物联网实践：零件厂商切入工业互联网

一说起工业互联网，首先想到的是传统企业的大型设备入网，打通数据用大屏看板进行智能监测，好似传统企业直接入局工业互联网，现实场景是大部分企业只有寥寥几台超大型设备，他们并没有预算和动力去开发一套软件系统只用来做预测性维护。

有动力做这件事情的要么属于行业标准制定方或者为数不多的具有垄断地位的行业领导企业，要么是纯软件公司，前者可以将业务做精做深却很难做通用，无法创造利润实现良性循环；后者可以将系统做通用却在专业领域只能望前者之项背

这仿佛是一个死局，要么没有利润无法良性循环持续迭代，要么无法深耕专业领域只能薄利多销。

一、如何破局？

最近一年多在参与一个很有趣的项目，切入点也颇为少见，细想却又觉得精妙且合理。那就是零件厂商切入工业互联网。

二、为什么零件厂商切入可以破局

我们都知道无论多么复杂的机器都是通过不同的机械结构组成，而不同的机械结构又由数量庞大且重复的零件构成，例如法兰、轴承、齿轮等等。

从零件切入的精妙之处在于虽然不同的零件标准繁杂，打印成册能有几米高，但同一种零件的运行逻辑却万变不离其宗。既然能找到通用的地方，那通过软件监测零件进而监测机器就是一件高可行性的事情，既能帮助零件厂商的客户进行预测性维护继而节省成本，又能成为零件厂商的业务增长点。市场已经站稳脚的生产企业对于零件的效用在专业上一定处于领先地位，而服务的客户又各行各业，既能做深又能通用。

三、如何做？

能找到增长点并且有能力实施的企业早就完成了基础信息化，业务大部分已经处于稳定状态，想要再次爆发增长就需要借助数字化，不仅仅卖零件，还卖传感器，更为卖配套的服务。

1. 整合已经信息化的流程和功能

整合时包括但不限于通用的进销存管理、客户关系管理、机械建模、商城，专业的振动分析、图纸自动化绘制、标准自动化匹配等等。即通俗的烟囱式数据孤岛的打通。

具体到不同的企业整合方式不尽相同，因为历史原因不同的功能有不同的架构、不同的用户体系、不同的使用部门，整合起来是一件费时费力的工作，整合过程中各种功能还在不断迭代，更多时候是做一个几年规划，有计划有步骤地根据公司战略逐步整合。

2. 待信息化功能的梳理与推进

企业中流程或者功能的信息化程度依赖于市场的需求和技术的更迭，有些技术已经非常成熟，即使属于定制化业务也可以通过组装的方式快速实现，而有些则依赖于技术的迭代，典型如物联网技术、AI技术。所以更可能的场景是一个企业中有些还处于非信息化状态的时候有些流程早已实现了智能化。

物联网和AI

物联网在其他行业的痛点在机械领域同样存在：掉电快、在线率低、协议多样、通信方式差异大、场景分散，好在对于零件厂商，支撑的业务并不是全量而是被框定在了一定范围内，标准、协议、通信方式都可以在一定程度上进行统一，场景可以根据已有业务进行框定或拓展。自己生产零件和监测零件的传感器具有高可行性。

AI技术逐渐在成熟，其在工业领域的主要任务就是解放人力，不管是传统的厂线工人还是现在的机械诊断工程师，但是不得不承认的事实是AI在专业领域工作的结果始终差强人意，需要人为的监督，长时间可能处于人力和AI共存的状态。

3. 整合、研发、改造同步推进

在既定规划下协调资源同步推进整合、研发、改造。

整合、研发、改造的同步推进是一种管理思路和方法，强调不仅要整合信息化资源，同时还要进行新产品的研发和已有信息化产品的改造，以实现持续的创新和发展。通过整合、研发、改造的同步推进，企业或组织可以更好地适应市场变化，提升竞争力，实现可持续发展。

4. 过程中试错、反复验证

有计划的发布产品，每次发布后套用互联网产品思路快速推向市场或者推向部分客户，通过客户的有偿或无偿反馈验证产品功能并快速迭代。

四、结语

以上只是实践过程中的一点思考，但是这是由企业既有的生态一点点长出来的，并非规划而来，规划基于已经萌芽的生态，再次印证了那句：生态是长出来的而非规划出来的。

本文作者 @娜娜

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