美国和德国的产业优势与转型路径

工业系统主要由三类角色构成，从产业链的上游至下游依次是设计者、制造与集成者以及使用者。三者的关系与各自的优势如图6-1所示。设计者掌握着整个工业系统和装备的设计及原理知识，并向制造与集成者提供运用这些知识的核心技术及装备；制造与集成者掌握着制造过程的数据及知识，从事生产制造活动，向使用者提供工业产品和解决方案服务；使用者则掌握着使用的数据和知识，并利用工业产品创造最终的价值。

图6-1 工业系统中三类角色的关系及优势

在以上三种关系中，美国和德国扮演着设计者的角色，而中国则扮演着另外两个角色。在第四次工业革命中，三个国家都希望能够更加直接地面向最终价值，从而获得新的市场和价值空间。通过分析美国和德国目前采取的策略，我们能够清晰地觉察到这些决策背后的最终目的和客观原因。事实上，美国和德国在制定自己的策略时都充分考虑到了自身的优、劣势以及目前自身在产业链中的角色，并以此为依据制定了工业转型的方向和具体措施，具体如表6-1所示，其中代表明显优势；代表正常水平；代表相对劣势；代表能力或经验缺失。

表6-1 中、美、德三个国家的工业优、劣势对比

德国工业的优势在设计、核心部件和加工制造环节

但是由于其国内市场太小，“使用”这个环节几乎是空缺的。由于市场对制造装备的需求已经饱和，德国工业新的增长空间一方面在集成和服务，德国工业4.0的整个规划其实就是一个集成方案的蓝本，西门子、博世、施耐德等传统制造装备供应商希望以他们的产品为基础，向世界推销智能制造的集成方案；另一方面，面向装备的智能化服务也将成为新的增长点。

美国工业的优势在设计、核心部件和集成环节

但是“加工制造”这个环节几乎是缺失的。美国在二十世纪九十年代提出了全球化产业分工的概念，并掌握着最重要的设计和核心部件，发挥其在系统工程集成领域的优势，将价值含量低的制造业大量外包，再将这些工业中间产品进行集成后向用户出售，美国企业推行的是“装备+整体解决方案”的产品模式。此外，美国企业不断强化其智能化服务的理念和能力，并使之逐渐成为核心的盈利能力。工业互联网和大数据的兴起为智能服务提供了更多的增长机会，而这部分又恰恰是美国的强项，所以美国的CPS在民用工业中的应用主要集中在使用场景。

中国工业的优势在其完整的产业价值链

虽然整体上与德国和美国相比仍较为薄弱，但是价值链十分完整，又有很强的制造能力和丰富的使用场景。因此，中国企业要考虑的是如何立足于“加工制造”这个环节（其实对于制造装备而言，制造过程本身也是使用过程，也是经验积累的基础），并依托丰富使用场景带来的经验和数据资源优势，一方面向上弥补设计与核心部件的短板，力争更多的话语权，另一方面向下深度挖掘使用中的价值，将智造服务作为新的增长空间和价值创造引擎。

通过对美国、德国的竞争优势和转型策略进行分析，我们应当清醒地认识到中国与这两个国家的不同，并在自己的转型策略选择中结合自身实际情况制定最适合的路径。目前，美国GE公司推出的工业互联网理念深受追捧，其中“孪生模型”（Twin Model）被认为是设备智能化的标志，如图6-2所示。但由于“孪生模型”是建立在美国GE公司掌握了大量的设计及原理知识的基础上才能实现的，所以中国在设计端知识缺失的状态下很难效仿GE公司的模式。

图6-2 美国GE公司的Twin Model服务模式

美国GE公司在过去十年里的商业模式主要是以产品能力的销售为导向，也就是“power by hour”的概念。2012年提出工业互联网背后的商业模式发生了变化，就是Jeff Immelt提出的“power of1%”，背后的逻辑是通过企业服务的方式帮助客户优化装备使用的效率与成本。但是GE公司的模式在中国市场遇到了很大的挑战，因为中国的主要市场来自于大型国有企业，他们很难接受直接把数据给GE公司，所以也就失去了提供服务的基础。因此GE公司必须要与中国本地的集成者进行合作，由这些集成者再去为用户提供服务。在这个关系中，集成者与使用者之间的关系和服务生态的建立是中国自主创新和知识积累的机会，也是整合中国中小企业不同应用链能力（例如轴承、润滑、第三方维护等）的机会。这个机会可用于填补集成者与使用者之间的缺口。

