新的概念和技术正在发展

在过去的几年里，一些新概念的发展正在改变工业价值创造:从研发阶段到制造和组装过程，直到将产品运送到最终客户。其中最有趣的是:

• 熄灯的工厂当我第一次听说这个概念时，我实际上很惊讶第一个熄灯工厂自从1980的。这个词基本上是自动工厂的同义词，意思是工厂全天候运转，没有任何人参与。
• Cobots随着人工智能的进步，许多人都在谈论哪些工作将被机器人取代。合作机器人利用的不是机器与人之间的合作，而是两者之间的合作。这些机器人通常适应性强，可以支持人类从事重复性工作。有趣的例子包括费斯托的ExoHand或斯柯达的工厂机器人在机电一体化装配线上为工人提供支持。
• 内存计算:这对于物联网在内存中收集和分析数据在平台上的单个数据副本非常重要SAP HANA．
• 边缘计算:由思科创造，边缘计算允许公司尽可能在数据源附近而不是在云中处理数据。优点是将数据传输到云端的延迟小，安全性高。
• 机器学习与人工智能这一点是显而易见的。整个生产过程中无数的数据流为获得预测洞察力奠定了坚实的基础，这些洞察力远远超出了任何传统的制造执行系统(MES)。

转向基于服务的业务模式

有更多的和更多的工业世界的产品被当作products-as-a-service或solution-as-a-service而不是作为独立的产品。如果我们看看从内部软件到SaaS的转变，这听起来很熟悉。为什么这是有意义的，在工业世界有什么优势?

• 对卖家:与SaaS一样，企业可以从客户终身价值的增加和较低的进入门槛中获益。此外，如果没有人愿意投资新机器或新资产，即使在危机中，它们也能产生收入。
• 买家:他们受益于更高的便利性和更多的服务，如预测性维修或状况监测。

这种转变正在全球范围内发生，但独立于这种趋势之外，西方工业企业更难以质量来区分，因为中国和其他地区的制造业企业正在迎头赶上。这就引出了一个问题:如何在通常可以以更低成本生产产品的竞争中脱颖而出并赢得竞争?

• 客户响应能力，允许更快的时间进入市场，并更快地适应变化的需求。以顾客为中心和个性化来增加产品的种类也是一个好主意。
• 从研发到售后的全程端到端解决方案。建立接口，api，与供应商和客户共享数据，在更有效的流程上协作，减少成本和时间。
• 利用自动化和机器人技术，实现与低收入国家类似的劳动力成本。

工厂栈不同于软件栈

对于那些传统上投资于软件公司再卖给其他软件公司或使用越来越多基于云计算的产品的公司的投资者来说，投资于工业部门有点不同。我们习惯了SaaS公司的自助服务应用程序，这些应用程序出售给生产消费者、自由职业者或中小型企业，在工业世界中非常罕见甚至不存在。这通常是企业出售，这使得早期投资者很难在种子阶段选择赢家。此外，这些产品相当复杂，对于没有太多行业知识的人来说往往不直观。

工厂栈通常由不同的机器、不同的传感器和不同的发射器组成，这使得为不同的公司构建一个标准的即插即用解决方案变得困难。我和一位在这一领域工作的企业家进行了一次讨论，从中可以总结出一个很好的方法:

“在你参观了10家不同的工厂后，你会认为你什么都看过了，但当你走进第11家工厂时，它又完全不同了。”

我相信工业4.0并不是真的要取代机器和设备，而是要利用软件，利用捕获的数据，让机器和人类工人更聪明、更高效。制造商可能不会更换机器，而是增加一些传感器，但真正的价值将来自软件。想象一下通过类似特斯拉的云来更新您的机器。现在是改造工厂堆栈的时候了。

显然，这并非没有风险:

• 网络安全风险:恶意软件攻击工业自动化系统，以获得对设备的控制，或通过企业间谍活动从竞争对手那里窃取敏感数据。
• 生产停机:软件故障或与云没有连接，将导致生产停止。在汽车行业，一分钟的生产停机成本为2.2万美元(!)
• 质量损失，例如，新的检测软件在开始时不像以前的那样准确，但它会随着时间的推移而学习(人工智能软件会随着时间的推移而学习)。
• 互操作性:很少的技术标准使得与许多不同设备的集成和互操作性非常困难。

处理步骤之后的应用程序

我在上面所写的让我想到一个问题:在工业部门，哪些是最有趣的机会?在接下来的文章中，您将看到一些工业部门公司的概述，我在P9中关注了这些公司，并对该领域有普遍的兴趣。它是决不一个完整的景观。如果你觉得你的公司应该被包括在内，请联系这里．

• 工程工具:用于设计产品的三维建模、原型工具和仿真平台。
• 原型设计/寻找供应:借助3D打印的快速原型，寻找合适供应商的平台，以及像雪花这样垂直整合的工厂。
• 物联网/中间件:从机器获取数据，连接离线设备与在线服务。能够收集和共享数据的连接设备，这些数据可用于实时监控或进一步分析。
• 车间指导/应用程序:加强复杂工序的作业指导书，确保工序安全和生产质量。通常专注于智能手机、平板电脑和模块化工作站。
• 机器人:为机器人行为、agv和其他类型的机器人编程的软件。机器人领域的投资最近开始增长．
• 穿戴:触控界面在B2C中无处不在，人们已经习惯了个人设备。这种趋势在工业世界是显而易见的。
• 分析/效率: 360°全景，全面控制整个生产过程。测量和分析车间的人工和机器工作，包括机器的状态监测和能源消耗。
• 检查:在装配线上帮助发现问题的公司，例如借助计算机视觉。
• 预见性维护:用于状态监控、优化性能和减少停机时间的解决方案。
• 资产跟踪/位置分析:借助跟踪设备和预测性/规范性分析，提高整个供应链的透明度。

在位者并不像人们想象的那样沉睡

我们以德国为例GDP增加值的23%来自制造业在哪里48%的中等规模世界市场领导者-所谓的隐形冠军-来自。

的确，他们可能不会冒那么大的风险像GAFA一样对新项目进行大量投资他们确实在数字化项目上投入了精力，并调整了自己的商业模式。有人可能会说，如果是渐进式改进，现有公司就会这么做;如果是颠覆性的改进，或者产品质量提高10倍，现有公司可能会进展太慢。下面是一些例子:

• 因为Karcher——移动云:他们自2012年起就与AWS合作。他们的清洁机器有一个远程信息处理盒将机器数据发送到云端例如对位置进行更有效的规划和管理维修服务。
• 菲斯曼-健康的风险偏好:采暖和制冷制造商有它的自己的风投基金,一个公司施工总部位于柏林，试图创建物联网社区Maschinenraum．整个公司正在大量尝试新的商业模式和理念，在我看来，它是最具前瞻性的德国中小企业之一。
• 空压——转变经营模式该空压机制造商几年前在其压缩机中安装了传感器，从而改变了其商业模式，从销售压缩机机器销售air-as-a-service．现在，顾客只需支付他们所需的空气量。
• 宝马-自动化工厂位于莱比锡的宝马i3工厂非常先进，自动化程度很高。这段视频让你一探究竟．

它们必须是活跃的。软件公司进入新行业(如谷歌→Automotive)可能比传统工业公司雇佣顶级开发人员容易得多。