中国制造业转型样本：如何通过一个黑匣子，打造工业互联网新模式？

       2019年8月，南昌某建筑工地一台水泥泵车正在施工作业。

炎热的天气，紧张的工期，工程正处在紧张的浇筑阶段。一个紧急电话打来，泵车的服务人员要求工地负责人紧急停工，他们马上派人检修泵车。

果然，检查发现，由于长期满负荷运转，这台泵车的液压系统已经出现了漏油的现象，一旦不及时进行修理，不仅耽误工期，还有可能造成人员伤亡。

售后服务人员之所以能够做到未卜先知，不是靠什么特异功能，而是源于泵车上的一个黑匣子。这个黑匣子正是三一重工的一个黑科技。

在三一重工泵车的每一个关键部位上，都安装得有一个传感器，负责采集泵车上液压系统、电机系统等500多个维度的数据，最终会汇聚到黑匣子里。

通过黑匣子和大数据系统，三一重工做到了研发过程数字化， 制造过程智能化，产品与服务智慧化、运营管理卓越化，使得三一重工的智能制造走在了国际前列。

黑科技远距离为工程设备预警

中国是全世界基建热度最大的国家，大部分重型基建设备都面临着满负荷运作的状况，因此，越是满负荷运作，就越要保证设备和人员的安全。

所以早在设计之初，三一重工的工程师就设计好了每个关键部件的使用寿命，安装了传感器的工程设备将通过黑匣子将数据实时回传控制中心，一旦使用强度过大、寿命到期或者数据出现异常，控制中心将提前发出预警。

千里之外，位于湖南长沙的三一重工售后服务中心，几十名员工端正地坐在电脑面前，电脑屏幕上的地图界面中，密密麻麻地分布着全球三一重工设备的运行状况。

这里不仅能看到每一台设备的运行位置，比如经纬度，还能看到设备的基本信息，比如：一台2015年出厂的56米泵车的使用情况，以及累计工作时间、累计油耗、累计保养次数。

基于这样的系统，三一重工能为客户提供更多的服务。

首先，客户可以通过手机与系统绑定，系统会在客户指定的时间内发送设备的公共信息到客户的手机。

其次，设备还支持跨区域报警的功能，客户可以在地图上选择设备运行的区域，如果设备超出这个区域，系统就会发送报警信息到客户的手机。

与此同时，三一重工在全球范围内都部署了服务车，可以在系统中查询匹配设备所在地300公里范围内的服务车。如果远程维修不起作用，三一重工则会派出最近的工程师到现场维修。

用大数据控制资金风险

在工程机械行业，因每台机械设备均价格不菲，因此客户购买并非一次性付款，而是分期进行。

如果客户不能按时还款或者恶意欠款，工厂则面临着资金不能回收的风险。而给出厂设备安装控制器、传感器以及GPS之后，当客户恶意欠款时，整机厂就能远程锁住客户的设备。

然而，远程锁机的依据是什么呢？需要工厂知道客户的资信情况。

这就涉及两个方面：一是，客户的历史回款情况如何？因为有时候不一定是恶意欠款。二是，这套设备卖给客户之后，是否给客户带来收益？

如果通过设备传感器、控制器等发回的数据，比如开工率、开工时间等，能推断出客户已通过设备赚钱了，却不还款，那就说明其信用不好。

而如果真是市场环境不好，设备生产商则要帮他渡过难关，对他给予延期服务。

此外，三一重工还领衔13家位于建筑工业产业链上下游的股东，共同发起设立的久隆财险，根据数据对客户进行分类，基于精准客户需求为其定制产品，从而改变以往粗放的投保方式，比如，不能将海啸、滑坡等风险进行打包，作为整体投保。

在保费的计算上，目前工程设备还是基于该设备的价格，而三一重工的大数据中包含着该设备的累计工作时间、健康程度、寿命等与设备紧密相关的信息，因而可以做到如同车险――出险次数多，车主经常违规，保险就会上涨――动态调整保费，对保费进行精算。

而相对传统保险的“风险移除”功能，久隆财险则能在出险高频或高赔付的业务领域建立风险识别或预防模型，通过风险预警和行为干预降低出险率和赔付率，从而做到“风险消除”。 

