2016年11月11日 星期五

‧ 2016\11\11\3S Market Daily 智慧產業新聞

3S Market deliver Smart and Valuable information for Business



Spotlight on the Industrial Internet of Things (IIoT)
今日主題 工業4.0、智慧城市與環保節能、車聯網、經營管理探討
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工業4.0與智慧工廠

車聯網與智慧車載

智慧城市與環保節能

經營管理探討  

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． 中東市場對台灣安控廠商的挑戰與機會

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Frost＆Sullivan的全球分析師指出，實體安全設備在中東市場地區，在2015年為38億美元，而2016年將達52億美元。

中東市場相關市場資訊統計
中東市場對實體安全解決方案（如入侵者報警、影像監控、電子鎖、周邊保護、警報設備，門禁控制和辨識系統）的需求很高，而物聯網（IoT）的興起，意味著智慧和聯網系統，將在市場逐漸有能見度。

據Frost＆Sullivan稱，到2020年，中東市場投資強度，預計將在未來兩年達到高峰，此時實體安全支出將達到102億美元，佔全球市場的10％。

2014年中東影像監控估計佔30億美元，實體安全市場的55％，許多終端用戶從類比系統轉換到IP的系統。

在一些政府專案部分，MEED Insight估計，2014年至2017年期間，海灣合作委員會國家核心項目部門的監控解決方案（包括設備，軟體，設計和安裝服務）的支出，可能達到42億美元 每年10.4億美元。

在智慧應用的物聯網相關市場
物聯網與雲端運算應用技術的興起，GCC成員國開始導入一些智慧城市建設的大計劃：智慧工業，智慧政府和民間智慧社區、智慧建築及智慧商店等，都在智慧基礎設施上，加大網路設備的投資。

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 中東的關鍵基礎設施（海港，機場，地鐵，石油和天然氣設施，石化和工業製造業，以及文化和商業建築）的市場價值，預計到2018年將達到130.7億美元，其中21％ 為智慧建築相關設備，而臉部辨識、車牌辨識、智慧影像搜尋檢索技術嵌入監控設備，和門禁控制系統，是這個區域中最被重視的產品。

重視品牌服務與通路夥伴關係的市場特性
基於於全球市場近年來經濟情勢的變動，中東市場是相對穩定的市場。加上此地區為全球最重要石油的輸出地，因此全世界相關電子科技廠商，都不遺餘力在此爭取商機。

在安全監控領域，近五年來雖然中國廠商也大舉進入，但為許多中國大廠不諳通路夥伴關係的經營，不斷以低價、四處塞貨的做法，已使得這個市場的代理商因無利可圖，而開始回頭，尋求與原有之台、韓供應商合作。

不過單品市場，這幾年因製造板塊轉移至中國，這種市場景觀難以回復到2008年以前，因此當地代理商為因應中國多且低價供應帶來的衝擊，也開始力求提升，轉移到重視整合性產品與解決方案的經營。

根據上述市場統計數據的分析，市場通路結構的變化，還有中東國家對未來智慧化建設的公共正發展，想要進入此市場的廠商，無論是台灣、韓國與中國，都應重新建立自己在產品、市場與服務支援的定位，才能在此市場擁有一席之地。

中東市場將會是全球智慧零售應用最具發展展性的市場之一

進入中東市場的門戶
中東除了原油產業，並不是以生產製造導向的市場，因此電子資訊科技產品進入中東市場，基本必須靠參加當地的展覽作為敲門入口。

如果從未來走向物聯網化、雲端化，以及應用市場走進垂直行業的發展趨勢來看，進入中東市場目前有兩個代表性的展覽，是廠商值得參展考慮的，分為是以資訊科技產品為主要展出，規模最大的，每年在杜拜的十月舉行的GITEX展；另一則是安控廠商較為熟悉，每年在一月舉辦的Intersec展。


