工業服務、工業互聯網與工業金融(二)

“維修合伙人制”有效釋放維修人的自由度，對于工業轉型的意義本質上就如“1978年的小崗村，18位農民搞大包干，開啟家庭聯產承包責任制的先河，改變中國農村發展史”。

在小數據時代，變革依賴于文化驅動，我們往往采用第三方咨詢機構來輔助推進（TPM、精益生產），而這種方式有兩個明顯的缺點：

其一，效果不持續，往往是一推、二倒、三重來，基本上很難維持一年半載，既費錢，又費精力；

其二，改善不徹底，這往往是內部受制于管理文化、核心人員流失、部門利益沖突的那個因素，外部受制于供應鏈制約，如低價中標、工業服務與工業品供給質量與供給效率等要素。變革的成本過高，尤其是阻礙了更多中小制造業的變革。

智能＋數字運維，助力“維修合伙人制”有效落地

移動智能終端＋二維碼為載體的數字運維工具，借助人工智能技術，有助于“維修合伙人制”精益化落地，并輕松實現工業服務資源對接，包括：

A．輔助維修作業：通過二維碼掃一掃，輕松完成維修呼叫、維修作業分配、維修簽到、維修后確認、維修驗證和校準的全閉環管理；實現事后維修、周期性預防性維修、點檢與隱患排查的預測性維修通道全覆蓋；

B．智能診斷與分析：對維修作業動態數據進行歸納和展示，利用AI語音播報技術，實現維修作業的動態監控和管理調度；以MTTR、MTBF、可用性等工業設備運行關鍵數據，結合故障分類、備件消耗等數據，實現維修人員技能優化、維修績效評價和維修目標數據優化的能力；

C．工業服務資源對接：首先作為移動化的維修工具載體，對于工業服務資源有效進行嫁接，這好比微信九宮格，對于用戶而言，首先是便捷性；另外，對于維修數據充分挖掘和量化，對于工業服務資源的匹配實現精準對接，對于服務商而言，強調的有效性。

智能＋數字運維與“維修合伙人制”的有機結合，為工業現代服務業突圍提供了規模化復制能力、以及經濟性和持續性的推廣路徑。

智能＋物聯網，提高預測準確性，拓展智能服務模式

提高預測性診斷的準確性，是工業互聯網拓展的主要方向，結合到不同的工業服務場景需求，主要應用在以下幾個方向:

A．工業檢測：主要利用離線或者在線的傳感器，收集振動、溫度、油液分析、紅外成像等機器物理數據，輔助專業檢測知識，對設備故障前期進行預知預判，以此開展工業檢測業務，為預測性維修提供精準服務；

B．融資租賃：主要是面向場外設備，如叉車、AGV等便于移動，通用性較強的設施，物聯網的應用主要在行跡跟蹤，維護保養等相關場景；

C．運維外包：主要面向能源供給（水、電、氣、熱、冷），物聯網接入有利于實現遠程巡檢（節人）、能源優化（節能），并拓展能源售賣、代運行和維護，以及合同能源管理的其他服務模式。

D．數字服務：主要面向于制造企業提供全面的數字服務，路徑方面首先是梳理價值流程，并通過數據庫的補充，搭建IT和IOT數據結合的數據分析平臺。

智能＋AR，圖像識別與運維知識交互，提高工業服務協作能力

AR技術的成熟，為工業服務產業化發展提供了更多可能，這包括：

A．遠程維修協作：高技能人才是工業服務的稀缺資源，遠程維修協作為專家技術人才提供了更便捷的服務方式，這將大大降低服務成本，拓展服務區域，這同樣適用于設備制造廠的售后服務；

B．技能培訓/作業輔助：借助AR技術應用，將培訓內容與實際操作完全結合起來，不僅可以提高技能培訓的交互體驗，更是對知識的有效積累、沉淀和重用，是工業服務工匠精神體驗的有力工具。同時，AR技術更可以用于標準工時測定、動作分析等精益生產和智能制造領域的智能分析過程，也可用于員工培訓等方向。

C．物料識別與匹配：借助AR＋圖像識別技術，掃描一下任意工業零部件，即時查詢到周邊及渠道中供應資源，將有效提升工業品匹配和供給效率。