工业维修合伙人制，是以工业企业设备维修部门为主体，通过承包原工业企业的维修、维护和改造业务，所组建的新型工业现代化服务业实体。工业维修合伙人制公司，向工业企业提供维修、维护、升级和改造相关的全面工业品和服务，实现工业维修从成本中心到盈利中心的转变，推动工业制造企业转型升级，持续保障制造系统的稳定性、可靠性和经济性的运营能力。
2019年两会中，国家政府工作报告，明确围绕推动制造业高质量发展，促进先进制造业与现代服务业融合发展，加快建设制造强国。树立“科技支撑能力，打造工业互联网平台，拓展“智能＋”，为制造业转型升级赋能的目标。
先进制造业的特征是什么？现代服务业的主体是谁？“智能＋”如何为制造业转型升级赋能？
本次演讲以工业企业设备维修人为主体，提出“工业维修合伙人制”现代服务业新模式：强调以人为中心，智能＋为“人”赋能，“人”为制造业转型升级“赋能”的融合发展路径；强调以需求为导向，建立“工业维修合伙人制”为基础的供需对接机制，通过“智能＋”能力转化，推动供给效率和供给质量的升级，实现工业基础升级与制造强国建设稳步发展。
第一部分，主要从工业企业对转型升级的投资积极性的角度，引入工业维修承包合伙人制的概念，以及合伙模式及其供应链延伸。
对于大部分的中小制造业而言，转型投入的积极性并不高，从问题3分析，我们只有找出承担投资风险性的模式和路径，才能激发制造企业的投资积极性。
只要工厂还在生产，维修维护的成本一定是躲不掉的，这通常会占到固定资产的一个固定比例（约2%-3.5%），不科学的压缩这个成本，往往会带来停机损失增加，影响制造系统的可靠性、稳定性和安全性。
而从设备维护策略和指标体系分析，科学的设备维护策略，及时和可靠的备件和服务供应，将有利于在确保制造系统可靠性、稳定性和安全性的同时，使得维修维护具有经济性。
而这关键在于人，伴随行业冲击、人工成本上升，企业对于维修队伍的稳定性和延续性面临重大的挑战，技能不足和维修队伍年龄结构的失衡，成为大多数制造企业的现状，这与先进制造业发展的需求形成一组矛盾，企业可能会面临，越智能、越瘫痪的尴尬。
备注：自由度决定了管理的复杂度，当智能制造约束了生产自由度的同时，管理虽更加简单，但对于系统的稳定性和可靠性要求更高，这要求制造业必须构建更加稳定和高效的维修维护系统。
对于工业企业而言，对于保持稳定和延续的维修维护队伍，同时满足可靠性、稳定性、安全性和经济性的维护能力，这几乎没有办法做到。而对于维修人来说，这并不难，而关键在于愿意不愿意，这需要打破许多体制的约束。
将维修维护职能从工业企业体制中脱离出来，成立专业的维修维护公司，将整体的维修费用核算出来，利用固定费用（可量化的维修、维护费用）作为总包，激活其购买决策、激励分配、维护策略和人力资源的自由度，这将有利于增加维护人员收入，拓展技能和职业晋升的同时，打开B2B工业服务的入口，解决原有人际关系驱动向价值驱动的转变，打通先进制造业与现代服务业的融合发展的关键路径与节点。
工业维修合伙人制的模式，包含了以大型企业自建工业服务公司，中型企业加盟和小企业虚拟合伙的共享模式组成，目前，在湖北三环集团、重庆长安工业，以及苏州工业园区＋中小制造业协同应用中正在有序推进。
从本质上理解，标杆工程建立是在TPM全员生产维护的基础上，拓展阿米巴的经营模式，借助新一代信息技术、大数据和人工智能等智能＋元素，形成现代服务业创新实体，向供给侧改革深度的演化，这将有利于构建更为完善和有序的工业强基体系。
