用電氣前CEO Jeffrey Immelt 指出： 工業企業適應不斷變化的環境的壓力越來越大。 他們經歷了新的商業模式和新技術沖擊。 在蒸汽，電力和計算機之后，現在有一大波新技術正在重塑工業，這些技術被稱為信息物理系統，包括云計算，物聯網以及物理、數字與生物世界的融合。

在本文中，我想概述一下關于評估工業 4.0 創業公司方面的想法，以 100 多家公司為例，介紹這個市場的機會和風險，并根據我所進行的討論，為這個行業的創始人提供一些建議。

新的概念和技術正在發展

在過去的幾年中，一些新的概念已經演變，正在改變工業價值創造：從研發階段到制造和裝配工藝，一直到將產品運送到終端客戶。 以下是最有趣的變化：

熄燈工廠： 當我第一次聽到這個概念的時候，我驚奇的發現，第一個熄燈工廠自二十世紀八十年代以來一直在運作。 這個術語基本上是自動化工廠的代名詞，意思是工廠 24/7 運行，沒有任何真人參與。

協作機器人： 隨著人工智能的進步，許多人談論哪些工作會被機器人取代。協作機器人利用人與機器的協作，而不是機器替代人類。 這些機器人通常具有很強的適應性，可以支持人類的重復工作。 有趣的例子包括 Festo 的 ExoHand 或 Skoda 的工廠，在那里，協作機器人在裝配線上支持工人。

內存內計算： 這對于物聯網收集和分析 SAP HANA 等平臺上的單個數據副本上的內存數據很重要。

邊緣計算： 由思科提出，邊緣計算允許公司在離數據源盡可能近的地方處理數據，而不是在云端。 優點是比數據傳輸到云的延遲更少，安全性更高。

機器學習和 AI： 這一點是顯而易見的。 整個生產過程中無數的數據流為獲得超出任何傳統制造執行系統（MES）的預測性洞見奠定了堅實的基礎。

轉向基于服務的商業模式

越來越多的跡象表明，工業界的產品正在以產品即服務或解決方案即服務的形式出售，而不是作為獨立產品出售。 這類似于從本地部署軟件到 SaaS 的轉變。 為什么會發生這樣的變化，工業界有什么優勢呢？

對于銷售方： 和 SaaS 一樣，提高了客戶生命周期價值，降低了進入門檻。 另外，如果沒有人愿意投資新的機器或資產，他們甚至可以在危機中創造收入。

對于買方： 他們能夠得到更高的便利性和更多的服務，如預測性維護或狀態監控。

產品vs服務為導向的商業模式

這種轉變正在全球范圍內發生，但獨立于這一趨勢，西方工業企業難以憑借質量進行差異化，因為中國和其他地區的制造企業正在迎頭趕上。這導致了如何差異化和爭取以較低成本生產的競爭的問題？

客戶響應能力加快了推向市場的時間，并更快地適應了變化的需求。關注客戶和增加個性化產品種類也是一個好主意。

從研發到售后的全過程端到端解決方案。構建接口，API，與供應商和客戶共享數據，以更高效的流程協同工作，并降低成本節省時間。

利用自動化和機器人來實現與低收入國家類似的勞動力成本。

工業棧與軟件棧不同

對于傳統投資于軟件公司的投資人來說，這些軟件公司出售軟件給其他公司，或使用越來越多云計算產品的公司，投資工業卻有些不同。 面向消費者、自由職業者或中小企業銷售的自助服務應用在工業界是非常罕見的。通常是企業級銷售，這是早期階段投資人很難在早期挑選出優勝者，而且這些產品相當復雜，對于沒有太多行業知識的人來說往往很難判斷。

工廠棧通常由不同的機器，不同的傳感器和不同的發射機組成，這使得很難為各個公司構建標準化的即插即用解決方案。我與一個在這個領域工作的企業家的討論很好的總結了這一點：

“在你參觀了 10 家不同的工廠之后，你認為你已經看到了所有的東西，但是你進入了第 11 家工廠，又是完全不同的情況。”

我相信工業 4.0 并不是真正取代機器和設備，而是關于利用軟件，利用捕獲的數據，使機器和人員更智能，更高效。 制造商可能會增加一些傳感器，而不是更換機器，但真正的價值將來自軟件。想想通過類似于特斯拉的云來更新你的機器。現在是重新發明工廠堆棧的時候了。

