工业领域都在叫苦低价中标，如何规避？谈谈工业互联网的解决方案。

低价竞争与最低价中标产生的原因
累死自己、饿死同行、坑死用户，是低价竞标的真实写照。但存在即有合理性，如果都按照规范的工业供给体系来操作，中国工业不会像今天这样全面发展，原因在于：
     1）从供给侧分析。改革开放时期，工业迅速发展，给装备制造业和装备服务业带来了发展机遇，由于我国工业基础薄弱，仿造或以进口设备为基础的应用创新成为起点，这意味着一开始我们的工业供给相对于进口装备走的是低价竞争路线，尽管如此，在供不应求的年代，利润依然可观。有风的地方，从来不缺乏竞争者，裂变式的发展（单干的原来越多、新进入者也越来越多），低价竞争面向的范围从进口转向国内。
    2）从需求测分析。从项目经济性和运营成本角度考虑，工业需求侧为确保项目顺利达成，大多情况下，愿意采取低价中标策略。尽管从工业需求来说，工业领域采购的目的是为组织价值增值，为提高制造效率、质量和降低运营成本为诉求，由于对产品质量特性判断的把握并不量化和明确，更多时候只能在价格上进行决策。言下之意，即便是高价采购也未必能获得高性价比的产品和服务，而低价中标原则至少可以降低当下的成本，而这无疑更助长了工业市场低价竞争氛围。
     低价竞争与最低价中标为中国工业带来的危害
     虽说中国经济经历了三十多年的快速发展，但低价竞争和低价中标为中国工业健康发展埋下了许多隐患，在环境污染、产能过剩以及全球产业变迁的背景下，中国工业供给体系到了非变不可的地步。去年人民日报发出“最低价中标”是时候改改了的呼吁，为什么要改，改什么呢？从需求侧来说，发展先进制造业是当务之急，而是相对于落后制造业，具备更高制造效率、产品质量和更低成本的。我们的制造系统正在进行自动化（少人化、高效率化）、数字化和网络化升级，但如果我们的工业供给体系仍然是低质和低效的，那么我们的“先进”制造系统的稳定性和可靠性就会拖后腿，造成越智能越瘫痪的窘况。从供给侧来说，工业转型意味着需求发生结构性变化，传统的工业需求大幅减少，数字化、智能化的需求逐步上升，用户对供给结构、供给效率和供给质量提出了严苛的要求。
     现实的挑战包括：
     1）客大欺“店”。应收账款是工业供应商面临的主要问题之一，包括承兑贴息、货款拖延，使得工业供应链利润拉低和现金流危机。
     2)“店”大欺客。买家永远没有卖家精，低价中标最终受损的还是用户，低劣的工业品质量会导致运维成本成倍上升，并对制造效率和质量造成极大的损害。同时，低价竞争制约了B2B制造业良性发展，劣币驱逐良币，使得工业装备与工业服务业转型升级极为困难。即便是不采用低价中标策略，也难以摆脱人情关系的影响，高价低质，最终受损的还是用户。
     规避工业低价中标的交易不确定性风险－工业互联网的解决方案
     管理水平较好的工业企业通常比较重视工业供应商的管理，有效的方式是通过对全年的故障维修记录进行统计，识别出使用寿命较长（平均故障间隔时间MTBF↑）、维修时长较短（平均故障修复时间MTTR↓）的工业品和工业服务的供应商，以此作为合格供应商的评价准则。如此一来，将有效遏制抵制产品和服务。
     原理一是通过规范化的维修管理，以停机时间分析应用为工具，不断优化MTTR和MTBF，实现减少非计划停机损失，确保制造效率提升、运维成本降低和工业品库存降低的目标实现。
     原理二是对产品质量特性的验证。通常一些非关键物料消耗，我们不需要在购买前和购买后去验证产品质量（信任特性），这也解释了为何一些MRO工业品电商容易切入工业的原因（其实笔者认为，只能叫O（Operation运行）电商，对于M（Maintenance维护）、R（Repair维修）的工业品占比实在是太过微小）。
