制造業升級的重要目的是為了效率提升,而長期以來效率問題更多地出現在系統層面,而不僅是個體機器層面,機器的能力并沒有充分發揮。而目前,工業互聯網的應用為系統優化、效率大幅提升帶來可能。對應國內的情況,由于低端產能過剩,生產企業效率提升也還是解決不了需求的問題,因此趨勢紅利應該是流向掌握數據入口以及應用平臺型企業。

  繼零售、金融端,互聯網大數據向工業端滲透已漸到來

  過去20年互聯網主要改變了消費者的行為,未來隨著虛擬化、信息化程度的加深,將進入產業互聯網的時代。我們認為互聯網對于工業端,尤其是重工業資產端的改造是不可逆轉的趨勢。自2012年GE提出“工業互聯網”概念以來,IBM、西門子、華為等巨頭也相繼布局。美國工業互聯網較德國“工業4.0”的核心區別在于,其主張從工業大數據等軟件端入手,向傳統制造業硬件端滲透,進行資產優化和運營優化,提高產業效率,我們認為該發展路徑可能更適合當下供給側改革背景下的傳統機械制造業改造升級。

  大數據和物聯網技術驅動制造業服務化是未來趨勢

  制造業服務化的關鍵在于設備的數據化,大數據技術對資產端的改造貫穿到整個制造業產業鏈環節,從機器生產、供應鏈管理、商業模式創新到預測性維護,提升了制造端企業的附加價值,拉平了微笑曲線,奠定了制造業服務化的根基。Ericcson預計,物聯網將在2018年取代移動電話成為連接最多的設備;GE預測,到2020年,連入工業互聯網的機器將達到500億臺;工業互聯網作為物聯網在工業領域的核心應用,1%的效率提升,即可幫助中國石油天然氣、航空、能源等各行業節省240億美元的成本空間。

 

  由設備優勢到流量優勢,重點關注擁有工業數據入口優勢及應用平臺型企業

  工業互聯網在機械行業領域的投資機會包括以下兩條線索:一是由設備優勢走向流量優勢的工業大數據入口級企業。制造業服務化趨勢催生了對于工業大數據的應用和需求,傳統的機器設備商有望憑借高額的市場占有率,憑借工業設備數據入口優勢獲取流量優勢,進而迅速布局,重構企業核心競爭優勢;二是憑借工業大數據平臺優勢進行場景應用型企業。

  催化劑與風險提示

  去年7月份GE向全球開放其Predix系統,近日徐工機械宣布與華為、阿里巴巴、中國電信聯手打造中國版的Predix系統,均構成行業催化因素,建議關注后續發展。工業互聯網的推廣需要有巨頭合力來推動,單一產業鏈環節公司較難施展,且需要一定的時間;下游傳統制造業短期面臨需求不振和產能過剩等壓力,影響工業互聯網的普及積極性。

  1、核心邏輯

  “互聯網+”向零售、金融、物流端的滲透相繼發生,我們認為“互聯網+”對工業資產端的改造趨勢不可逆轉。美國通用電氣(GE) 2012年提出 “工業互聯網”概念,較德國“工業4.0”的不同之處在于其主張產業鏈“由軟及硬”的過程,即首先強調大數據對于工業資產端的改造和優化,提高產業效率,在石油天然氣、航空、醫療、能源等領域都有重要的推廣價值。在國內“工業4.0”的一片熱潮中,工業互聯網的路徑對國內機械制造業升級帶來的投資機會也應起到足夠的重視,站在機械行業尤其是重資產行業的視角,我們對工業互聯網大數據驅動下的重資產行業新機遇做出思考。

  工業互聯網的核心技術大數據和物聯網將重構重資產行業的價值。這是因為,第一:工業4.0的“由硬到軟”的思路可能并不適合目前國內很多傳統的制造業,尤其是重資產行業,比如工程機械、油氣裝備行業等,重資產行業的設備升級代價極高;第二,制造業服務化是傳統機械制造業尤其是重資產行業的合理路徑。這其實就是GE所倡導的工業互聯網概念的精髓,制造業服務化的關鍵在于設備的數據化與智能化,是一個“由軟及硬”過程。“大數據+物聯網”技術對工業資產端的優化機制在于通過實現設備的互聯互通,從全產業鏈入手,提升制造端的附加值,拉平了制造業價值鏈的微笑曲線。因此,大數據、機器學習等先進技術對于重資產行業的改造,在國內外已達成共識,是不可逆轉的趨勢。據賽迪顧問的研究,國內目前工業互聯網的市場空間近兩千億,“十三五”期間年復合增長率預計在25%左右;Ericcson預計,物聯網將在2018年取代移動電話成為連接最多的設備;據GE預測,到2020年,連入工業互聯網的機器將達到500億臺。邏輯已顯現,趨勢已到來。

