Robotid imbuvad meie ellu üha suurema kiirusega – toimetavad restoranidesse roogasid, osutavad teenuseid hoonetes, liigutavad kaupu ladudes ja sooritavad delikaatseid toiminguid laborites...
Ka kapitalituru kuumus on tõusnud. Taihe Capitali statistika järgi on alates 2021. aastast robotrada läbinud kokku 174 finantseerimisringi. Välja arvatud avalikustamata rahastamisvoorud, tehti 57 tehingut ühe summaga üle 100 miljoni jüaani, kokku üle 15 miljardi jüaani. Robotite kliendid, milles Taihe Capital osaleb, hõlmavad kommertsteenuseid, laondust, tööstust, arstiabi, bioteadusi ja muid segmente ning on kaasas Purdue Technology, Jizhijia Geek plus, Mecamand, Youai Zhihe ja teiste juhtivate ettevõtetega. Projekt on läbinud mitu vooru rahastamine. Praegu on ligi pooled robotipeaga ettevõtetest, mille väärtus ületab 5 miljardit jüaani, Taihe Servicesi kliendid.
Pikaajalise tippklientide teenindamise käigus oleme olnud tunnistajaks uuele robotitesse investeerimise lainele ning olnud tunnistajaks ka paljude ettevõtete täielikule protsessile, mis on saavutanud põhilise konkurentsivõime ja kasvades kiiresti tipptegijateks alajaotatud valdkondades.
Selles artiklis loodetakse arutada, mis on robootikaettevõtete "vallikraavi" ehitamise võti, ja loodab murda mõned müüdid, et "iga kord, kui puutute kokku robootikaettevõttega, küsite ainult tehniliste tõkete kohta". Alljärgnev on Taihe meeskonna põhjalik vaatlus tööstusuuringute ja kauplemiskogemuse põhjal ning jagan seda ka teiega.
Selle artikli põhipunkt:
Robootikaettevõtete jaoks ei ole "tehnilised tõkked" tuumaks. Tüüpilise masinaehitusena pole robootikatööstusel enamikul juhtudel ülisalajaseid tehnilisi põhimõtteid;
Tõeliselt kindel vallikraav tuleneb tööstuse teadlikkusest, kulueelistest ja tootemaatriksist;
Tööstuse tunnetuse valdamine on kõige olulisem ja põhjalik tööstuse tunnetus tuleneb protsessist, kus ettevõtted juurduvad stseenis ja koguvad pidevalt andmeid;
Ajaaknast kinni haarates ja mahu kiirelt käivitades avaneb ettevõttel võimalus realiseerida kulueeliseid;
Robotid on tootmisteenuste tööriist. Järelklientide perioodilistele riskidele vastu seistamiseks peaksid robotiettevõtted valima hea raja ja tootemaatriksit pidevalt täiustama;
Tulevane pearobotite ettevõte peaks muutuma "seadmete tarnijast" "lahenduse ja teenuse pakkujaks".
"Millised on teie ettevõtte tehnilised takistused?"
Kui soovite valida nimekirja "robotite raja investoritele kõige rohkem muret tekitavatest probleemidest", on see kahtlemata probleem number üks. See küsimus ilmub sageli robootikaettevõtete tegelikul roadshow-stseenil. Tihti peavad asutajad investoritele korduvalt selgitama: millised, kus ja kui kõrged on meie ettevõtte tehnilised barjäärid?
Tehnilised barjäärid tähendavad, et ettevõttel on teatud suunas tehnoloogiline eelis ja seda eelist on kaaslastel raske lihtsalt ületada. Tugevate tehniliste tõketega ettevõte hõivab suurema tõenäosusega selles valdkonnas juhtiva positsiooni. Seetõttu tunnevad investorid eriti muret ettevõtte tehnoloogilise juhtpositsiooni pärast ja kasutavad seda investeerimisalusena.
Kuid enne sellele küsimusele vastamist võiksime uuesti mõelda küsimusele endale: kas tehniline barjäär on robootikaettevõtete jaoks kõige kriitilisem?