中東市場對台商的機會與威脅
因為中東不是一個製造導向的市場，因此代理商就成為所有外來廠商，最重要必須尋求合作的對象。但這個市場不像歐美般的「大陸型」有廣大腹地的銷售市場，因此當地代理商決大部分都會要求獨家授權代理。

而近幾年中國廠商的低價與普售的做法，雖然也嚴重影響過去台、韓廠商在此市場的版圖，但產品的同質化及因競爭而使利潤過低的現象，一些當地代理商開始轉型，希望提供更有高附加價值的應用解決方案，而這正是目前中東市場的新機會點。

而這樣的變化，使得當地代理商也要開始建立其市場的供貨安裝與服務的生態鏈。這樣的轉變，勢必也將為想進入這市場的我們，帶來很多的挑戰。以產品而言，如監控產品必須結合物聯網傳輸功能，甚至必須整合雲端平台。

但從機會點看，台灣無法再走撒大網，廣鋪通路求量的經營方式，代之必須真正走入垂直性，求利潤率的應用服務發展。所幸，台灣IT資訊產業夠多元，一起結合，或將是台灣未來可發展的優勢。


實際上，這也將為台灣廠商帶到真正發展經營品牌的營運模式。過去台灣經營的只是品牌的認知度（Awearness），但是一碰到價格的衝擊，台灣過去的亮點只在CP值，所以遭逢更低價的競爭對手，幾乎就沒還手餘地。

當未來機會在於提供整合性產品與解決方案，如何不斷訴求在解決問題、克服困難與滿足需求，這樣的價值化包裝，才是真正朝經營品牌的發項發展，也才能與代理商一起合作，深入市場經營。而這些不是目前中國廠商有能力做的，機會才正在開始！

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．物價這麼貴，不妨看看智慧物流是如何降低商品價格的



儘管近段時間以來，本文這位中國筆者所在城市的CPI指數算不上高企，但原本薄弱的工資，在並不薄弱的物價面前，依然很難能抬頭挺胸，相信這絕不僅是筆者一人之感，跟筆者同病相憐的人只怕也不少。

然而，讓筆者更為抓狂的是，同樣的商品，同樣的品質(甚至我們的質量更差)，中國的商品普遍要比美國貴個30%以上，而在化妝品上，美國化妝品的價格，甚至相當於中國價格的30%-40%左右，這也是中國的海外代購，之所以能成氣候的原因了，那到底是什麼原因導致中國商品價格如此之高呢?

不能承受的物流成本之重
何以會出現這種經濟越發達地區的商品，反而比經濟欠發達地區，商品的價格更低呢?要知道先進國家的人均收入，比我們可要高得多了。

筆者以為，拋開政策因素外，在高度發達的資本主義商業社會里，一切都講究效率，一切也在高效地運轉著，這就意味著商品的流通速度更快，成本自然會被拉低，再加上更為激烈地競爭，自然其價格也就更低了，當然這只是大體而言，更深入的分析當然就要從成本說起了。

說到商品價格，自然也就涉及到成本，成本大體包括了商品的製作、加工以及物流運輸等方面。在物流的成本上，中國在這方面尚有極大的進步空間，這也是中國商品在價格方面如此高企的重要原因之一。

在《中國採購發展報告(2014)》中顯示，中國社會整體的物流總費用佔GDP比重為18.0%，這個比例是明顯高於先進國家的，即使是與經濟發展處於同水平的金磚國家比，這個比例也是明顯偏高的。

一般而言，先進國家的物流成本，平均佔成品最終成本的10%至15%，而在發展中國家，由於種種低效現象，會導致物流成本顯著增高，佔到成品成本的15%至25%甚至更高，而中國製造商的此項比重更是高達30%至40%，這意味著中國的商品在物流上消耗的成本過大，要降低商品價格，勢必要在物流上開刀。

成本為何如此之高
曾有個段子在網路上流傳頗廣，說是同樣一件產自中國東莞的levis牛仔褲，其在東莞的售價，卻是運往美國後售價的一倍，物流成本之高，由此可見一斑!那麼到底是什麼原因導致的呢?

