互联网在消费端实现的颠覆归结于互联网技术应用的普及，当个人电脑、智能手机全面覆盖，互联网技术和现代物流的发展催生了各种商业模式，让每个人都可以从中得到便捷、高效的产品及服务。

在消费互联网端（C端），依据市场查寻摩擦理论，在线支付（如支付宝）解决了交易诚信，实现了供需匹配，进而获得了高速发展。而制造端（B端）的产品制造质量、效率和成本依然难以解决，要促进经济转型，需实现制造端的工业互联网共享经济，其应用才刚刚开始。

工业4.0俱乐部工业服务研究中心，通过大量的实地调研，结合管理理论、维修性基础和互联网现状，制定并发布了“工业维修服务生态地图”，如图5-1所示。为便于工业服务者、制造业从业者理解和应用，进行如下解读（按照图中编号顺序进行）。

图5-1 工业维修服务生态地图^[1]

1.数字化集成与企业社交级应用①

在C端应用中，社交级的强应用如微信、QQ、支付宝等，属于智能手机端、PC端的便捷应用，其后端集成的各类应用，对拉动消费需求，起到了至关重要的作用。

在制造端的企业级应用中，也诞生了蓝信、钉钉、企业微信一类的社交级应用。这类应用将现有的信息进行了集成，便于各类数据的节点处理和查看分析，还将应用端从PC端转移到智能手机端，解决即时沟通的同时，消除了信息孤岛效应，使得低频应用的数字化搭载上高频应用移动应用端，让企业高层、中层、基层乃至合作伙伴能在同一平台实现交流、沟通和集中管理，大大提高了工作效率，降低了管理应用成本。在可预计的未来，蓝信、钉钉一类的社交级应用，将会在制造端（B端）实现如微信、QQ一样的入口能力，成为B端真正的“杀手级”应用入口。

2.线下数字化部署应用②

大中型制造业，或者是行业龙头（单项冠军）的企业，依然热衷于智能化、数字化的升级转型。传统的MES、EAM，更多的高端数字化应用、智能装备等，将会得到全面的应用。当然竞争是非常激烈的，其迭代和实施周期也是较为漫长的，但对于保持行业竞争力和企业承担中国经济转型模范作用的历史责任而言，是必须经历的过程。

3.SAAS级MES应用③

相对于大中型制造业企业而言，中小型制造业企业一般面临着资金压力，转型升级对于它们而言是相对矛盾的。工业服务研究中心经过大量的实地调研，了解到中小型制造业企业中的离散型企业占据了约60%以上的数量。对这类制造业企业，一般不具备线下布局MES数字化的条件，但对于制造过程中对交期、效率、成本和质量的要求是非常迫切的，故基于云上应用的SAAS级MES（兼具MES和APS功能）将会是这类企业的较大的需求。通过搭载数字化集成与企业社交级应用，能有效地将企业制造过程管控起来，同时与大中型制造业的MES进行有效连接，这对于提升供应链的价值巨大。

需要说明的是，SAAS级产品应用不是简单的线上产品上云那么简单，还包括对于制造业的产品服务部分，即包括对数据分析、数据应用、管理优化等的服务，也就是说，有云产品，还得有云服务、云咨询。

4.SAAS级EAM应用④

EAM作为预测性维修的入口级应用，一般针对流水线行业或流程性行业，对于离散型行业来说，重要度占比较低，故需要MES应用来增强入口。系统的自由度决定了管理的复杂度，MES应用在降低系统自由度时，使管理的复杂程度降低，但对系统的可用度要求会随之提高。

SAAS级MES主要以适应企业有效产出为目标，通过维修通道与组织匹配，强调预测性维修，旨在提高有效产出指标，降低维修成本。

5.工业云与大数据分析应用⑤

一个企业的一万个数据=样本数据，一万个企业的一个数据=大数据。要有大数据分析，首先得积累用户，而不是单个数据的数量。故首选是数据上云，能实现大数据的归纳，然后是通过大数据分析，使工业服务链产生应用价值。例如：

1）利用企业作业指标的数据，反映出企业管理的弱项，一方面向企业推送有针对性的知识点，或向企业提供管理咨询和技术咨询服务。(www.daowen.com)

2）利用不同维修比例关系，可识别出用户预测性维修比例是否较差，结合备件消耗等行为数据，可以有效地识别出企业在预测性维修方面的缺陷，进而为企业提供预测性维修的服务。

3）利用备件消耗行为和作业指标数据对比，识别出用户备件和物料供应链的需求，在电子商务和交易方面形成机会。

大数据的背后是工业服务机会，但数据的提供者是组织不是个人，这些数据和企业组织架构、产线形式、企业规模是紧密结合在一起的。企业数据具有保密性、组织性、结构性的特质，构建数据模型非常重要。

6.物料供应链生态平台⑥

SAAS级MES之间可形成供应链关系，上游企业的物料需求计划=下游企业的订单计划，通过相互的链接，可实现物料供应链生态平台。常用的应用包括总装企业对配套企业的交货期管控，也包括一些涉及出口和贸易平台的应用。MES应用的链接，可以通过数据分析，评判供应商交付能力，也有产生类似电子商务的机会。

7.MRO工业服务平台与线上线下工业服务⑦⑧

大数据可链接用户需求和需求满足，大数据反应的是企业瓶颈和约束的存在情况。工业服务包括预测性维修工业服务，是为了解决问题提供有价值的服务而获得收益的，包括：

1）维修外包服务，包括线下的维修服务、远程维修服务、维修指导等。

2）预测性维修服务，利用维修诊断工具和方法的运用，通过数据和大数据运用，提高企业预测性维修诊断的准确性。

3）改造和升级服务，包括设备自动化、技术改造等服务。

4）深入开展基于数据的设备管家体系、精益生产管理。

8.工业服务方工业品电商⑨

工业维修需有备品供应。目前市场上备品供应质量参差不齐。工业服务提供者，以自身服务配套工业品和备件服务提供，并和企业数据提升匹配，形成相互的制约，确保企业维修和有效产出指标的满足。

9.工业品电子商务平台⑩

工业品市场，尤其是涉及标准件、通用件的市场需求量较大。电子商务平台可将轴承、润滑油等作为最初的产品，这样就可以覆盖绝大多数行业，再逐步拓展至行业通用件范畴。标准件市场目前假货、仿造现象严重，一开始就按照正品买卖，有利于整顿市场，促进备件供应链的优化，实现供给侧改革。

10.智能制造转型升级服务(11)

智能制造是未来的方向，工业服务研究中心通过调研认为，就目前制造业的经营环境和智能制造标准化应用现状，还不足以大规模复制，但可通过大数据的链接，识别用户需求，分步实施，逐步迭代，最终形成规模化应用。

工业维修服务转型生态地图，也可以称为工业服务转型升级战略地图，尤其突出中小型制造业在转型升级中的路径规划。其中关键节点是对①～⑤的强入口应用的打造，包括接口标准、数据模型、互联网技术等。