腾讯,重估制造

腾讯,重估制造

「腾讯没有工厂,也不懂制造」,腾讯工业云总经理李向前曾对媒体表示道,但这并不妨碍在一条完整的制造业环节(研、产、供、销、服)上,社交出身的腾讯试图寻找到最契合基因的切口。

手握无以伦比的海量用户连接能力,腾讯选择从销售和服务往前端去切。而用户选腾讯看重的也是用户流量。「去环节化」让企业可以直接面对消费者,也让制造业的服务转型有了新的契机。

除此之外,腾讯的核心能力还是云端和底层,更喜欢充当互联网的水和电,也更需要与第三方服务商的相辅相成。

当越来越多的传统行业加入到腾讯的生态中来,腾讯的业务将无所不在,具备无限的想象空间。

撰文 | 微胖

像慢刀子割肉一样,工厂开工也不是,停产也不是,熬一熬发现变得更差,已经是中国制造业多年写照。

依然记得去年采访中,位于上海宝山区某工业区的安全鞋厂,因为地租的接连上涨和停止不停的订单、比纸还薄的利润,无人接盘,静候死亡;

在中山做了二十年教育玩具的某老板终于咬紧牙,买了五十台机械臂;

某中型水泥厂的资深技工们虽然质疑眼前这些连烧碳酸钙都搞不清的互联网人,一直在跌的水泥价格和薄利又逼迫他们不得不上一趟「梁山」。

财经作家吴晓波曾在2017年预测,未来几年内,传统制造业中80%的中小企业会破产,淘汰会非常惨烈,不过产业终究会逼着大家做出改变。

摆在这些制造企业面前的有两条路,一条叫信息化改造,技术和资金密度都很高,比如机器人和工业互联网;另一条叫制造业服务化。

这将是一场规模空前的社会大迁徒多年前,还是一家新公司的腾讯云「预见」未来,并计划将几百万传统制造业迁往云端。

与德国由业内顶尖企业发起和实施工业4.0不同,中国消费互联网大厂的存在,决定了他们将在制造业转型中起着不容忽视的作用。这些企业手握大量用户和业务数据,迫切希望将这些潜在资源变现。

就在两年前,腾讯操刀成立以来第三次重大组织架构调整。如果说在此之前,腾讯服务B端还没有打通内部架构,靠「膝盖」推动,第三次架构调整后,服务B端的障碍被逐一剔除。

 一 流量:营销转型,舍我其谁

几乎所有国人都能分辨出腾讯不同于其他互联网大厂的地方:

他让12亿移动互联网用户装上了微信,企业微信梦想让国内4300万企业拥有自己的即时通讯工具。

手握这些连接能力,「腾讯是从销售和服务再往前端去切。」腾讯全球生态数字峰会期间,腾讯云智能制造总经理梁定安在接受媒体采访时谈到,

「腾讯以前做连接的,有连接的地方就有商机,有流量,就有服务在。」

腾讯,重估制造

腾讯云智能制造总经理梁定安

一条完整的制造业环节包括研、产、供、销、服,社交出身的腾讯试图找到最契合基因的切口。

各家云本质上不会有太大差别,用户选腾讯看的还是用户流量。一位业内人士告诉我们,商家有营销方面的需求会找到腾讯。

也正是在与玲珑轮胎合作中发现了这些痛点,合作方华制智能找到了腾讯云。

玲珑轮胎是中国第二大轮胎制造商,拥有近2000个规格品种的轮胎,批发商代理商遍布全国甚至全球。长久以来,一直采取厂家到批发商再到零售商,最后走入千家万户的传统营销模式。

流通过程每增加一个环节,平均加价5%至10%,这种模式需要高毛利来支撑。随着国内轮胎市场进入充分竞争阶段,产能过剩,轮胎批发商的利润可能只有2%。

另一方面,层层加价最终将成本摊在消费者头上,但他们对产品的反馈却很难回传到厂家。

借由「两端」——微信和企业微信,腾讯尝试给玲珑轮胎构建了一个连接用户的能力:玲珑跟经销商之间的连接,经销商跟下级经销商的连接,经销商跟门店的连接,门店跟用户连接。

「把这个环构建起来之后,企业就会找到新的商业模式。」 梁定安说。

比如,更换轮胎时,客户都会去门店,销售可以通过扫码将客户连接到企业,留存用户数据。

过去,玲珑轮胎只能看到干巴巴的数据,比如这个车企购买我的轮胎,那个电商平台出了10万条货、某个区域经销商卖得很好。现在,企业知道谁买了我的轮胎、在哪儿买的、轮胎型号甚至购买原因、车型等等。