  2、互聯網向工業滲透不可逆轉

  互聯網大數據向零售、金融、物流等領域的滲透已經成為事實,向工業領域滲透也是不可阻擋的趨勢。以GE Predix為代表的工業互聯網通過促成人、設備以及數據的無縫協作,用物聯網、大數據等技術手段實現對生產和物流的精密控制,從各個環節進行資產優化和運營優化,重新塑造整個制造業產業鏈,實現數字(軟件)世界和物理(機器)世界的融合,是這個趨勢到來的有力佐證。

  (一)從“雙十一”看互聯網對零售業的滲透

  自2010年以來,以阿里巴巴、京東等移動電商平臺為代表的網絡零售市場交易規模連續高速增長,互聯網對終端零售業的滲透和改造已經歷了若干年頭,增勢相對放緩,但增量依舊大為可觀。微觀視角看,今年“雙十一”的銷售額數據再創新高,阿里巴巴旗下平臺總交易規模達1207億,同比增長32.32%;從網絡零售行業交易規模看,2015年交易規模達到39841億元,同比增長41.56%,保持了穩定高速增長態勢。在我國社會消費品零售總額增速由2010年的18.40%放緩至2015年10.07%的大背景下,互聯網新零售業態成為我國消費升級的新動力,由此,互聯網對零售業的滲透可以管中窺豹。

 

  (二)電商零售端暴漲倒逼物流智能化升級

  對于新零售業態下的電商平臺企業,更高的物流效率是其核心競爭力之一。來自網絡零售端強大的快遞分揀需求倒逼物流行業進行智能化改造。據中國物流技術協會的研究表明,國內自動化物流倉儲系統市場規模由2001年的30億到2015年的583億元,年復合增長率達到24%,預計未來三年仍將保持20%以上的年增長速度,到2018年市場規模將超千億。自動化立體倉庫、智能分揀、智能輸送機等智能物流裝備行業景氣度繼續提升。

  (三)從Predix看互聯網向工業領域滲透

  趨勢一旦形成,就不會輕易改變。互聯網對于零售端、物流端滲透相繼發生,對于資產端的改造也將成為必然的趨勢,我們認為中國制造業轉型升級的本質是對更高產業效率的追求,智能化是手段,高產業效率是目的。繼零售、金融、物流等領域的互聯網改造之后,互聯網+浪潮的下一個風口是工業領域,尤其是重資產工業領域,互聯網和物聯網向工業領域的滲透是不可逆轉的趨勢。工業互聯網概念是GE在2012年提出來的,本質是物聯網在工業領域的應用,提高產業效率,在德國叫“工業4.0”,在國內叫做“中國制造2025”。


1、提出與發展:GE引領發展,巨頭搶灘入局

  工業互聯網提出的背景。通用電氣迫于美國乃至全球金融監管壓力,宣布實施“去金融化”和“回歸工業”戰略,公司全球總裁杰夫·伊梅爾宣布到2018年將金融業務利潤占比削減至10%,而2014年,這一比例還超過40%,世界經濟脫虛入實,回歸制造業,是共識,也是大背景。

  從概念提出到年收入10億美元,只用了兩年。基于這一戰略,GE最早在2012年提出“工業互聯網”的概念。2013年,GE開始進入中國,并發布20項技術,在美國國內完善了系統的標準;2014年開始進入試點期,聯合思科、IBM等成立工業互聯網聯盟,當年為公司帶來10億美元的銷售收入;2015年,GE與中國電信展開戰略合作,宣布GE工業互聯網大數據軟件平臺與中國電信的電信基礎設施和增值服務對接,形成工業互聯網整體解決方案,推動工業互聯網在航空、醫療、能源、工業制造和其他相關行業的應用,這標志著GE工業互聯網戰略在中國正式落地。7月7日,通用電氣宣布其Predix向全球所有公司開放。截止到2015年8月份,GE在中國已開展12個工業互聯網試點項目,逐步推動40多個大數據分析應用落地。據GE預測,到2020年,連入工業互聯網的機器將翻番,將達到500億臺。