首先，是硬體基礎設施尚待完善，這直接導致了物流運輸的效率低下;新的完善的物流基礎建設緩慢，現有的物流基礎設施也很難良好的完成當下龐大的物流運輸量，貨物的分揀和搬運的自動化程度較低，效率不高;其次，中國多數的物流企業尚未建立起一套科學完善的物流管理體系，相關的法律建設亦尚未完善，存諸多空白之處，處於無序競爭的狀態。

再次，中國的物流運輸結構不合理，且協調性不夠。目前，中國的鐵路運輸比公路便宜四分之一，水路比公路則便宜三分之二，但現在的物流運輸主要還是依靠公路，鐵路、水路運輸方式使用率還較低，這其實也變相地推高了物流成本;最後，就是附加的運輸成本較高，比如陸地運輸中的各種過路費、罰款費以及超載費等。

智慧物流是如何降低商品價格的
何為智慧物流?智慧物流就是充分利用現有的智慧化技術，並將其加以整合，使得整個物流系統具備人的部分智慧，比如具備思維、感知、學習、推理判斷，和自行解決物流過程中，出現的某些問題的能力。

智慧物流能在流通過程中，自行獲取資訊並加以分析，最終做出決策，使商品從源頭開始就被實施跟蹤與管理，讓資訊流先於實物流。即通過行動通訊技術、RFID、傳感器等技術的相互融合與協作，讓配送貨物自動化、資訊化和網路化。

一個較為典型的智慧物流系統構成
　　
由此可見，智慧物流運作的過程，其實就是人類逐漸淡出物流日常操作管理，而逐漸被機器代替的過程，因為智慧物流具備一定的人類「智慧」，但這個「智慧」並不要有多高，也不需要多高，它的智慧程度，只需要滿足日常的物流操作過程即可，正是因為智慧物流得以廣泛應用，使得很少一部分人就能很好地管理一家大型的物流企業成為可能。智慧物流相對傳統物流的優勢，則主要體現在以下幾個方面。

其一，無論是對製造業還是物流業而言，智慧物流首當其衝的價值，便體現在對企業人員的精兵簡政上，在減少人工成本的同時，由於智慧物流的過程是一個智慧化的過程，它是可以24小時不停運作的，從而將時間加以充分利用，這更是將企業的運作成本大大降低，商品的最終成本，自然也就跟著大大降低了。

其二，智慧物流技術是一種資訊流，它的迅速應用其實質就是一種資訊流的快速傳遞與應用，這就使得各行各業可以依據自身的特點與需求，加以融合，從而大大地促進生產效率，比如製造業可以據此，更好地控制生產數量，及生產節奏等，物流可以依據，其更好的追蹤貨物的運行及倉庫管理等。

其三在於對消費者而言，智慧物流的應用使得對商品的追本溯源變得輕而易舉，一旦商品對消費者構成傷害，能夠快速地向相關廠商追究責任，使得消費者在購物時能夠更加安心。

最後，對作為市場監管者的政府而言，智慧物流的大量運用，也使得對整個商品市場的管理，變得更為輕鬆、快捷、準確與可控，對企業的生產、品質把控，以及事後的追究，都能迅速地展開調查並追究責任，同樣對政府工作人員數量的依賴，亦大大減輕，為政府的精兵簡政提供更多的可能性。

本質上講，智慧物流的應用其實際就是對效率至上的追求，在單位時間內將更多生產的貨物進行轉移，以創造更多的價值，它跟傳統物流的差別，就是在大大減輕了對人的依賴的同時，實現自動化與智能化操作，在一切都講究效率，並且人力成本暴漲的當下，它無疑是未來物流行業的最佳選擇!
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．深度分析：大數據在工業 4.0 智慧工廠中的應用