而久隆财险开发的基于物联网和大数据的工时指数保险、UBI定价保险、风电效能指数保险等创新型保险产品，以及专为挖掘机、泵车、起重机等施工设备量身定制的专项保险产品填补了保险行业的空白。这也为客户带来了价值，因为采用UBI产品，客户的保费支出将降低20%。

赋能产品的前端设计

大数据在设备生产过程中，挖掘到的信息不仅可以提供智能服务，实际上还可以反馈到设计端，用大数据打造产品全生命周期的信息闭环。

比如三一重工设计的起吊设备，需要强度要够，因而要留足保险系数。然而，保险系数留得越大，材料使用就会越多越重，材料成本就会越高，就需要客户买单。　

设计上的矛盾应该如何解决？这个保险系数到底应该定为多少？如果能采集每台设备实际的负荷情况，那么就不用去猜测参数如何设置，也不用依赖设计规划。

而在采集参数的过程中，三一发现一个现象非常普遍，那就是客户超载。既然超载无法避免，如何在他们超载的情况下，还能很好地保持吊车的坚固和效率呢？

这时，大数据就起到了关键的作用。三一采集了吊车每一节臂架及其实时作业情况，以及吊车的各种使用工况。基于这些数据，在产品研发阶段三一就能设计一个最佳的强度系数。

此前没有大数据时，最常见的办法就是找到部分客户，去做抽样调查，或者找来部分客户，通过开会进行调研。这会导致如下问题：一是，样本数有限，因而结果不精准；二是，即使被调研的客户本人开吊车，也经常超载。

因此，有了大数据之后，就能非常精准地掌握超载状况。 

从过去的抽样调查到如今的大数据监测，数据的样本趋向于全样本，因而使得预测的结果更为精准，而且可以挖掘到客户隐形的需求。 

中国的工程机械最高的时候达到了世界工程机械总量的百分之十，这为推动工业互联网创造了很好的基础和条件，因为互联网连接的数量越多，成本就会越低，价值就会越高。

搭建工业互联网云平台

制造行业面临转型，已是众人皆知的事实。

如果只卖设备，利润微薄，而将触角伸向后市场不失为一个寻求利润增长点的策略。

事实上，从成熟的工程机械世界版图来看，在欧洲高度发达的机械领域，卖产品是不怎么赚钱的，真正赚钱的是后市场。

因而，三一重工做物联网和大数据的主要目标就是，利用ICT/DT技术来进入后市场，提升客户设备的全生命周期价值。

如果有一套基于物联网技术的管理系统，便可准确地知道客户的车在哪里？什么时候租用？租用了多长时间？出现了什么问题？费用是多少？所有的结算都是自动化的，基于这样的技术，能帮助客户催生出全新的商业模式。

在未来，三一出售的将不仅仅是产品，而是围绕客户价值的制造型服务，从而改变传统制造模式。

在三一重工的规划中，这是一个提供SAAS服务的工业物联网云平台，会有设备物联、大数据存储和分析服务、以及设备全生命周期的智能管理。

在这基础上提供给广大的制造企业使用，因为大量的制造企业并不具备能力也没有必要投入巨大的资源打造这种平台系统，却希望自身的产品和服务能具备这样的增值服务。

要想搭建一个公共服务平台，不仅要基于三一多年来在物联网和大数据方面的布局，还需要在很多方面进行优化。比如：三一重工的服务原来是布局在自己的局域网，是一个私有云。而要对外提供服务，私有云要转到公有云上。

连接更多类型的设备，挖掘数据蕴藏的价值，一个基于海量设备数据的工业互联网平台应运而生，从单纯的装备制造到智能运维，再到挖掘数据的价值，中国的工业企业在经济高速发展的今天，也在不断的进行转型升级。

这是一个软件定义一切，数据驱动发展的新时代，在快速的生产过程中，所有产品的智能连接，都汇聚到工业互联网平台，越来越多的产品和设备有了情景自我意识，获得了大数据赋予的超能力。

大数据对于传统工业的影响，无疑是深远的，甚至是颠覆性的，就像冷兵器时代向热兵器时代过渡一样。