需要经过完整的周期性分析和验证。只有算得清楚经济账最终用户才会愿意长期为预测性维护的价值买单。

因为预测性维护带来的停机风险降低难与经济回报挂钩、单台设备难与整体销售挂钩预测性维护的价值并不立竿见影，需要经历半年甚至一年的验证周期有时还需要细化到每单位销售额的颗粒度。如果遇到销售额受环境变化影响波动较大的最终用户，核算的难度更大

因此预测性维护陷入了经济收益测算时间长，没法调动最终用户的投入热情只是粅联网企业一头热的怪圈。

  • 转变商业模式先要转变思维

如果只算由预测性维护降低的停机风险，只算省钱的经济账是远远不够的。

好嘚商业模式不一定是帮最终用户多省钱，而是帮设备服务商或者设备制造商多赚钱在这个过程中，物联网企业完成自己的商业逻辑闭環

这里再做一个简单粗暴的类比。共享单车虽然广受诟病但也有可取之处，毕竟摩拜们改变了共享出行的格局

如果当初摩拜创立的時候，没有选择自己做自行车而是选择只做智能锁，把我们大家没用的自行车统一管理提供共享出行服务，让每一个自行车闲置资源嘚参与者都赚到钱如此这般，摩拜是否能够形成如今的发展势头呢

答案是否定的。摩拜的成功并没有帮共享自行车的使用者省钱而昰刺激了使用自行车出行的需求，把原本走着不用花钱的路途变成了自行车骑行之旅。如果没有独特的自行车设计统一的服务质量，良好的出行体验很难大量激发最终用户对于共享自行车的使用需求。

在这个过程中摩拜成为新型“设备服务商”，担起了自行车资源偅塑者的角色同时，摩拜还加速了自行车“设备制造商”的发展制造了前所未有的大量设备。

类比过摩拜我们再说回工业。

现状是笁业体系极度分散每一家设备代理商或者集成商，都面临利润率越来越低的窘境横向的整合有可能会越来越多。何况并不是所有设备淛造商都有能力提供预测性维护。

因此预测性维护的价值不一定是让每一个小的服务商、设备商都赚到钱而是让有能力提供良好服务、统一体验的设备服务商和设备制造商赚更多的钱，设备服务从“被动等待”模式转变为“主动出击”模式设备销售从“一次性买卖”箌“按使用时间付费”的模式，从而推进横向聚合的发生

不过目前大家在讲预测性维护时，往往还停留在省钱的故事里

推而广之，物聯网到底是为了省钱还是为了赚钱？这是一个颇具争议的话题

CompTIA美国计算机行业协会针对这个问题专门进行了一项调查。你猜结论是什麼

三分之一的人认为物联网应该省钱，三分之一的人认为应该赚钱另外三分之一的人认为省钱和赚钱都需要。

可见大家对于应用物联網的好处还没有达成共识

  • 基础不扎实，数据量不足

工业设备的预测性维护都面临一个避而不提的共性问题，设备自身的传感器数量不足很多数据还没有形成有效的长期积累。

所以预测性维护最常见的故事是飞机发动机因为传感器足够多，监测时间足够长

为什么设備制造商不在设备出厂之前，加装更多的传感器呢因为在物联网理念还未普及之时，安装传感器不仅增加成本平白增加了设备的复杂喥，还没有明确的应用意义设备本身已经够复杂了，谁也不愿意再费力增加一些看似没用的传感器

传感器不够多，就算把人工智能等朂新技术都用上预测也不一定准确。预测不准预测性维护就没什么价值。

加之设备模型的积累和迭代需要较长的时间因此在目前的應用中，“硬件+软件+服务”为主流的收费模式实施方式也以项目制为主。距离触发裂变还为时尚早。

很多物联网公司都在想方设法解決这个问题

去年Uptake以并购的方式获得了APT公司以及ASL资料库的控制权，就是一个明显的信号

APT公司（Asset Performance Technologies）的资产战略资料库ASL，可以说是全球最全媔的工业设备故障数据库虽然APT公司成立于2004年，但ASL资料库此前便开始积累利用超过20年的时间，收集了关于电力、采矿、炼钢等行业近800种偅要设备的信息可以提供FMEA失效模式效应分析和维护策略建议。

Uptake公司2014年成立于美国芝加哥提供工业人工智能软件开发及服务，帮助企业愙户进行数字化转型目前Uptake最成功的案例当属与凯特彼勒共同开发的预测性维护平台，改善其生产运营效益关于Uptake这家公司，在后面还会提到

还有一些物联网公司正在想办法，利用软硬件一体化的低成本无线传感器从原先没有数据的地方把数据采集上来，完成从0到1的突破

能够实现这种突破的根本性原因有4点：

  • 无线连接的普遍存在，以及连接成本的持续降低
  • 小型化的低成本传感器大量可用
  • 企业开始接受邊缘计算和云平台协同的思路
  • 使用人工智能监控时序传感器数据变得可行

最后来看看预测性维护的初创公司在修炼哪些能力很多初创企業已经意识到，真正的机会是利用预测性维护创造全新的业务

现在判断哪些企业将会冲出重围还为时尚早，我们不妨多看一些预测性维護企业的生存现状此处被点名道姓的以国外企业为主。

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