      而绝大多数用于生产的设施及用于维护、维修的工业品（含工业装备），我们只能在事后验证产品质量（经验特性），这对工业采购决策者的经验和技能要求很高，通常工业采购决策者会采用冗长的招标流程、货款拖欠、质保金的方式来规避不确定性风险。从这点看出，工业供应链的许多问题都源自于工业品的这一特性所致。
      某二手车交易网站比较靠谱，是因为对车辆维护记录的可追溯，再加上车辆这一类商品量产基数大，我们比较容易通过品牌获取到质量特性。这种在购买前和购买后都能够验证产品质量的特性，称之为质量探索属性。而要获得工业产品的质量特性，就必须要求工业系统能够获取到，工业企业就必须有一套数字运维系统，以辅助工业维修业务，但这还远远不够，这些运维数据所反映的MTBF（平均故障间隔时间，反映了工业品的供给质量），MTTR（平均故障修复时间，反映了工业品及服务的供给效率）数据为主线，通过大数据分析，以获得不同产品、不同供应商的供给能力表现，便可以实现对工业品和工业服务购买前的质量特性验证。这样以来，可有效避免单纯低价中标带来的弊端，用户可以从矮个子里面挑出高个子，从而倒逼工业供应链优化其供给质量和供给效率。
      而在工业互联网条件下，可应用以下三种模式，有效解决低价中标带来的风险，而对于用户不需要额外的投入即可实现，这包括：
     1）运维数据驱动法-维修承包＋工业互联网供应链优化。
     将工厂维修业务承包给自身原有的设备维修团队，运维团队对工厂业务理解较深，能够有效解决复杂性问题。运维团队通过人员结构优化、运维作业主观能动性提高，以及运维业绩体现（制造效率和质量的提升）获得高于原来的收入和激励提成。并借助基于人工智能的数据运维系统，辅助提升运维能力，通过大数据决策分析和应用，不断优化供应链效率和质量。
     这种模式对于工业用户而言，固定的工资支出不变，同时减少高技能人才的招聘成本，数字化上线成本为零，并可显著提升制造效率和质量、降低库存成本和运维边际成本，是工业企业发展向先进制造业转型的基础。通常适用于工厂生产主体部分。
     延伸阅读：为什么工业备件消耗最多的是轴承？为什么维修外包是工业互联网的必然入口？
    2）运营总包法-能源托管＋工业互联网数据分析应用。
    托管模式适合于工业企业水、电、气、热、冷等能源供给方向，由于不涉及工艺特性，交由第三方专业团队管理是较为适合的方式。通常采用的能源售卖方式获得收益，这实际上是将运营和维护主体以及风险的主体转移至第三方，运营方要获得更高的收益，以人员结构优化，远程值守，节能和环保优化、基于可靠性、安全性和经济性的工业互联网数据分析应用将成为强烈需求。
     3）以租代售法-融资租赁＋工业互联网应用。
      对于一些高价值且移动性、功能互换性较强的设施，如物流叉车、工程机械，可采用融资租赁的方式。对于用户而言，无需花费大额资金购买设施，采用灵活的方式使用到设施。由于设备的产权主体属于租赁方，对于租赁方而言，就必须掌握设施的使用状态，位置信息以及设备健康状态，通过工业互联网解决方案＋运维服务，是获得更低成本和更高的租赁收益的必要手段。
     以上三种形态，均是以业务模式作为工业互联网创新的基础，通过数字运维和物联网为手段的工业互联网上云连接，发挥运维主体的利益驱动，借助大数据、人工智能、区块链和云计算技术在供应链中的整合应用，从而不断量化需求，驱动工业供应链供给质量和供给效率变革的新兴业态。
     中国工业体系变革的展望
     任何先进的模式和先进生产力，一定会带来产业结构的重大调整。工业产能过剩匹配的一定会是工业供应链服务过剩，解决和规避低价中标是工业互联网战略成功的标志，对于中国工业供应链优化的方向一定要面向一带一路的全球市场，这是培育世界级工业互联网应用的目的，也是中国工业转型的必然趋势。作为工业人而言，任重而道远，匹夫有责！