全球工业自动化行业再次迎来一项备受关注的企业并购。
近日,施耐德电气宣布,已达成协议收购工业人工智能和工业数据软件企业Cognite,交易金额约31亿美元。按照公布的信息,交易完成后,Cognite将整合进入施耐德旗下工业软件业务AVEVA,进一步提升工业数字化和人工智能解决方案能力。
对于很多普通消费者来说,这可能只是一条企业收购新闻。
但在工业自动化行业,这件事情值得关注的地方,并不是收购金额,而是收购对象。
Cognite并不是一家生产PLC、工业机器人或者传感器的企业,它主要从事工业数据平台和工业人工智能软件开发,帮助制造企业把来自不同设备、不同系统的数据进行整合,并利用人工智能进行分析和应用。
为什么越来越多国际工业企业开始投资这类公司?
答案其实很简单。
现代工厂每天都会产生海量数据。
一台数控机床会记录加工状态,一台机器人会记录运行轨迹,PLC会记录控制信号,工业相机会采集检测图像,MES系统记录生产进度,ERP系统管理订单和库存。
过去,这些数据分散在不同系统里。
设备能够正常运行,但数据之间很难形成联系。
企业虽然拥有大量生产信息,却很难真正利用起来。
随着人工智能的发展,这种情况开始发生改变。
越来越多制造企业希望把这些数据集中起来,通过统一平台进行分析。例如设备什么时候需要保养、哪条生产线效率最高、哪个工序容易出现质量问题,都可以借助数据分析获得更加直观的结果。
也正因为如此,工业数据平台的重要性不断提高。
近年来,数字化工厂已经成为全球制造企业共同关注的发展方向。
过去,企业采购自动化设备,更多关注的是机器人速度、PLC性能或者设备产能。
现在,越来越多企业开始提出新的要求。
设备之间是否能够互联?
数据是否能够实时共享?
不同品牌设备是否能够统一管理?
这些问题,正在成为数字化工厂建设的重要内容。
施耐德此次收购Cognite,也反映出国际工业企业正在从"设备竞争"逐渐转向"软件与数据竞争"。
事实上,这种趋势近几年已经越来越明显。
不少自动化企业持续扩大工业软件业务,希望通过数字孪生、工业AI、云平台以及数据分析等技术,为客户提供更加完整的数字化解决方案。
相比单一销售设备,这种模式能够帮助企业建立更加长期的合作关系,同时也能够提升客户后期系统升级和维护效率。
对于制造企业来说,这种变化同样带来了新的机会。
举一个比较典型的例子。
过去,一家工厂发现某台设备故障率偏高,往往需要安排工程师逐项排查。
现在,如果所有设备数据已经接入统一平台,管理人员可以直接查看历史运行记录,分析故障发生规律,甚至提前发现异常趋势,减少突发停机带来的影响。
虽然最终维修仍然需要现场工程师完成,但数据分析已经能够帮助企业更快找到问题方向。
工业软件的发展,也将带动整个自动化产业链持续升级。
无论是PLC、工业交换机、工业计算机、工业传感器,还是工业连接器、工业电源以及机器视觉系统,都需要为数字化平台提供更加准确、稳定的数据来源。
换句话说,工业AI的发展,不只是软件企业的机会,也会带动大量自动化产品需求持续增长。
业内人士认为,未来几年,制造业数字化投入仍将保持增长趋势。人工智能、工业软件、数据平台以及自动化控制技术之间的融合,将进一步推动智能工厂建设不断深入。对于工业产品供应商、自动化集成商以及制造企业来说,持续关注工业数字化的发展方向,将有助于更好把握未来市场变化和新的产业机遇。
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