顯然這是有一些風險的：

網絡安全風險： 攻擊工業自動化的惡意軟件，控制設備或企業間諜活動竊取競爭對手的敏感數據。

生產停機： 軟件故障或網絡問題，導致停產。 在汽車行業，一分鐘的停產成本為 22000 美元

質量損失： 例如一開始就不像以前那樣精確的新的檢測軟件，但隨著時間的推移學習（AI 軟件隨著時間的推移而學習）。

互操作性： 缺少技術標準使得許多不同設備的集成和互操作性非常困難。

處理步驟后的應用程序

哪些是工業界最有趣的機會？ 接下來，你將會看到一些我正在尋找工業領域的公司，以及對該領域的關注點。

CAD / CAE / 模擬： 用于設計產品的 3D 建模，原型開發工具和仿真平臺。

原型 / 尋找供應商： 借助 3D 打印進行快速成型，尋找合適供應商的平臺以及類似 Plethora 這類垂直整合工廠。

物聯網 / 中間件： 從機器獲取數據，將離線設備連接到在線服務。連接設備能夠收集和共享用于實時監控或進一步分析的數據。

車間指導 / 應用程序： 加強復雜工序的工作指導、加工安全性并確保生產質量。 通常利用智能手機，平板電腦和模塊化工作站。

機器人： 用于編寫機器人行為或自動機器人的軟件。最近機器人投資已經火熱。

可穿戴設備： 觸摸界面在 B2C 領域中無處不在，人們習慣于個人設備。 這個趨勢在工業界是很明顯的。

分析/效率： 360° 概覽和完整控制整個生產過程。測量和分析車間的人員和機器工作狀況。

能源監測 / 分析： 監測，分析和優化能源消耗。

檢查： 幫助發現企業流水線上的問題，例如在計算機視覺的幫助下。

預測性維護： 狀態監測解決方案，優化性能和減少停機時間。

資產追蹤 / 位置分析： 通過追蹤設備和預測性/規定性分析，獲得整個供應鏈的透明度。

傳統企業并不像人們以為的那樣沉睡不醒

我們以德國為例，23％ 的 GDP 增值來自制造業，全球 48％ 的中型市場領導者，所謂的“隱形冠軍”來自德國。

誠然，這些企業可能不會像 GAFA 那樣承擔那么大的風險或投資那么多新項目，但他們確實投入了數字化計劃，并調整了業務模式。 有人可能會爭辯說，這只是漸進式改進，速度太慢太慢。 這里有些例子：

K ?rcher：云移動優先。 自 2012 年起，他們與 AWS 合作。K?rcher 的清潔機器有一個遠程信息處理盒，可以將機器數據發送到云端，用于更高效地規劃和管理維護服務。

Viessmann： 健康的風險偏好。 這家加熱和制冷制造商擁有自己的風險投資基金，這是一家位于柏林的公司建造商，并試圖打造物聯網社區。 整個公司正在嘗試很多新的商業模式和想法，是我眼中最具前瞻性的德國公司之一。

Kaeser：改變業務模式。 這家空氣壓縮機制造商幾年前將傳感器放入壓縮機，從而將其業務模式從銷售壓縮機改為銷售“空氣即服務”。 現在，客戶只需要支付他們需要的空氣量。

寶馬：自動化工廠。 萊比錫寶馬 i3 工廠相當先進，自動化程度非常高。

他們必須更加積極。 軟件公司進入新興行業（例如谷歌→汽車）可能要比傳統工業公司聘請頂尖開發者容易得多。

對創業者的影響

顯然，這整個發展為想要改造工業部門的創業者開辟了一個巨大的機會窗口。我建議你記住：

以客戶為中心： 從一開始就與客戶和緊密合作。 根據他們的反饋開發產品，盡量縮短迭代周期。 如果他們使用產品并給你反饋，花時間和客戶一起。 與賣給其他軟件公司的 SaaS 公司相比，你不能進行 A / B 測試。 讓客戶輕松嘗試你的解決方案，例如 從一條生產線開始，而不是整個車間。

避免免費試點： 我的印象是，試點的標準是相當低的。 很多公司都愿意測試你的解決方案，但他們往往不想為這個試點支付費用。 此外，還要關注一兩個使用案例的試點，而不是讓管道充滿不同用例的小試點。

銷售用例： 銷售行業人士易于理解的明確用例。 出售“儀表板”，而不是出售“控制室”。 讓你的語言適應行業，以便最好地理解并以投資回報率作為賣點。

盡量向高層銷售： 與研發部門或流水線上的工作人員交談是很好的，但在很多情況下盡可能高的銷售產品。 和電管理層人員，生產計劃負責人或制造總監交流。

了解企業級銷售： 嘗試了解企業銷售過程。 誰是用戶，誰是決策者？ 誰有預算？ 采購過程如何？

平臺第二： 不要試圖先建立一個平臺，而是嘗試從一個狹窄的用例開始，開發產品，從長遠來看有一個平臺，尤其是物聯網領域。 人們不買物聯網，他們買一個解決問題的辦法。