  繼GE推出工業互聯網之后,IBM、西門子、NEC、華為等巨頭對該領域都先后重點布局。IBM推出了Bluemix系統,西門子推出了Sinalytics系統,華為推出了Liteos系統。NEC從2011年就開始推出類似的戰略概念,其解決方案涉及智慧港灣、智慧機場、智慧防災消防、智慧監測、智慧教育、智能鐵道以及智能醫療等領域。近年來NEC開始涉足鋰電池、電動汽車快速充電樁、廢水處理等領域。


2、最終目標:回歸物理本原,提高產業效率

  工業互聯網與精益生產思想有相似之處,本質都在于提升產業效率。20世紀80年代,以日本豐田為代表,正式提出精益生產理念,具體包括及時制生產、全面質量管理、并行工程、充分協作的團隊工作方式和集成的供應鏈關系管理等,該思想的核心在于及時制造、消滅故障、消除浪費。在精益生產思想的幫助下,經過三十多年的發展,至2007年,豐田汽車銷售額達到2528億美元,凈利潤165.4億美元,相當于美國汽車三巨頭加上德國大眾和寶馬的利潤總和。繼汽車工業取得巨大成功之后,日本的電子、計算機、飛機制造等離散制造業相繼實施了精益生產,取得了巨大成功。精益生產可以看作是制造業基礎性的技術。

  精益生產對企業能力的改善體現在五個方面:庫存、生產周期、生產效率、作業切換時間、投資回收期。通力公司一項對歐洲80家企業的研究發現,在生產制造方面,通過對產前(采購、準備)、產中(效率,工序間切換)、產后(庫存,投后管理),各環節的流程化、標準化的潛能挖掘和生產鏈條的無縫對接,消除各種浪費的可能,并最終實現降低成本、提高生產效率。據該研究顯示,庫存方面平均減少50%,生產周期方面縮短50%-70%,作業切換時間方面縮短50%,投資回收期方面縮短到少于9個月,使得最終的生產效率提高20%-50%。

 

  工業互聯網更側重于從設備層面提高資產績效,有精確性、可預測性、體系化的優勢。從精益生產的原理來看,精益生產對每個環節進行標準化,最大程度上挖掘單一環節的改進潛力,但更多地是側重于對生產流程管理上的優化,出發點是流程,而工業互聯網的出發點是機器設備。

  (1)設備數據比經驗更具有精確性。精益生產更多的是側重于使用精益管理工具,通過細節化的流程規范,降低損耗和成本,減少潛在的浪費,提高生產效率,而工業互聯網利用機器學習等算法對收集的機器設備優化,從維持供應鏈運轉,到定制化生產,再到按時完成訂單任務,為每個生產環節提供更高的預測精準度。

  (2)大數據分析更側重于對未來的預測。這是大數據分析最富有魅力的地方所在,它更側重于對未來的預測,突破了精益生產的“歷史局限性”。以節省燃油問題為例,東方航空利用 Predix平臺搜集500多臺CFM56發動機高壓渦輪葉片保修數據,結合遠程診斷紀錄和第三方數據,建立了葉片損傷分析預測模型,可預測發動機的運行情況,定制科學的重復檢查間隔,提升運營效率。

  (3)工業互聯網可以實現全產業鏈的覆蓋。大數據對于制造業的改進可以貫穿到產品概念、設計、制造、供應鏈、物流管理、市場銷售、資產運營、維修保養等一系列環節,但又不限于對單一環節的改造,通過平臺化的大數據平臺可以靈活調節和潤滑各環節之間的銜接關系,最大程度上發揮精益生產“一件流”的效果。

  3、工業互聯網:回歸物理本原,數據重構工業

  (一)技術要素:物聯網+大數據+人工智能

  (1)物聯網:構成工業互聯網的核心技術構架

  大數據和物聯網構成工業互聯網的核心技術構架。在《Accenture.Industrial Internet Insights Report for 2015》報告中,GE將工業互聯網界定為“大數據+物聯網”,其內涵可以從以下三個方面去理解:網絡是基礎,使工業數據流動無縫集成;數據是核心,包括數據的感知、采集、集成;安全是保障,構建一個完善的安全防護系統。

