什么是DFME　　DFMEA是指设计阶段的潜在失效模式及后果分析,是从设计阶段把握产品质量预防的一种手段,是如何在设计研发阶段保证产品在正式生产过程中交付客户过程中如何满足产品质量的一种控制工具。因为同类型产品的相似性的特点，所以的DFMEA阶段经常会借鉴以前量产过或正在生产中的产品相关设计上的优缺点评估后再针对新产品进行的改进与改善。 　　DFMEA基本原则　　DFMEA是在最初生产阶段之前,确定潜在的或已知的故障模式,并提供进一步纠正措施的一种规范化分析方法;通常是通过部件、子系统/部件、系统/组件等一系列步骤来完成的。最初生产阶段是明确为用户生产产品或提供服务的阶段,该阶段的定义非常重要,在该阶段开始之前对设计的修改和更正都不会引起严重的后果,而之后对设计的任何变更都可能造成产品成本的大幅提高。 　　DFMEA应当由一个以设计责任工程师为组长的跨职能小组来进行,这个小组的成员不仅应当包括可能对设计产生影响的各个部门的代表,还要包括外部顾客或内部顾客在内。DFMEA的过程包括产品功能及质量分析、分析故障模式、故障原因分析、确定改进项目、制定纠正措施以及持续改进等6个阶段。 　　DFMEA与PFMEA的关系　　DFMEA是指设计阶段的潜在失效模式分析,是从设计阶段把握产品质量预防的一种手段,是如何在设计研发阶段保证产品在正式生产过程中交付客户过程中如何满足产品质量的一种控制工具。因为同类型产品的相似性的特点，所以的DFMEA阶段经常后借鉴以前量产过或正在生产中的产品相关设计上的优缺点评估后再针对新产品进行的改进与改善。 　　PFMEA如果在DFMEA阶段做的比较好的话那么在PFMEA阶段将不会出现影响较大的品质问题，但必竟是新产品往往都会出现自身特有的问题点，而这些问题也通常都是要经过长时间的量产或者是交付给客户后才发生或发现的品质问题，这就要通过PFMEA加以分析保证。 　　两者最终的目的都是一样的都追求产品质量的稳定及良品最大化，同时也为大量生产提供可行性的保证。 　　形式和格式(Forms and Formats)　　用户可能有他们所要求的特定格式或形式。如果是这样，你只有征得他们的书面同意，才能采用其他格式。 　　这是产品设计小组采用的一种分析方法，用于识别设计中固有的潜在失效模式，并确定所应采取的纠正措施。 　　正式程序 　　着眼于客户 　　尽可能利用工程判断和详实的数据 　　我们应在何时进行设计失效模式及后果分析？　　当还有时间修改设计时！ 　　事后补作设计失效模式及后果分析只能当作一个练习而已 　　设计失效模式及后果分析是产品质量先期策划和控制计划(APQP)中“产品设计和开发”阶段的产物 　　在分析了客户要求和形成初始概念之后进行 　　在过程失效模式及后果分析(PFMEA)之前，通常与可制造性设计(DFM)一道进行。 　　应成为概念开发的一个组成部分 　　是一个动态文件 　　从一种战略观点出发... 　　在下列情形下，进行设计失效模式及后果分析DFMEA(或至少评审过去做过的DFMEA) ： 　　是一种新的设计 　　在原设计基础上修改 　　应用条件或环境发生变化 　　从一种战略观点出发... 　　客户的要求或期望改变 　　竞争环境、业务环境或法律环境发生变化 　　你公司负有设计责任，且PPAP(生产件批准程序) 的一些条件适用 　　实际发生失效 　　由谁进行设计失效模式及后果分析？ 　　由对设计具有影响的各部门代表组成的跨部门小组进行 　　供应商也可以参加 　　切不要忘记客户 　　小组组长应是负责设计的工程师　　跨职能部门小组 　　5-9人，来自： 　　系统工程 　　零部件设计工程 　　试验室 　　材料工程 　　工艺过程工程 　　装备设计 　　制造 　　质量管理 　　怎样进行设计失效模式及后果分析？ 　　提要 　　组建跨职能部门设计失效模式及后果分析DFMEA小组 　　列出失效模式、后果和原因 　　评估 　　the severity of the effect (S) 影响的严重程度 　　the likelihood of the occurrence (O) 可能发生的机会 　　and the ability of design controls to detect failure modes and/or their causes (D) 探测出失效模式和/或其原因的设计控制能力 　　怎样进行设计失效模式及后果分析？　　Calculate the risk priority number (RPN) to prioritize corrective actions 计算风险优先指数(RPN)以确定应优先采取的改进措施 　　怎样进行设计失效模式及后果分析？　　Plan corrective actions 制订纠正行动计划 　　Perform corrective actions to improve the product 采取纠正行动，提高产品质量 　　Recalculate RPN 重新计算风险优先指数(RPN) 　　怎样进行设计失效模式及后果分析？　　先在草稿纸上进行分析；当小组达成一致意见后，再将有关信息填在设计失效模式及后果分析FMEA表上 　　use fishbone and tree diagrams liberally 充分利用鱼骨图和树形图 　　trying to use the FMEA form as a worksheet leads to confusion and messed-up FMEAs 若将FMEA表当做工作单使用，就会造成混乱，使FMEA一塌糊涂 　　建议　　1. 组建一个小组并制订行动计划 　　绝不能由个人单独进行设计失效模式及后果分析，因为：由个人进行会使结果出现偏差进行任何活动,都需要得到其他部门的支持应指定一个人(如组长)保管设计失效模式及后果分析FMEA表格,应将小组成员的姓名和部门填入设计失效模式及后果分析FMEA表格 　　2. 绘制产品功能结构图一种图示方法，其中包括：用块表示的各种组件(或特性)用直线表示的各组件之间的相互关系适当的详细程度 　　结构图 　　3. 列出每个组件的功能功能系指该组件所起的作用以下列形式说明功能： 　　Verb + Object + Qualifier 　　动词+宾语+修饰词 　　例如： 　　insulates core 使型芯绝缘 　　assures terminal position in connector 确保端子与接头连接到位 　　protects tang from smashing, etc. 防止柄脚被压碎， 等 　　Don't forget auxiliary functions as well a primary functions 不要忘记基本功能和辅助功能 　　Often, components work together to perform a function 通常，多个组件一起行使某一功能 　　Hint: Use the Block Diagram! 提示：利用结构图！ 　　4. 列出质量要求 　　a customer want or desire 客户的期望或要求 　　could seriously affect customer perception 有可能严重影响客户的看法 　　could lead to a customer complaint 有可能导致客户投诉 　　Hint: Use QFD 提示：使用质量功能展开 　　5. 列出潜在的失效模式 　　a defect, flaw, or other unsatisfactory condition in the product that is caused by a design weakness 由设计缺陷造成的产品缺陷、瑕疵或其它令人不满意的情况 　　典型的失效模式 　　- breaks - cracks 　　破碎 断裂 　　- corrodes - sticks 　　腐蚀 粘结 　　- unseats - deforms/melts 　　未到位 变形/熔化 　　提示 　　从前两个步骤做起： 　　功能　　质量要求　　AIAG将失效模式定义为产品不能实现其设计意图的一种方式。