透过工业4.0创业公司，解读工业栈与软件栈孰重孰轻

用电气前CEO Jeffrey Immelt 指出： 工业企业适应不断变化的环境的压力越来越大。 他们经历了新的商业模式和新技术冲击。 在蒸汽，电力和计算机之后，现在有一大波新技术正在重塑工业，这些技术被称为信息物理系统，包括云计算，物联网以及物理、数字与生物世界的融合。

在本文中，我想概述一下关于评估工业 4.0 创业公司方面的想法，以 100 多家公司为例，介绍这个市场的机会和风险，并根据我所进行的讨论，为这个行业的创始人提供一些建议。

新的概念和技术正在发展

在过去的几年中，一些新的概念已经演变，正在改变工业价值创造：从研发阶段到制造和装配工艺，一直到将产品运送到终端客户。 以下是最有趣的变化：

熄灯工厂： 当我第一次听到这个概念的时候，我惊奇的发现，第一个熄灯工厂自二十世纪八十年代以来一直在运作。 这个术语基本上是自动化工厂的代名词，意思是工厂 24/7 运行，没有任何真人参与。

协作机器人： 随着人工智能的进步，许多人谈论哪些工作会被机器人取代。协作机器人利用人与机器的协作，而不是机器替代人类。 这些机器人通常具有很强的适应性，可以支持人类的重复工作。 有趣的例子包括 Festo 的 ExoHand 或 Skoda 的工厂，在那里，协作机器人在装配线上支持工人。

内存内计算： 这对于物联网收集和分析 SAP HANA 等平台上的单个数据副本上的内存数据很重要。

边缘计算： 由思科提出，边缘计算允许公司在离数据源尽可能近的地方处理数据，而不是在云端。 优点是比数据传输到云的延迟更少，安全性更高。

机器学习和 AI： 这一点是显而易见的。 整个生产过程中无数的数据流为获得超出任何传统制造执行系统(MES)的预测性洞见奠定了坚实的基础。

转向基于服务的商业模式

越来越多的迹象表明，工业界的产品正在以产品即服务或解决方案即服务的形式出售，而不是作为独立产品出售。 这类似于从本地部署软件到 SaaS 的转变。 为什么会发生这样的变化，工业界有什么优势呢?

对于销售方： 和 SaaS 一样，提高了客户生命周期价值，降低了进入门槛。 另外，如果没有人愿意投资新的机器或资产，他们甚至可以在危机中创造收入。

对于买方： 他们能够得到更高的便利性和更多的服务，如预测性维护或状态监控。

产品vs服务为导向的商业模式

这种转变正在全球范围内发生，但独立于这一趋势，西方工业企业难以凭借质量进行差异化，因为中国和其他地区的制造企业正在迎头赶上。这导致了如何差异化和争取以较低成本生产的竞争的问题?

客户响应能力加快了推向市场的时间，并更快地适应了变化的需求。关注客户和增加个性化产品种类也是一个好主意。

从研发到售后的全过程端到端解决方案。构建接口，API，与供应商和客户共享数据，以更高效的流程协同工作，并降低成本节省时间。

利用自动化和机器人来实现与低收入国家类似的劳动力成本。

工业栈与软件栈不同

对于传统投资于软件公司的投资人来说，这些软件公司出售软件给其他公司，或使用越来越多云计算产品的公司，投资工业却有些不同。 面向消费者、自由职业者或中小企业销售的自助服务应用在工业界是非常罕见的。通常是企业级销售，这是早期阶段投资人很难在早期挑选出优胜者，而且这些产品相当复杂，对于没有太多行业知识的人来说往往很难判断。

工厂栈通常由不同的机器，不同的传感器和不同的发射机组成，这使得很难为各个公司构建标准化的即插即用解决方案。我与一个在这个领域工作的企业家的讨论很好的总结了这一点：

“在你参观了 10 家不同的工厂之后，你认为你已经看到了所有的东西，但是你进入了第 11 家工厂，又是完全不同的情况。”

我相信工业 4.0 并不是真正取代机器和设备，而是关于利用软件，利用捕获的数据，使机器和人员更智能，更高效。 制造商可能会增加一些传感器，而不是更换机器，但真正的价值将来自软件。想想通过类似于特斯拉的云来更新你的机器。现在是重新发明工厂堆栈的时候了。