  從聯系來看,工業互聯網是物聯網的子集,物聯網構成工業互聯網的技術構架。物聯網是通過各類傳感裝置、RFID技術、視頻識別技術、紅外感應、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備,按約定的協議,根據需要實現物品互聯互通的網絡連接,進行信息交換和通信,以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的智能網絡系統;從結構上看,物聯網包含感知層、網絡層和應用層,其中工業互聯網是應用層的主要應用形式之一,其它還包括車聯網、智慧城市、智能家居等。

  從區別來看,工業互聯網強調以資產作為出發點,而物聯網主要強調的是通信和連接。較物聯網,工業互聯網更側重在生產和服務方面的應用,涉及更高價值的設備和資產,如能源、運輸、工業控制,同時對運行安全有更高的要求,而普通物聯網更側重于消費領域,如智能家居;其次,工業互聯網建立在工業基礎設施上,用于提升而非替代原有的工業生產設備和設施。

  (2)大數據:改造工業領域在國內外已達成共識

  大數據市場規模未來五年增速可觀。根據中投顧問產業研究中心的研究,2015年,中國大數據市場規模達到115.9億元,增速達38%,預計2017-2021年,行業年均復合增長率為42.04%,到2021年,市場規模將達到898億元;而就全球范圍內來看,預計2017-2021年,年復合增長率將達到40.98%,到2021年,全球大數據市場規模將達到2847億美元。

  工業大數據戰略已經在國外工業企業達成共識。根據GE和Accenture跨行業的研究,研究范圍覆蓋中國、法國、德國、印度、南非、英國、美國等國家航空、風能、發電等8個行業的高管,該調查中80%-90%的各行業公司主管表示大數據分析在公司中的戰略定位應該處于最高優先級或至少排進前三的戰略地位;從大數據方面的投資支出看,超過70%的公司用于大數據方面的技術占比在20%以上;細分行業看,航空業、風能、制造業中大數據的戰略定位最高。

  (3)人工智能:實現資產智能優化與人機融合

  工業互聯網的核心要素包括“人-設備-數據”,“人”的因素在工業互聯網中的體現為模式識別、人工智能、機器學習等前沿技術。工業互聯網時代,每一個工業企業基于算法的革新實現對原有生產模式更新的重要性甚至超過大數據本身,這里的生產模式更新包括對原有的生產和設計進行模擬,使得計算機通過智能化的算法對設備即時運行的狀態進行最優化智能調整,進而挖掘企業生產效率的提升空間。

  機器學習:從維持供應鏈管理,到定制化生產,再到按時完成訂單任務等產品全生命周期任務,機器學習算法可以為每個生產環節提供更高的預測精準度。

  可穿戴技術:可穿戴技術可用于工廠自動化過程中的監測工具。Human Condition Safety建立了一個結合可穿戴技術、人工智能和建筑信息模型(BIM)技術的平臺,為制造、能源、倉儲、建筑等行業的工人提供安全防護。

 

  (二)市場空間:大數據對制造業改善空間巨大

  (1)改進機制:工業互聯網能夠實現對制造業價值鏈的循環

  從影響機制來看,工業互聯網的開放結構使技術和信息難以壟斷,進而拉平整個工業鏈條的“微笑曲線”。工業互聯網從生產流程、物流等多個環節對制造業價值鏈進行優化和再造。

  在生產流程方面,利用機器和產品運行的實時數據,制造商能采用無縫連接,對產品的整個生命周期進行追蹤和控制。可以對這些數據進行預測性分析,以確定可能的設備或零部件故障,從而制定預防型維護計劃,縮短設備宕機時間,實現平穩運營。生產流程的優化減少了機器的使用成本,提高了生產效率的同時,也提高了生產制造端的附加價值。

  工業互聯網對于傳統重資產行業具有革命性意義。工業互聯網從資產端出發,構建工業云,逐步把設計、供應、采購以及制造等融合在一個平臺上,實現制造資源的云化。基于對資產特別是重資產設備的數據分析,可以提升價值鏈中制造環節的附加值,拉平工業鏈條的“微笑曲線”。

