麥肯錫近發布了一份題為《工業自動化是否到達臨界點？（Is industrial automation headed for a tipping point?）》的報告，該報告分析了兩種情景，試圖揭示未來工業自動化可能走向的大概率路徑：一種是改良，另一種是變革，并且分析了企業如何進行應對。

工業自動化仍舊是一個緩慢發展的賽道嗎？她是否已經跨越了鴻溝，邁入即將快速增長的康莊大道？

麥肯錫近發布了一份很有意思的報告，題目是《工業自動化是否到達臨界點？（Is industrial automation headed for a tipping point?）》。

正如我們所感知到的，工廠正在朝向更加自動和自治的方向發展，軟件定義和AI驅動正在席卷車間，很多設備正在變得更像是帶著機械臂的智能手機。不僅工廠生產的產品，比如手機、手表和汽車…正在變得更加智能，從某種意義上說，工廠本身也可以視為一種“產品”，每個工廠都可以使用其他工廠“封裝”好的先進流程和經驗。

這份報告中分析了兩種情景，試圖揭示未來工業自動化可能走向的大概率路徑：一種是改良，另一種是變革，并且分析了企業如何進行應對。

逐漸進化

技術的采用趨勢緩慢，與過去的變化速度保持一致； 標準化的進程緩慢； 創新（例如，低代碼/無代碼和數字孿生）僅用于特定用例和行業。

快速轉型

顛覆性技術的采用催生了由數據分析和軟件驅動的車間，企業積極采用新的業務模式，云被廣泛使用，形成圍繞核心平臺的生態系統。

報告還將工業自動化市場的參與者劃分為4個大的類別，包括：互聯網巨頭、傳統自動化企業、軟件提供商和參與者。并得出結論認為，如果制造企業在短期內采用數字化技術，走向“情景2：變革”之路，那么互聯網巨頭的行動將為積極，也將成為大獲益者。

也就是說，如果工業自動化市場按照5~10年為期限的變革路徑發展，可能會導致亞馬遜、微軟、阿里、騰訊等公司贏面擴大，從傳統工業自動化企業西門子、ABB、霍尼韋爾、艾默生等公司手中搶走份額。

但是如果軟PLC、工業人工智能、工業無線等技術并沒有突破增長的臨界點，那么工業自動化可能會增長得更加緩慢，2040年左右才會被廣泛采用。

無論是哪種情景，中小型的自動化企業和制造領域的終用戶都會從中獲益。因為麥肯錫鼓勵互聯網巨頭和傳統自動化公司加強生態合作，通過合作伙伴獲取必要的行業知識，或者通過并購擴展能力。

而終用戶則可以在備選供應商中同時考慮互聯網巨頭和傳統自動化企業，引入勢均力敵的參與者有利于終用戶坐收漁翁之利。

這篇文章我們來拆解這份報告中的亮點，以及值得關注的新工業自動化技術，內容分為如下三個部分：

工業自動化的未來情景：改良還是變革？

麥肯錫認為工業自動化這個漸進發展的領域正在面臨非線性競爭和技術變革的分水嶺，前方的岔路有兩條：“情景1：改良”和“情景2：變革”。

在第1個場景中，全自動化的生產制造普及到大多數企業的時間至少還需要15年，直到2040年左右。在這種逐步改良的場景中，具創新性的技術將在2030年左右產生某些特定應用，每種自動化技術的實施仍將需要較長時間的驗證和審核。從人才的角度來看，必備技能并沒有多少變化。一切都與當下沒有太大差別。

在第2個場景中，全自動化的生產制造普及到大多數企業的時間在未來的5~10年內實現，到2035年很多工廠將實現較為徹底的數字化。在這種變革性的場景中，麥肯錫預測在2030年所有的信息處理任務將由邊云平臺完成，典型的制造工廠將實現端到端的生產流程自動化、使用更為標準化的解決方案，并擁有更多的開放性生態系統。

從商業模式上看，工廠中使用到的軟硬件將采用X即服務的模式，按照使用量付費，從而降低了工廠嘗試新型自動化技術的風險和成本。從人才的角度來看，制造企業需要更具化的數字轉型新職位來處理新的工業自動化系統。

雖然過去幾十年工業自動化穩步發展，但是市場結構幾乎沒有變化，麥肯錫認為由于顛覆性技術的出現和制造業版圖遷移，勞動力短缺以及ESG等宏觀趨勢，工業自動化的變革腳步正在加快。

智能制造的愿景肯定將會實現，不過具體實現愿景所花費的時間到底是5~10年還是15年以上，麥肯錫并沒有給出答案。

市場中主流的4類供應商：互聯網巨頭、傳統自動化企業、軟件提供商和參與者，將基于自身的優勢部分動態發展。他們的長板和短板都很明顯，如下圖所示，深色為長板所在，隨著能力的下降，顏色逐步變淺。

為了補齊短板，互聯網巨頭需要擴展其在工業領域的知識，并與成熟的自動化廠商和系統集成商建立合作伙伴關系。傳統自動化企業可能會考慮提升IT能力的配比，通過并購或者生態協同，強化在云平臺、軟件和物聯網中的優勢。