工业维修合伙人制解决了维护、维修相关采购的决策的自由度，这有利于连接供应链，这包括第三方专业维修服务商、MRO工业服务社区（线上线下结合的工业品和服务的集采集供系统）、装备制造商、以及周边五金店。要做到有效的连接，拓展智能＋必不可少，这在下一节重点讲解。
大数据、智能＋为先进制造业与现代服务业融合发展带来了无限可能，将彻底改变工业现状，从而使得我国在2B产业发展迎来全新的发展机遇，这取决于我国工业体系全面性的优势，和供需双方不平衡的现状（问题越多，机会越多，互联网的优势越明显）。
智能运维是工业维修承包合伙人制落地的有效工具，他有利于快速响应和处理用户的需求，实现维修资源的最优配置，同时也是衡量维修业绩，实现用户满意的有效载体。
同时，智能运维在关键数据抓取，如MTTR、MTBF、可用度的计算和即时处理，有着无法比拟的优势：一方面，他有利于分析制约瓶颈，实施针对性的决策优化，帮助合伙人制公司提升效率和效益；另一方面，他将反映工业服务供给侧的质量和效率数据，这是工业服务产业化发展，推进工业供给侧改革的数据源。
提高预测性诊断的准确性，是工业维修承包合伙人制拓展的方向，不同于传统的强调物联网的工业互联网平台，在新的工业服务模式创新条件下，工业维修承包合伙人制更强调人与技术的协同，强调在线和离线监测的有机结合，这不仅可以降低数据采集的成本，更能规避数据风险，做到与实际业务高度关联。
如， 上海士翌测试技术有限公司的智能监测方案，将传感器单元与智能手机终端相结合，这使得监测更简单（随身携带）、更大大提高了诊断的边缘和云计算能力，成为运维体检的有力助手。这种创新的智能检测模式，这为工业互联网平台与智能＋应用结合的提供了非常好的示范作用。
在图像识别方面，AR技术的成熟，为远程运维协作、技能教育方面提供了更便利的应用，如北京亮亮视野，在工业服务方向已经有了成熟的案例，未来在工业服务产业化领域，将会迎来更为突出的表现和价值。
而物料识别与匹配的AI应用方面，在工业服务产业化条件下将会迎来更方便的体验，可以想象一下运维的场景，当我们扫描一下任意工业零部件，就可以即时查询到周边及渠道中哪里有货源，一扫便能即时获得，我们甚至都不用去查询这个零部件的名称是什么。
智能＋带来的惊喜远不止是上面的那些超便利的工具属性。智能＋金融，他将改变整个工业服务供给体系，形成产业化。比如：
通过智能运维中关键数据MTTR/MTBF数据的抓取，我们可以轻松的从大数据中获取到工业服务、工业装备和工业产品的质量特性数据：对于用户而言，将打破低价中标的魔咒，用户开始学会在矮个子面挑高个子;而对于产业金融而言，则可以通过交易授信，彻底的解决工业供应链中回款难的痛点，从而激活工业发展活力。
通过智能运维、工业供应链交易数据，工业互联网数据以设备作为融资抵押，可以激活工业设备的金融属性，有助于解决企业升级过程中融资难的现状，使得工业转型升级与中小企业发展接轨。
值得注意的是，工业互联网的重心并不是预测性维护，而更有可能的是，以电网终端数据分析为主，结合用电变化趋势与智能运维、工业供应链交易数据，共同建立风控模型，解决企业融资风控问题。
有了这些一次金融（交易授信）、二次金融（融资抵押），而发展出来的三次金融（如保险），将会彻底改变企业融资难的问题，使全面的提升工业转型效率和质量，产生深远和历史性的影响。
产业化绝非一日之功，充分发挥我国经济体制的竞比优势，以企业试点，园区孵化，标杆示范放大的推广模式，将有利于产业化的最终普及，这是一场持久战和攻坚战，如何做大，必须采取正确的策略。