本教材所列第5个步骤中的提示通过列举功能和质量要求，扼要阐述了设计意图。注明“无功能”的中间步骤则是指设计意图无法实现。 　　用你自己的话，对下列情况举例说明： 　　failure = no function 　　失效=无功能 　　failure = not enough function 　　失效=功能不强 　　failure = too much function 　　失效=功能过强 　　同样： 　　failure = no quality requirement, etc. 　　失效=无质量要求，等 　　具体说明每种情况发生的方式: 　　使用“技术”术语具体说明 　　采用工程技术判断和/或分析 　　参考历史资料，如顾客户抱怨等 　　“组件或特性，导致无功能” 　　例如：线束夹＋螺钉＋车身面板上的孔眼 　　功能=固定线束 　　无功能=夹子不能将线束固定在车身面板上，失效模式： 　　夹子在弯头处出现裂纹或断裂 　　夹子从固定孔眼中脱落 　　功能不足=夹子不能将线束夹紧，失效模式： 　　夹子太大 　　夹子未锁定 　　功能过强=夹子将线束夹得过紧，失效模式： 　　夹子的金属边夹破了电线 　　夹子对不齐 　　6. 推导各种失效模式的潜在后果 　　失效的结果（衍生物） 　　有可能后果 　　最终客户或中间客户 　　政府法规，或 　　系统层次中的某一部分 　　顾客的抱怨是有用的信息来源 　　其后果可能是： 　　功能完全丧失，或 　　性能或质量下降 　　许多失效模式有不止一种影响！ 　　提示：从你在上面所提到的“无功能”情况出发 　　失效的后果通常表现为从直接后果到对客户的最终后果等一系列连锁反应 　　建议对每一种失效模式建立这种关系链，并记录在失效模式及后果分析FMEA表上 　　运用树形图（故障树） 　　6. 说明 　　无功能=夹具不能将电线固定住 　　失效模式：夹具弯曲处出现裂缝 　　后果：线束松脱 　　可能缠住或绊住 　　可能丧失电气功能 　　功能不足=夹子不能将电线夹紧 　　失效模式：线束松动 　　后果：线束发出咔嗒声 　　客户感觉到嗓音 　　功能过强=夹子将线束夹的过紧 　　失效模式：夹具不对中 　　后果：使线束变形 　　有可能使接头移位 　　有可能使电气系统丧失功能 　　6. 失效的后果 　　如果影响了安全或对政府法规的符合性，就应如实讲清。 　　7. 评估每种后果的严重性 　　AIAG严重性评估标准是针对车辆发生的失效制订的。它有助于将这个表格转换成你的特定产品的术语。 　　严重性打分：Severity Rating (S): 　　9-10 unsafe 不安全 　　7-8 loss of primary function 丧失基本功能 　　5-6 discomfort 不舒适、不方便 　　2-4 noticeable 具有明显的影响 　　1 no effect 无影响 　　严重性列表 AIAG Severity Table 　　影响的严重性 Severity of Effect (S): 　　10 unsafe or out of compliance, with no warning to the customer 不安全或不符合法规，未告诫客户 　　9 unsafe or out of compliance, but a warning is given 不安全或不符合法规，但发出了警告 　　8 inoperable 不能操作 　　7 operable, but at reduced performance 可操作，但性能降低 　　6 comfort or convenience item is inoperable 舒适方便的项目不能操作 　　5 comfort or convenience item is operable, but at reduced performance 舒适方便的项目能操作，但性能降低 　　4 noticeable by most customers 绝大多数客户感觉明显 　　3 noticeable by average customer 一般客户感觉明显 　　2 noticeable by discriminating customer 辨别能力强的客户感觉明显 　　1 no effect 无影响 　　0 THERE IS NO SCORE OF ZERO. 无零分 　　7a. Classify special product characteristics 特殊产品特性分类 　　如果影响到安全或违反法规(严重性为9或10分)而且发生率或探测性（occurrence or detection）评分也很高(如3分以上)...这些产品特性须特别加以控制。 　　Control Plan 控制计划 　　8. 确定每种失效模式的潜在原因 　　形成失效模式的设计缺陷是造成失效的原因 　　是产品设计后所固有的 　　与产品的使用有关 　　许多失效模式是多种原因造成的！ 　　将导致失效的条件文件化 　　例如：应力超过强度 　　考虑“可预见的对产品的错误使用” 　　如用一根20A保险丝代替10A保险丝 　　此外，还应考虑产品的使用寿命 　　失效通常是由一系列的事件造成的，从直接原因到最终原因等 　　建议为每一种失效模式建立这种链并记录到失效模式及后果分析表 　　可利用故障树或鱼刺图加以阐述 　　因果图 　　例如：线束夹子 　　失效模式：夹具弯曲处断裂 　　原因： 　　弯曲半径太小，无法承受较大的应力<< 设计标准不明确 　　振动<< 安装方向不对<< 受到空间限制 　　设计失效模式及后果侧重于设计缺陷。然而有时在失效的“设计”原因与“过程”原因之间并无明显区别。 　　示例：即使所有加工尺寸都符合规格，但累积公差仍有可能造成一小部分零部件失效。这实际上属于设计缺陷。 　　如果确信某项设计特别易受过程变差的影响，就应将此也视为一种设计缺陷，并应列入设计失效模式及后果分析中。-柯晶咨询 　　9. 评估每种失效原因出现的可能性 　　如果依据现有设计进行生产的话 　　利用历史资料 　　注重改进 　　考虑产品使用寿命 　　利用可靠性模型，与类似的产品进行比较。 　　Occurrence Rating (O):发生率评分(0)： 　　9-10 failure is almost inevitable 失效几乎是不可避免的 　　7-8 repeated failures likely 有可能重复失效 　　4-6 occasional failures likely 有可能偶尔失效 　　2-3 relatively few failures 很少失效 　　1 failure is unlikely 不可能失效 　　O ccurrence Rating (O):发生率评分(0) 　　AIAG Occurrence Table 发生率表 　　10 > 1 in 2 　　2项发生1次 failure is almost inevitable 失效几乎是不可避免的 　　9 1 in 3 　　3项发生1次 - 　　8 1 in 8 　　8项发生1次 repeated failures likely 有可能重复失效 　　7 1 in 20 　　20项发生1次 - 　　6 1 in 80 　　80项发生1次 occasional failures likely 有可能偶尔失效 　　5 1 in 400 　　400项发生1次 - 　　4 1 in 2000 　　2000项发生1次 - 　　3 1 in 15,000 　　15,000项发生1次 relatively few failures 很少失效 　　2 1 in 150,000 　　150,000项发生1次 - 　　1 < 1 in 1,500,000 　　1,500,000项发生1次 failure is unlikely 不可能失效 　　Be conservative in assigning numbers. 