Kas tehnoloogia on robootikaettevõtete vallikraav?
Taihe usub, et robootikaettevõtete jaoks ei saa tehnoloogia iseenesest moodustada piisavalt laia vallikraavi.
On vaieldamatu, et tehnoloogia on iga tehnoloogiaettevõtte vundament. Kuid robootika ei ole pelgalt kõrgtehnoloogiale toetuv tööstus, vaid väga tüüpiline masinaehitus, mis on viimasel sajandil saavutanud pideva arengu aastakümneid. Sellises tööstusharus on ülisalajaseid tehnilisi põhimõtteid või tehnilisi teid väga vähe, ehk siis on vähe põhimõtteid või tehnoloogiaid, mida "ettevõte A teab, aga ettevõte B ei tea".
Kui ettevõttel on ainulaadne tehnoloogia ja see on rangelt patentidega kaitstud, muutub see tööstuses absoluutseks monopoliks. Näiteks Ameerika tuntud meditsiinirobotite ettevõte Intuitive Surgical omandas 2003. aastal oma suurima konkurendi Computer Motioni ja on sellest ajast alates tõusnud absoluutseks liidriks kirurgiliste robotite segmendis, monopoliseerides turu täielikult enam kui 4,{{ 3}} patenti.
Kuid meie tähelepanekute kohaselt on enamik robootikatööstuse küpseid turusegmente kas multihiiglaslikud monopolid või detsentraliseeritud konkurents ning absoluutset monopoli nagu intuitiivne kirurgia on väga vähe. Võtame näiteks tuttava mitme liigesega robotite turu: rajal on palju tegijaid, sealhulgas välismaised hiiglased FANUC, abb, Yaskawa jne, aga ka kodumaised robotifirmad nagu Estun. Estun on kogenud rohkem kui kümme aastat arengut. Pärast arendustööd omandas ta põhitehnoloogia põhiliselt ja jätkas seejärel turul tellimuste võitmist.
See näitab, et tehniline põhimõte ise ei saa olla kindel barjäär ja ajutine tehnoloogiline edumaa ei tähenda püsivat äriedu ning hilinejad võivad siiski turuosa saada.
Selle asemel, et öelda, et tehnoloogia on robootikaettevõtete "vallikraav", on õigem öelda, et see on "hüppekivi". Võtame näiteks Fanuci, maailma liidri mitme ühenduskohaga robotitööstuses:
Tehnoloogia võimaldab märkimisväärselt juhtivat toote jõudlust. Koormusstsenaariumis alla 20KG suudab FANUCi keevitusrobot saavutada tööstusharu suurima katvuse ja kõrgeima korduspositsioneerimise täpsuse, mis on jõudluse ja tõhususe osas umbes 50 protsenti kõrgem kui kodumaistel esmatasandi tootjatel;
Tehnoloogia võib aidata ettevõtetel ka tootmiskulusid vähendada. FANUC sai alguse tööstusrobotite madalaimast tehnilisest arvjuhtimissüsteemist. Sellel on kõikehõlmav tehnoloogia ja see võib optimeerida toote disaini altpoolt. Võrreldes oma eakaaslastega on FANUC investeerinud kõige rohkem ja põhjalikumalt põhikomponentide enesearendamisse ning seetõttu on tal 5-protsendiline -10-protsendine brutokasumi esirinnas. Seevastu paljudel Hiina süsteemiga integreeritud robotiettevõtetel on üldiselt kehv kasumlikkus ning nad on allutatud ülesvoolu komponentide hinna ja pakkumise kõikumisele.
Võib öelda, et tehnoloogia hüppelauaga on ettevõttel võimalus astuda tippude hulka. Tehnoloogia suudab tagada ettevõtte toodete juhtpositsiooni ning tagada suuremahulise tootmise ning teadus- ja arenduskoostöö. Samal ajal võib toodete pidev maandumine ja iteratsioon anda tagasisidet tehnoloogiale.
Mis on "tõeline" vallikraav?
