2015年，工信部主持编制的、以智能制造为核心的“中国制造2025”规划有望出台。随着虚拟和现实世界的不断融合，人们印象中那个封闭而传统的工业世界也被推上了革新的前沿。

我们预计，驱动这场新产业革命的动力，将是以大数据、数据分析及物联网为核心的产业物联网（Industrial Internet of Things）——它将工业产品、流程、服务等各环节连接成智能网络，使得人、数据和机器之间实现信息沟通。

发达国家欲重掌制造业

试想一下：在飞机引擎的生产工厂中，机器人不仅具备娴熟的装配工艺，还能灵活变换工作任务，更为重要的是，它们懂得彼此沟通：如果前一台机器人提高速度，它会通知后一台机器人做好准备；而当引擎投入使用时，其装载的传感器会收集飞机在空中飞行时的各种数据。

这些数据经过智能软件系统分析，可以精确检测飞机运行状况，甚至预测飞机故障，提示预防性保养等，从而提升飞机安全性以及延长引擎使用寿命。

据埃森哲和牛津经济研究院分析，产业物联网应用所涉及的产值可占二十国集团GDP总量的62％。

而据通用电气发布的一份报告估算，到2030年，全球GDP总量中高达15万亿美元的产值都将来源于产业物联网。

对于发展产业物联网，发达国家和新兴国家或许出发点不尽相同，但在创新驱动增长的目标上确实殊途同归。

对于发达国家企业而言，生产自动化和劳动力成本过高，曾迫使它们将产业转移到国外。但近年来，美国提出了“再工业化”，德国为首的欧洲国家提出了“工业4.0”，其目标是通过发展智能制造业调整产业结构，从而推动实体经济的发展。

产业物联网为发达国家实现这一愿景提供了实现的路径：

一方面，更灵活的生产技术将帮助企业提高生产效率，改善原先的成本劣势。

另一方面，通过利用产业物联网技术推出更个性化的产品和全新的服务，发达国家企业有望形成新的竞争优势，并将其在高端服务、科技、信息等方面长期积累的优势进一步强化，进而抢占全球产业链的关键环节，以期成为这场产业革命的主要受益者。

对于中国而言，虽已成为世界制造业第一大国，但从整体来看仍处于产业链的中低端，从盈利模式和品牌地位来看，与发达国家也存在显著差距。中国制造业面对经济增速放缓与劳动力成本上升的双重挑战，更需及早改变增长方式，寻找新的业务增长点。

尽管发达国家的产业革新将对“中国制造”的全球地位带来冲击，但中国得益于互联网企业在消费市场的爆发式增长积累了数字化的商业经验，这有望快速地为中国制造的其他行业所借鉴和应用。

同时，中国庞大的基础制造能力，也为智能技术和创新产业的萌生提供了广阔土壤。因而，产业物联网也同样是帮助中国制造业实现2025转型目标的现实路径。

埃森哲与通用电气的最新研究显示，各国企业高管们已普遍认识到了产业物联网所蕴含的巨大商机。展望未来一年，加快部署产业物联网已成为企业最重要的议题之一。

在这个全新的 “工业4.0”时代，中国企业亟待思考如何应对产业物联网带来的挑战，如何把握产业物联网带来的机遇。

产业物联网的回报

在早期价值链上，产业物联网比较容易为企业实现的回报是提升运营效率。

据德国国家科学与工程院统计，通过引入自动化作业和更灵活的生产技术，通过收集、分析机器传感器数据并从中获得洞见，企业可将生产效率提升30％。

例如，华为技术有限公司的“数字化油气管道解决方案”包含了管道光纤预警系统、泄漏监测系统等业务信息系统，能有效帮助管理人员实时了解管道运行动态，合理制定检修计划，定期进行检修，减少运维和管理成本。

华为为中亚天然气管道中的中哈段提供了全线的光纤网络、安防监控、语音通信、视频会议等，使客户在北京就能实时了解数千公里外的管道现场情况。

通过数据分析改进现有运营的工作极富价值，但随着物联网技术的不断成熟，领先的企业会从前瞻性解决方案发展到预测性解决方案，并实现商业优化，创造新的客户体验及设备应用，从而为企业创造“增量收入”。

例如石化行业的预测性维护资产。在设备发生故障前进行预测性检修要比传统的计划性检修方式更有效——可使检修率下降12％，综合检修成本降低30％，并将故障发生率减少70％。石化企业可以依靠预测性检修，避免不必要的设备停机，保持不间断的生产。比如，油气勘探和生产企业阿帕奇公司（Apache Corporation）正采用这种方法来预测油泵故障，以最大程度减少生产损失。