在评分时应持保守态度 　　No clue? Assume a score of 10 to "flag" the RPN. 没有线索怎么办？可评10分“标明”风险顺序数 RPN。 　　10. 编制现有设计控制清单 　　设计控制：能够保证合理设计的任何技术 　　可制造性分析DFM Analysis 　　Sneak Circuit Analysis (System FMEA)潜行回路分析(系统FMEA) 　　耐久性/验证试验 　　有限元分析Finite Element Analysis 　　模拟方法Simulation 　　其它 　　设计失效模式及后果分析的目的： 　　核实失效模式及其原因 　　产品确实能够以这种方式失效吗？ 　　产品还会以其它方式失效？ 　　是否已识别失效的真正原因？ 　　...或者防止发生失效 　　失效模式如同疾病，设计控制则象医生采取的诊断方法 　　no false negatives 无虚假否定 　　no false positives 无虚假肯定 　　(doctor prefers prevention) (医生喜欢采取预防方法) 　　提示 　　To continue the analogy, the FMEA is like a list of suspicions that a doctor has based on the symptoms he sees. The design controls are the tests that the doctor proposes to either confirm or throw out those suspicions. 继续进行类比。FMEA恰似一名医生根据他所看到的病症作出的一系列诊断。设计控制就是医生用于证实或排除这些诊断的试验。 　　设计控制有三种类型： 　　(1) 防止失效产生的原因； 　　(2) 查明失效的原因； 　　(3) 检测失效模式 　　在FMEA表上指定用于相同或类似设计的设计控制手段 　　设计控制对应于控制失效模式或原因 　　可以采取任何类型：1，2 或3，或其中的任意组合。 　　如果没有，可写“无”。 　　11.探测失效 　　探测评分----衡量第2或第3种设计控制能力，告诉我们 　　潜在的失效模式是否是真正的失效模式，或 　　潜在的原因是否是真实的原因 　　还可以对第1种“预防性”控制的有效性进行评分 　　Detection Rating (D):探测评分(D) 　　9-10 remote chance of detecting failure 查明失效的可能性极小 　　7-8 very low chance 可能性很小 　　5-6 low to moderate chance 可能性不大 　　2-4 good chance 可能性较大 　　1 will almost certainly detect failure (if it passes this, it won’t fail) 几乎肯定能探测到失效(如能通过这项探测，就不会失效) 　　注意： 　　这是一种数值判断 　　其目的是评估现有设计控制能力 　　Controls designed to force failure may mask real failure modes! 用于强行防止失效的设计控制手段有可能掩盖真正的失效模式！ 　　(应小心谨慎，并自己作出判断) 　　12.估算风险优先数(RPN) 　　RPN= S x O x D 　　RPN =Severity of Effect x Occurrence Rating x Detection Rating 　　RPN =后果的严重性x失效发生概率评分x探测评分 　　重点放在较高的RPN上 　　措施 　　从最大的RPN项目开始 　　不要凭直觉随意确定优先“减小”数值 　　13. 纠正措施 　　应采取哪些改进措施来降低：严重性、发生率或探测评分 　　减轻严重程度--更改设计，以控制其后果 　　降低发生率--更改设计，以控制其产生原因 　　改进探测--改进试验或模拟方法 　　如果严重性的评分为9或10分时，应予以特别注意 　　你不建议采取纠正措施吗来降低风险优先数RPN？ 　　不要在表上留下空格不填。应填写“无” 　　某些项目可能需要与PFMEA小组讨论。将这一点记在表上。 　　14. 职责和预定日期 　　FMEA以采取行动为主 　　必须确定职责并记录履行日期 　　指定最适合履行职责的个人或小组 　　被指定的个人或小组应该是FMEA小组成员。 　　15. 采取的纠正措施 　　记入表内，以便 　　追踪进展情况 　　将“充分的关注”文件化（理智的、知识丰富的、负责任的人员应确保产品的设计、制造和交付符合适用的政府标准和法规。为实现充分的关注并符合顾客的其它要求，在执行关键特性标识系统是，应将标准关注、附加关注和特殊关注设计到质量体系中。） 　　完成日期和简要说明 　　16. 重新计算风险优先数RPN 　　评价建议采取的纠正行动 　　然后重新评估 　　严重程度severity, 　　发生率，和/或occurrence, and/or 　　探测能力detection. 　　重新计算风险优先数RPN 　　利用支持数据确认改进措施 　　结果： 　　有可能对失效重新排序 　　有可能导致进一步纠正措施 　　DFMEA的案例分析 　　案例一：DFMEA的案例分析 　　DFMEA是一种以预防为主的可靠性设计分析技术,该技术的应用有助于企业提高产品质量,降低成本,缩短研发周期。目前,DFMEA已在航空航天以及国外的汽车行业得到了较为广泛的应用,并显示出了巨大的威力;但在国内汽车行业并没有系统地展开,也没有发挥其应有的作用。以DFMEA在国产汽油机节流阀体的改进设计中的实施为例,对改进后的DFMEA的实施方法和流程进行阐述。 　　一、实施DFMEA存在的困难　　发动机为完成其相应的功能,组成结构复杂,零部件的数量也很庞大,如不加选择地对所有的零部件和子系统都实施DFMEA,将会耗费大量人力、物力和时间,对于初次实施DFMEA的企业几乎是不可能完成的工作。为此,需要开发一种方法,能够从发动机的子系统/零部件中选择出优先需要进行分析的对象。 　　发动机由曲柄连杆机构、配气机构、燃油供给系统、进气系统、冷却系统和润滑系统等组成,各机构和系统完成相应的功能。子系统的下级部件或组件通常需要配合完成相应的功能,在描述这些部件或组件的功能时,不仅应该描述其独立完成的功能,还应描述与其他部件配合完成的功能。 　　组成发动机的零部件种类很多,不仅包括机械零部件还有电子元件,电子部件的故障模式已经较为规范和完整,但机械系统及其零部件的故障模式相当复杂,不仅没有完整且规范的描述,二者之间还有一定的重复,为DFMEA工作的开展带来了困难,故需要为机械系统及其零部件建立相应的故障模式库。 　　二、实施DFMEA的准备工作　　由于在发动机设计中实施DFMEA要遇到较多困难,故作者建议,在具体实施DFMEA之前,需要做好建立较为完善的故障模式库并确定DFMEA的详细分析对象等准备工作。 　　1.建立故障模式库的方法 　　发动机的组成零部件多、结构复杂,大多数零部件在运行时还会有相互作用,导致零部件、子系统和系统的故障模式不仅复杂,各层次的故障模式还会相互重复,需要为发动机建立一个故障模式库;该模式库不仅应该包含发动机中所有子系统和零部件的故障模式,还能够反映出该故障模式究竟属于哪一个零部件或系统,其建模流程如下图所示。 　　（1）建立系统结构树　　为建立故障模式库,首先要建立系统的结构树,它并不依赖于某一特定的产品,而是依据同一类产品建立。如建立一个汽油机的结构树时,应考虑该厂所有的汽油机,分析出其共同特点后建立结构树;对于组成结构有重大改变的产品,可以考虑为其改变的部分建立一个分支,挂接在系统结构树的相应节点上。 　　以汽油机的节流阀体为例,该阀体大致都由阀体、怠速控制阀、节气门位置传感器等组成,细节部分会有所不同,节流阀体的系统结构树如下图所示。 　　（2）确定故障数据源　　为确定故障模式,先要找到相应的数据源;建议选择同类产品的试验数据或三包数据,因为这两种数据中较为详细地记录了产品在试验和使用过程中出现的故障。