工業4.0對制造業帶來的變革和思考
工業4.0對制造業帶來的變革和思考
“工業4.0”的概念在2013年被正式提出之后，“智能化”隨即成為引領第四代工業革命的主題，制造業成為經濟增長的中堅力量。從2016年開始，初心資本在工業4.0領域布局，以工業自動化、智能物流、工業大數據平臺、工業物聯網為核心，重點關注本土化企業在智能制造領域的發展。
在對工業4.0的各個環節研究過之后，初心為大家梳理了這份近萬字的行研報告，為大家剖析了工業4.0對制造業帶來的變革和思考，并具體分析了一個案例：翼菲自動化。通過這份詳盡的研究，我們已經能夠看到在眾多的細分領域，部分創新企業給制造業帶來的改變和價值，初心資本也會持續挖掘這個方向上的投資機會，無論腳步快慢，我們希望用自己的方式給轉型中制造業帶來些許的力量和影響。
一、“智能化”時代在工業4.0的背景下到來
2011年在德國漢諾威工業博覽會上“工業4.0”的概念首度被三位教授提出。2013年04月在漢諾威工博會上《保障德國制造業的未來：關于實施“工業4.0”戰略建議書》發布，至此，“工業4.0”成為《德國2020高技術戰略》的十大未來項目之一并正式上升為國家戰略。
“工業4.0”是一個利用物聯信息系統（Cyber-Physical System簡稱CPS）將生產中的供應，制造，銷售信息數據化、智慧化，以提高制造技術水平為方向，將制造業轉向智能化為目標的一場“自下而上”的生產模式革命。核心概括為建設一個網絡系統（Cyber-Physical System，物聯信息系統）、研究兩大主題（智能工廠、智能生產）、實現三大集成（橫向集成、縱向集成及端對端的集成）、推進三大轉變。
初心認為，從2013年工業4.0正式提出以后，“智能化”成為引領第四代工業革命的主題。我們能夠看到在自動化向智能化發展的過程中，很多新的技術和應用得到了重大的突破，科技帶來的產量及效率的提升、生產及人力成本的降低使得企業在這個改造的過程中大幅獲益，我們也能看到在這個轉型過程中誕生的更具有挑戰的創新創業機會。2014年 “柔性供應鏈”重點突破，使得小規模、差異化生產成為可能；2015年“智能生產、人機協作”取得顯著成果，產業鏈互動、人機協同作業等將進入實際的應用階段；2016年“工業生態系統”方案推出，物聯網、云計算、模擬技術、增強現實技術、大數據分析進行系統整合，研發、制造成本大大降低，個性化定制逐步啟程；2017年數字化戰略、信息安全及人力質素重新被定義。
二、制造業為經濟增長的中堅力量
數據來源：The World Bank（2015年戰亂國家未在統計之列）
根據The World Bank數據顯示，2016年全球GDP總量達75.6萬億美元，全球制造業GDP總量達11.8萬億美元，占全球GDP總量的15.6%，較2015年增長1.6%。
數據來源：中國統計年鑒
根據中國統計年鑒數據顯示，2016年中國GDP總量達74.4萬億元，中國制造業GDP達22.4萬億元，占中國GDP總量的30.0%，較2015年增長6.8%。同時，2016年中國制造業GDP總量較2012年的10.9萬億元增長了103.6%，中國制造業在以強勁的勢頭保持增長。
初心認為， 縱觀歷史數據，我們能夠看到制造業在中國乃至全球經濟增長中扮演的角色，伴隨第四次工業革命的到來，各國在制造業的投入逐年增長，包括資金、技術研發、人力、政策、海外投資并購等，各國都希望在工業4.0的浪潮中占據制高點。就中國來看，2016年中國在制造業的投資總額達18.8萬億，較2015年增長18.3%，政策層面來看，“智能制造”上升為國家戰略來進一步更好的配合實施制造業的轉型。
