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                                    1. 计世网

                                      工业互联网预测性维护为何发展不及预期
                                      作者:佚名 | 来源:物联网?#24378;?
                                      2019-03-25
                                      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?#25216;?#20449;预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。

                                       

                                      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?#25216;?#20449;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,选择从“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?#34892;模?#20840;年无休的远程访问位于最终用户工厂内的变频器,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?#23637;?#21496;。

                                      空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?#22330;?/p>

                                      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的预测性维护方案,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年之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。预测性维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:

                                      ■预测性维护的现状摸?#20303;?/p>

                                      ■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?

                                      01现状摸底

                                      工业设备的维护维修大致分为3种手段:

                                      ■修复性维修:属于事后维护,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:属于事先维护,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,自动触发报警或修理命令。

                                      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态。

                                      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,开启了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?#27604;弧?/p>

                                      虽然对预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?#35775;?#20225;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,从数据中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。

                                      对于预测性维护在方案推进中面临的困难和风险,大?#19994;?#21028;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,对于技术知识的欠缺、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,虽然提升工业互联网的安全性、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预想中的进展。

                                      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,成为最受企业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?#32439;?#20063;成为热门应用。

                                      服务商和供应商推进预测性维护的意愿,比作为客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。

                                      很多企业还乐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?#20013;?#30475;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,很多工业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?#32422;?#30340;能力圈,?#20013;?#22686;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?#20013;?#22686;加工业领域的渗透率。就开发者的支持度而言,PTC、微软、IBM、GE和亚马逊?#21152;?#26126;显领先优势。

                                      02原因分析

                                      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。

                                      ?#31185;?#21407;因,主要3点,也是整个物联网领域的通病。

                                      ■投资回报率难以计算

                                      ■转变商业模式,先要转变思维

                                      ■基础不扎实,数据量不足

                                      我们一个一个来说。

                                      ■投资回报率难以计算

                                      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”相关的产业链简单?#30452;?#30340;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用企业(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,在传统产业链条?#34892;?#35201;找准?#32422;?#30340;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?#24067;?#29289;联网企业有可能面临定制化程度高,项目难以进行标准化,无法广泛复制的窘?#22330;?/p>

                                      如果从?#34892;?#20225;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,这里面存在不少坑。

                                      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?#32456;?#33150;了这些年,即便有了一定的规模,也不一定能真正赚到钱。

                                      因此面对?#34892;?#20225;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?#30149;?#31354;压机…行业集中度不同,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,它们的维护维修,更多是由最终用户?#32422;和?#25104;的,很少外包给物联网服务型企业。?#34892;?#38750;重要型设备,很长时间不会发生故障的设备,或者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?#20445;?#29289;联网企业作为技术提供方,处于最终用户与设备制造商这两端之间,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、以及时间和金钱。

                                      ?#34892;?#24773;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?#36824;说?#20102;一些只能在PPT上提供预测性维护的公司。

                                      同?#20445;?#20174;用户角度来讲,要为预测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?#25112;?#20302;难与经?#27809;?#25253;挂?#22330;?#21333;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?#34987;?#38656;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?#21496;?#27982;收益测算时间长,没法调动最终用户的投入热情,只是物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?#23545;?#19981;够的。

                                      好的商业模式,不一定?#21069;?#26368;终用户多省钱,而?#21069;?#35774;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?#32422;?#30340;商业逻辑闭环。

                                      这里再做一个简单?#30452;?#30340;类比。共享单车虽?#36824;?#21463;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时候,没有选择?#32422;?#20570;自行?#25285;?#32780;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的参与者都赚到钱。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,而是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?#24213;?#28304;重塑者的角色。同?#20445;?#25705;拜还加速了自行车“设备制造商”的发展,制造了前所?#20174;?#30340;大量设备。

                                      类比过摩拜,我们再说回工业。

                                      现状是工业体系极度分散,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?#24120;?#27178;向的整合有可能会越来越多。何况并不是所有设备制造商,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”到“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?#20445;?#24448;往还停留在省钱的故事里。

                                      推而广之,物联网到底是为了省钱,还是为了赚钱?#31354;?#26159;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。你猜结论是什么?

                                      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网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?#34892;?#25104;有效的长期积累。

                                      所以预测性维护最常见的故?#29575;欠?#26426;发动机,因为传感器足够多,监测时间足够长。

                                      为什么设备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?#20445;?#23433;装传感器不仅增加成本,平?#33258;?#21152;了设备的复杂度,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,就算把人工智能等最新技术都用上,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,因此在目前的应用中,“?#24067;?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?#24615;紜?/p>

                                      很多物联网公司都在想方设法解决这个问题。

                                      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?#32536;?#20449;号。

                                      APT公司(Asset Performance Technologies)的资产战略资料库ASL,可?#36816;?#26159;全球最全面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,?#21344;?#20102;关于电力、采矿、炼钢等行业近800种重要设备的信息,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,帮助企业客户进行数字化转型。目前Uptake最成功的案例当属与凯特彼?#23637;?#21516;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?#24067;?#19968;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?#32456;?#31181;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?#20013;?#38477;低

                                      ■小型化的低成本传感器大量可用

                                      ■企业开始接受边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

                                      03创新正在发生

                                      最后来看看预测性维护的初创公司在修炼哪些能力?很多初创企业已经意识到,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?#24615;紓?#25105;们不妨多看一些预测性维护企业的生存现状。此处被点名道姓的以国外企业为主。