  (2)改進空間:市場空間近兩千億,“十三五”CAGR預計在25%左右

  物聯網將在2018年取代移動電話成為最連接的設備。Ericcson預計物聯網(IoT)傳感器和設備將超過移動電話,成為2018年最大的連接設備類別,從2015年到2021年以23%的復合年增長率(CAGR)增長。2015年蜂窩物聯網設備達到4億臺,預計2021年將達到15億臺,亞太地區增長潛力最大。

  工業互聯網是物聯網最大的細分領域之一。中國物聯網產業規模目前達到7500億元,預計未來15年將為中國創造1960億美元的GDP,其中制造業是物聯網應用最為廣泛的領域。

  從工業互聯網的經濟效益看,未來十五年,1%的效率提高即可節省中國240億美元成本。GE公司的一份新報告《工業互聯網:突破智慧和機器的界限》,假設工業互聯網讓中國的特定行業生產率和能源效率提高1%,其潛力也能讓中國的航空、電力、鐵路、醫療、石油天然氣行業在未來十五年節省約240億美元的成本。

  (三)應用場景:重資產行業是工業互聯網的主要應用領域

  (1)石油天然氣

  工業互聯網在油氣領域中的主要應用包括監控油氣裝備資產的實時運行狀況。比如快速識別和糾正性能不佳的設備、降低可用性風險和意外停機風險、提高老化設備的投資回報率、提高操作員的知識和效率。該領域的創業公司包括Groundsensing公司(專注探井業務),Tachyus公司(專注提煉石油和天然氣業務)和Aptomar公司(專注防泄漏業務)、Skycatch公司(使用無人機來采集數據用于建筑工地的3D渲染)。

  (2)航空

  工業互聯網在航空領域中的主要應用包括故障檢測、預測性維護和節省燃油等。在全球范圍內,因航班延誤給航空公司帶來的成本損失高達 400 億美元,其中10%的延誤與計劃外的飛機維護相關。以GE為意大利航空的服務為例,GE為其每架飛機上安裝了數百個傳感器,可以實時采集發動機的運轉情況、溫度和耗油量等數據,經數據分析后,給出理想的操控方法,只此一項,意大利航空145架飛機一年就節省了1500萬美元的燃油成本,平均每架飛機每年節省10.34萬元美元。

  (3)生產與物流供應鏈

  工業互聯網在生產與物流供應鏈的主要應用包括設備跟蹤、環境監測、貨物跟蹤,以及人員跟蹤。比如該領域的創業公司Cargo Sense,生產的用于連接的感應器除了跟蹤溫度、濕度、壓力和光度之外,還能監視震動和傾斜的情況,記錄貨物在貨板或集裝箱運送途中的狀態。這方面的成功案例包括華虹IC工廠的供應鏈網絡協同項目,上海賽科乙烯廠等,后者引入GE本特利SYSTEM1系統,通過監控汽輪機、壓縮機、泵、風扇、熱交換機等機器的震動、溫度、流程、性能、排放等,提前發現并進行預測性維護,每月能節省超過220萬美元的非計劃停機生產損失。

  (4)交通運輸

  工業互聯網在交通運輸行業的重要應用在于提高運營效率。GE的新型機車Evolution里布有7公里長的導線和250個RFID傳感器,每小時產生900萬個數據點,能夠提高1英里/小時的運營效率。這每小時900萬的數據洪流從發動機中傾瀉而出,沖刷著下游的動力系統、調度系統、信號系統、物流體系,推動整個路網進行數據化蛻變,運營效率也將逐級提高。大秦鐵路引進GE LocotrolDP技術,借助傳感器數據傳輸分析挖掘功能,在多個火車之間實現同步控制,縮短30%剎車距離和22%剎車時間,單列火車的最大運量翻了近一倍達到2萬噸。

 

  (5)風電

  工業互聯網在風電行業的重要應用在于提高發電量。通過安裝在風機上的傳感器, 風場可以預測未來30分鐘的風況,通過儲能平滑系統為電網提供可預期的穩定功率輸出,電網運營商可以借此提前判斷是否需要提前補充電力。GE的Power Up技術能夠根據風機機組的實際情況,優化運營參數,提升發電量5%,相當于為風場增加20%的利潤。

