| 掌握工業4.0－工業界競爭新藍海：商業模式、智慧服務創新 |
【2016.06.22】
工業界競爭新藍海：商業模式、智慧服務創新
工業4.0的機會空間
製造革命只是工業4.0的基礎條件，最根本的驅動力來自商業模式與智慧服務體系的創新技術變革，兩者才是未來工業界競爭的藍海。隨著智慧感測和3D視覺技術成熟，將帶動商業與服務模式創新的良性循環。
未來工業界的機會空間可以分為四部分：
2.避免可見問題，從使用資料中挖掘新的知識，對原有生產系統和產品做加值改善。
3.利用創新方法與技術解決未知問題，例如具有自動察覺能力的設備，以及利用智慧手環管理睡眠品質，都是使未見問題透明化，進而管理和解決。
4.尋找和滿足未見的價值缺口，避免未見因素的影響，需要利用資料分析產生的智慧資訊去創造新的知識和價值，是工業4.0的最終目標。
由於互聯網和電腦技術高度發展，在與工業系統深度融合過程中引發的生產力、生產關係、生產技術、商業模式和創新模式等方面的深層變革，是整個工業系統邁向全面智慧化的革命性轉變。
聚焦需求 創造產品價值
工業4.0的另一個特點，是製造過程和製造價值向使用過程的延續，不僅關注將一個產品製造出來，還應該關心如何使用好這個產品，實現產品價值的最大化。
產品的創新和創值，不再以滿足使用者可見的需求為導向，而是利用使用者的使用資料去創建使用情景模擬，從中找到用戶需求的缺口，或稱「未見的需求」，因為即便是用戶自己都很難意識到。
在工業4.0時代的市場競爭，會從以往滿足客戶可見的需求，轉向尋找用戶需求的缺口。以往將產品賣給客戶後，就幾乎到達生產價值鏈的終點，工業4.0時代將價值鏈延伸到雲端，以產品作為服務的載體，以使用資料作為服務的媒介，在使用過程中不斷挖掘用戶需求的缺口，並利用資料採擷產生的資訊服務為使用者創造價值。
例如，未來人們去店內選車，不只是選擇車型、顏色和內飾等客製化特徵，還可以在布滿感測器的車內試駕，感測器自動記錄整個座椅上的壓力分布，一款符合用戶身形和坐姿習慣的座椅就自動設計完成了；在用戶開車過程中，汽車內部的感測器自動記錄使用者的駕駛動作，進而預測用戶的駕駛習慣，兼顧駕駛操作感、舒適性的動力系統和控制系統被自動匹配完成。在用戶駕駛汽車的過程中，汽車能夠自動識別用戶駕駛習慣的改變，提醒用戶對於能源消耗和剩餘里程的影響。
在上下班高峰期，汽車能夠透過巨量的交通資料預測未來一段時間內可能通過道路的擁堵情況，並為使用者推薦最佳行駛路徑。在駕駛過程中，汽車還可以記錄路面平整情況，在系統內分享，提醒後面的駕駛者減速駛過一段坑窪路面，隨後這些資料被發送給市政管理部門，第二天再經過相同路段時發現坑窪的路面已經被修補好了。
用戶回家後，可以透過手機或網頁查看一天的駕駛紀錄，不同駕駛模式下的能源消耗一目了然，可以與社區內其他用戶比一比誰更加節能環保，系統還提供相應的駕駛習慣改善建議。
查看汽車的健康狀態報告，包括各個關鍵零組件和故障風險，相匹配的維護保養建議也被自動提供，網上預約後就可以到4S店進行維護，如果只是簡單的更換，還提供影片及文字講解的詳細步驟說明。
以上情景未來5年甚至更短時間就可現實，工業界賣給使用者的不再是產品，而是價值能力。對於駕駛者而言，汽車帶來行動力、時尚感、經濟性、舒適性和安全性等一系列能力，這些能力將根據使用者使用情況和需求提供客製化的最佳匹配。
智慧感測、3D視覺技術助攻
再舉一個日常生活例子。我們買鞋墊只會問要買多大碼，同一個尺碼每個人得到的鞋墊都相同，但其實每個人腳的形狀、體重、站姿、走路習慣、搭配的鞋子都不同，因此不可能有一款鞋墊能夠同時滿足每一個人的需求。
美國爽健（Dr. Scholl）公司在賣給用戶鞋墊前，先讓用戶站在一個連接感測器的踏板上，系統會記錄使用者站立時足底的壓力分布，隨即客戶就可以獲得一個客製化的鞋墊。
這其實只是開端，還有更多價值空間可以挖掘。比如足部壓力資料的採集只考慮站立情況，但是走路和跑步時的壓力分布同樣重要，同時還要考慮與運動鞋、高跟鞋、皮鞋等不同鞋子的搭配。這些資料可以賣給製作鞋子的公司，在買完鞋墊後向用戶推薦一款適合搭配的鞋子。這些資料如果結合醫學研究，還可以提醒用戶站立姿勢和跑步習慣可能造成足部和膝蓋損傷的風險，提供改善習慣的建議。
對於製衣公司也是一樣，在給用戶進行量體時都是按照固定姿勢，沒有考慮使用者在動態情況下的舒適度。如果我是一名教師，經常要抬手在黑板上寫字，手臂運動幅度很大，手肘和腋下部分就需要加大彈性。
因此，未來的量體應該是動態的，給使用者穿上特製衣服後按照喜好隨意活動， 衣服上的感測器會自動記錄幾個關鍵位置的應力情況，據此為使用者製作出更加合身的衣服。
這些隨著智慧感測和3D視覺技術成熟，已經變得觸手可及，是科技進步帶動商業與服務模式創新的良性循環。
由此不難看出，資料是為使用者提供客製化產品最重要媒介，無論是發現用戶價值缺口、發現和管理未見問題、實現無憂的生產環境（Worry-Free Productivity），以及為用戶提供客製化的產品和服務，都離不開對資料的分析挖掘。
工業4.0時代，製造將透過資料把終端客戶與製造系統連接，這些資料將自動決定生產系統各個環節的決策，實現生產上下游的整合，人的工作難度大大降低，工廠組織架構趨於扁平，生產資源利用效率更加優化。（本文取自天下雜誌出版《工業大數據》，作者為美國國家科學基金會智慧維護系統IMS研究中心主任）
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