三、第四次工業革命正在經歷從自動化到智能化的飛躍
第一次工業革命（機械化）
18世紀以蒸汽機作為動力機被廣泛使用為標志開啟了第一次工業革命，開創了以機器代替手工工具的時代。工業革命使工廠制代替了手工工場，用機器代替了手工勞動；工業革命使依附于落后生產方式的自耕農階級消失了，工業資產階級和工業無產階級形成和壯大起來。
第二次工業革命（電氣化）
19世紀最后30年和20世紀初以電氣工業的發展為標志開啟了第二次工業革命，世界由“蒸汽時代”進入“電氣時代”。19世紀70年代以后電機、電動機相繼發明，遠距離輸電技術的出現，電氣工業迅速發展起來，電力在生產和生活中得到廣泛的應用。內燃機的出現及90年代以后的廣泛應用，為汽車和飛機工業的發展提供了可能，推動了石油工業、冶金、造船、機器制造、交通運輸、電訊等行業的快速發展和技術革新。
第三次工業革命（自動化）
從20世紀四五十年代以來以原子能、電子計算機、微電子技術、航天技術、分子生物學和遺傳工程等領域取得重大突破為標志開啟了第三次工業革命，也被稱為第三次科技革命。這次科技革命不僅極大地推動了人類社會經濟、政治、文化領域的變革，而且也影響了人類生活方式和思維方式，使人類社會生活和人的現代化向更高境界發展。
第四次工業革命（智能化）
20世紀后期以系統科學的興起到系統生物科學的形成為標志開啟了第四次工業革命，即第四次科技革命。圍繞發展新能源和系統性的生物科學技術，整合不同學科、理論、技術、資源等使得智能化成為可能，推進能源結構向經濟結構的轉變。在這期間，大量新的生態體系及技術誕生，比如人機交互、3D打印、模擬技術、云計算、物聯網、智能生產、大數據、增材制造、現實增強技術。
初心認為，伴隨四次工業革命的到來，大量企業面臨從自動化向智能化的變革，4.0的浪潮將帶來巨大的經濟增長動力及創新機會，未來大量的自動化作業將被智能化的作業所取代，成本優勢不僅體現在生產線升級后人力成本的降低，更體現在上下游整合后的數字化調配系統及精益、定制化生產帶來的生產資料及運營成本的降低。就中國來看，我們還處在制造業自動化升級的關鍵點，大部分企業在近兩年大力投入對生產線的改造，用自動化的技術替代或者配合人力更好的工作降低成本提高效率，比如工業機器人、工業SaaS、視覺、工業大數據等。
四、工業4.0以智能化技術為核心驅動力
我們認為工業4.0背景下的“智能化”核心解決兩個問題：一是利用最前沿的技術解決人類在生產中無法完成的事情；二是用整合的生態系統解決單純用人力及單一生產環境完成時效率低下成本極高的事情。我們梳理了盡可能貫穿整個生產流程的技術體系，探究工業4.0的技術驅動環境和解決以上兩個問題的路徑，核心包括縱向橫向整合、3D打印技術、增強現實技術、機器人、大數據分析、云計算、物聯網。
1、內外系統的整合為制造業企業智能化發展的基礎
縱觀大部分制造業企業，從內各IT系統、各業務部門仍在獨立運作，研發、設計、生產、銷售、市場等部門IT系統并未完全整合，在作業流程上并未做到一體化，極大的增加了企業的溝通成本，降低了生產效率；從產業鏈延伸、供應商、企業、客戶、消費者還處在互相割裂的狀態，供給與需求不能很好的匹配，達到終端的產品也存在被動接受的情況，給企業帶來很大的困擾。但縱向橫向整合系統使得各業務部門、產業鏈將成為更加緊密的整體，橫跨企業、產業的數據網絡將讓價值鏈真正實現自動化。如AirDesign平臺可以實現不同合作伙伴之間對復雜產品和生產數據的交互功能。
2、模擬技術使得生產成本大幅降低