第一种思维是渠道思维，传统制造业拥抱互联网时，第一会想到我们可以不可以用互联网的渠道，在网上销售产品，虽然工业品和服务发展的很多，可大多数并不太成功，除了提高销售效率以外，他对于产业发展并没有实际性的贡献，甚至是有害的（他会加剧低价竞争的风险，可能还没饿死同行，先累死了自己。）。
第二种思维是社交思维，他更多讲究的人和人的交互，通过拓展圈子，获得更多的机会，但实际上在需求量总体萎缩，在产品和服务竞争白热化的现实条件下，发现圈子里都是同行，而真正用户对此依然无动于衷。
第三种思维是哲学思维，他是从人性作为思考点，是从需求侧分析底层逻辑的逆向思维方式，从整体观去看待事物发展方向思考，从微观的制约点去突围的方法体系。
而站在工业维修承包合伙人制的条件下，先进制造业与现代服务业融合发展的逻辑就非常清楚：第一步，首先在3.0的维度解决需求侧的问题，形成标准的模式和体系；第二步，通过2.0的社交逻辑，通过协会、研究院、联盟为载体，将这种模式进行总结、宣传和推广；第三步，还是回归到渠道思维，通过人＋供应链＋金融，形成了产业化的“降维演化”路径。
基于降维演化的逻辑，建立示范社区十分关键，他不单单是以企业为中心，更要以园区为重心，所构建的内容不仅仅是先进制造业是现代服务业的融合，更是工业园区服务型创新的典范。
面向未来，一定有许多不确定性的内容，典型的包括可靠性与维修性工程基础和应用研究、金融创新研究、消费行为研究都是非常重要和不能马虎的内容，联合高校、政府、科研单位和企业，进行立项研究非常关键。同时这些研究成果与产业孵化结合起来，拓展智能＋能力也是十分重要的了。
故，园区具备制造业中心和人工智能产业中心特质的地区，将更有利于在这一轮背景中获得全新的能力构建和示范效应。
建立培训、参观、展览和技能相结合的推广体系，是在于全面的传递和传达先进制造业与现代服务业融合发展，实施证明，这种传播方式是十分有效的，因为对于中国产业而言，他们并不会轻易相信理论的对错，而是要能够看到、听到和做到（可参考价值）。
我们梳理一下，现代工业服务业与传统工业服务的差异，在于传统工业服务是多对多的服务架构，而新型的现代工业服务业是一对一的架构，在工业维修承包合伙人的背景下，企业可以专心做好本分，符合专业人做专业事的基本逻辑。
用一句话来总结，先进制造业与现代服务业融合发展的本质，是要规避不确定性。这是因为，制造企业非常讨厌不确定性，如果只是单点的改善，并不能解决工业企业需求的三大特征性难题。这包括：
客户重要性：制造企业对于工业产品和服务的需求，一开始就追求价值，他们期望这些方案能够带来确定性的管理增值和效率提升，这也不难理解为何他们会斤斤计较，会采取复杂和冗长的招标流程，目的在于降低需求者决策风险；
高复杂性：这包括技术的复杂性和社会的复杂性，技术复杂性这容易理解，工业的解决方案远比消费领域复杂很多，而社会复杂性包括内部决策和外部供应链衔接。
个性化：没有两家完全一样的工厂，就好比世界上没有两片一样的树叶，每个工厂的具体工艺和管理文化均不一样，这是不能标准化的。
基于这些基本的条件，合适全面服务解决方案的突破口只能是最熟悉企业的工业维修人，他们是工业转型的关键力量，而工业服务产业化，则是在模式创新上帮助他们成长和成功，在智能＋的技术环节上，不断赋予他们创新的能力和效率提升。
笔者在2017年出版了《数字化工厂＋工业维修服务体系》一书，具体的逻辑和案例可以帮助读者更清晰的理解工业维修合伙人制的模式，以及先进制造业与现代服务业融合发展的意义。