由于发动机可靠性试验的成本很高,一般企业中都不会有充分的试验数据;尽管三包数据记录的不是十分规范,但通过归纳和整理,仍然可以从中抽象出故障模式。所以,在试验数据不充足的情况下,一般推荐采用三包数据。 　　（3）筛选所分析子系统的故障数据　　一般来讲,故障数据来自于系统,需要将故障数据逐层筛选,才能最终得到系统、每一级子系统以及零部件的故障数据,为确定其故障模式作准备。 　　（4）确定关键字　　三包数据来自于不同的维修点,并非由专业的试验人员收集,难免存在不规范的现象,比如对于“密封不严”这一故障现象,故障数据中就会有“密封不严、不密封、密封性差、密封性不好”等多种描述。 　　针对这种现象,建议数据归纳人员先要了解各种故障现象的描述,在此基础上确定关键字,对所选子系统的故障数据进行归类。关键字确定的原则是,能筛选到95%以上的同种故障现象,尽量做到不遗漏;不同故障现象间尽量做到不重复。因此,筛选同一种故障现象很可能需要确定几个关键字。 　　（5）对系统的故障数据进行分类　　依据确定的关键字对系统的故障数据进行分类,分类后的故障数据就可以用来抽象出故障模式。 　　（6）故障模式的抽象　　根据分类后的故障数据,可以抽象出相应的故障模式。故障模式要求用术语表示,汽车产品可以参照标准 QC—900;标准中没有的故障模式,需由工程师商量之后统一确定。 　　（7）故障模式挂接在系统结构树的节点上　　系统、子系统及零部件等不同层次都会有相应的故障模式,需要将其挂接在相应的节点上,至此故障模式库就搭建完成。随着分析工作的深入和故障数据的持续归纳,故障模式库会越来越完整。 　　对节流阀体的故障数据进行以上的处理之后,得到了各级组件及零部件的故障模式,建立了节流阀体的故障模式库,下图示出故障模式库的一部分。 　　需要指出,实施DFMEA时分析对象的故障模式不仅来源于故障模式库,还来自于工作小组的分析。 　　2.确定DFMEA的详细分析对象　　根据实施DFMEA需要耗费大量时间的具体情况,本研究的参考文献[2]提出了一种新方法来确定需要详细实施DFMEA的对象;思路是对系统进行逐级分析,根据一定的标准确定需要详细分析的分支(以下称为重要分支),对重要分支一直细化到最底层,不可再分的重要分支即为需要详细分析的对象。方法分为3步,即建立系统的组成结构树、确定阈值、选择所需分析的对象。 　　（1）建立系统的组成结构树　　此处系统的组成结构树与上述中的系统结构树类似,但本质上不同。这里的系统组成结构树是与系统的组成完全相同,依照系统的结构和功能逐级向下建立,直到系统的零部件为止(称为组成结构树的叶结点),组成结构树的示意图见下图。 　　图中的系统由子系统1和子系统2组成,两个子系统分别完成相应的功能。子系统1由子总成1和2组成,子总成1又可以向下划分为零部件;子系统2由两个零部件组成。其中S12,S21,S22,S111和S112都是该组成结构树的叶结点。 　　（2）确定阈值　　阈值是确定重要分支所依据的条件。根据DFMEA的原理,推荐确定重要度(S)和风险顺序数(RPN)两个参数的阈值,只要某分支的S和RPN两参数中的任意一个等于或超过阈值,该分支就被确定为重要分支。除S和RPN以外,DFMEA中还有发生度(O)和探测度(D)两个参数,S用来描述故障后果,O表明故障原因的发生概率,D是对探测措施有效程度的度量,RPN是S,O,D3者的乘积。O和D的阈值根据类似产品的故障数据确定,原则是要比DFMEA中的阈值低。 　　（3）选择所需分析的对象　　对产品的组成结构树逐级向下分析,首先确定第一级分支的所有的S,O,D值,并计算得到RPN值;然后根据阈值来确定哪一个分支为重要分支,被确定为重要分支的仍然重复以上过程直到组成结构树的叶结点,非重要分支则不再继续分析。 　　以下图所示的系统组成结构树为例,选择需要分析的对象。假设S和RPN的阈值分别为6和70,组成结构树中分支的各参数情况如图5所示,有“3”的部分为重要分支。 　　由图可见,子系统S1的S和RPN都达到阈值,被确定为重要分支;子系统S2的RPN虽未达到阈值,但S已经超过阈值,也被确定为重要分支;S12,S22和S111被确定为分析对象,需要对其进行详细的DFMEA。 　　分析节流阀体的故障数据,确定S和RPN的阈值分别为5和30,分析结果见下图。由分析结果可知,需要对节气门位置传感器、怠速控制阀、阀片、阀体本体进行详细的DFMEA。-柯晶咨询 　　三、实施DFMEA的流程　　为增加DFMEA的可用度,使初次进行DFMEA的工作人员也能顺利地实施DFMEA,针对发动机设计的特点,对DFMEA的流程进行了进一步的归纳和改进(见下图)。-柯晶咨询 　　为加深对实施阶段的理解,提高分析效率,将实施阶段分成确定基础项、确定衍生项及生成DFMEA报告等3步。 　　实施阶段中,功能、潜在故障模式、潜在故障影响、故障原因和现有控制措施等5个加“3”的为基础项,它们的分析是决定DFMEA实施成功与否的关键;S,O,D,RPN和建议的纠正措施为衍生项;基础项确定之后,衍生项可以随之确定。 　　1.分析基础项　　（1）功能 　　分析项目的功能,用尽可能简明的文字来说明被分析项目满足设计意图的功能;阀体的功能是与阀片配合保证最小流量;与怠速控制阀配合保证怠速流量;与节气门位置传感器配合保证主进气量。 　　（2）潜在故障模式 　　每项功能会对应一种或一种以上的故障模式,填写故障模式要遵循"破坏功能"的原则,即尽量列出破坏该功能的所有可能的模式;故障模式大部分来源于故障模式库,还有一部分是新出现的故障模式以及小组分析的结果,阀体的潜在故障模式为磨损、裂纹、断裂以及积碳等。 　　（3）潜在故障后果 　　每种故障模式都会有相应的故障后果;分析故障后果时,应尽可能分析出故障的最终影响,即最严重的影响;阀体的潜在故障后果为发动机无力、燃油消耗率高、怠速高。 　　（4）潜在故障起因 　　所谓故障的潜在起因是指设计薄弱部分的迹象,其结果就是故障模式;根据阀体结构和对其进行的功能分析,可以知道阀体磨损的潜在故障原因为,阀体喉口与阀片直径不匹配;阀杆与阀片螺钉孔的位置不匹配;怠速控制阀与怠速通道的孔径不匹配;怠速通道的孔系不同轴。-柯晶咨询 　　（5）现有控制措施 　　根据故障的潜在起因可确定预防与探测的措施,这些都是已有的或将要有的措施。 　　阀体的现有控制措施为配合设计阀体喉口和阀片直径,保证其配合间隙;配合设计阀杆和阀片螺钉孔位置,保证其同心度;配合设计怠速控制阀和怠速通道的孔径,保证其配合间隙。 　　2.分析衍生项　　根据潜在故障后果确定S,根据潜在故障原因以及同型产品的三包数据确定O,根据探测措施确定D;根据确定的S,O,D计算得到RPN值。如果需要修正,可以提出适当的建议措施,作为改进的依据,最后生成统一的DFMEA报告。 　　美国汽车工业行动集团(AIAG)颁布的FMEA标准中,提供了严重度、O和D的评定准则[3],其中,O准则非常直观,根据计算得到的频率即可得。 　　D和严重度判定准则的操作性较差,作者推荐企业根据AIAG的D准则,结合企业现有的控制措施制定适用于企业自身的D判定准则。 　　至于严重度的判定,提倡仍沿用AIAG的准则,但为了增强其可操作性,作者对其进行了进一步的归纳总结,生成如下图所示的流程;根据该流程即可很容易地判定每种故障的严重度。 　　阀体磨损的严重度影响了发动机的基本功能,但未完全丧失,所以严重度为7; 　　阀体磨损的O根据故障数据的统计结果,结合专家组的分析,确定O为3; 　　阀体磨损的检测度现有的控制措施除硬度检测外,均为对两零部件的配合检测,有较多的机会能找出潜在的起因,检测度为4。 　　专家组确定S和RPN的阈值为7和80,当S超过7(含7),RPN超过80(含80)时,必须对其进行改进。因此,提出了以下建议措施:a)阀体喉口和阀片直径、阀片和阀杆影响全闭泄漏量,除保证其配合间隙外,还应通过设计保证装配后阀体喉口和阀片的同轴度,并进行全闭泄漏量检测;b)怠速控制阀和怠速通道影响怠速流量,先需要通过设计保证怠速通道孔系的同轴度,然后保证怠速控制阀和怠速通道的同轴度和间隙。 　　