工业企业“寒冬”的背后，隐藏着工业物联网爆发的“秘密”。比如在工业场景，部分自动化、智能化企业在经历了2018年底的市场寒冬后，遇到业绩“变脸”仍心有余悸。其他人，迎来前所未有的增长周期，信心满满，蓄势待发。为什么会出现两极分化的情况？这些市场信号背后的内在规律又该如何解读？现实总是骨感的。这次我们直接面对痛苦，从对话开始。谈及去年的销售业绩时，好朋友余总（化名）没有正面回答，而是用手在空中画了一个巨大的“L”。为什么是L字型的？他继续说道，“这不是增长下降，而是整体下降。”制造业部分垂直领域订单萎缩，直接导致上游工业自动化和智能制造业绩下滑。事实上，从去年5月到6月，拐点就已经出现了。他猜到了开头，却没能猜到过程和现在的结局。这一次市场暴跌，没有留下任何余波。2018年下半年，公司生产订单基本接近“0”。这以前从未发生过。余先生曾在一家大型外企工作多年。公司主要从事传动、控制、传感等综合自动化产品及解决方案。在工厂自动化领域居领先地位，发展顺利。业绩增速下滑实属罕见，更何况整体下滑接近10%。10%的羽会并不是最差的。松下、安川乃至工业智能巨头的订单量都出现了不同程度的下滑。5-10%比较常见，30-40%并不少见。不仅国外企业如此，国内企业也未能幸免。在一些上市公司，这种情况甚至演变成一场股市暴雷。公开数据显示，江特汽车在2015年斥资6亿收购米格汽车，形成商誉4.6亿元。后者米格电机是国内唯一一家年产伺服电机（含步进电机）超过30万台的电机企业，规模优势十分明显。其下游客户包括大豪科技、英威腾等，在工厂自动化领域得到多家大型企业的认可。今天，旧时光已不复存在。江特汽车在刚刚发布的2018年度业绩预告修正公告中披露，公司修正后业绩预估为亏损1.5至16.4亿元，上年同期为盈利2.8亿元。其全资子公司米格电气因下游需求下降、利润下降，已出现商誉减值迹象，计提金额约3亿元。这是事实，但整个制造业不都快没钱了吗？采购需求完全没有了吗？即使在经历了性能突变之后，行业需求始终是渐进的。业内普遍的反馈是：有钱就有需求。但钱花得更谨慎了，钱去哪里也变得更细了。制造业哪一部分不花钱？直接说出答案：没有人为昂贵的系统买单。没有人会盲目地建设长期项目。不涉及OT效率提升，只涉及IT这个闪闪发亮的泡泡，谁都不想再碰了。那么，是否还有一部分投资还在，甚至更多？从硬件来看，大家的反馈很统一：传感器类产品。中小型制造企业采购传感器的意愿不断增强。SICK、康耐视等以智能传感器产品为主的公司预计增长15-20%。据康耐视最新公布的财报显示，2018年中国市场销售额为1.26亿美元，2017年销售额为1.08亿美元，同比增长16%。松下、欧姆龙等综合自动化企业的传感产品线基本保持了两位数的增长。但由于其传感产品销量增长，无法抵消驱动与控制等产品业绩下滑，工厂自动化部分整体营收仍低于预期。绝地？旅行？一方面是冰冷的工业自动化市场，另一方面是不断增长的数据采集场景。为什么会出现两极分化的情况？应该如何解读这些市场信号？1、从工业自动化到工业物联网工业自动化产品一般分两部分使用，一部分是面向设备制造商，作为一个组件作为一个整体设备销售。另一部分是为工厂管理部门，作为生产线的一部分，起到提质增效的作用。这两部分对应的是推动企业发展的两股动力，一是市场增长带来的外部拉动，二是企业整体效率提升的内在驱动。随着市场环境的变化，整体设备销量萎缩，第一部分出货量下降，第二部分投资正在转型。