隨著近些年國家工業信息化進程腳步的不斷加快，以及國際社會在工業現代化、工業4.0等方面的不斷演進，使得大數據技術在工業行業，以及製造業方面，也進行了比較深度的技術融合和應用融合，我們就來聊聊在上述領域的大數據應用。


近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短，和市場需求變動大等問題，使得製造業正面臨新一波轉型挑戰。

 如何在控制生產成本的同時，還能提高生產力與效率，則是轉型的主要目的。在這樣的背景下，德國、美國等製造業發達國家無不積極推動「工業4.0」。

「工業4.0」本質上是通過虛擬資訊與實體系統，實現工廠的設備傳感和控制層的數據，與企業資訊系統融合，使得生產大數據傳到雲計算數據中心進行儲存、分析，形成決策，並反過來指導生產。

 大數據的作用不僅局限於此，它可以滲透到製造業的各個環節發揮作用，如產品設計、原料採購、產品製造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。

大數據改善訂單處理方式
我們都知道，大數據技術不管是在哪個行業當中進行應用，其最為根本的優勢就是預測能力，用戶利用大數據的預測能力，可以精準的瞭解市場發展趨勢、用戶需求，以及行業走向等多方面的數據，從而為用戶自身企業的發展，制訂更適合的戰略和規劃。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然後直接進入產品的設計和製造以及後續環節。

也就是說，企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然後開始生產加工產品，等到客戶下單後，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產週期。

 現在已經有很多製造業行業的企業用戶，開始利用大數據技術來對銷售數據進行大數據分析，這對於提升企業利潤方面是非常有利的。
　　
　　
大數據擊敗傳統倉儲運輸
由於大數據能夠精準預測出個體消費者的需求，以及消費者對於產品價格的期望值，企業在產品設計製造之後，可直接派送到消費者手中。

 雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品，是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。

工業採購變得更加精準
大數據技術可以從數據分析中，獲得知識並推測趨勢，可以對企業的原料採購的供求資訊，進行更大範圍的歸併、匹配，效率更高。

 大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門資訊匯集起來，打破了原有的資訊壁壘，實現了集約化管理。

用戶可以根據流程當中，每一個環節的輕重緩急，來更加科學的安排企業的費用支出，同時，利用大數據的海量儲存，還可以對採購的原料的附帶屬性，進行更加精細化的描述，與標準認證，通過分類標籤與關聯分析，可以更好地評估企業採購資金的支出效果。

大數據讓產品設計更優化
借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質，大數據技術還能監控，並預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。

 大數據技術還能應用於精準預測零件的生命週期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助製造業者達到品質成本雙贏。
　　
　　
比如日本的Honda汽車公司，就將大數據分析技術應用在了電動車的電池上，由於電動車不像汽車或油電混合車一樣，可以使用汽油作為動力來源，其唯一的動力就是電池，所以Honda希望進一步瞭解電池在什麼情況下，績效表現最好、使用壽命最長。

 Honda公司通過大數據技術，可以蒐集並分析車輛在行駛中的一些資訊，如：道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等，這些資訊一方面可以幫助汽車製造公司，預測電池目前的壽命還剩下多長，以便即時提醒車主做更換，一方面也可以提供給研發部門，做為未來設計電池的參考。

大數據讓終端零售暢通無阻
對於一家企業來說，供應鏈方面的業務需求，也是整體運作當中非常重要的一環，在零售行業當中的一些企業，也將大數據技術融入了進來，沃爾瑪的零售鏈平台提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況，大數據成果向各公司相關部門，和每個供應商定期分享。

 供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條，和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。

對於工業製造業來說，由於自身在技術創新性等方面的特殊需求，對於大數據技術的需求改變是非常龐大的，這就需要在實際應用過程當中，將海量數據變得能夠真正被實際應用所用，那麼大數據在工業領域，和製造業領域等方面，也就能起到非常重要的意義了。
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