这不仅有利于厂家更加精准地为终端店铺宣传引流,完善促销策略,还能影响后端生产环节。

「原先我们面对的是全国接近400个经销商,五六十家汽车厂,根据他们的需要设计订单,设计产品。」玲珑轮胎董事长、总裁王锋在接受媒体专访时谈到,

「转向新零售,我们面向的是全国几亿用户,研究终端用户的需要,来设计产品,安排生产制造计划。」

过去,轮胎厂家很难把控渠道信息,常常会出现营销落不到实处、忠诚度不高、恶意报账、窜货等情况。借由「两端」——企业微信和微信,玲珑可以打通从大 B(大区经销商)到小 B(夫妻店)上下游,实现对分销体系的管控。

由于厂家将提供平台、统一管控价格,经销商也在向服务商转变。业务扩展到「轮胎与非轮胎结合」、「轮胎、非轮胎商品与服务结合」,赚的不再是轮胎差价而是服务。比如金融服务、仓储费用、最后一公里运输费、厂家服务费等。

启动新零售后,玲珑轮胎业绩在疫情期间实现逆市上涨,并在2020年上半年「国产轮胎原配排行榜」中拔得头筹。

在梁定安看来,对于这家龙头企业来说,诸如「强化核心赛道能力」、「投资一千万、省几百万」的说辞并不足以打动他们。

「能不能有一些新的商业模式,让它找到新的增长点,赚更多利润?」梁定安说,「这个光靠卖轮胎是解答不了的。」

事实上,这也是腾讯试图向更多只关注产品却忽略服务的传统企业输出的能力。「如果我产品都卖不出去了,我做智能制造有什么意义呢?」

这也正是中德制造转型的一个区别。如果说,德国更加侧重优化生产流程,那么,诸如扩大服务种类、改善服务更容易被中国企业视为机会。

 二 平台:做好本分的「底座」

在更多方面,腾讯云与其他互联网大厂没有本质区别,核心能力还是云端和底层。

云存储、大数据挖掘和计算是他们服务的「标配」,在过去采访中,一些制造业人士曾告诉机器之心。他们也更愿意做共性的事情,比如大型数据中心和中台建设。

「低利润、无法规模化都影响着他们的持续投入与合作深度。」

腾讯云在高端装备制造行业看到了巨大商机。十年来,以工程车为代表的国内装备制造的全球市场份额正稳步增长。三一重工市场份额从10%增长到26%, 其他品牌市场份额也从27%增长到36%。

「近年来轻型设备租赁等业务在崛起,预示着服务占比正逐步提升。」腾讯工业云副总经理许志雄在腾讯全球数字生态峰会上谈到。

工程机械不同于那些「只要能卖出去就万事大吉」的产品,产品销售给用户之后,厂家仍需承担起长期为用户提供零部件更换等设备维修服务的责任。

由于价格和专业性等因素,现金全款购买工程机械的并不多,大多数情况下按揭购买或者租赁。

而工程机械上的ICT应用给厂家和租赁商带来的好处,已经得到日本工程机械巨头小松「康查士系统」的验证。

比如,在中国按揭购买小松机械的极少出现「坏账」;数据还能反馈到产品设计环节。但真正挖掘出这套系统价值的是一家日本租赁商。他们发现,系统搜集到的工程机械各种相关数据,给租赁企业的车辆管理带来不少便利。

比如,足不出户就可以掌握诸如「这台设备的某一零件该更换了」等有用信息。当租赁公司要派车去给工程机械补充燃料时,也可以事先通过康查士系统对每台设备当前剩余的燃料进行确认后,再按照效率最高的原则对顺序、路线等做出安排。

作为小松的重要竞争对手,为了挖掘数据潜力给客户提供更好服务,三一重工也在积极打造「最后一公里」创新性应用,而这些上层建筑离不开强大基础设施支持。

三一重工收集了大量设备数据,一些高频传感器数据7x24小时接入 ,大概40万台工程设备需要监控。无论是数据压缩还是存储和计算,许多企业很难胜任。

我们以前做消费互联网时,就积累了丰富的大数据管理经验,梁定安解释道,除了成本上的绝对优势,腾讯对这种数据压缩、计算的理解也很有优势。

「腾讯有超过100万台服务器, 腾讯云也有长时间运营这100万台服务器并提供服务的能力,」一位腾讯云的员工告诉我们,「这种能力比拥有物理服务器更有价值。」

目前,三一重工可以完成对40万个工程设备的监控, 对于设备故障提前预警6.5个小时,预警准确率87%。同时,易损件备件呆滞库存低于同行业40%以上。

有着深厚自动化积累的富士康是另一个典型的制造服务转型案例。

富士康不仅有有工厂咨询规划能力,刀具使用经验也很丰富,对预测刀具寿命的模型和机理有着较深理解。无论是企业内部还是外部,都有将这些积累沉淀下来的需求。

从内看,沉淀意味着新厂区可以快速复制这套技术;从外部的庞大产业链看,「独善其身」远远不够,将这些能力附能产业链才能实现更高的产品质量。

腾讯云从物联网开始做,将每台机器各种各样传感器采集到的数据,经由2G、3G、4G网络回传到云端,解决海量数据的存储, 分析和利用问题。

腾讯就「老老实实做好云平台的底座,整一个数据中台,还有一些AI等能力输送。」梁定安告诉我们,「然后,结合企业在应用层的一些创新, 把这个平台搭起来。

 三 生产环节探索工业视觉机会

在传统制造业看来,互联网大厂对他们的变革很难深入到「产」这样的关键环节。

瓶颈主要是对工业和工艺了解有限,上述制造业专业人士坦言。比如,流程制造生产过程连续,不能停顿,任一工序出现问题必然会影响整个生产线和最终的产品质量,期间非常依赖经验数据,参数、数据分析复杂很高。「没有客户深度配合,抛开设备和工艺,单凭算法和模型,无济于事。」