  (6)醫療

  工業互聯網在醫療領域中的主要應用在于削減設備成本,提高手術效率。通用電氣醫療集團和美國退伍軍人事務部(VA)進行合作,開發出的一套智能系統能夠在少量監督下進行手術工具的定位、分揀、遞送和消毒,包括機器人系統、射頻識別和計算機視覺等技術。

  4、投資主線與標的梳理

  按照產業鏈來劃分,工業互聯網主要包括設備制造商、系統集成商、網絡運營商、平臺供應商及用戶,我國工業互聯網尚處在產業鏈發展的初級階段,基礎環節領域的設備制造商比如傳感器、RFID標簽、芯片制造商等企業將率先收益。然而站在機械行業的視角,從商業切入點和經濟驅動力角度,我們認為工業互聯網在機械行業的投資機會包括以下兩條線索:

  一是由設備優勢走向流量優勢的工業大數據入口級企業。制造業服務化趨勢催生了對于工業大數據的應用和需求,傳統的機器設備商有望憑借高額的市場占有率,憑借工業設備數據入口優勢獲取流量優勢,進而迅速布局,重構企業核心競爭優勢;二是憑借工業大數據平臺優勢進行場景應用型企業。一方面,工業大數據的應用可以大幅提升這些微利行業的生產效率,進而從成本端大幅改善公司業績,另一方面,可以憑借平臺優勢重構傳統制造業的商業模式。

  (一)主線一:由設備優勢走向流量優勢的工業大數據入口

  工業互聯網所代表的的制造業服務化是不可逆轉的趨勢,其核心在于服務的數據化,傳統制造企業憑借對機器設備的高市場占有率,以設備換數據,以數據換優勢,帶來傳統行業的價值重估。

  (1)徐工集團:聯手國內頂級資源,打造中國的Predix平臺

  徐工將憑借其在工程機械行業的高市場占有率和設備優勢,搭建工業云平臺。2016年11月23日,徐工集團宣布與華為、阿里巴巴、中國電信4家聯合打造中國首個工業云平臺“徐工工業云”,試圖構建“互聯網+云技術+制造”的新型工業經濟發展模式。平臺由IaaS平臺、PaaS平臺、SaaS平臺三層組成,IaaS平臺即徐工工業云的基礎平臺、PaaS平臺是核心能力平臺、SaaS平臺為大數據應用平臺。該平臺構建了完整的研、產、供、銷、服全價值鏈的信息化體系,實現傳統“制造+銷售”的生產型制造簡單業態向“技術+管理+服務”的服務型復合業態的轉型。目前,該工業云平臺已經正式上線開放,未來將面向全球開放共享。我們看好徐工機械由傳統工程機械設備制造商向大數據服務商轉型的可能。

  (2)三川智慧:以智能水表為切入口,構建智能水務平臺

  公司有望憑借物聯網水表的領先布局,搭建智慧水務數據云平臺。為此,公司在技術和商業模式上不斷做出新探索:在技術上,新啟動了基于NB-IoT通訊技術的物聯網表的跟蹤與開發,截止目前已開發了滿足國內外市場普遍需求的超聲波物聯網水表,并已在華為實驗室、國外客戶進行測試;在商業模式上,其子公司愛水科技以水費支付為入口,實施了移動端APP的推廣與運用,為公司多種業務模式的開展做出了探索。

  (3)三一重工:由設備轉向后市場服務,打造中國首家工程機械云平臺

  三一重工主營混凝土機械、路面機械、樁工機械、履帶起重機機械等工程機械,混凝土輸送泵和全液壓壓路機市場占有率國內第一,泵車產量世界第一,公司在物聯網領域的探索最早可追溯到2005年,開始相關技術研究工作。

  由賣設備轉向后市場服務或將成公司未來潛在盈利模式。2009年公司的“M2M遠程數據采集與監控平臺”實現規模化商用,建成國內首家工程機械物聯網企業控制中心。經過七八年的探索,三一的大數據平臺,即“ECC客戶服務平臺”已聚集8000家全球供應商,100多個全球分支機構,400多家全球代理,有12萬全球客戶,數據涉及20萬臺機器,5000多個參數。通過對傳感器傳回的海量數據進行分析,可以預測宏觀環境、分析區域市場的變化、分析產品結構、預測配件需求與設備故障。