完成以上分析后,要根据建议措施对设计进行修正(实际采取的措施可能与建议措施不同),修正后再重复以上步骤,直至S和RPN低于确定的DFMEA的S和RPN阈值。-柯晶咨询 　　3.生成DFMEA报告　　完成每轮DFMEA之后,要及时生成DFMEA报告,包括需改进的零部件、建议措施和改进措施等。 　　案例二：DFMEA在通讯产品设计中的应用　　一、DFMEA简介　　1.DFMEA简介　　FMEA 是potential Failure Modeand Effects Analysis的缩写，意指失效模式和后果分析。它是一种识别设计风险，降低风险的分析方法。该方法于1949年由美国军方创建，并将其用于国防工业。后来在航空航天、汽车工业中得到广泛运用。1 993年，美国汽车工业行动集团首次发行了FMEA标准，并于2008年发布第四版。 　　FMEA主要分为DFMEA和PFMEA。DFMEA指设计失效模式和后果分析，关注的是产品设计产生的潜在失效。 　　PFMEA指过程失效模式和后果分析，关注的是产品制造过程中产生的潜在失效。 　　本文将重点讨论通讯产品设计过程，如何通过DFMEA来提高产品质量。 　　2.DFMEA的作用　　DFMEA由负责产品设计的设计工程师在设计开发阶段完成。同时它也是一种有效的法律记录，记录了我们降低顾客潜在风险，保护顾客投资所做的努力。 　　DFMEA的实施，可以有效的提高产品质量，缩短产品开发周期，降低开发维护成本，提高顾客满意度。同时，DFMEA也是创新型企业知识管理的方法，为企业如何做好知识积累提供思路。 　　3.DFMEA在执行过程中遇到的主要问题。　　FMEA目前在汽车制造行业运用最为广泛。因此大部分介绍FMEA或者DFMEA的专著都是以汽车行业为背景。 　　这就为希望把DFMEA分析方法引入通讯产品设计的工程师带来了不小的麻烦。 　　DFMEA在执行过程中，很容易产生下面两个问题：第一是把DFMEA做“虚”。DFMEA最重要的作用就是失效预防。很多企业甚至把分析工作放到了开发基本结束后，如何可能实际效果? DFMEA如果没有和现行的开发流程、制造流程紧密结合。最终都将变成纸上谈兵。 　　第二，设计工程师没有正确理解DFMEA的内在逻辑关系，盲目照搬DFMEA标准的表格，依靠个人经验，无序的堆彻想象出来的失效模型。这样得出的结果，自然无法实现失效预防。-柯晶咨询 　　针对这两类问题，笔者对DFMEA的方法做了一些改进，加入了自己的实践理解和操作经验，使之更为适合通讯产品设计的运用。该方法在某高新技术企业的交换机产品开发上进行了实施，收到了较好的效果。　　二、DFMEA流程　　1.DFMEA实施流程　　DFMEA的实施一般可分为：DFMEA策划，表头填写，团队组建，失效调研，结构分析 功能分析，风险评估，风险量化，优化措施等，共计9个步骤。 　　上述9个步骤和产品的开发密切相关，是本文讨论的重点，但并不是DFMEA的全部。DFMEA是一个动态文件，在整个产品的生命周期都有效，它应该随着产品在市场的表现，不断的被更新，直到产品退市。这种意识是DFMEA得以成功实施的很关键的一点。 　　2.DFMEA与IPD开发流程的关系　　IPD(Integrated Product Development)是一种先进的产品研发流程，在通讯行业运用较广。在IPD流程中，产品研发一般包括以下六个阶段：概念阶段、计划阶段、开发阶段、验证阶段、发布阶段、品类阶段。其中概念阶段到验证阶段，一般认为是产品研发的关键阶段。也是我们DFMEA实施的主要阶段。 　　DFMEA的实施与IPD流程有以下几个关键的契合点：　　（1）DFMEA策划在产品计划阶段结束前完成。DFMEA策划的启动，一般要求在产品设计方案定型以后开始，一般建议该活动放在产品计划阶段内完成。该阶段是我们制定各种产品开发计划的关键阶段。这也包括DFMEA的实施计划。 　　（2）DFMEA的启动一般在计划阶段结束后。计划阶段结束，产品马上进入开发阶段阶段。该阶段是产品设计实现的阶段，也是DFMEA实施的主要时段。 　　（3）DFMEA的优化措施必须在样机发布之前完成。要保证让DFMEA分析的结论，能成功的导入设计。那就必须做到在设计冻结之前，完成第一次DFMEA分析。这样才能使我们的DFMEA不流于表面。 　　（4）DFMEA的更新必须在产品正式发布之前，至少完成一次。在产品的验证阶段，我们要做大量的调试、测试工作，很可能会发现一些设计问题。这些问题需要更新到我们上个阶段的DFMEA分析报告。-柯晶咨询 　　（5）DFMEA需要在整个产品生命周期被持续更新。企业是否具备这种观念可以说是DFMEA在这个企业是否被成功实施的重要特征之一。只有坚持持续更新我们的DFMEA分析报告，才能做到知识的不断累积，进而用来提高下一个产品设计的质量。 　　有了上面5个关键契合点的保证，至少在流程上保证了DFMEA的成功实施。但是，要使DFMEA能真正为我们的设计保驾护航，还需要我们深入的了解DFMEA各步骤的内在逻辑关系。　　三、实施DFMEA　　1.DFMEA实施准备　　（1）建立失效模型库 　　失效模型库是一个创新型企业最重要的知识组成之一。它通常由产品故障数据库、售后维修记录、客户投诉等几个至关重要的数据库共同组成。这些内容基本上都是在市场上付出了高昂代价后，取得的知识积累。因此称得上是企业最核心的知识产权。这部分数据如何利用起来，指导新设计预防失效的发生，是失效模型库的最重要的价值体现。 　　①我们要确保失效模型库的数据能被方便检索，且不易被遗漏。失效模型的记录要尽可能的详实，这有助于使用者理解。失效模型至少应包括以下内容：功能模块、潜在失效模式、潜在失效后果、潜在失效原因、现行控制措施。为了便于检索，建议对于每一条失效记录都定义几个关键词。比如主芯片的型号，主电路的功能等。 　　②如何保证市场故障、售后维修或者客户投诉的内容能被整理，并放入失效模型库。企业应该建立这样的机制，鼓励相关人员为失效模型库作出贡献。只有充分动员全体人员的力量，才能使失效模式库不断得到更新和补充。 　　③需要考虑如何保护失效模型库。失效模型库是企业核心竞争力的体现，因此如何做好数据安全显得格外重要。主要包括防止数据库丢失和数据泄密两方面的工作。防止数据库丢失只需要做好备份工作即可，有很多方法可以采用。数据库保密工作可以通过权限控制来实现。 　　建立了一个有内容，易检索的失效模型库，为我们成功实施DFMEA打下了基础。至少它可以保证曾经出过的失效，我们不再犯。　　（2）确定DFMEA的范围　　对于较复杂的通讯产品设计，要先做好模块分解。通讯产品的设计按照其采用的技术成熟与否，可以分为三个等级。第一级是完成采用新技术的设计。第二级是有类似技术可供参照的设计。第三级是完全相同的技术。 　　根据模块的技术成熟度，采取不同的DFMEA分析策略。 　　技术成熟度高的，可以少做甚至不做分析；对于成熟度低的新设计，必须作为DFMEA分析的重点；而中间的第二级设计，笔者建议把精力放在设计变更部分。总的原则就是，把更多的精力向高风险的设计倾斜，这样才能使我们获得较好的投入产出比。-柯晶咨询 　　（3）产品模块分解 　　通讯产品按照各组成电路／模块实现的功能，一般都可以拆解成“系统— —子系统—— 部件”这样的金字塔结构。当然，系统复杂的产品将对应更多的层次。层次拆分过多或过少，都不利于我们理清各模块之间的关系。建议根据参与设计的角色或者职责分工来拆解整个系统。一个总的原则是，每个设计工程师负责自己那部分工作的DFMEA分析，总体规划工程师负责总成。 　　完成模块分解，是为了便于我们确定负责人，确定DFMEA团队的核心人员。企业针对自己的产品特点，应做一个较为全面的分解，这个分解出来的结构将变成模板，用于指导具体项目的模块分解。　　2.DFMEA策划　　有了前面的准备，项目组可以在企划阶段(或者方案确定以后)策划DFMEA的实施计划。主要包括产品模块分解，指定DFMEA策略，指定模块负责人，确定完成时间等。 　　