Niisiis, kuna tehnoloogia ei ole kõige kriitilisem element, mis aitab robotiettevõtetel selles valdkonnas liidripositsiooni hõivata, siis millest võib saada robotiettevõtete tõeline vallikraav?
Pärast enamiku turul tegutsevate robotiettevõtete vaatlemist ja nendega ühenduse võtmist usub Taihe, et kõige olulisem on selle valdkonna sügav mõistmine, mida see teenindab.
Nagu eespool mainitud, on robootikatööstuses väga vähe põhitehnoloogiaid, mis "meil on see, mida teistel pole", seega tulevad ettevõtte enda tõkked osast "mis on teistel ja mis meil". Selles osas on kõige olulisem ettevõtte poolt kogutud valdkonnateadmised, sealhulgas stseeni mõistmine ja andmete kogumine.
Stseenid
Robotite rakendamine toimub konkreetsetes stsenaariumides. Need võivad esineda restoranides, büroohoonetes, ladudes, haiglates, laborites... Pöörake tähelepanu inimeste vältimisele restoranides ja vastutavad peamiselt kaupade teisaldamise eest ladudes. Aegade vahel on tuhandeid erinevusi. Tehnoloogiat saab tõhusalt rakendada ainult sündmuskoha valupunktide, vajaduste ja standardite sügava mõistmise kaudu.
andmeid
Intelligentse tajutehnoloogia ja AI-algoritmide kasutuselevõtuga on robotiettevõtted hakanud hõivama, analüüsima ja mõistma tohutuid andmeid stseenis ning seejärel treenima, juhtima ja optimeerima algoritme, millest on järk-järgult saanud üks peamisi tegureid, mis määravad jõudluse ja robotite tõhusus. Seetõttu on uue põlvkonna robootikaettevõtete jaoks eriti oluline süveneda tööstusharudesse ja stsenaariumidesse ning koguda andmeid ja tunnetust.
Kasutame kahte näidet, et selgitada konkreetselt tööstusharu teadlikkuse väärtust ja keerukust:
Näiteks Hiina juhtiv bioteaduste automatiseerimise ettevõte Mega Robotics pakub automatiseeritud laboritooteid ja -teenuseid. See on väga eriline stsenaarium: robot peab tegelema erinevat tüüpi biokeemiliste reaktsioonidega. Lisaks täpsuse ja löökide tagamisele peab see taluma ka tugevalt söövitavaid gaase, UV-kiirgusega steriliseerimist jne.
Et toode vastaks ülaltoodud nõuetele, tuleb Megat stseenis korduvalt testida: näiteks erineva lenduvuse tõttu ei ole katsete puhul, mis nõuavad ka "5ml proove", erinevate katsevedelike ekstraheerimismaht. sama ja robotit tuleb testida erinevate vedelike järgi. Mega lõplik lahendus on andurite abil esmalt tuvastada vedeliku tingimused ja seejärel arvutada automaatne volatiilsus eelnevalt kogutud tööstusandmete põhjal; veel üks näide on see, et spetsiaalse laborikeskkonna tõttu peavad roboti kattematerjalid vastama määratud puhtusele. Nõuetele vastava kattematerjali leidmiseks kulus kaks aastat, mis tagab kõrgeima D-taseme standardi, mida nõuab GMP (Hea tootmistava).
Lisaks riistvaralistele seadmetele peegeldub tööstuse teadlikkus ka tarkvaras ja algoritmides. Labori erivajaduste rahuldamiseks on MegaFluent välja töötanud automatiseeritud katsesüsteemi MegaFluent, mille algoritm võib aidata katseandmete analüüsimisel ja katseprotsessi optimeerimisel, parandades seeläbi katse efektiivsust. Seetõttu on stseeniandmetele tuginedes, süsteemi algoritmi pidevalt itereerides ja kasutusmugavust parandades need keskkonnas korduvalt koolitatud ja testitud tööstuse tunnetused muutunud Mega Robotsi jaoks kõrgemaks konkurentsitõkkeks.