3D打印技術及增材制造的出現給企業的低成本產前制造和小規模定制帶來可能。我們能夠看到3D打印技術已經較為成熟的應用在工業領域，比如工程設計中很多公司都采用3D模擬技術來設計產品的結構和材料。未來，模擬技術也將在工廠運營中擴展到更廣的范圍。企業可以用實時數據來模仿包括機器、產品和人在內的物理世界，將新產品放入虛擬的生產環境中。在進行實際生產前，公司可以對這些新產品進行測試和優化，從而減少設備裝配調試的時間并提高產品質量。目前，已經有飛機制造企業通過3D打印技術來降低飛機的重量，從而節省鈦等稀有材料的使用量，也是在改變能源結構上的重大轉變。
3、增強現實技術及智能機器人助力制造業盡快實現自動化及無人化生產
增強現實技術自興起以來，受到市場很高的關注度，也能看到一些落地的應用場景，比如旅游行業、游戲行業、房地產行業等，增強現實技術在工業領域的應用也備受青睞，比如西門子為Comos軟件開發的發電站虛擬操作訓練系統，該系統可以通過增強現實眼鏡，構建一個仿真、基于數據的3D環境，培訓發電站工作人員如何應對緊急狀況，可以實現網頁界面與機器的互動，也可以通過改變界面設置，從中獲取操作數據和維護指南。此外，增強現實技術可以在很多方面協助工人生產，例如通過手持設備或增強現實眼鏡設備挑選倉庫中的配件或發送維修指令，未來，它將為工人提供實時信息，幫助他們進行實時決策，改善生產流程。
智能機器人相對來說已經比較成熟的應用在各個領域了。從工業生產上看，機器人在配合人工作業和某些生產線的無人化上取得一定的進展。很多行業制造商已經廣泛采用機器人完成復雜的生產任務，但今天的機器人技術則變得更加強大。它們變得更加靈活且智能。并且，這些機器人之間不但可以互通互聯，更可以安全地與人類一起工作，甚至從人類身上學習新的技能。這些新機器人不但在性能上遠超今天的工業機器人，更大大降低了成本。比如abb公司研發的雙臂機器人YuMi，可以實現與工人并肩工作，它們的計算機視覺系統和帶緩沖墊的兩臂，使得它們不但可以識別零件，還能保證與人進行安全的互動，更好的協調了人機之間的關系化解了部分可替代的矛盾。
4、大數據分析、云計算及工業物聯網為精益化生產創造價值
在制造業領域，基于海量數據的分析方興未艾，但它已經能幫助企業優化生產質量、節省能源并改進設備服務。在工業4.0的環境下，對不同數據源（生產設備和系統以及企業和客戶管理系統等）進行收集和分析將成為未來企業進行實時決策的標準配備，通過大數據分析系統，對設備進行實時的監測，提前發現故障預警進行處理，以減少企業損失。亦或在生產環節，通過歷史數據、監測數據等合理的調整生產參數，達到最優生產的效果。如如半導體制造商Infineon通過收集測試中的單片機數據，與生產流程早期晶片成型階段的數據進行關聯分析，從而降低了生產過程中的失誤。
云計算已經逐步在很多企業和數據分析應用中被使用。工業4.0使得越來越多與生產相關的任務需要更多的跨地域和跨公司的數據分享，目前云計算的性能也在不斷的增強，反應速度可以達到幾毫秒。機器數據和功能將逐漸遷移到云端，越來越多的生產系統數據服務也會應運而生。未來，檢測和控制生產流程的系統也會搬到云端。一些制造執行系統供應商已經開始提供云端服務解決方案。
工業物聯網（IIoT）是產業物聯網的一個重要分支。傳統的物聯網模式是由一個中心化的數據庫收集所有已聯接設備的信息，而中心化云服務器、大型網絡設備的建設和維護成本是非常高的。工業4.0的浪潮下，信息物理系統上連接的設備將以數百億計，它們會產生海量數據，并且要求實時通訊，這會極大地增加傳輸成本。計到2020年，全球工業物聯網的價值將達到1.7萬億美元。在當今數據爆炸時代，如何獲取數據、分析數據，用數據指揮生產是工業發展的方向，工業物聯網是工業數字化、網絡化的重要表現形式，也是未來企業打造核心競爭力的關鍵所在。我們能夠看到，國外企業紛紛進軍工業物聯網的大潮中。