3.DFMEA团队组建　　DFMEA团队是基于利益相关方原则来建立的。至少会包括设计工程师，工艺制造工程师，测试验收工程师，质量工程师等。为了能发挥团队的力量，要监控所有成员对DFMEA的贡献度，否则容易流于形式。 　　4.产品结构分析　　很多设计人员在做DFMEA分析的时候，存在一定的盲目性，想到哪写到哪。根本无法保证产品的所有细节都被考虑到。做产品结构分析的作用就在于此，系统的、全面地分析产品的构成，确保各组成部分都能被分析到。 　　5.产品功能分析　　产品功能是产品的价值所在。对于通讯产品设计，笔者建议从需求分析入手，对产品功能进行全面的分析。开发的概念阶段一般都会产生一个叫产品需求的文档。它是产品经理充分了解客户需求后，得出的一个产品开发要求。只要我们牢牢把握了这个文档，并据此深入分析详细的功能。我们就可以基本做到不遗漏功能。 　　产品功能分析和产品结构分析一道，共同保证了我们对产品的全面分解。这些内容就构成了DFMEA标准表格的第一列“项目／功能”。 　　6.风险评估　　DFMEA风险评估的思想，是把潜在失效发生的严重性，发生的概率，发生后被检测到的可能性，这三个指标加权作为衡量一个失效风险的高低。 　　严重度、频度、探测度的评估具有一定的主观因素存在，不同的人对同一个问题往往会有不同的判断。我们不用去细抠具体的分值是多少，而应该把精力放在对前文表一到表三第二列内容的判断上。比如一个失效，我们判断它探测度的时候，只要确认它在那个阶段能被发现?如果在设计阶段被发现，那么就是3～5分，如果要到样机阶段才可能被发现，那么就是6～8分。 　　7.量化评估。　　严重度、频度、探测度的分值加权，可以帮助我们判断失效风险的顺序，用RPN来表示。如何使用这三个参数，不同的企业有不同的方法。大部分企业采用三者相乘，以所得值的高低作为处理的优先顺序。对于通讯产品设计，笔者建议首先应考虑严重度。严重度超过8的失效可能导致企业付出惨重代价，比如违反法规导致的召回，对客户安全产生了问题而导致的诉讼等。因此，严重度超过8的失效应予以首要考虑。其次，再考虑以三者的乘积作为判断的依据。 　　无论采用哪种方法，RPN值所代表的含义都仅是一个处理的先后顺序。当只存在一个失效模式时，这个值无论多高都没有任何意义。笔者也不建议企业对RPN设定阀值，比如有些企业定义“RPN低于1 00的失效，可以不需要采取措施”，这样的设定容易产生惰性。-柯晶咨询 　　8.优化措施。　　有了RPN值，我们就可以判断出哪些失效需要优先考虑优化措施。优化措施是针对降低频度和探测度而言的。一个失效的严重度一般不能被降低，除非是采取的措施是更换了关键模块／部件，或者是去除了某些功能。 　　优化措施需要明确负责人，完成时间等。只有把分析的结论导入了设计，我们的DFMEA才算落到了实处。 　　本文来自：互联网

编者按：本文来自微信公众号“创投军师”（ID:ctjunshi），作者：创投军师，36氪经授权发布。原题目《石头科技深度研究报告》（2万字）2019年4月9日，石头科技申报了科创板并公布了招股说明书，之后，经过上交所科创板上市委员会审核、证监会注册、投资者询价、路演等一系列环节，2020年2月11石头科技正式首次公开发行（IPO），按照发行价计算，发行后估值180亿，不日即将登陆科创板上市交易。作为一家小米系的明星公司，又有现象级爆款，从来不缺媒体流量，但媒体报道大多速度有余，深度不足，更加不会回答那个终极问题——石头应该值多少钱？军师跟踪扫地机器人产业已经超过2年，跟踪小米模式超过3年，同时也是激光导航类扫地机的早期用户，本篇报告全文近2万字，图表超过40个，以石头科技为名，事实上是以石头科技为中心的行业研究。报告将重点回答以下问题：1. 石头科技是做什么的？石头科技的业务表现如何？2. 扫地机器人全球市场和中国市场各有多大？3. 扫地机的产业链是怎样的？符合“微笑曲线”么？“三强+多巨头+创业公司”的格局是怎样的？4. 与科沃斯对比——基因决定论？与irobot对比——“工程师红利”是关键？与新玩家对比——谁能更创新？5. 石头和小米是如何分利润的？米家扫拖机器人的生产商为何成了云米？视觉导航的新赛道，追觅入局？小米在扶持新玩家？6. 未来空间有多大？如何做出靠谱的预测？能用“空冰洗”的历史数据来预测扫地机么？7. 新玩家改变格局的可能性？手机的今天会不会是扫地机的明天？2025年竞争格局会是怎样？8. 终极问题——石头科技值多少钱？9. 石头科技最大的风险在哪？（部分图表字号较小，报告全文的PDF版可按照文末的提示进行下载）1. 石头科技的前世今生为了照顾一些对石头科技不甚了解的读者朋友，这里军师对石头科技的具体业务稍作介绍。1.1 石头科技做什么？石头科技成立于2014年7月，简单讲，石头科技主要是研发扫地机器人的公司，旗下产品包括有石头扫地机器人、米家扫地机器人、米家手持吸尘器、小瓦扫地机器人，如下图：其中扫地机器人是大头，本文重点讨论扫地机器人，石头科技研发的扫地机器人根据商业模式分为自有品牌（石头）和ODM（小米米家贴牌）两种，从技术路径来看，石头主要是激光导航和惯性导航。扫地机器人的技术路径有四种，主要从感知技术来分类，如下表：随机式比较低端，技术最落后，通俗理解就是随机乱撞，清扫路径一般类似下图的右边；陀螺仪导航就是增加了一些陀螺仪、轮速传感器等，通俗理解就是类似一个盲人拿着一个棍子，到处探索，并在脑子里记下来自己走过的路，从而实现一定的导航清扫；激光和视觉导航都比较先进，都是机器人长了“眼睛”，区别在于激光导航是安装了激光雷达，视觉导航是装了摄像头，两者的清扫轨迹一般如下图的左边所示。熟悉自动驾驶的读者朋友一定发现了，这不就是自动驾驶的几种感知传感器么？没错，扫地机器人其实就是自动驾驶的一个降维场景。（对扫地机器人技术感兴趣的朋友可以石头科技官网看看产品的视频介绍，比较容易理解）资料来源：北京市消费者协会1.2 降维入局扫地机器人2014年7月，昌敬与丁迪、毛国华、吴震共同设立了石头科技，石头科技的创始人昌敬1982年出生，华南理工本硕毕业，在创立石头科技之前，曾在遨游天下、微软、腾讯担任技术和产品经理，2011年创业，创立了魔图精灵，很快公司被百度收购，昌敬又在百度当了三年高级经理，到2014年，昌敬二次创业创立了石头科技，而石头科技的早期员工很多都是来自微软、华为等公司，一水儿的高科技人才，对于扫地机器人这个行业很大程度上是降维打击。在投资圈，大家普遍认同一个观点：连续创业者，尤其是有过成功经验的连续创业者创业的成功概率要高很多。因此连续创业者也是很多投资机构的重点跟踪对象，据说当时很多投资机构对昌敬做硬件创业并不看好，毕竟是软件出身，但是昌敬融资似乎也并没有遇到什么困难，据石头科技官网披露，石头成立后2个月就获得了小米的投资，并成为了小米生态链企业，成为小米生态链企业有诸多好处，简单来说，就是如果产品足够优秀，可以共享小米的品牌、销售渠道、供应链、产品定义和设计能力，这些对一个初创硬件公司无疑是极其重要的。（关于生态链模式的细节和逻辑，有兴趣的读者可以去看《小米生态链战地笔记》，十分精彩）之后的故事就很简单了，公司成立两年后的2016年，石头推出了第一款产品“米家扫地机器人”，过硬的产品借助小米强大品牌形象和用户基础，在加上有竞争力的定价，一炮而红，再然后，就是推出自有品牌石头，增加了拖地功能，再之后就是不断的攻城略地，截至2019年底，石头在扫地机器人领域，稳稳的占住了中国前2，全球前3。1.3 石头的业务表现一张表格可以体现石头的业务表现，明显可以看出两个趋势，一是ODM（给小米贴牌）的业务占比逐渐下降，自有品牌占比逐渐增加；二是石头的产品线在不断加长，2018年增加了相对低端的惯性导航扫地机器人（小瓦），2019年增加了手持无线吸尘器。资料来源：石头科技招股说明书2. 扫地机器人市场有多大？