至于核心环节和核心设备,比如高炉、转炉炼钢,哪怕出现一点安全故障,影响都很巨大,互联网公司也不敢轻易尝试控制。

不过,腾讯云也在观察一些工业视觉机会。在深圳市光明区,TCL下属华星光电有庞大的工厂,生产线上很少看见工人,机械手臂忙来忙去。

有一个环节投资并不算大,但近年来被当做工业互联网智能制造的典型屡屡提及,亦即国内首个液晶面板缺陷类型人工智能识别项目,ADC(Auto defect Classification)。

ADC项目之前,需要AOI设备将玻璃缺陷拍照后上传到NAS系统,工作人员下载每一张图片判别分类,判别的结果再上传到系统,所有工作都由人工完成。

通过导入腾讯AI判片,一整个面板的片子识别速度已经做到15毫秒左右,而人工大概需要五分钟。同时,缺陷识别准确率已超过90%,超过人类。

最开始人员替代只有二三十人,团队用了两年时间提升系统,现在替代数量达到140人,未来总体可以替代50%人力。

在这个项目中,腾讯云提供了底层技术,主要做两块事情。一块是视觉算法本身,训练算法模型去识别缺陷。

另一块就是背后的底层支撑。「这个很重要, 将回传的海量数据存储后,还需要底层支撑AI快速识片。」上述腾讯员工告诉我们。

为了保障一天140万张图片数据与MES系统交互不遗漏,几百个模型与站点数据交互准确无误, GPU卡资源灵活调度负载均衡,腾讯设计了适合工业产线稳定可靠的自动判片系统。

另外,由于工艺和制程也在不断调整,比如,改变生产批次或者生产型号,模型也要不断适应这些新问题并经由训练稳定下来,重新投入生产。

「这个过程也需要一个平台去帮助实现非常复杂的AI图片标注和训练。」上述腾讯云的员工表示。

华星光电2017年开始计划上这个项目,磨合一年时间,2018年正式上线。腾讯做了最困难视觉算法的攻坚,「因为腾讯拥有中国最强视觉算法团队,在这个过程中一定是有可为,有可不为。」梁定安说。

现在,腾讯也在复用在华星光电、空客积累的一些工业视觉智能能力,深入生产制造。比如,在玲珑轮胎的生产制造过程中,轮胎里面会有很多钢丝,通过轧膜轧制过程中也存在视觉机会。

「如果龙头企业觉得自己可以搞定这个核心算法,我觉得这是没有找准自己的核心竞争力。」梁定安说到。

 四 生态:众人拾柴火焰高

除了以引为傲的流量(用户链接)以及互联网大厂的平台基座能力,虽为巨头,腾讯也很依赖生态伙伴的相辅相成。

除了互联网创业公司,线下企业也亟需IT技术支持、升级和改造,也构成了云计算最大的存量市场。这个市场中,企业的信息化架构和方向往往由系统服务商或者ISV(独立软件开发商)决定,互联网企业要想开发这一领域的用户,必须拿下系统商。

「服务商做的事类似于泥瓦匠,把腾讯提供的原材料,建设成一栋商家可以住的房子。」对于微信生态和有赞的关系,有赞创始人朱宁曾描述道。

然而,与友商从零售到生产的每个环节都清楚,合作伙伴都听他的不同,腾讯没有这个条件。「腾讯有前端能力、云和AI的平台能力,中间这段业务化能力依靠合作伙伴来做。」EC的创始人兼CEO张星亮在接受AI财经社采访时谈到。

这是腾讯与其他互联网大厂在发展产业互联网时主要区别所在,也是腾讯提出生态伙伴招募计划「511」背后的动因。与合作伙伴共建,针对中国制造企业千人千面的解决方案。

事实上,为了吸引更多ISV进驻企业微信,腾讯也在加剧生态开放,将 ISV 工具放进工作台,以丰富现有的应用生态。疫情期间,很多城市和地区上线了大量疫情防控和复工复产小程序,大量用户能够无门槛的使用这些服务,正是腾讯开放生态整合的一个体现。

腾讯想通过团队一对一服务,打造标杆案例,向更多商家演示腾讯可以实现的能力,梁定安告诉我们,更多的落地工作需要依靠广大服务商。

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