美國通用電氣（GE）公司開發了Predix、Predictivity和APM等可預測資產管理工具，可以將各種生產設備和供應商相互連接并接入云端，提供資產性能管理和運營優化服務。2014年僅通過Predictivity解決方案，公司就獲得超過10億美元的收入，2015年公司進一步開放Predix工業互聯網平臺，使得全球范圍內更多的機器接入網絡平臺。GE推出了面向應用開發者的專用云平臺Predix.io，進一步拓展GE的工業互聯網平臺。IBM公司推出了Bluemix云平臺，全球有超過幾萬個云客戶。德國西門子公司采用SAPHANA云平臺技術，于2014年正式對外提供預測性維護、資產分析和能源數據管理等基于數據的服務。
我們認為工業4.0的實現是以數字化整合為驅動力的，主要為以下幾個方面：
一是內部系統及產業鏈的綜合整合，此次工業革命的轉型，我們可以看到傳感器、機器、IT系統的內部生態系統有機的整合從而使得各個部門可以有效的配合精準的調動整個業務線，同時產業鏈之間也跨越了單一企業模式將整體價值鏈融合到一起，這種相互連接的系統通過標準的互聯網協議進行互聯，收集分析相關數據，預判錯誤，不斷進行自我調整，從而適應不斷變化的環境，也是對工業流程中很多離散模型的再度優化，通過智慧整合感控系統，大力節省生產成本提高生產效率和企業利潤；
二是生產資料的改變，在大規模正式量產前，通過3D打印技術，利用低成本的可替代生產資料進行模擬生產，進而快速有效的進行反饋，為后期的大規模生產帶來便利；
三是制造業關系的改變，通過機器之間的關系、人與機器之間的關系以及不同生產系統之間的關系，使得單個、獨立的的生產單元逐步被優化或是替代，使得大規模定制化和小批量生產成為可能，這種生產模式極大的減少了企業的庫存，這種關系的改變進一步影響到消費層，使得生產和消費者之間觸達的時間更短、需求更精準，幫助企業提升效率改進供應商結構；
四是數字化戰略，云計算、大數據分析等技術迅猛發展，制造業領域大量的數據沒有被發揮到最優的價值，越來越多與生產相關的任務需要更多的跨地域和跨公司的數據分享，云計算的反應速度可以達到幾毫秒，在大規模不同數據源的情況下實現精準快速的分析決策。
五、初心工業4.0布局
2016年初心資本開始布局工業4.0方向的投資，以工業自動化、智能物流、工業大數據平臺及工業物聯網為核心研究方向，深入工業領域，堅持探究這個方向上的投資價值，我們也成功的投資了像翼菲這樣優秀的自動化企業。近期，翼菲成功完成B輪融資及新品發布會。
翼菲自動化為國內頂尖的并聯機器人制造商，其產品和服務涉及工業機器人研發制造、自動化系統集成、視覺系統開發等諸多領域。其主打產品迅翼并聯機器人廣泛應用于食品、藥品、光伏、電子、日化、物流等行業的分揀、搬運、包裝、涂膠、碼垛等環節
投資翼菲是初心在工業4.0上的初步嘗試，我們看好本土化智能制造型企業在中國乃至世界的落地，能夠為轉型中的制造業帶來希望，能夠與其他優秀的制造業企業一起解決行業所面臨的效率低下、生產線落后、生產成本高、產品競爭力低、數字智能化程度不高等一系列問題，翼菲還有很長的路要走。
中國從制造業大國向制造業強國轉變的道路上面臨很多的挑戰，工業4.0的環境為制造業的轉型和升級帶來很多的便利，我們認為未來制造業從以下幾個方向獲益并且帶來創新創業機會。
1、收入增長為變革動力
制造業出現過一定階段的下沉和低迷，部分制造型企業面臨業績下滑、裁員、發展停滯不前甚至關閉的狀態，收入增長的迫切需求使得其思考產業變革的重要性。工業4.0將會打破其僵局，一方面企業自身通過4.0的改造被盤活，另一方面行業對新設備、數據應用、定制化產品等需求的增加為企業發展帶來更多的收入增加。