2.1 全球市场2.2.1 IFR数据扫地机器人的全球市场没有特别权威的统计，在石头科技上市路演的过程中，也有人询问过相关问题，企业也没有明确回答，军师通过多方查找，发现了一个相对靠谱的数据，据IFR（国际机器人联盟）统计，2018年，全球服务机器人总数增长到1630万台，增长了59%；规模达到了36.6亿美元，增长了15%；其中家务机器人达到了1220万台，家务机器人中绝大多数是扫地机器人。据此，军师粗略估计，2018年全球扫地机器人市场规模大概是27亿美元，折合人民币约190亿元，同时，根据IFR数据，军师发现虽然总数在大幅增长，但市场规模却没有同比例增长，说明客单价在下降，更早的IFR数据科沃斯的招股书中有统计（如下图）数据来源：科沃斯招股书注：家庭服务机器人包括家务机器人和娱乐机器人（如优必选的一些玩具和教育机器人）2.1.2 irobot数据扫地机器人全球领导者irobot在投资人关系网站中也披露了一组公司内部推测数据，如下图，irobot只测算了产品单价在200美元（1400元人民币）以上的市场规模和厂商市场份额，irobot的估计2018年全球市场规模25亿美元，折合人民币175亿元，市场份额前五分别是irobot、Ecovacs（科沃斯）、Mi（小米）、Roborock（石头）、shark，军师对比前三的财务数据和出货量数据后认为，irobot对科沃斯、小米+石头的市场份额估计存在一定程度的低估，但整体市场规模和行业玩家份额是非常好的可参考数据，而且irobot的数据跟IFR的数据基本一致。数据来源：irobot官网、创投军师整理2.2 中国市场对于中国市场，下面表格一目了然，中国扫地机器人在经历了2014-2018年5年的高速增长之后，于2019年开始增速放缓，这与中国整个吸尘器行业的整体走势大体一致，跟宏观经济也有一定相关性。中国历年吸尘器零售额及增速（单位：亿元）数据来源：奥维云网、创投军师整理3. 产业链和竞争格局上节讲了扫地机目前总的蛋糕有多大，本节要说下这块蛋糕有哪些人在分以及是怎么分的。3.1 产业链和微笑曲线根据产业链的上下游关系，整个产业如下表，因为扫地机器人行业技术门槛较高，所以具有研发能力的品牌商主导整个产业的各种资源调配。元器件环节：电机、锂电池、芯片模组等大部分元器件都是通用器件，扫地机只是一个下游应用，其中一些激光雷达的供应商值得关注，是扫地机产业爆发的重要受益厂商。研发商环节：研发商分为品牌研发商和ODM研发商，品牌研发商包括irobot、科沃斯、石头科技等，ODM（贴牌）研发商虽然有整体解决方案能力，但是没有自有品牌，比如杉川机器人，是海尔、小狗、云米等公司的贴牌厂，下图是杉川机器人的合作伙伴，这也是中国制造业的典型特征，同时也有很多公司即做自有品牌，也给别人做ODM（贴牌），比如石头可以起家就是靠给小米做ODM。资料来源：杉川机器人官网代工环节：然后就是代工厂（OEM），典型的如欣旺达、深证长城电子，这些代工厂的主要能力在于有一批比较通用的生产设备和熟练的工人，同时整个生产管理体系也很高效，但是能够提供这种能力的也比较多，比如让富士康和比亚迪之类的公司代工也没有任何问题，在扫地机领域，有的研发商自身就有有生产能力，比如科沃斯，本来就是做代工起家的；有的研发商自身没有生产能力，需要代工，如irobot和石头科技。品牌商环节：包括四大类型，专业机器人品牌、吸尘器品牌、消费电子品牌、家电品牌，四个类型各有优劣势，目前来看，专业机器人品牌明显发展更好，这跟扫地机的属性密切相关，首先是算法技术含量高，门槛高，吸尘器、家电等制造业品牌切入有难度，其次是扫地机没有安装属性，而且大多线上出货，家电品牌的线下渠道和安装体系价值不大。渠道：销售渠道，分线上和线下，在中国来说，线上出货几乎占90%左右，很多线下渠道的主要作用是出口海外。以米家扫地机器人的成本结构拆分为例，整个产业链的价值分布为：扫地机器人产业是微笑曲线的典型代表，研发和品牌价值含量高，中间的生产制造价值含量低，虽然看起来代工费比较高，但是其实代工厂的成本也高，以欣旺达为例，近几年来平均毛利率15%，净利率4%；石头科技2019年Q3毛利率35%，净利率19%，微笑曲线特征尽显。3.2 “三强+多巨头+创业公司”的格局上小节说过研发商在扫地机产业具有主导地位，但是消费者有认知的还是品牌商，这里以品牌商的角度来讨论扫地机器人行业的竞争格局。扫地机器人全球的竞争格局可以总结为“三强+多巨头+创业公司”，三强就是irobot、科沃斯、石头科技，多巨头包括小米、戴森、三星、松下、海尔等一些类消费电子和家电公司，创业公司包括云鲸等。中国市场的市场份额分布如下：数据来源：奥维云网、创投军师整理全球市场的市场份额如下：数据来源：irobot官网、创投军师整理这里军师多说一句，所有的数据都会受到统计者的能力大小和立场中立与否的影响，所以经常会有“数据打架”的问题，这些数据看个大概即可。4. 石头科技与主要玩家竞争力对比前面分析了扫地机器人的竞争格局，最有竞争力的三家公司就是irobot、科沃斯、石头科技，下面军师会将石头科技与其他两家进行对比，同时分析一些新兴玩家的竞争力。在比较企业之前，我们从产品的角度做一个对比，从产品竞争力来看，军师认为有两个指标最有参考性，一个是北京是消费者协会的产品测评数据，因为数据权威且中立；一个是电商平台的好评率数据，因为数据量大而且大多是真实用户评价。资料来源：北京市消费者协会、创投军师整理从北消协的测评来看，老牌厂商irobot比较让人失望，不仅价格贵，性能指标也一般，石头和科沃斯水平接近。从京东的好评率来看，石头、科沃斯、irobot的高端产品的好评率接近，普遍在98%左右，但是科沃斯有一些低端随机类或者惯性导航类的产品，好评率较低，拖累了整体水平。4.1 与科沃斯对比——基因决定论？本文重点分析石头科技，对科沃斯不做过多展开，军师认为科沃斯跟石头科技的主要区别就是公司基因，我们可以通过以下指标对比来感受下：军师认为，整体上看，石头科技相比科沃斯更有优势，具体体现在四点上：一是研发效率更高，二是销售费用率更低，三是所谓短板并不短，四是团队更有活力更稳定。4.1.1 石头科技的研发效率更高从前面表格中的各项数据对比来看很多事情就很容易理解了。比如从消费者协会的测评数据来看，石头科技用两年时间就研发并量产了第一代扫地机器人，相关清扫指标高于科沃斯，而科沃斯是有着超过10年的技术积累的，这事似乎挺令人费解，但其实解释起来也很简单，首先，清扫指标的优劣主要靠的是算法，扫地机器人虽然看似是个硬件生意，但实质上是个软件生意，电机、轮子都非常成熟，难题是指挥机器人怎么走，而以昌敬为代表的石头科技创始团队基本都是百度、微软出身，可谓系出名门，而且敢创业一般都是技术大牛，算法强自然也是顺理成章。虽然在先发优势、产品渠道、品牌知名度、生产能力等环节，石头科技不及科沃斯，但是石头科技通过借助小米的力量，几乎所有的短板都补齐了，石头只需要做好算法和设计就够了，这也是小米生态链的优越之处，才有了后面石头科技奇迹般的故事。当然算法方面的差距科沃斯也在努力弥补差距，2018年的年报中科沃斯用很大篇幅介绍了自己在研发方面的投入和实力，甚至将7名核心技术人员的履历背景列示出来，一水儿的名校毕业，名企加持，似乎是在回应投资者对公司研发实力的质疑。说完逻辑，下面军师用客观数字来进行一下交叉验证：对比一下数据，一目了然，科沃斯属于研发和生产一体的公司，而且除了扫地机以外还有部分吸尘器代工业务，此外还有擦窗机、空净、商业机器人等产品线，所以员工数量远高于石头科技、人均创收远低于石头科技，而且截至2018年底，科沃斯有1500家线下门店，而且很多海外渠道的拓展也需要销售推进，因此也比石头多了大量的销售人员。表格中我们重点对比一下研发数据，虽然科沃斯产品线比石头科技长且包含制造环节，但是2017年底石头科技只有80个研发人员，同年科沃斯有610个研发人员，但是石头的产品在性能指标上并不比科沃斯差，甚至还略高，人均研发效率明显高于科沃斯，相应的，技术人员的人均薪酬也远高于科沃斯。石头最大的优势就是研发能力，创始人是技术出身加上整个团队更加年轻有活力，技术人员薪酬更高，这些因素对优秀技术人员的吸引力明显会更强，而人才是研发能力的源泉。虽然这几年科沃斯明显在大力提高研发实力，而且科沃斯在视觉导航方面走的更快，目前产品已经量产销售。