显然这是有一些风险的：

网络安全风险： 攻击工业自动化的恶意软件，控制设备或企业间谍活动窃取竞争对手的敏感数据。

生产停机： 软件故障或网络问题，导致停产。 在汽车行业，一分钟的停产成本为 22000 美元

质量损失： 例如一开始就不像以前那样精确的新的检测软件，但随着时间的推移学习(AI 软件随着时间的推移而学习)。

互操作性： 缺少技术标准使得许多不同设备的集成和互操作性非常困难。

处理步骤后的应用程序

哪些是工业界最有趣的机会? 接下来，你将会看到一些我正在寻找工业领域的公司，以及对该领域的关注点。

CAD / CAE / 模拟： 用于设计产品的 3D 建模，原型开发工具和仿真平台。

原型 / 寻找供应商： 借助 3D 打印进行快速成型，寻找合适供应商的平台以及类似 Plethora 这类垂直整合工厂。

物联网 / 中间件： 从机器获取数据，将离线设备连接到在线服务。连接设备能够收集和共享用于实时监控或进一步分析的数据。

车间指导 / 应用程序： 加强复杂工序的工作指导、加工安全性并确保生产质量。 通常利用智能手机，平板电脑和模块化工作站。

机器人： 用于编写机器人行为或自动机器人的软件。最近机器人投资已经火热。

可穿戴设备： 触摸界面在 B2C 领域中无处不在，人们习惯于个人设备。 这个趋势在工业界是很明显的。

分析/效率： 360° 概览和完整控制整个生产过程。测量和分析车间的人员和机器工作状况。

能源监测 / 分析： 监测，分析和优化能源消耗。

检查： 帮助发现企业流水线上的问题，例如在计算机视觉的帮助下。

预测性维护： 状态监测解决方案，优化性能和减少停机时间。

资产追踪 / 位置分析： 通过追踪设备和预测性/规定性分析，获得整个供应链的透明度。

传统企业并不像人们以为的那样沉睡不醒

我们以德国为例，23% 的 GDP 增值来自制造业，全球 48% 的中型市场领导者，所谓的“隐形冠军”来自德国。

诚然，这些企业可能不会像 GAFA 那样承担那么大的风险或投资那么多新项目，但他们确实投入了数字化计划，并调整了业务模式。 有人可能会争辩说，这只是渐进式改进，速度太慢太慢。 这里有些例子：

K ?rcher：云移动优先。 自 2012 年起，他们与 AWS 合作。K?rcher 的清洁机器有一个远程信息处理盒，可以将机器数据发送到云端，用于更高效地规划和管理维护服务。

Viessmann： 健康的风险偏好。 这家加热和制冷制造商拥有自己的风险投资基金，这是一家位于柏林的公司建造商，并试图打造物联网社区。 整个公司正在尝试很多新的商业模式和想法，是我眼中最具前瞻性的德国公司之一。

Kaeser：改变业务模式。 这家空气压缩机制造商几年前将传感器放入压缩机，从而将其业务模式从销售压缩机改为销售“空气即服务”。 现在，客户只需要支付他们需要的空气量。

宝马：自动化工厂。 莱比锡宝马 i3 工厂相当先进，自动化程度非常高。

他们必须更加积极。 软件公司进入新兴行业(例如谷歌→汽车)可能要比传统工业公司聘请顶尖开发者容易得多。

对创业者的影响

显然，这整个发展为想要改造工业部门的创业者开辟了一个巨大的机会窗口。我建议你记住：

以客户为中心： 从一开始就与客户和紧密合作。 根据他们的反馈开发产品，尽量缩短迭代周期。 如果他们使用产品并给你反馈，花时间和客户一起。 与卖给其他软件公司的 SaaS 公司相比，你不能进行 A / B 测试。 让客户轻松尝试你的解决方案，例如 从一条生产线开始，而不是整个车间。

避免免费试点： 我的印象是，试点的标准是相当低的。 很多公司都愿意测试你的解决方案，但他们往往不想为这个试点支付费用。 此外，还要关注一两个使用案例的试点，而不是让管道充满不同用例的小试点。

销售用例： 销售行业人士易于理解的明确用例。 出售“仪表板”，而不是出售“控制室”。 让你的语言适应行业，以便最好地理解并以投资回报率作为卖点。

尽量向高层销售： 与研发部门或流水线上的工作人员交谈是很好的，但在很多情况下尽可能高的销售产品。 和电管理层人员，生产计划负责人或制造总监交流。

了解企业级销售： 尝试了解企业销售过程。 谁是用户，谁是决策者? 谁有预算? 采购过程如何?

平台第二： 不要试图先建立一个平台，而是尝试从一个狭窄的用例开始，开发产品，从长远来看有一个平台，尤其是物联网领域。 人们不买物联网，他们买一个解决问题的办法。

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