为什么说物联网是制造企业转型升级的新引擎？

报告指出，随着传统工业巨头的衰落和新兴“数字原生”企业的崛起，企业的竞争力正在被重新定义。对制造企业来说，硬件产品和实体资产已经不再是企业竞争力的必然保证：一方面，重资产的多少已经不等同于企业优势和实力；另一方面，硬件产品的价值正在不断向服务和软件迁移。制造企业必须重新审视和定义自身的竞争力，寻找新的增长动能。
为了应对传统制造业面临的挑战，世界上的制造业强国，如德国、美国都提出过振兴计划，如工业4.0、工业互联网等战略规划，中国也提出了“中国制造2025”规划和“智能制造发展规划（2016-2020年）”，都把向服务转型作为制造业升级转型的关键方向。
虽然现在已经有不少制造企业开始为客户提供服务，但多数还是基于产品的售后服务、租赁服务等等，这些传统服务给客户带来的价值有限，也常常跟不上客户需求变化的节奏，很难让企业实现服务转型。
“物联网给制造企业向服务转型开辟了新的空间。”俞毅表示，变革是基于数据的驱动，物联网可以通过各种传感器抓取物理世界的数据，再通过对数据的分析和应用，帮助企业优化生产流程，提高运营效率，而且，还可以持续感知客户的需求，创造新的服务模式，推动业务增长，这才是物联网对企业最大的价值。“从数字化运营到以开辟新收入为核心的全新客户体验商业模式创新中间，物联网扮演了一个桥梁的作用。”俞毅强调。

以BIESSE集团为例，作为全球领先的木材加工设备提供商，BIESSSE希望通过数字化技术提高运营效率，降低成本，开拓新的收入来源，为此，BIESSE设计了一系列可以帮助客户提高设备性能和提升整体生产力的服务，并设计了物联网的运营模型、使用场景、解决方案和路线图。通过试点项目，BIESSE改善了客户服务，降低了保修和维护的成本，可以对获得的设备数据进行分析，用来改进产品，并向客户提出如何充分利用设备的建议，提供个性化的增值服务。客户也将BIESSE视为能够帮助自己提高生产力的重要合作伙伴。

尽管很多行业的领先企业已经拥抱物联网并取得了成功，但物联网并没有在制造企业中被大规模部署。一份来自世界经济论坛的研究显示，有72%的受访高管中确信产业物联网能够改变其所在的行业，但是只有20%制定了产业物联网的应用战略。

俞毅告诉记者，通过对中国企业的调研，埃森哲发现阻碍中国企业开展智能服务的因素来自于以下四个方面：

一、需求的不确定性；
二、投资回报的不确定性；
三、与外部伙伴的合作亟待改善；
四、企业的能力准备不足。
但是，谈到未来物联网能否在中国制造企业中实现规模化应用时，俞毅还是非常乐观的：因为，要克服上述问题，单靠企业自身的能力和资源是不够的。物联网+的智能服务将跨越企业价值链和传统行业边界，创造出一个全新的生态系统，改变现有的竞争格局。俞毅强调，关键点是要基于服务场景，建立企业的“朋友圈”。

以农业机械公司约翰迪尔为例，该公司为农场主提供安装了传感器的设备，可以将收集到的设备数据和气象、土壤、种子等数据结合在一起，利用分析技术，帮助农场主做出更科学的农耕决策。在这个过程中，约翰迪尔整合了不同产业的数据和知识，为了更好的利用这些数据，他还向提供了API接口，便于外部开发者使用这些数据。如果说约翰迪尔过去是以产品的质量、功能和成本为导向，目标是生产出更好的农业机械，现在则是以连接、合作、生态的应用场景为导向，目标是更好地为农场主提供服务。

报告中还指出，物联网+产业的“朋友圈”包含了五大角色：
一、应用者：指利用物联网对内提升效率，对外提供服务的企业；
二、系统部署使能者：包括物联网系统集成商、咨询服务商、软硬件提供商和部署实施服务商，如电信运营商、传感器提供商、芯片提供商等；
三、数据制造者：通过传感器、网络从物理世界中收集数据的企业；
四、物联网平台提供者：包括物联网设备管理平台、连接管理平台、应用交易平台提供商；
五、应用开发使能者：物联网应用开发商、数据分析和人工智能技术提供商等。
这些角色需要相互协作，共同进化，推动物联网+产业的进步。
需要注意的是，这些角色在“物联网+”的发展中会承担不同的职责，企业承担的角色也将会发生变化、叠加、融合，企业需要找准定位，动态调整自己的战略。俞毅建议，企业要立足于现有业务，同时探索新的业务，在不断的尝试--反馈--改进的螺旋中探索智能服务的价值。

在俞毅看来，现在正是国内制造企业进行转型升级的好时机。因为，经过前几年的逐步调整，很多制造业的价值链已经越来越集约化，这是实现智能制造的重要步骤；产能过剩的情况也在好转，供给侧改革使得制造企业能够腾出手来实施变革；还有政策的引领、消费端市场的红利日趋饱和、资本的充裕，都在引领企业和资金从消费端往生产端转移，有望在制造行业形成新的风口。
当然，大环境利好是一方面，打铁还需自身硬，企业自身也要加强自身条件，练好内功：
首先，为了便于和外部生态伙伴合作，企业需要搭建好能支撑合作的技术基础设施。如基于SaaS和PaaS的云服务、相应的API开发工具，在做好数据的互联互通的同时，对敏感数据采取安全措施。
其次，为与生态系统中不同伙伴合作，满足不同的服务场景，企业要储备多样化的人才，如信息技术与运营技术的复合型人才、业务与技术的复合型人才，还要善于利用众包平台和合作伙伴共同协作。
第三，要加强数据分析和人工智能方面的能力。因为物联网应用服务中最大的价值来源是应用于服务场景中的产业知识和数据，生态系统的整合会使公司获得更多的数据和知识来源，但必须将数据分析能力与产业知识和数据结合起来才能挖掘出有价值的洞察。
第四，与生态系统伙伴密切合作，进行知识与数据的分享、收益与风险的共享、企业内外人才的配合等等，都需要更为开放和协作的企业文化。

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