哪些工业SaaS将最先成为工业互联网领域的“杀手级”应用？
2018/8/6 8:32:36
作者：物女王（彭昭）
物联网智库 原创
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------ 【导读】 ------
今天我们继续来聊聊数字孪生、工业互联网和工业SaaS。上篇文章中，我提到工业SaaS即将迎来崛起的超级周期，那么哪些工业SaaS有可能最先受到制造企业青睐呢？
这是我在【物女心经】专栏写的第85篇文章。
今天我们继续来聊聊数字孪生、工业互联网和工业SaaS。
上篇文章中，我提到工业SaaS即将迎来崛起的超级周期，那么哪些工业SaaS有可能最先受到制造企业青睐呢？
PLM能否走通Salesforce模式？
为了触发工业互联网的核心价值，各个企业都在积极推进数字化转型。大量的“物理实体”正在与“数字虚体”相融合，也就是我们常说的“数字孪生（Digital Twin）”。
讽刺的是，作为数字孪生的源头产品之一，PLM（产品生命周期管理系统）似乎一向以高端大气离地气著称，与中小企业无缘。
提到PLM，大家应该都不会陌生，这是一套与产品创新相关的数字化系统，不仅可以用于飞机发动机、涡轮机等大型设备的设计与测试，还可以用于广泛遍布于制造业的中小型设备，乃至制造业之外的建筑、医疗、能源、物流等领域，加速产品开发、原型验证和生产交付。
最新曝光签署的PLM订单，要数西门子与欧洲飞机制造商TAI土耳其航空工业公司达成的合作，订单金额约在1000万到1500万美元之间。
PLM的实际价值毋庸置疑，PLM的高昂成本也无可辩驳，这令很多中小企业望而却步。然而庆幸的是，有痛点、有需求自然就形成了自我改良的原动力，PLM正在经历从复杂的系统型软件，到可订阅型工业SaaS服务的转变。
Salesforce作为PLM自我驱动向“轻量化”转型的参考对象，提供基于云平台的客户关系管理CRM服务。
在1999年成立之初，Salesforce的口号就是以“杀手”的姿态终结“传统软件”。那时，企业软件由大型软件供应商售卖，直接安装在企业的服务器上。Salesforce把软件放在云端的做法，不仅省去了安装的过程，而且按月付费的使用方式，最大化的降低了运营成本和产品价格，取得了收入的井喷式增长。
目前，一些初创企业正在PLM领域尝试Salesforce的模式，将BOM物料清单管理、质量管理系统QMS、应用生命周期管理ALM、供应链管理SCM等软件以工业SaaS的形式为企业提供服务，并且获得了天使用户的青睐。
在天使用户中，不乏知名企业的身影，包括运动相机厂商GoPro、应用交付基础架构解决方案提供商思杰系统（Citrix Systems）、科学服务提供商赛默飞世尔（Thermo Fisher）、线上拍卖平台eBay…他们都是PLM SaaS服务的尝鲜者，使用创新服务缩短新产品开发NPD周期。
其中有家名不见经传的小公司，名为Clean Motion，在工业SaaS领域的应用实践比较有意思。使用PLM SaaS服务之后，Clean Motion的研发流程极短，生产制造模式也进行了重新定义。
Clean Motion的产品Zbee是一种轻便摩托车，由于完全采用“数字孪生”的方式进行产品研发与迭代，Zbee更新的周期较快，首个原型产品于2010年12月问世，第二代产品在2012年夏季进行了测试，第三代产品于2013年夏季开始生产。
为了有效的控制成本和灵活应变，Clean Motion的商业模式围绕一个核心“太阳”和多个“卫星型”当地市场展开。核心中枢负责采购和物流，生产、销售和售后工作则由遍布当地市场的合作伙伴完成。
Clean Motion利用完全托管于云端的工业SaaS服务，将PLM数据与制造数据打通，制造端可以快速响应产品设计变更。
Zbee车身使用最新的增材制造方式，由聚氨酯材质制成。整车采用微型工厂的模式进行生产，每个微型工厂的年产能约为5,000辆，均包含整个车辆生命周期中需要的所有部件，并且实现了工厂生产与经销售后的贯通与聚合。
“数字孪生”进入实质阶段
市场研究机构Gartner将“数字孪生”列为2018年10大战略技术趋势之一，并且预计到2020年，传感器与终端节点的连接数将达到210亿，数字孪生将由此创造数10亿美元的价值。
但在数字孪生落地的过程中，需要实际的产品作为载体，大量的瓶颈难题需要克服。除了上文提到的以PLM系统为代表的研发端数字孪生，制造企业还涉及生产端数字孪生和售后端数字孪生，我们不妨依次探讨。
研发端数字孪生：物理产品本身正在变得越来越复杂，电影《钢铁侠》中的场景正在走进现实。研发人员需要在产品面世之前就了解其运作方式，进行有效的模拟仿真与动力测试，使其尽善尽美。
研发端数字孪生，不仅需要包含设备的描述、3D渲染效果，以及相关传感器与通讯的细节，不断产生模拟数据和读数，还需要模拟设备的未来状态和行为，模拟故障发生的可能性以及预测其它潜在风险。