2、生產率大幅提升
我們能夠看到越來越多的企業已經開始使用工業4.0技術，未來的3-5年，隨著生產率水平的提高，制造業的產值將大幅提升，加之3D打印技術和增材制造對部分昂貴生產資料的替代，原材料的成本也會相應的降低，這為制造企業尤其是設備型制造企業帶來更大的利潤空間。
3、制造業轉型初見成效
2015年開始很多傳統的制造業開始在轉型上有更大投入，從硬件設備到軟件使用再到高級知識型人才的引進，制造業開始發生從內到外的優化和整合。2017年僅自動化行業的產值就有大幅的提升，部分設備生產商、高端制造企業業績較2016年呈現幾倍的增長，轉型初見成效。
4、生產系統及供應鏈結構發生改變
工業4.0的制造技術將影響制造型企業從設計到售后服務的整體價值鏈：在價值鏈上，生產流程將通過整合的IT系統得到優化。今天孤立的制造單元將被完全自動化、一體化的生產線取代。通過制造商和供應商的合作，產品、生產流程和自動化生產將在一個充分整合的流程中設計并完成。生產和物流的整合轉型從生產和物流及其相應的IT系統開始，涉及到企業內部、企業與客戶以及供應商之間產品和生產數據的交換。特別是供應商，它們將從設計和供應鏈數據的交換中獲益。在生產流程中，人、機器、配件以及產品之間的溝通將達到實時或接近實時的速度。
5、勞動力升級，協調性自動化生產需求旺盛
工業4.0對勞動力提出了更高的要求，我們認為工業4.0首先是工業知識的4.0，對數據分析、軟件操作、互聯網、高端設備操作、專業技能等方面的人才需求增大，然而符合要求的人才還存在很大的缺口。同時，自動化生產重新定義了現實場景中的人機交互，除了機器之間通過執行更具象的指令相互配合完成作業，工人和機器人也需要相互配合完成生產中的部分環節，比如裝配環節。
6、數據是核心資產
目前，大量的企業利用數據分析、云計算提供更為實時、精準的生產策略，這里的數據包括企業內部數據、上下游數據及消費者數據，是一個完整的數字化價值鏈條，企業依靠這些數據做生產決策、優化生產工藝、整合供應鏈等來減低縮短生產周期、提高生產率和產品競爭力，并且這些數據未來都會成為企業的無形資產用作自身的發展和為其他行業提供幫助。
六、翼菲自動化CEO張賽觀點
就“工業4.0對制造業帶來的變革和思考”這個話題，我們采訪了翼菲自動化CEO張賽，他認為：
第一，工業自動化一定是未來發展的方向和趨勢。其中一定會實現的就是自動化和智能化，科技大潮到來的時候，這種趨勢是無法阻擋的。即使說現在人類覺得替代人工的想法很可怕或者短時間內會有反彈等等，但是這是不可逆轉的趨勢，一定會到來的。
第二，就是現在離智能化還很遠很遠。就目前而言，大家連自動化都還沒有做到，就不要去想智能化了。而且現在工廠進行了各種各樣的改造，但主要也還是以自動化為主，以簡單重復勞動代替人工，才產生了這些自動的東西。
第三，就是機器人扮演什么樣的角色。就機器人來講，我認為目前主要是做兩種工作，一種是人力所不及的工作，比如說，焊接、重型搬運這類有危險的事情；另一種則是重復性勞動、機械勞動這類簡單但人類所不愿干的事情，于是就可以由機器人來承擔的。所以說機器人目前來說的話只主要承擔這兩種作用?，F階段還沒有所謂能智能化獨立思考的這種用途和事情。
第四，就是達到自動化之后或者說在進行自動化的同時，我們實際上也在進行著一些類似于智能化的工作。比如說，智能的調度、智能的訂單處理、智能的設備管理、維修保養等等。然后還有在進行這些工作時，使喚醒更加的簡單、方便快捷，更適應訂單的變化性也算是智能化的一方面。但是現在離完全智能化還遠，還停留在未來暢想的階段。要想完全依靠機器自主判斷的話，這個還有很長的路要走。