阿帕奇的高管指出，如果全球油气行业将泵的性能提高1％，原油产量每天就能增加50万桶，从而每年为行业增加190亿美元的额外收益。

提高运营效率仅仅是产业物联网能创造的基础价值，产业物联网应用的高阶形态是帮助企业获得“新型收入”。新型收入指的是企业利用产业物联网从单纯的产品模式转型为“产品+服务”的混合商业模式，即通过智能的、可联网的产品生成数据，并据此提供服务。具有创新思维的企业已经开始行动起来，通过提供全新的服务进入新市场，获得新收入。

比如，轮胎制造商米其林提供了一项基于产业物联网的全新服务——Dubbed Effifuel。米其林在其客户的卡车轮胎和引擎上安装传感器，传感器将收集到的油耗、胎压、温度、速度和位置等数据传到云服务器上，米其林的专家会分析这些数据，并为客户提供建议及驾驶培训。这项服务帮助其客户每百公里减少油耗2.5升。

又如，戴姆勒汽车公司正尝试新的途径为客户创造价值。公司针对城市用车一族，推出了一款灵活方便的租车模式——Car2Go。客户只需在手机应用上查看离他最近的可用车，用会员卡打开车门，驾驶到自己的目的地，靠边停好车就可以了。其计费方式可按里程计，也可按天付，但总费用低于计程车；相较于传统租车公司，它为客户省去了还车的麻烦。

对于企业而言，“产品+服务”的混合商业模式意味着直达客户的绝佳机会。如果企业仅销售产品，客户往往只在需要维修保养时才会与企业发生交互；而当销售服务时，企业能建立更广泛的客户触点，进而提升客户的忠诚度。同时，通过从数字化服务中所获得数据，企业也能够更好地洞察价值链上的各环节，从而提高效率，制定更为合理的决策。

当然，要想打造“产品+服务”混合型服务模式绝非易事。

关键点在于，由单纯生产产品向“产品+服务”的转变不应只停留在产品的细节改善上，而应针对客户尚未被满足的需求，或是寻找创新的解决方案解决关键商业问题。

此外，鲜有企业能独自提供“产品+服务”模式所需的所有能力和技术，企业必须寻找来自不同行业的志同道合的合作伙伴。在与合作伙伴和供应商的合作过程中，企业也应努力通过价值链和信息网络实现企业间的“横向”资源联合，充分发挥彼此优势，开拓潜在市场。

破除数据集成障碍

在埃森哲和通用电气的调研中，当被问及实施数据分析战略的三大挑战时，受访企业提及最多的是“部门壁垒”（36％）、安全隐忧（35％）、数据整合（29％）。

调研发现，只有约三分之一的企业已在企业各部门自上而下采用了数据分析。更为普遍的情况则是，企业只在一个运营部门或是在几个相互独立的部门中部署了这一能力，这往往会导致一些分析技能互不衔接、重复工作，进而影响到数据分析的投资回报。

因此，打破企业部门间的数据和系统孤岛，是企业部署产业物联网技术的一个先决条件。

对此，企业应及早部署企业内部或第三方的产业物联网平台，将传感器、分析工具和智能设备的应用融合在一起，以改变信息技术和运营技术互不相通的现状。通过运营技术与信息技术的联手，部门间系统障碍、数据零散的问题将大大缓解。

部署产业物联网，人才短缺的挑战也不可回避。产业物联网在淘汰一些传统技能的同时，也催生出新的岗位需求。企业需要培养在数据科学、软件开发、硬件工程、测试、运营、营销和销售等各方面的能力，扩展专业性的人才储备。对于发达国家而言，企业的挑战是劳动力不足；对中国制造企业而言，部署产业物联网的障碍是掌握高端技能的人才短缺。

产业物联网正带给企业全新的业务增长机遇。但在初期，企业还将面临许多技术挑战和安全隐患。数据安全无疑是一切新增服务的前提，而各家企业都可以立足现实，采取循序渐进、稳扎稳打的策略。

企业部署物联网，并不需要一步到位，把所有的产品和机器都立即互联互通和智能化，而是选择最立竿见影的业务开始部署即可。

许刚为埃森哲大中华区战略咨询董事总经理，刘东为埃森哲北京技术研究院院长