生产端数字孪生：这个说法由微软提出，称为Process Digital Twin，它将整个工厂和供应链中的数字孪生复合在一起。
研发阶段设计出来的产品，必须在生产线上能够实际构建才有意义。也就是说，在PLM系统中产生的eBOM（工程物料清单），要转化为制造流程中的mBOM（制造物料清单）。
但无法回避的现状是，PLM和生产端、供应链中的数据在很多情况下，并没有效的集成。建立更深层次的供应链协同与联动，成为生产端数字孪生首要解决的问题。
售后端数字孪生：制造企业正在经历从产品销售到服务销售的转型，商业模式正在转变为产品即服务PaaS或者制造即服务MaaS模式。
这意味着，卡车的制造企业提供的是运力，而不再仅仅是车辆，机床的制造企业提供的是产能，而不仅仅是设备。
由此引发了一系列的影响，制造商在售后端的权力在提升，产品出售之后，制造企业在产品的整个使用生命周期中负有越来越大的责任。监控设备的生产率，进行预测性维护，及时更新耗材，都需要数字孪生在售后端发挥作用。
从横向来看，研发端数字孪生，生产端数字孪生和售后端数字孪生贯穿了整个产品生命周期，工业SaaS如果能解决其中某些环节中的瓶颈问题，便会激发企业的试用乃至买单意愿。
从纵向来看，由于不同行业的数字化水平参差不齐，航空航天、汽车、消费电子、部分机械设计与制造等领域的企业成为数字孪生的领跑者，其成功经验值得被其它行业借鉴。
TOP数字孪生企业分析
数字孪生的典型代表企业也在持续进行产品迭代，一些新型的数字孪生产品和平台纷纷涌现，我们从中选出两家代表企业，PTC和达索，来进行分析。
PTC在2013年12月用1.12亿美元收购了物联网平台创业企业ThingWorx，2014年又以1.7亿美元收购另一家物联网平台Axeda，这一做法当年在业界颇受质疑，认为PTC在豪赌。
效果逐步显现。2016年由ThingWorx平台带动，PTC的物联网收入增加了52%。从PTC刚刚发布的2018年Q3财报（财年截止于9月30日）中可以看到，物联网软件收入为3200万美元，比去年增长26%。
根据PTC的财报，增量市场的贡献占到ThingWorx营收的50%以上，10万美元以上订单年度增长率为80%。
最近，PTC试图沿着产品设计与生产制造的路径纵深发展，与罗克韦尔自动化建立了紧密合作。罗克韦尔将向PTC注入10亿美元的股权投资，收购PTC约8.4%的股份，罗克韦尔董事长兼CEO Blake Moret将加入PTC董事会。
PTC和罗克韦尔自动化将联合各自的智能工厂技术，整合PTC的ThingWorx物联网、Kepware工业互联、Vuforia增强现实（AR）平台与罗克韦尔自动化的FactoryTalk MES、FactoryTalk Analytics以及工业自动化平台。
为了让数字孪生在制造端的能力得到最好发挥，最大的难点在于解决底层数据的访问问题。罗克韦尔产品的显著优势就是通过互联网连接不同的工业设备和系统，PTC与罗克韦尔的产品与平台打通，获得较为健全的“数字孪生”的相对门槛较低。
知名软件企业达索，也将自身产品持续迭代，提出了产品创新平台PIP，代号是3DEXPERIENCE。在达索眼中，完美的“数字化”应用不该被现有的软件或平台束缚，也就是要攻克当前妨碍产品创新的根本性障碍。
过去的各种所谓“系统”往往只是松散的集合了一些常见工具，而真正的平台需要企业进行重新思考，提供“数字孪生”的创建、社交和互动能力。为了保证数据流的高效流通、；灵活反应，达索PIP平台架构也发生了一系列变化，从以前的“分组化”架构转变为“可配置”架构，也称为“无文件”架构。
数据既不会受到不同软件的束缚、也不会受到流程的影响，可以跨越不同的工具、不同的用户、不同的系统，畅通跟踪整个产品开发的过程，从CAD、到CAE、再到生产制造，同时支持不同部门、不同角色对产品定义的多样需求。
分析了数字孪生及其典型企业的创新路径之后，我们再次回顾文初的那个问题，哪些工业SaaS有可能最先受到制造企业青睐？
由于当前大量的“物理实体”正在与“数字虚体”相融合，围绕不同阶段的“数字孪生”需求，提供轻量级SaaS服务，也许是一种思考路径，并可能由此催生新的商业模式。
当我们望向未来时，更为现实的问题恐怕是，随着软件开发能力作为核心优势的占比在数字孪生与工业互联网中逐渐增强，中国企业如何弥补软件研发的短板，让创新型的工业SaaS不落于这一全球风口？
本文小结：
1. 某些工业软件的部署成本较高，值得通过工业SaaS的模式，向轻量级和订阅式转变。
2. “数字孪生”需要通过实际的产品作为载体，逐步创造价值。
3. 研发端数字孪生，生产端数字孪生和售后端数字孪生贯穿了整个产品生命周期，工业SaaS如果能解决其中某些环节中的瓶颈问题，便会激发企业的试用乃至买单意愿。
4. 国外TOP数字孪生企业的产品迭代思路值得借鉴，国内工业SaaS的发展，有可能受到软件研发实力的掣肘。
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