移动互联企业级应用分析报告.docx

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移动互联企业级应用分析报告

2013年移动互联企业级应用分析报告

2013年11月

目录

一、生产工具移动互联是未来十年移动网络终端增量的主体3

二、移动互联将从三个层次加速生产工具智能化4

1、第一层次：

智能终端和传感器的发展使得智能化设备已成现实4

2、第二层次：

网络智能化推动生产工具智能化协同应用9

3、第三层次：

大数据推动智能分析决策实现生产工具智能化的最高境界14

三、企业级移动互联应用机器智能化投资机会分析17

1、从设备视角看通讯模块和传感器机会17

2、从行业应用视角看系统集成和解决方案厂商机会19

四、投资建议21

五、风险因素22

一、生产工具移动互联是未来十年移动网络终端增量的主体

移动互联的企业级应用将全球工业系统融合，发展开放的计算机和通信系统，开辟了新的领域以加快提高效率，减少低效和浪费。

在过去十年中，企业开始讲互联网技术应用到工业生产。

但是，还远低于移动互联企业级应用的应用极限：

基于互联网的数字技术还没有将全部潜力充分实现于全球产业体系。

智能设备、智能系统和智能决策代表着物理学在机器、设备、机组和网络的主要应用方式，而这些应用把数据传输、数据分析很好地融合到一起。

瑞典调研机构贝尔格洞察（BergInsight）称，使用世界无线网络的机器对机器设备数量在2011年达到了1.08亿台，而到2017年将至少达到这个数字的3倍。

领先的无线网络设备制造商爱立信（Ericsson）预测，到2020年之前，将有500亿部机器被连接到网络，其中只有100亿左右会是手机和平板电脑，其余的都将是机器。

它们不会同人讲话，只在互相之间交谈。

而思科则认为目前连入网络的设备已经超万亿台。

我们认为，尽管各方所预测的数据可能有所差别，但趋势是确定的：

机器智能化的趋势将加速推动其移动互联的趋势，尤其是基于移动宽带和低价芯片的新产品。

二、移动互联将从三个层次加速生产工具智能化

1、第一层次：

智能终端和传感器的发展使得智能化设备已成现实

为工业机器提供数字化仪表是互联网企业应用的第一步。

仪器仪表的普及是互联网企业应用崛起的必要条件，如下几个因素促使仪表在工业机器主导的经济下合理地加以普及，并使机器和机器交互更加智能化。

而当在当前背景下，传感芯片成本的降低和性能的提升，以及移动互联性能的大幅提升，是的设备智能化正成为现实。

这些影响改变着数据收集的成本和价值，以及分析处理在实际中并不合理但是已经存在的理论数据的能力。

我们认为，从产业发展的角度来看，机器设备智能化带来的机会主要在两个方向，第一位通讯模块领域，第二位传感器或者传感器系统领域。

从产业投资机会角度来看，通讯模块制造的厂商可能集中于传统的通讯设备厂商，比如具备手机通讯模块研制能力的厂商展讯通讯等，而传感器领域厂商则相对较为分散，根据Intel对M2M生态系统的分析，其中传感器为生态系统中的重要层次，其分类包括汽车跟踪、视频、能量监测、烟雾报警、人体监测、流量监测、资产监测、温度监测等多个方面。

我们认为，一旦机器智能化驱动移动联网需求的爆发，通讯模块需求将同比大规模增长，而传感模块有望有望以几何级数级增长。

全球领先的生鲜O2O冷链供应商Ocado提供设备智能化的良好范例

Ocado的每一辆送货车里，都有一枚邮票大小的SIM卡模块在监测气温。

传感器每隔几分钟将数据传送到伦敦附近的总部里，车队主管们使用的一台计算机上。

“它节省了我们的时间，让我们在实时监控方面更加自信，对司机而言它也是一种安全检查措施。

”

Ocado于2002年1月正式商业运营，是一家英国的B2C网站，除了售卖生鲜外，也卖其它食品、玩具和医药产品等。

2010年Ocado在英国哈特菲尔德建立了295000平米英尺的运营中心CFC，到2011年时Ocado的配送服务覆盖到70%的英国家庭。

通过先进的物流技术，Ocado的订单正确率达到99%，配送使用的是其自有定制的冷藏型奔驰卡车，能在次日送达客户的订单占95%，其中95%的订单能准时甚至提前完成。