Purdue Technologies on veel üks huvitav näide. Purdue pakub mobiilseid kohaletoimetamisteenuseid kommertsstsenaariumide korral ja kõige olulisem stsenaarium on toitlustamine – see on kommertskasutuses kõige suurema mõõtmega ja kõige keerulisem stsenaarium. Restoranide tiheda asustustiheduse tõttu söögi tippperioodil ning iga restorani erinevate liikumisjoonte ja läbikäikude tõttu on restoranipilt äärmiselt ebastandardne ning keskkonna entroopia keerukus ulatub 11,5-ni, mis on tunduvalt kõrgem kui restoranis. tehase keskkond.
Pildi allikas: Internet
Kuidas eraldada edastusmarsruute dünaamilises ja keerulises keskkonnas? Kuidas erinevate takistustega kokku puutudes õigesti reageerida? Kuidas ei saa tugivedelikku läve ületades maha voolata? Need on väga üksikasjalikud ja realistlikud küsimused.
Pildi allikas: Internet
Purdue läks ka stseeni sügavale ja tegi palju teste, kasutades algoritmi treenimiseks palju stseeniandmeid – mida rohkem andmeid koguneb, seda parem on algoritmi jõudlus ja mõju. Et vedelik ei valguks üle katuseharja, oli Purdue teerajajaks ka vedrustussüsteemi rakendamisel autol enda toodetele, saavutades ülikõrge stabiilsuse ja suutes vedelad nõud ilma maha loksumiseta sujuvalt üle katuseharja toetada.
Tööstuse sügav tunnetus pärineb protsessist, kus ettevõtted juurduvad stseenis ja koguvad pidevalt andmeid. Nende näiliselt väikeste muudatuste taga on kliendikogemuse tohutu paranemine. Ainult siis, kui mõistate täielikult valitud stsenaariumi, saate ehitada robootikaettevõtetele tõelise vallikraavi.
Kaks suurimat võtit konkurentsieelise suurendamiseks
Tööstustunnetuse eelise toob kogemus ning kogemus on aja ja kvantiteedi produkt. Kvantitatiivsed muutused kuhjuvad ja toovad lõpuks kaasa kvalitatiivseid muutusi. Tööstusliku tunnetuse põhjal usume, et on veel kaks punkti, mis on robotifirmade trumpideks turukonkurentsis võitmatuks jääda.
1. Kasutage ajaaknast kinni ja looge kulueelis
Ettevõtte kulueelise loomise võti on see, kas ettevõte saab ajaaknast kinni haarata, esimesena tegutseja eelist ära kasutada, turu kiiresti haarata ja oma ulatust laiendada.
Oleme täheldanud, et teatud uue tehnoloogia esilekerkimise algstaadiumis suudavad tehnoloogia varem selgeks saanud ja valdkonnateadlikkuse väljakujunenud ettevõtted endale suuremaid kulueeliseid ning hilinejad sellele rajale sisenedes on kartlikumad. Võttes näiteks AMR-i (autonoomse mobiilse roboti) valdkonna, on nii Geek plus kui ka Purdue oma skaalat kiiresti laiendanud, luues tööstuse tunnetuslikke eeliseid, olles oma vastavates alamsektorites kiireimad, kes saavutavad üle 10,{{ 2}} ühikut Ettevõte on moodustanud ülesvoolu hankimise eelise ja vähendanud BOM-i maksumust (Bill of Materials, st lõpptoote maksumus määratakse vastavalt iga isetehtud või ostetud detaili maksumusele BOM-is).
Sel viisil, lähtudes põhimõttest "meil on see, mida teistel pole, ja oleme paremad, kui teistel see on", on ettevõte veelgi mõistnud, et "oleme odavad, kui teised on paremad", ja suudab pakkuda klientidele kõrget kvaliteetsed teenused koos suurema hinna konkurentsivõimega.