無論走向哪種情景，我們都可以做好準備，未來一段時間將是我們進行布局的好時機。因此麥肯錫為工業自動化企業提出了一些2023年之后的潛在行動計劃：

對于終用戶，麥肯錫也給出了2023年之后值得采用的具體建議：

大膽假設，小心求證，“確保成功”似乎是很多人做決定的前提，但是世界并沒有什么確定性，接受不確定性是我們共同的修煉。殘酷的現實是，越是追求“成功”的人，越是容易掉入決策的陷阱。

雖然沒有人能夠確定未來工業自動化將會如何發展，但是我們都可以為明天做好準備。從成敗的角度看，贏家只需要在局部獲得相對優勢，就能獲得。

超脫效率和成本，工業自動化的新維度

在報告中，麥肯錫統計了當前工業自動化的發展現狀，到2025年，市場的總體規模將達到1150億美元，具體分為經典自動化-流程行業、經典自動化-離散行業、工業物聯網及云服務三個部分。

提到變與不變，自從2019年以來，有一個數字增長了8倍，就是終用戶現在優先選擇外部合作伙伴來部署標準化的工業物聯網平臺的比例。

過去幾年，終用戶的精力發生了轉移，大家不再糾結工業物聯網平臺由誰開發的問題，用戶從自行開發工業物聯網平臺，轉移到通過OEM等合作伙伴來部署標準化的工業物聯網平臺。

對于數字化解決方案，大家的重視程度有所提升，69%的受訪者表示，數字化系統已經成為自動化的重要組成部分，94%的受訪者認為數字化解決方案對未來的自動化工作尤為重要。

調查受訪者表示，工業物聯網平臺的標準性，與現有的傳統軟件系統易于集成是重要的選擇因素，接下來受訪者考量的是工業物聯網供應商的服務水平。

終用戶認為開放標準比供應商能力更重要，這些偏好將對未來工業物聯網平臺的演進產生重要影響。

變化的部分還包括用戶對于自動化幫助工廠進行提升成效的考核，已經超脫于生產效率和成本效益這兩個傳統維度。

新增的維度包括：員工的工作體驗、工廠的韌性、彈性和可持續性。

通過增材制造、數字孿生等技術，可以提升工廠的韌性，減少公司供應鏈可能遭受的潛在沖擊和風險。數字孿生還允許企業模擬設備或工廠遭受突發情況之后的影響，以便提前制定對策。

5G和Wi-Fi 6這兩種無線通信技術可以跟蹤大型設備的狀況，減少延遲，使物流更具有彈性。

通過這些，工廠可以快速切換生產線，擺脫傳統裝配線的種種束縛，用矩陣方法進行制造。矩陣式生產是指在車間內使用靈活的單元來制造零件，而不再是一條漫長而連續的產線。

工業自動化還可以提升企業的可持續發展能力，減少對能源的消耗，以及廢物廢料的產生。

簡易化和標準化是新技術跳出PoC魔咒的法寶

在報告中，麥肯錫還列舉了影響工業自動化游戲規則的10種（如上圖所示），包括軟PLC、數字孿生、自主機器人、工業人工智能、5G等。如果關注工業自動化的發展，其實會發現每項技術都并不新鮮，經歷了很長的發展歷程，有些始終陷于PoC（Proof of Concept，概念驗證）魔咒難以擺脫。

所謂PoC魔咒是指新技術始終處于試點階段，而缺乏下一步的明確大規模商用策略。PoC魔咒的破解辦法就是簡易化和標準化，讓新技術達到簡單易用的狀態，并且建立相關標準。

除了麥肯錫所提到的10項之外，我認為還有一些工業自動化領域的新趨勢值得關注：

1、硬件平臺正在逐步整合

隨著新處理器的演進，比如英特爾第13代Raptor lake CPU等多用途芯片的發布，工業控制器、工業電腦、工業網關…這些硬件之間的分界線正在逐步消失，顯示了很明確的趨同性。同時，硬件變得越來越小，單設備內集成的功能越來越多，工業人工智能逐步成為標配。

2、軟硬件解耦形成共識，發展勢頭強勁

大量的企業，包括西門子、施耐德電氣、博世力士樂、倍福等公司，都認為軟硬件解耦是大勢所趨，推出了與硬件完全解耦的軟PLC產品。這將造成工業自動化發展范式的劇烈變化，如果西門子的控制軟件可以在任何第三方標準硬件上運行，那么可想而知企業的競爭優勢將會快速變遷。

3、產業元宇宙初具規模

正如我在文章《蘋果推出Vision Pro，西門子重金押注，“產業元宇宙”持續快速潛行》中提到，產業元宇宙從未中斷或放慢前進的腳步。產業元宇宙并不是注重于必須將增強現實/虛擬現實（AR/VR）等技術置于中心，而是重點在提升工作體驗和生產的靈活性。

比如工廠經理可以使用定制的產業元宇宙應用程序來快速評估工廠績效，并了解整座工廠的運營概覽。管理人員可以在應用程序中與同事基于同一個制造“單元”來召集會議，快捷高效。而后，團隊可以檢查出現周期問題的機械臂、訪問機器性能數據、發現特定的周期問題，并查看帶有機器性能傳感器數據的實時視頻流。

雖然工業自動化已經邁過了從0到1的階段，進入從1到N，但是在這個階段仍舊充滿眾多的創新機遇。未來工業自動化走向情景1還是2哪條路徑仍舊難以確定，我們每個人都可以在保留選擇的同時大膽行動。未來幾年我們可能將會看到工業自動化領域的新型引領者。