Ocado于2010年7月登陆伦敦证券交易所，目前公司有超过5000名员工。

2012年，OCADO公司在线销售额实现7.16亿英镑。

OCADO通过先进的物流技术，它的订单正确率达到99%，配送使用的是其自有定制的冷藏型奔驰卡车，能在次日送达客户的订单占95%，其中95%的订单能准时甚至提前完成，OCADO在英国有两个处理中心CFC（如图4）。

Ocado其物流配送模式与传统厂家有着根本差异（如图5），传统超市配送采取逐步分级配送的方式，而Ocado采取中心直接配送的模式，这样做的好处在于，减少转运的次数，同时降低了生鲜配送可能在途中遭遇的风险。

但是问题的关键在于，必须保障配送途中的温度的控制。

Ocado公司关注的焦点在于，如何保障在CFC中心配送模式下，生鲜产品到达客户时的质量，温度的检测就是关键，这里的设备智能化就是配送车辆车厢温度的监测，而当前的技术能力已经能够做到将温度监测模块做到仅仅一张邮票大小的程度，该监测模块独立于汽车自身的监测系统外，为Ocado总部质量控制中心保障食物新鲜度提供了不可作假的保障。

我们认为，Ocado为我们提供了良好的运输设备智能化的案例，为改善生产运输环节的监控提供了良好的范本。

而移动网络性能的提升、传感芯片的发展真是这种趋势发展的关键驱动因素。

2、第二层次：

网络智能化推动生产工具智能化协同应用

单独设备或者组件的智能化正如前述章节，这使得我们能够更为及时的监控设备的状况，并有可能让设备智能运行在合理条件下。

但智能设备的系统化有望更进一步提升效率，因为这将产生智能化协同应用。

智能系统包括各种传统的网络系统，广义的定义包括部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。

随着越来越多的机器和设备加入了工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。

智能系统有多种形式，在智能化设备的基础上，生产工具的协同智能具备了基础。

参照GE的有关研究，网络智能化趋势将分别从网络优化、维护优化、系统恢复、机器学习等角度能够得到提升：

网络优化：

例如，实现互联的车辆会知道自己的位置和目的地，同时能够了解到系统内其他车辆的位置和目的地，允许优化路由来寻找到最有效的系统级解决方案。

维护优化：

将机器、组件和各部分整合起来的观点提供了一个可以监测这些设备状态的方式，使得可以在正确的时间将最优数量的零件交付到正确的位置。

这将减少零件库存需求和维护成本，机器的可靠性也会更高。

智能系统的维护优化可以与网络学习相结合，并且预测分析允许工程师来实施预防性维修计划，这样有可能使机器的可靠性达到前所未有的水平。

系统恢复：

例如：

当大的暴风雨、地震或者其他自然灾害发生时，可以用一个智能电表、传感器和其他智能设备和系统组成的网络来进行快速检测，将最严重的问题隔离，这样也不会因为某个设备损坏而导致停电。

机器相互学习：

每天机器的操作经验可以聚合为一个信息系统，以使得整个机器组合加速学习，而这种加速学习的方式是不可能在单个机器上实现的。

结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。

这将是大的趋势。

我们认为，智能设备越来越多，以及其网络化趋势，将推动智能化协同应用的快速发展，而在未来的行业应用中，我们预计在大型设备资产监测维护、无人操控设备等领域有望得到广泛的应用。

GE飞机维修案例应用于春秋航空

GE和春秋航空合作的属于上述分析中维护优化的典范，由于飞机资产属于大型设备类资产，其运行状态的监测维护是一项系统性监测，GE同春秋航空的典型合作主要基于如图8所示的流程。

