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传感器改变了劳斯莱斯生意模式 让物体活了起来

木马童年 2019-5-27 15:25 82 0

传感器顾名思义,就是一种能够感受到被测量信息,并将信息记录、处理、输出的监测装置。如今,传感器的发展日益微型化、数字化、多功能化、系统化、网络化、物联网化,让我们日常生活中的私人物品,包括汽车、手环、 ...

传感器顾名思义,就是一种能够感受到被测量信息,并将信息记录、处理、输出的监测装置。如今,传感器的发展日益微型化、数字化、多功能化、系统化、网络化、物联网化,让我们日常生活中的私人物品,包括汽车、手环、手表、电子秤、扫地机等,有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体慢慢变得智能,活了起来。

从制造到运营服务

本世纪最让人揪心的传感器,可能要算是马航MH370上的传感器了——航班失联之后,所有人关注的除了黑匣子讯号,就是飞机发动机上的传感器实时传回发动机生产厂商英国劳斯莱斯(Rolls-Royce)的引擎数据。

据悉,如今仅仅在一台飞机发动机中,就可能有上百个传感器,根据基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类,各自对振动、压力、温度、速度等信息进行监测,并通过卫星向后台数据中心进行实时传输和数据分析。

据说,监测这些数据的部门叫做劳斯莱斯全球发动机健康监测中心,所有引擎传感数据由一个总共200人左右的工程师团队,按照每25到30人一组轮班,进行不间断大数据分析

而通过算法的不断改进,劳斯莱斯如今甚至已经可以通过引擎数据分析预测到发动机未来可能出现的类似金属疲劳这样的材料问题或故障先兆。一年下来,大约会产生5亿份数据报告提交到波音乃至航空公司保险公司等客户的手中,从而避免类似发动机停机这样的灾难发生。

很显然,传感器改变了劳斯莱斯的生意模式——从生产制造商,变成了运营服务商。

如今,传感器的发展日益微型化、数字化、多功能化、系统化、网络化、物联网化,得以让我们日常生活中的私人物品,包括汽车、手环、手表、电子秤、扫地机等,有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体慢慢变得智能,活了起来。

即便如此,笔者仍然认为,物联网赋予人类最重要的创新,仍然是商业模式的变革,而智能、智慧,只是商业模式基础之上的结果表象而已。

事实上,从劳斯莱斯发动机健康监测中心的物联网运营模式延展开来,已经有越来越多的制造大型的、昂贵机器的制造商,开始采用这种模式,从销售产品,转向服务运营。

“比如对于石油公司而言,其核心硬件资产是钻头和钻杆,但它有明确的使用年限和寿命,要降低这些工具的意外受损,就需要为设备加装传感器,而有了SAP的M2M平台,以及SAPSyclo移动资产管理软件后,就可以与线上设备服务应用集合在一起,对设备进行智慧化的运营管理。”SAP大中华区平台解决方案负责人曾给笔者举例说。

实际上,运营服务在今年3月更新的新版德国工业4.0白皮书中,已经被列为工业4.0的核心内容。

SAP公司物联网与行业云业务高级副总裁NilsHerzberg今年3月份在德国汉诺威举办的CeBIT展会上,为笔者解读工业4.0的最新含义,“工业4.0昨天刚刚更新了一版,叫SmartServiceWorld,即智能运营服务。此前工业4.0更多的视角源于德国立足于高端工业智能制造的国家战略,如今更加明确——德国未来将变成服务型的国家,而不仅仅是工业制造。”

支撑C2M模式的关键

德国和中国一样,都认同数据是未来核心资源的观点。“SAP解决方案给了一个平台,这就是HANA,可以搜集数据,可以分析数据,并提供解决方案。”NilsHerzberg的意思是,SAPS/4HANA可以让客户更容易、更有效地重新定义他们的商业流程。

很显然,传统定义的制造环节,只是工业4.0整个链条中的一部分。SAP全球研发网络总裁柯曼认为,工业4.0将不再是大规模量产,未来的商业也不再是C2B,而是C2M(消费者到制造商)。

柯曼举了一个例子:消费者对商品的个性化需求首先出现在了汽车行业——从前一款车可能只有几种不同配置的车型,而现在,消费者会根据自己的喜好,对引擎、内饰、外饰进行定制。比如在德国,定制的宝马5系的配置组合最多可达3万多种。

在C2M这样的一种全新的商业模式下,需要工厂把消费者个性化需求、产品组装生产和物流配送这些环节进行无缝的连接。这其中,显然零部件在初期仍是标准化的设计,规模化量产,但可替代零部件极大丰富,因此在成品组装时可提供成千上万种的配置组合。因此,所谓智能工厂需要系统能自动识别和分解用户订单,并通过带有传感器的设备和零部件,实现自动化组装生产,最后在物流环节类似路由器一样,通过实时信息,提高物流效率并降低物流成本。

最近,SAP还专门针对存储传感器数据等大数据的Hadoop分布式存储,开发了全新的内存查询引擎SAPHANAVora,提升企业在企业应用、商务分析、大数据、物联网数据源等方面的敏感度,帮助企业踏上数字化转型之旅。

不过,基于物联网的工业4.0或中国制造2025要真正在中国落地,显然还有很多不确定的因素和漫长的道路要走。

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