当经济周期进入新阶段，多个市场的增长红利见底，制造企业开始关注可持续竞争力，开始分析自身的经营效率。如果投入资金，无法及时有效地转化为新的制造订单，这种粗放的投资一般会被搁置。最明显的体现是，第二部分的投资正在从传统工业控制向工业物联网转变。产线扩容需求变成升级改造需求，设备更新换代需求变成业绩提升需求……传感产品部署需求释放，提升公司内部知名度生产。通过对传感数据的分析，企业可以更好地了解和提高生产效率，延长设备的生命周期。越来越多的工业数据上线，这本身就是一个质的变化。2、从机器换人到机器帮人，越来越多的企业在审视自己的“内功”，审视自己的供应链管理和生产效率。无论是产品降价空间、市场份额竞争空间，还是生产效率提升空间，都开始精打细算。此时，帮助企业提高效率的解决方案受到青睐。以工厂内部的物流仓储环节为例。虽然工业机器人、AGV、自动货架等高端产品技术先进性不言而喻，但制造企业更关注如何逐步改善现状，而不是“一次到位”。如果说过去制造企业还在思考如何用机器代替人，那么现在他们正在“务实”地思考如何让机器更好地与人合作。在不增加太多成本的情况下，可以在短时间内提高效率。关键是要快速获得结果。例如，工厂内部的物流管理水平普遍较低，80-90%的工作仍由人工完成。短时间内改变这种状况，实现“无人化”是不现实的。通过部署不同类型的传感器、少量网关等硬件，以及为员工配备可穿戴设备，可以提高仓储效率。市场上现有的工业物联网解决方案，部署时间仅需一个月，投资回收期约一年。由于对原有工艺的改动小，减少了对人员操作和培训的要求，人工成本可降低30%～50%。越来越多的企业从小事做起，让知识在人与机器之间共享，通过互动提升效益。3、行业数据粒度越来越小。过去，制造企业只需要管理“进销存”，现在需要管理更深层次的“底盘”。打个比方，过去的生产线就像一个食堂。每台机器都在做饭，产品源源不断地生产，所以顾客络绎不绝。到底哪个厨师做出的菜好吃，哪个设备的生产效率最高，不需要细粒度的数据分析。反正食堂的整体销量不错，饭菜好吃不好吃，生产效率高低，大家都能分一杯羹。数据粒度太粗，以至于餐厅既不知道顾客被哪道菜吸引，也不会因为某道菜卖得好就给厨师加分。食堂的厨师们也没有提升厨艺的欲望，毕竟不如他们。难免菜品越来越平庸。但现在，顾客口味更高，个性化更强，自助餐厅模式很难生存。这时候就需要分析每个厨师的表现，每道菜的受欢迎程度，甚至每个人厨艺的优缺点。到了制造业，就需要对每批次的产品进行跟踪，甚至跟踪每一个单独的产品，比如一瓶水、一包烟、一支笔……这样的粒度。还要了解每条生产线、每一个工段，甚至每台设备在各种工况下的具体情况。与更精细的数据粒度趋势高度相关的是工业物联网系统。首先是设备联网。通过数据采集的精细化和全面化，涵盖工业过程中各种变化的情况，确保能够提取反映对象真实状态的综合信息。当然，仅仅实现数据联网是不够的。需要进一步把握数据背后的物理意义和特征之间关联的机制逻辑，将数据分析与决策、管理、激励联系起来。你对未来越有信心，你对现在就越有耐心。工艺水平、业务能力、员工素质，都是一个逐步提升的过程。只有去掉了浮躁和泡沫，我们才能有韧性，踏踏实实地做这些事情。毋庸置疑，2019年，制造企业的“底盘”承载着经营效益。现阶段，“降维罢工”或将成为普遍现象，运营效率不高的企业将被直接淘汰。以上种种，对于工业物联网来说，是祸中之福，是“萧条”之下的好事。