2012年9月，传感器传回的数据显示，一架春秋航空飞机的二号发动机风扇振动值突然升高，美国通用电气公司驻上海航空客户支援中心立即向春秋航空发送通知。

春秋航空经过排查后，发现飞机发动机的两块风扇叶片被外物击伤。

两块风扇叶片很快被更换，一次昂贵的飞机故障停场检修就这样被避免了。

2012年，由于通用电气成功的远程诊断探测，春秋航空节省了超过21万美元的费用，更重要的是避免了数次计划外的发动机拆卸和停飞成本。

在春秋航空飞机中置入传感器，正是美国通用电气打造工业互联网构想的一个小场景。

这家历史悠久的工业制造公司，正致力于培育为客户提供互联网数字技术解决方案的能力。

未来三年，通用电气将斥资15亿美元，投身工业互联网领域。

而航空业移动互联应用的场景GE描述如图9所示。

GE认为，一架智能的飞机会告诉维修人员，何时以及哪些零件可能需要更换。

这将使商业航空运营商从当前周期性维护计划转变为根据实际需要的维护计划。

传感器、数据分析，以及人与机器之间的数据共享等元素的结合将有望降低航空公司的成本，并提高维护效率。

GE认为，在航空业推动移动互联企业级应用将带来以下几个方面的效率提升并直接影响成本支出或者盈利能力：

优化零部件更换管理降低库存。

飞行周期后方可进行维修或更换部件。

在正确的时间更换零件，而不是根据飞行周期决定是否更换零件，这一变化带来的益处是巨大的。

假设我们可以达到或改善所有的安全措施，那零件库存就可以减少；

提升飞行效率。

在美国，美国联邦航空管理局（FAA）进行的一项研究表明，过去8年间，飞行效率低下使得平均成本增加约8-22%。

这就意味着，如果提高生产力就能大幅缩减成本。

而及时的飞机状态维护并快速维护，将大幅降低飞机因检修而导致的飞行效率降低。

另外潜在的好处是减少资本支出。

从2002年至2009年，商业航空业总花费近1万亿美元，即每年1350亿美元。

如果通过工业互联网更好地利用现有资产，减少1%的资本开支，则每年能节约13亿美元，15年累计节约超过190亿美元。

3、第三层次：

大数据推动智能分析决策实现生产工具智能化的最高境界

当从智能设备和系统搜集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就成为可能，这基于大量的智能化设备和以及其网络化的持续的数据搜集体系，从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统。

工业互联网的这一要素对于应对越来越复杂且互联的机器、设备、机组和网络来说十分必要。

考虑到可以大范围检测网络的设备或机组，运营商需要迅速做出成千上万的决定来保持系统的最佳性能。

通过人为控制系统执行命令，是可以克服这种复杂性挑战的，复杂性的挑战转移到了数字系统。

这些功能将促进个人能力和组织能力的提升并提高工作效率。

智能决策时工业互联网的长期远景。

它作为工业互联网的基础是设备与系统以及知识相互汇集的顶点。

这是一个大胆的设想，如果可以实现的话，那么将提高潜在的生产率，同时降低成本，规模堪比工业和互联网革命。

爱立信全球电力智能解决方案是大数据智能化典范

大数据分析必须基于网络化的长期历史数据拉进行。

目前来看，智能电网领域的案例可能更为符合。

我们在今年的北京国际通信展上看到，爱立信公司在智能电网方面的探讨具有典范意义。

当前时代的电网主要是一个物理化的电力连接和分配网络，而从爱立信的目标来看，未来的智能电力网络具备多种智能模型、能够弹性管理各种发电输入、并智能化根据电网用量进行分配，实现从发电、输电、配点、用电管理全环节的智能化。

而典型可理解的环节，我们可以从用电的角度来分析如何实现我们所提出的移动互联企业解决方案的大数据智能分析级的应用，以后述爱立信在意大利和爱沙尼亚的案例为典型。

爱立信公司在意大利acea公司和爱沙尼亚均有典型的智能电网智能抄表系列应用（如图12），方案的关键在于形成，以智能电表为基础的分析网络，达成以下功能：

智能远程抄表，通过类似传感器定位的智能电表来完成；

故障分析，通过智能电表、集中通信装置来直接进行故障定位，甚至进行远程修复，比如冗余线路修复利用等等；

线损监测，检测线损的变化，通过自动的数据分析判断是否有偷电等行为并定位发生点；