  (4)匯川技術:電梯工業互聯網布局多年,有望向多領域延伸

  匯川技術提供的變頻器、控制器、伺服系統是工業互聯網的重要入口,公司已率先從歐洲倍福公司引入EtherCat總線技術來實現設備的互聯互通。據公司三季報披露,公司在電梯維保市場、電梯OEM市場、通用OEM市場推廣物聯網系統,用戶數量持續增長,特別在電梯OEM市場,用戶數量增長較快,目前,已有幾萬臺設備在運行。公司繼續優化智能硬件和客戶應用軟件平臺,推出了可編程的工業互聯網平臺,提升用戶體驗,未來有望向空壓機、供暖等其它領域擴展客戶,看好公司從設備供應商向工業互聯網巨頭轉型的可能性。

  (5)安控科技:工業互聯網+油氣服務

  公司受益于工業互聯網和油氣服務領域的雙重布局,主營業務包括油氣服務業務、自動化業務、智慧產業業務三大塊。油氣服務業務包括隨鉆測量解決方案、天然氣處理、城市燃氣、采油工藝、油氣環境保護等解決方案;自動化業務包括數字化油氣田、水利水務、城市燃氣、煤層氣;智慧產業業務包括智慧水務、智慧園區、智慧環保、智慧城市、智慧糧庫。

  石油天然氣是工業互聯網下游最大的細分應用領域,公司作為油氣服務產業鏈中的一員,通過整合國內外先進技術和資源,開展油氣田地面生產建設項目、工藝裝備制造、鉆完井及壓裂一體化服務、天然氣凈化處理和油氣田水處理等環保相關業務。此外,公司在油氣、化工、水務、智能制造等領域,為客戶提供DCS、模塊化RTURTU 、一體化 RTURTU、擴展 I/OI/O、傳感器及儀表等自動化產品銷售。

  (二)主線二:工業大數據應用平臺型企業

  (1)慈星股份:紡織+大數據

  公司為國內電腦橫機龍頭,面臨主業需求放緩,公司轉型機器人和布局智能定制平臺。公司轉型工業和服務機器人。先后通過投資和收購的形式,控股慈星機器人(占股80%)、東莞中天(占股60%)、蘇州鼎納(占股68%),其中蘇州鼎納是全球機器視覺領導品牌康耐視在蘇州地區正式授權的代理商和解決方案提供商。機器視覺是未來工業互聯網數據入口端之一,在機器智能化領域將發揮重大作用。

  控股慈星互聯,打造面向全世界毛衫市場的CAM、C2B生態。該平臺將整合公司的現有客戶毛衫代工廠、定制化生產系統、設計師以及毛衫賣家的資源,擬建立一個全新的、面向全世界毛衫市場的C2M 、C2B 生態系統。C2M是在工業互聯網時代的核心商業模式之一,公司利用在傳統紡織行業的技術積累,通過商業模式創新,直接走向消費終端,整合消費大數據和工業大數據,是工業互聯網概念在紡織機械行業的重要應用,也是商業模式創新方面的典型代表。

 (2)華鵬飛:物流+大數據

  公司為國內電子信息產業領域專業物流服務商,主業分綜合物流服務、加工制造業、供應鏈商品銷售。先后收購物聯網領軍企業博韓偉業和參股賽富科技,圍繞“信息流+資金流+物流”打造基于供應鏈大數據的綜合物流管理平臺,是工業互聯網在物流領域的重要應用。1)物流方面:開發具有自主知識產權的物流倉儲管理系統、訂單管理系統等綜合物流管理平臺,在全國建立30多個業務網點;2)資金流方面:2014年底,參股蘇州賽富科技16.43%的股份,打通資金流,發展供應鏈金融業務,與原有供應鏈子公司形成強烈的業務協同作用;3)信息流方面:立足自身十多年信息化積累的基礎上,積極布局物聯網。2015年7月,收購博韓偉業100%股權,進軍物聯網信息技術服務領域。

  5、風險提示

  工業互聯網短期被GE等巨頭企業壟斷,國內一般企業缺乏與巨頭抗衡的資本和實力;工業互聯網的推廣需要有巨頭合力來推動,單一產業鏈環節公司較難施展,且需要一定的時間;下游傳統制造業短期面臨需求不振和產能過剩等壓力,影響工業互聯網的普及積極性。

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