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傳感器改變了勞斯萊斯生意模式 讓物體活了起來

時間:2015-09-29

來源:網絡轉載

導語:本世紀最讓人揪心的傳感器,可能要算是馬航MH370上的傳感器了——航班失聯之后,所有人關注的除了黑匣子訊號,就是飛機發動機上的傳感器實時傳回發動機生產廠商英國勞斯萊斯(Rolls-Royce)的引擎數據。

傳感器顧名思義,就是一種能夠感受到被測量信息,并將信息記錄、處理、輸出的監測裝置。如今,傳感器的發展日益微型化、數字化、多功能化、系統化、網絡化、物聯網化,讓我們日常生活中的私人物品,包括汽車、手環、手表、電子秤、掃地機等,有了觸覺、味覺和嗅覺等感官,讓物體慢慢變得智能,活了起來。

從制造到運營服務

本世紀最讓人揪心的傳感器,可能要算是馬航MH370上的傳感器了——航班失聯之后,所有人關注的除了黑匣子訊號,就是飛機發動機上的傳感器實時傳回發動機生產廠商英國勞斯萊斯(Rolls-Royce)的引擎數據。

據悉,如今僅僅在一臺飛機發動機中,就可能有上百個傳感器,根據基本感知功能分為熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大類,各自對振動、壓力、溫度、速度等信息進行監測,并通過衛星向后臺數據中心進行實時傳輸和數據分析。

據說,監測這些數據的部門叫做勞斯萊斯全球發動機健康監測中心,所有引擎傳感數據由一個總共200人左右的工程師團隊,按照每25到30人一組輪班,進行不間斷大數據分析。

而通過算法的不斷改進,勞斯萊斯如今甚至已經可以通過引擎數據分析預測到發動機未來可能出現的類似金屬疲勞這樣的材料問題或故障先兆。一年下來,大約會產生5億份數據報告提交到波音乃至航空公司保險公司等客戶的手中,從而避免類似發動機停機這樣的災難發生。

很顯然,傳感器改變了勞斯萊斯的生意模式——從生產制造商,變成了運營服務商。

如今,傳感器的發展日益微型化、數字化、多功能化、系統化、網絡化、物聯網化,得以讓我們日常生活中的私人物品,包括汽車、手環、手表、電子秤、掃地機等,有了觸覺、味覺和嗅覺等感官,讓物體慢慢變得智能,活了起來。

即便如此,筆者仍然認為,物聯網賦予人類最重要的創新,仍然是商業模式的變革,而智能、智慧,只是商業模式基礎之上的結果表象而已。

事實上,從勞斯萊斯發動機健康監測中心的物聯網運營模式延展開來,已經有越來越多的制造大型的、昂貴機器的制造商,開始采用這種模式,從銷售產品,轉向服務運營。

“比如對于石油公司而言,其核心硬件資產是鉆頭和鉆桿,但它有明確的使用年限和壽命,要降低這些工具的意外受損,就需要為設備加裝傳感器,而有了SAP的M2M平臺,以及SAPSyclo移動資產管理軟件后,就可以與線上設備服務應用集合在一起,對設備進行智慧化的運營管理。”SAP大中華區平臺解決方案負責人曾給筆者舉例說。

實際上,運營服務在今年3月更新的新版德國工業4.0白皮書中,已經被列為工業4.0的核心內容。

SAP公司物聯網與行業云業務高級副總裁NilsHerzberg今年3月份在德國漢諾威舉辦的CeBIT展會上,為筆者解讀工業4.0的最新含義,“工業4.0昨天剛剛更新了一版,叫SmartServiceWorld,即智能運營服務。此前工業4.0更多的視角源于德國立足于高端工業智能制造的國家戰略,如今更加明確——德國未來將變成服務型的國家,而不僅僅是工業制造。”

支撐C2M模式的關鍵

德國和中國一樣,都認同數據是未來核心資源的觀點。“SAP解決方案給了一個平臺,這就是HANA,可以搜集數據,可以分析數據,并提供解決方案。”NilsHerzberg的意思是,SAPS/4HANA可以讓客戶更容易、更有效地重新定義他們的商業流程。

很顯然,傳統定義的制造環節,只是工業4.0整個鏈條中的一部分。SAP全球研發網絡總裁柯曼認為,工業4.0將不再是大規模量產,未來的商業也不再是C2B,而是C2M(消費者到制造商)。

柯曼舉了一個例子:消費者對商品的個性化需求首先出現在了汽車行業——從前一款車可能只有幾種不同配置的車型,而現在,消費者會根據自己的喜好,對引擎、內飾、外飾進行定制。比如在德國,定制的寶馬5系的配置組合最多可達3萬多種。

在C2M這樣的一種全新的商業模式下,需要工廠把消費者個性化需求、產品組裝生產和物流配送這些環節進行無縫的連接。這其中,顯然零部件在初期仍是標準化的設計,規模化量產,但可替代零部件極大豐富,因此在成品組裝時可提供成千上萬種的配置組合。因此,所謂智能工廠需要系統能自動識別和分解用戶訂單,并通過帶有傳感器的設備和零部件,實現自動化組裝生產,最后在物流環節類似路由器一樣,通過實時信息,提高物流效率并降低物流成本。

最近,SAP還專門針對存儲傳感器數據等大數據的Hadoop分布式存儲,開發了全新的內存查詢引擎SAPHANAVora,提升企業在企業應用、商務分析、大數據、物聯網數據源等方面的敏感度,幫助企業踏上數字化轉型之旅。

不過,基于物聯網的工業4.0或中國制造2025要真正在中國落地,顯然還有很多不確定的因素和漫長的道路要走。

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