我们来看两个案例。
先是大家耳熟能详的,有关麦当劳餐厅的选址。国际快餐巨头麦当劳的选址一向以精准著称,以至于很多餐企紧紧跟随,纷纷选址在其周围。
麦当劳餐厅选址需要进行周密的计划,进行审慎的定性、定量分析,是一个按科学程序执行的预测、决策过程,餐厅拟建规模越大,这个过程就越严格、精密。其常用选址方法有塞拉模型法、CKE餐厅选址法和商圈分析法等。
再是就是为什么工业革命诞生在英国。这个问题大家并不陌生,但结论却有点出乎意料。因为“在17世纪,荷兰的经济、技术、军事都是世界一流,是当之无愧的世界中心。但是,奇怪的是,这个世界中心,偏偏没能开启工业革命,后来还是由英国引领了工业革命的浪潮?”
清华大学文一教授在《伟大的中国工业革命》一书中的结论是“荷兰可惜就可惜在,选错了支柱产业。”他认为,荷兰的支柱产业是渔业,海洋捕捞。而英国发起工业革命的,是纺织业。引爆革命的重点不是支柱产业的本身,而是这个产业和周边社会元素的关系。
简单讲,从规模上看,纺织业的赛道无限长,可以一直加速,它涉及到每一个人。但是渔业不行,它面对的是一个相对缩小的群体,早晚会到达一个极限。而从行业协作界面和分工的细密程度看,纺织业的革新,波及到各行各业,把越来越多的人,不管在全世界哪个角落,都可以卷入到这场大规模的分工当中。但是渔业就不行,因为海里的资源有限,参与的人越多,人均收入反而越小,它也就没法发起全世界范围内的大规模协作。
上述两个案例说明,小到一个企业的经营选址,选址佳,即使经营者能力一般,也相对容易获得成功;选址不佳,即使经营者再有能力,也往往难以弥补这一缺陷。大到一个国家的崛起,“放眼200年的现代化过程,19世纪的法国、德国和美国,19世纪末到20世纪初的日本,20世纪中期的台湾、香港和韩国、包括20世纪末的中国,无一例外,全是纺织业引爆的工业化过程。”
那么影响工业互联网的发展进程和参与企业,哪一个是光明的赛道?毕竟,纺织行业引领了工业1.0时代、电力行业引领了工业2.0、电子行业引领了工业3.0,那么哪些行业能引领工业4.0或推动工业互联网的突破发展?
根据国家标准《GB/T 4754—2017国民经济行业分类》,在工业中占主导地位的制造业,其27个主要行业大类,可按用途和出现的时代,做如下简单的归类。
表1:制造业分类与用途属性
吃、穿、住、用这些行业在工业化到来前已经存在,但其完成工业化要到工业1.0时代。工业2.0时代,典型的行业有化工、冶金、装备制造和运输设备制造等。工业3.0时代,则是以电气、电子为代表行业。
现在,我们打造工业互联网平台,希望为制造业转型升级赋能,是选择所有的行业同时开展工作哪?还是选择可以实现突破、具有带动作用的行业哪?
在工信部2018年工业互联网72个试点示范项目中,46个项目有明确的行业属性,26个项目无法看出其行业属性。
46个有明确行业属性项目中,前工业化时代或工业1.0时代的项目4个,分布在食品、服装、烟草和印刷行业。工业2.0时代的项目29个,主要分布在装备制造、冶金、金属制品、非金属制品、石化和汽车、运输设备制造行业。工业3.0时代的电子类项目8个。另还有采矿行业项目2个,电力、能源行业项目3个。
分别计,工业1.0时代项目占8.7%,工业2.0时代项目占63.04%,工业3.0时代项目占17.39%。
根据2017年全国各省市区(含新疆建设兵团,不含港澳台)已公布统计公报的326个地级以上城市(占城市总数95.88%)的工业数据。工业1.0时代的行业占34.59%,工业2.0时代的行业占56.17%,工业3.0时代的行业占7.91%,其他行业占1.33%。
将两组数据放在一起分析(表2),可以看出一些端倪。
表2:工业进程的项目占比与行业占比对照表
一是工业1.0时代的工业互联网项目占比,明显低于于其行业占比.。
这可能是越是传统的行业,其技术改造的难度和投资就越大,项目实施相对就越少。但时代越早的行业,利用工业互联网改造的效益应该是越好。如王选教授开创性地研制成功当时国外尚无商品的第四代激光照排系统,引发了我国出版印刷业告别铅与火、迎来电与光的技术革命,为我国印刷出版业技术进步、以计算机技术改造传统产业做出了重大贡献,这就是技术对古老行业改造所带来的巨大效益。
二是工业2.0时代的工业互联网项目占比,与其行业占比基本相当。
也就是说,工业2.0时代行业的试点示范项目与其行业分布是相匹配的,且发挥着主导作用。
三是工业3.0时代的工业互联网项目占比,明显高于其行业的占比。
这可能是越是新行业,其技术就越先进,数字化、网络化、智能化的条件就越充分,工业互联网改造提升的难度就越小,项目实施相对就越多。这也可从GE提出的1%理论(或1%的威力)得到验证。
由此,如何在利用工业互联网对制造业改造、提升的效益、难度和投资上找到平衡点,或者说能否有符合平衡点的制造业行业,就很值得工业互联网业界给以关注了。
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