德国提出“工业4.0”战略的最主要目的并不是要升级本国的制造业，否则将如何解释在此战略已经实施的5年时间内，除弗朗霍夫学会主导的几个样板项目得以升级外，并没有在德国大规模地推广应用？事实上，在德国，许多拥有很强制造能力的隐形冠军，其使用的装备和自动化系统的先进程度并不比中国的制造企业高，但是他们通过掌握制造的知识，依然可以制造出我们制造不了的核心部件。因此，德国“工业4.0”战略的最主要目标，是将工业装备OEM与类似西门子等生产系统集成商的能力进行整合，通过提出新一代制造系统的理念，向他们的使用者，也就是中国等发展中国家的制造企业，销售新一代工业装备和集成方案服务，从而带动德国出口经济的新一轮增长（见图6-3）。但是中国也要清醒地认识到，这种打包式的销售方案中并不包括核心的制造知识。

图6-3 德国“工业4.0”的战略意图和途径

而中国的制造企业作为装备的使用者也并不一定了解自己的真正需求，例如中国企业大部分对软件和知识服务的价值并没有概念，依然是以硬件为导向的，所以企业愿意花很高的价格去购买装备，但是却不愿意购买装备的使用知识及相应的服务。这说明他们还没有看到不可见的价值和损失，除了一个设备本身的价值外，设备的使用成本、效率的浪费和质量的影响因素等问题并没有得到重视。所以德国对中国的装备出口市场的定位并没有包含太多的知识服务，这也是由中国市场的客观因素造成的，中国企业需要寻找有效的替代途径去快速弥补制造知识的不足。

如何制定与中国的竞争优势相匹配的转型策略？

我们认为中国应当利用好其在使用和制造端中“量”的优势以及整个产业链较为完备的优势，并将重心放在使用场景的价值方面，从使用的数据和经验中获得集成和设计的知识，从下游到上游逐步增强中国产业链各个环节的整合能力。同时，结合中国在“智能使用”解决方案上的知识积累，推动中国工业产品“走出去”的战略，在向国外出口高铁、轮船、电力基础设施等装备产品的同时，配套“智能使用”的增值服务，在提升中国制造品牌竞争力的同时，强化服务型的可持续收入模式。

以中国的高铁产业为例，利用企业战略分析法（SWOT）对此产业进行分析（见表6-2）后可以看出，丰富的高铁运营经验和使用数据资源这个优势将为高铁产业带来新的机会以及成为弥补当前劣势的重要因素。

表6-2 中国高铁产业分析

高铁产业的智能化应当以智能运维作为突破点，这并不仅是因为在运维端积累的数据是最多的。从长远来看，以智能运维为切入点，高铁产业可以逐步实现以下3步战略目标：

第一步：利用运维数据和以PHM为核心的智能分析技术，为高铁的运营企业提供智能运维服务，整合并优化运维服务资源，降低高铁运维的成本；同时为OEM企业创造服务型收入，增强企业的可持续盈利能力，将智能运维作为中国高铁服务品牌的核心，提升客户满意度，在全球树立良好的口碑品牌影响力。

第二步：利用车辆运维数据和经验，以备件需求预测、供应商可靠性分析、客户需求图谱等数据分析手段为依据，面向高铁车辆全产业链提供服务，实现全产业链的协同优化；同时，利用使用端的数据掌握核心备件供应商的产品信息，为中国企业与国外备件供应商合作进行技术升级提供话语权。

第三步：将运维端的数据和经验反馈至设计和制造端，针对运维中的常见问题，利用先进的数据分析手段进行因果关系的挖掘，最终从设计和制造环节进行改进，实现从“智能运维”到“智能设计”和“智能制造”的联动效应。

如今的全球制造业正处于大变革的前夜。新兴经济体也开始形成基于比较优势的全球大分工和大竞争，同时在互联网时代大背景下，消费者的消费观念也在发生剧变。当供应端和消费端同时发生剧变时，工业企业的核心竞争力被彻头彻尾地颠覆了，即从产品质量控制转变为客户价值创造。这种变化对企业能力提出前所未有的挑战。随着机械技术和信息技术的深度融合，人类所生产的各种产品和系统的复杂性也呈指数级别增长，例如现在的高铁就是集合了车辆系统、轨道系统、信号及调度系统、电力供应系统等众多子系统的综合产业，每一个子系统都涉及非常复杂并且专业的技术。

目前，CPS已开始在制造业领域中得到推广应用，基于CPS的智能制造，可根据市场需求及时改变产品设计和供应链，实现跨公司的超柔性合作，使得基于客户特征和要求的快速定制化生产成为可能，并彻底改变上、下游企业之间的合作方式。自组织、自优化、自适应的价值链和供应链大协作将在全球范围内，迅速改变制造业的竞争格局，而基于CPS的智能制造将重塑制造业企业之间的合作方式，实现整条价值链的共同进化。