                                      1. Uptake

                                      前文曾经提到,Uptake是一?#39029;?#31435;于2014年的初创公司,而且可?#36816;礥ptake是IIoT创业公司中的大赢家。

                                      据报道,Uptake曾在伯克希尔·哈撒韦能源公司一家子公司的风电场部署其“监测平台”。在部署平台的第一周,就发现变速箱主轴承可能会出现故障,并可能会导致其中一个?#26032;?#22612;的运转不灵。?#24863;?#26102;的停机将造成风电场5000美元的损失,而如果这个?#26032;?#26426;完全?#35272;#?#25439;失将高达25万美元。

                                      但是最近,通用电气GE将其告上法庭。GE诉讼的6名Uptake高管,均是GE的旧部,主要来自GE发电集团以及GE数字化集团。GE的诉讼理由是:Uptake有预谋地挖墙脚、窃取商业机密以及不正当竞争。

                                      GE认为,这6名旧将由于职位所致,熟悉GE的商业机密,还参与了Uptake的“挖墙脚”?#34987;?#19981;仅从GE挖走员工,还撬走GE的客户,试图将对GE的伤害扩至最大化。GE称,撬走的客户名单就在Uptake的官网上列着。这指的是伯克希尔·哈撒韦公司能源子公司的风电设备和卡特彼勒的机车业务。

                                      Uptake自然不服。今年2月22日,Uptake?#27492;逩E违反软件许可协议以及滥用商业机密。Uptake称,GE在滥用由Uptake并购的公司APT开发的软件协议。

                                      GE和Uptake的官司还在继续。

                                      更为严重的是,Uptake的经验似乎从反面证明了从大企业切入并不是明智之举。

                                      2017年11月,卡特彼勒宣布不再对Uptake投资,只是保留Uptake的客户身份。据美国商业杂志《克瑞恩芝加哥商业》的报道,卡特彼勒意识到,如果对Uptake?#20013;?#25237;资,将削弱?#32422;?#30340;竞争力。

                                      同时卡特彼勒在逐渐收回销售给代理商的监控软件的控制权。卡特彼勒的最终用户利用这些软件,可?#32422;?#27979;设备运行,实现预测性维护。显然,卡特彼勒们希望把预测性维护的能力收回到?#32422;?ldquo;体内”。

                                      2. Predikto

                                      Predikto的独特优势在于,他的技术平台能够处理数百个不同的工业资产数据集,并自动完成80%的分析流程,以便快速从数据得出分析结论,提供可行的建议,让企业提?#23433;?#21462;措施,避免故障,延长资产正常运行时间。

                                      Predikto已经被联合技术公司?#23637;骸?/p>

                                      3. KONUX

                                      KONUX专注于铁路领域,他们结合了智能传感器和基于人工智能的分析,通过预测性维护计划和铁路的优化利用,实现更高的列车正点率和网络容量。

                                      这家公司在2019年2月刚刚完成了B轮融资,投资者包括阿里巴巴。KONUX的下一步计划是在中国开展业务。

                                      4. Mtell

                                      Mtell的产?#20998;?#35201;是解决非计划停机的问题。他可以帮助企业提高资产利用率,并通过准确预测何时发生设备故障,了解为何发生故障以及规定如何避免故障,从而避免意外停机。

                                      Mtell的创新之处在于,提出了新的分析方法:处方型维护。

                                      简单的?#25285;?#22788;方型维护就好比你去医院看医生,首先是症状分析,不仅仅是对现状进行分析,而是要回顾使用的历史,过去曾经出现的故障,以及当时故障如何解决的,根据这些信息进行最终的诊断。

                                      Mtell通过机器完成这些工作,不仅通过传感器提供的信息,Mtell还要查看过去维护保养的历史,过去出现故障?#20445;?#36825;个故障怎么发生的,为什么会发生,通过这些信息决定未来该如何解决,这样做出一个故障的诊断。

                                      目前Mtell已经被AspenTech?#23637;骸?/p>

                                      5. Petasense

                                      Petasense也成立于2014年,通过监控关键旋转机器的运行状况,提供预测性维护解决方案。

                                      在电力、石油、化工、冶金等各种流程行业,设备振动数据和流程控制数据分别存储在两个独立的系统中,彼此之间并不集成。预测性维护恰恰需要振动数据与运营数据紧密反馈和自动迭代。为了更好的解决这个问题,Petasense选择与OSIsoft合作,联合推出的预测性维护解决方案,正在被硅谷电力公司使用。

                                      值得一提的是,OSIsoft成立于1980年,是一家实时数据管理软件制造商,旗下的PI实时数据库系统已经被广泛应用于流程行业。在2017年,这家公司被软银投资数十亿美元。

                                      如果你对这个领域的更多公司?#34892;?#36259;,可以参看下表。

                                      我们?#19981;?#39640;?#29282;?#24180;,却总是低估十年。这句话用在预测性维护这里,看来非常合适。

                                      为了推进预测性维护的落地,摆在物联网企业面前的?#35775;?#26377;捷径。物联网企业需要具备对行业中特定应用的深刻见解,并提供更完整的端到端物联网解决方案。

                                      ?#27604;唬?#36825;并不容?#20303;?/p>

                                      责任编辑?#33322;?#26093;

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