Loomulikult on algmahu mastaabiefektist tulenev BOM-i kulude vähenemine vaid osa kulueelisest. Koguse alusel saab ettevõte teha osade ja komponentide integreerimist ning uurimis- ja arendustegevust. See protsess võib veelgi realiseerida mitmekülgsust, standardimist ja modulariseerimist ning sellel on ettevõtetele tugevam majanduslik mõju. Tänu mastaapsusele saavad ettevõtted jätkuvalt laieneda ülesvoolu põhikomponentidele ja suurendada kontrolli tarneahela üle. Nii saab see ühelt poolt tagada tootekvaliteedi järjepidevuse, teisalt aga ka parema kulude kontrolli.
2. Täiustage toote maatriksit ja muutuge antitsükliliseks ettevõtteks
Kliendiettevõtete jaoks on robotid tootmisteenuste jaoks kasutatavad tööriistad, mis on seotud klientide kapitalikuluga, seega on robotitööstusel teatud perioodilisus. Kui kliendi tööstuses on kiire arengu periood, siis ka robotfirma saadetised suurenevad sel perioodil kõvasti; vastavalt, kui kliendi tööstuse kasvutempo aeglustub, võib see mõjutada ka robotfirma tulusid.
Selleks, et sellele tsüklile vastu seista, peaksid universaalsete alustehnoloogiatega pearobotifirmad jätkama erinevate toodete arendamist, mis sobiksid erinevate stsenaariumide jaoks ja millel on erinevad funktsioonid. Täieliku tootemaatriksiga ettevõte võib tsüklitele vastu seista loota pidevale kasvule.
Näiteks robot Mecamand kasutas 3D-nägemise tehnoloogiat, et hõivata kiiresti juhtiv positsioon visuaalse positsioneerimise vallas ja seejärel katkestamata visuaalse kontrolli valdkonda, avades ettevõttele laiema turu; sama kehtib ka Luoshi roboti kohta, mis kehtestas end väikesel kuueteljelisel turul. Pärast suusõnalist ja brändi loomist töötati edukalt välja uue põlvkonna paindlikud jõuga juhitavad robotid ja realiseeriti masstootmine – uusi tooteid saab kasutada üldistes tööstuslikes, kaubanduslikes ja meditsiinilistes stsenaariumides.
Rikkalikud tooted mitte ainult ei võimalda ettevõttel omada suuremat tururuumi, vaid suurendavad ka ettevõtte võimet seista vastu järgnevatele tsüklitele.
Muidugi on väga oluline ka raja valik. Soovitame robootikaettevõtetel valida väljalõigeteks suure turumastaabiga, kiire kasvuga ja kõrgete kognitiivsete nõudmistega järgtööstused, näiteks praegused kaubandus-, liitiumaku-, pooljuhtide- ja muud valdkonnad. Selline alltööstus võib aidata robootikaettevõtetel kiiresti mahtu suurendada ja kulude eeliseid luua, kogudes samal ajal valdkonna teadmisi, korrates tehnoloogiat ja laienedes väljapoole.
Kus on "teine kõver"?
On mõeldav, et pärast seda, kui juhtivad ettevõtted on vallikraavi rajanud, hakkab järk-järgult selguma tööstuse konkurentsimuster ning kogu valdkonna kasv ja kasumimarginaalid kipuvad stabiliseeruma. Sellise selge mustri puhul on see, kuidas juhtettevõte teise kasvukõvera joonistab, võti, mis eristab tulevikus "tugevaid ettevõtteid" "suurtest ettevõtetest".
Taihe usub, et üleminek puhtalt "seadmete tarnijalt" "lahenduse ja teenuse pakkujaks" on tõhus tee robootikaettevõtete ümberkujundamiseks ja ajakohastamiseks. Sel viisil muutub ka tema ärimudel seadmete/projektide ühekordsest tasustamismudelist teenuste korduva tasustamise mudeliks, mis parandab oluliselt klientide hoidmist ja kleepuvust.
Tegelikult on paljud ettevõtted juba selles suunas liikuma hakanud:
Geek plus on erinevate e-kaubanduse klientide stsenaariumide andmete kogumise kaudu kogunud rikkalikke kogemusi laotoimingutes, nagu näiteks