IIoT 设备、分析支持服务化优势

近年来，每个需要昂贵和复杂资产（发电机组、喷气发动机、包装机）的行业都在寻找有助于减少对这些机器的前期资本投资并将机器制造商和设备供应商绑定到承诺的结果和服务的选项。特别是随着制造业开始从大规模生产转向大规模定制，这可能由最终客户动态驱动，这样的模型变得很有必要。这将创造一种全新的商业模式，这将是制造商新时代的曙光。

从供应方面来看——从机器制造商的角度来看——这种模式可以称为“制造业服务化”。简单来说，服务化是一种商业模式，制造商在其中从与其产品相关的服务中建立新的收入来源。换句话说，制造商拥有与其机器和组件相关的集成产品、服务和成果组合，采用有意识和明确的策略，与没有集成服务的类似产品相比，在市场上创造一个关键的差异化因素。

从消费方面——从这种机器的购买者的角度来看——该模型可以让忠诚的合作伙伴（而不仅仅是供应商）放心，他们将与他们的客户一样在维护和生产力方面拥有同样多的利益。这些合作伙伴不仅会提供敏捷支持，还会提供成果承诺。当然，这些将由工作纪律和相关的详细标准操作程序驱动，这些程序将提高整体效率和生产力。其中一项重要成果将是优化资本设备投资。

服务产品级别

根据所涉及实体的成熟度、产品类型和使用的技术，提供不同级别的服务：

基础服务化为资产提供维护、维修、大修 (MRO) 和支持。大多数制造商传统上都是被动地提供这些服务，这意味着根据客户要求或以固定频率（例如，每季度派遣技术人员进行维护）。

中级服务主动提供类似的 MRO 和支持服务，并通过远程监控和诊断功能启用。这也意味着为每个客户提供快速而准确的服务，而不是为每个人提供普通模式。

高级服务化有多种变化，包括：

• 产品即服务 (PaaS)，也称为按使用付费。客户无需为资产付费，而是为使用产品或资产提供的每单位服务付费。
• 可用性和/或质量服务水平协议 (SLA)。制造商对资产可用性和/或输出质量承担合同责任。
• 基于结果的模型。原始设备制造商 (OEM) 出售的是业务成果，而不是资产。这可以看作是 PaaS 和 SLA 的组合。
• 咨询服务。资产/流程优化咨询服务，包括基于结果的收入，包括基准测试和其他输入。

服务周期

IIoT 让服务化成为可能

一个显而易见的问题：是什么推动了使这种新商业模式成为可能的变革？如您所见，连接到资产并能够实时访问操作和诊断数据对于该模型的每个级别都至关重要。您不能也不想依赖手动报告来获取基于结果的模型或法律可执行的 SLA。因此，传感器、工业物联网 (IIoT) 和高级分析平台是服务化的关键。这些是收集实时数据、允许实时访问资产并将数据转移到分析工具以实时向所有利益相关者提供价值洞察的技术推动者。

让我们探索 IIoT 如何实现前面描述的不同服务化模型的交付，并查看一些示例。对于中级服务，OEM 在出现故障或故障之前主动提供支持和维护。 OEM 使用远程资产监控来持续监控资产健康状况，并在出现问题时进行干预。使用状态监测和基于机器学习的预测算法等技术。

例如，一家昂贵的纸张加工机器制造商使用 Ascent Intellimation (AIPL) 的 PlantConnect RAMS 产品。这家机器制造商使用 RAMS 产品为全球客户监控这些复杂机器，并通过主动干预和建议避免故障。客户还使用相同的数据来执行最佳使用实践并执行操作员行为。

其中一个改变游戏规则的方式是让资产本身变得智能，以便它可以运行自己的系统检查和算法。这将减少对支持中心团队的依赖，并有助于降低支持成本。一个可行的例子是技术支持的汽车，当需要维护时，它会根据监控汽车的各种传感器向服务中心发送警报。

如果产品本身很智能并保留其输出的详细记录，则 PaaS 是可能的。使用 PaaS 的一些资产类型是发电机组、泵、压缩机和喷气发动机。非工业例子包括复印机和咖啡机。

服务化的高级示例

更高级的主动维护是服务水平协议，可保证一定百分比的可用性和/或资产产生的输出质量。数字双胞胎等技术用于监控运行中的资产，并通过远程和现场服务使其保持可用和最佳状态。使用高级分析，制造商不断改进资产并在现场部署这些升级。不用说，这些改进是软件驱动的。这些合同还包括特定的操作环境、经过培训的操作员等。示例包括一些提供此类 SLA 的高端医疗设备制造商。

一些 OEM 使用基于结果的模型来保证一定水平的结果和按使用付费的定价。例如，一家汽车 OEM 向公共交通当局提供具有规定运行性能的巴士。当局购买的是里程而不是巴士本身。在这里，OEM 不仅要对资产进行持续监控，还要对运行条件进行持续监控。

咨询服务可能是最先进的。制造商使用人工智能和机器学习算法将连续生产数据提供给高级分析模型，这些算法就性能改进、燃料节省、安全、能源优化等提供建议。产品和客户领域的深厚专业知识对于构建这些分析模型至关重要。一些示例包括涡轮机的振动分析、船舶和飞机的燃油效率咨询、船舶和飞机的路线咨询以及整个工厂的能源优化服务。一家公司使用 PlantConnect RAMS 为锅炉性能优化提供咨询服务，而另一家公司则使用 AIPL 的 MarineIoT 为海上船舶提供燃油效率和路线咨询。

服务化的关键技术组件

优点和缺点

服务化可以为供应商和客户提供双赢的机会。对于供应商而言，收益包括更高的经常性收入、与客户的持续关系、供应商在价值链上的提升以及备件和消耗品的更高销售额。对客户而言，好处包括捆绑了可靠和优质服务的产品；资产的更高可用性、质量和有保证的结果；以及从资本支出到运营支出的会计模型。

另一方面，服务安排面临许多挑战，尤其是在资产可用性/质量 SLA 和基于结果的模型方面： 合同很棘手；创建一个双方都接受的可衡量的成功指标并不容易；只有当产品对客户至关重要和/或价值很高时，为服务化支付的费用才有意义。

总体而言，仅靠技术不足以构建成功的服务化组合。需要的是对客户需求的深刻理解以及不断调整和发展资产和服务以实现预期结果的意愿。这并不容易。它需要在资产的设计、制造和交付方面具有高度的灵活性。它还需要资产本身具有非常高的质量、可靠性和稳健性。以具有成本效益的方式完成所有这些工作，以保持市场竞争力。换句话说，制造商自己必须采用工业4.0和智能制造作为一种运营方式。