但从研发效率来看，石头明显占优。4.1.2 石头科技的销售费用率更低数据来源：公司年报、创投军师整理注：2018年以前，科沃斯的管理费用中包含研发费用， 2016年的科沃斯和2018年的石头科技都是因为上市前对管理层做了一次大额的股份支付（股权激励）导致了当年管理费用率畸高。如果从财务指标上来看，科沃斯销售费用率远高于石头科技，在考虑到科沃斯还有很大一块代工业务，代工业务的销售费用率通常也就1%左右，所以2018年科沃斯自有品牌真实销售费用率应该在25%以上（假设科沃斯的各条产品线的销售费用率一致），销售费用主要花在打广告和员工薪酬上，相信不少读者朋友们在各种电商平台、视频网站、车站机场大屏等地方见过科沃斯的广告，所以说科沃斯很大程度上是一家销售驱动的公司，在销售上远比在研发上舍得花钱，而且近年来呈现出越来越高的趋势，一定程度上也是因为竞争变激烈的原因。石头科技因为部分产品是给小米做ODM（贴牌），这部分产品的销售无需石头操心，自然没有什么销售费用，如果将销售费用全部集中到自有品牌，那么2018年石头科技的销售费用率大概在8%左右，远远低于科沃斯，军师认为，主要原因有两点，一是石头自有品牌利用了前期小米品牌的口碑和势能，比如在广告中描述为米家扫地机器人的二代产品，而且小米有品等渠道客户更精准，且在有品渠道没有科沃斯等非小米系竞争对手；二是石头没有自有的线下渠道，线下全是走的经销商模式，自然各种销售人员、店面租金装修的费用少得多。石头科技销售费用率大约是科沃斯的1/3，销售费用低的好处是在公司净利率不变的情况下售价更低，或者售价不变的情况下净利润更高，从财务上也可以明显看出来，2019Q3科沃斯的销售净利率已经被挤压到3%了，而石头科技的净利率达到了19%，当然科沃斯通过降低售价，降低利润，也换回了一些市场份额。4.1.3 石头科技的短板并不短石头科技相对于科沃斯的短板主要就两个，一个是线下和海外的渠道，一个是生产能力，但军师认为这两个所谓的短板并不短。首先看线下和海外的渠道，科沃斯发展国内线下渠道的主要目的有两个，一是方便用户直观体验产品，二是赚取线下市场的高毛利。第一个目的逻辑是通的，毕竟是上千元的产品，跟手机开线下店的逻辑一致，第二个目的未来会越来越不成立，线下高毛利说白了就是赚信息不对称的“智商税”，现在很多老年人都会对比线上线下的价格差了，即使厂商有专门的所谓线下专用的款式型号，防止消费者比价，逻辑也会越来越不成立，因为消费者也在越来越精明，除了对价格完全不在乎的有钱人以外，线下高毛利的路子将越来越难走通，而且线下门店越多，成本越多，未必是优势。当然海外渠道目前确实科沃斯的一大优势，因为海外电商没有中国这么发达，线下渠道很重要，而且市场众多，铺渠道需要的人力物力和时间都比较长，但是石头借助小米的力量，线下的小米之家和小米的海外渠道，比起科沃斯的只强不弱，当然小米的线下渠道可能主推的还是米家品牌的扫地机。再看生产能力，军师认为生产能力可能不但不是石头科技的劣势，反而是优势，代工生产其实就是社会分工，底层逻辑是规模效应理论和相对优势理论，学过经济学的朋友一定很熟悉，说的更容易理解就是代工生产的成本可能更低，比如给石头代工的欣旺达规模比科沃斯更大，员工有2万多人，更容易形成规模效应，2018年欣旺达的人均创收90万，与科沃斯人均创收一致，试想，如果把科沃斯拆成两个公司，一个负责代工，一个负责品牌和研发，代工的那个科沃斯人均创收肯定达不到90万元，是不是可以理解为科沃斯的生产效率不如欣旺达？当然因为生产的产品并不相同，这种对比是非常不严谨的，军师只是提供一个思路。事实上，不仅是扫地机这种技术含量相对不高的产品代工生产，就连芯片这种难度极高的产品，代工模式也越来越流行，“高通、华为+台积电”这种设计代工分开的模式似乎比三星、Intel这种一体化模式的效率要高。4.1.4 石头科技的团队更有活力且稳定前面提到过，石头科技管理层平均年龄是80后，科沃斯平均是70后，这一点很重要，新财富白金分析师赵晓光在长期的电子产业研究中发现，电子企业的发展状况跟董事长的年纪高度相关。科沃斯的董事长钱总目前已经年过60，即将面临二代接班的问题，小钱总1990年生人，英属哥伦比亚大学毕业，加拿大国籍，2012年本科毕业后在科沃斯工作，之前分管过电商和国际业务，目前已经担任公司副董事长和家用机器人事业部的总经理，关于二代接班的问题军师没有什么研究，也不敢乱下结论，但主观上认为可能是管理上也一个潜在风险点。2020年一月，科沃斯对外发布了2019年度的业绩预减公告，2019年净利润相比2018年将降低3-3.6亿，同比降低62%-75%，究其原因，公告解释说，一是公司在退出给别人做服务机器人的ODM，军师的理解就是不给竞争对手供货了；二是退出低端随机扫地机器人，因为客户体验不佳；三是因为很多国家关税提高了，应该主要指美国，又是一个贸易战的影响案例；四是研发费用增加。军师认为除了第三点以外，其他三点都是科沃斯主动选择的，也都是都是目光长远的表现，牺牲短期利益，谋求长远利益。逐条来看，减少ODM就是在减少竞争对手，尤其是在国际市场的竞争对手，对于公司拓展海外市场比较有利；退出低端机器人，虽然短期亏损了钱，但是对挽回口碑很有帮助，试想一个用户900快买了个随机碰撞机器人回家，发现就是个智障，自然会给朋友说科沃斯不行，影响全系列的口碑，而投入研发的意义自不用说。综合来看，从研发效率、销售费用、团队活力等因素来看，相对科沃斯，石头科技的优势更大一些。4.2 与irobot对比——工程师红利是关键？4.2.1 irobot销售费用更高先看一张irobot的成本费用占比图数据来源：公司财报注：irobot采用的是美国会计准则，相关成本费用比例与国内企业并不完全可比。类似的思路，通过成本费用拆分，军师发现，irobot的销售费用率跟科沃斯相近，军师认为一是新兴品类想要有认知度肯定要打广告，事实上，irobot、科沃斯等行业先驱重金砸广告客观上让整个行业都受益了，二是美国、欧洲、日本等国线下仍是重要出货渠道，2018年irobot通过亚马逊实现的销售收入仅为17.3％，而且irobot卖往全球自然各种费用都要高些，同样的逻辑，销售费用高导致售价高。4.2.2 irobot管理和研发费用率更高军师发现irobot管理费用率和研发费用率也很高，合计20%左右，远高于科沃斯的10%左右和石头科技的5%左右。根据irobot年报，截至2018年12月29日，公司拥有1,032名全职员工，军师假设其中700名为管理人员和研发人员，管理费用和研发费用共2.2亿美元中的70%是员工薪酬，那么2018年irobot管理和研发人均薪酬为约150万元人民币，是石头科技的3倍以上。在石头科技搞导航算法的工程师在全球都是高精尖人才，而且在人工智能、导航算法这个领域，中国的工程师并不输给美国，但是人均成本是irobot的1/3，而且石头科技的工程师们的人均效率明显更高，因为人更少但实现了不输给irobot的技术，背后的逻辑可能是中国工程师更能吃苦和加班，这是中国的“工程师红利”。军师认为，石头科技跟irobot相比，优势明显，劣势也比较明显。第一，石头科技成本更低，价格更低。因为irobot跟石头科技一样都是研发商，irobot也是在中国找了三家代工厂生产，同样利用了强大的中国制造业的生产能力，所以军师认为在代工成本上两者相差不多；但是irobot的销售费用率远高于石头科技，逻辑跟科沃斯类似，而且irobot的管理和研发费用远高于石头科技，这是因为中国的“工程师红利”导致的，石头科技会更有成本和价格上的优势，这也一定程度上解释了为什么irobot的产品都那么贵。第二，irobot在全球的销售渠道更有优势。2016-2018年，Irobot在除美国外的市场销售占比大概为50%，而且在2016年收购了两家分别位于欧洲和日本的重要经销商，这个全球的渠道和品牌认知度不是其他企业一时半会可以追上的。但是，随着小米的全球渠道铺设，irobot的这个壁垒可能也会下降。第三，石头科技的本土化做的更好。石头科技产品更加针对中国本土情况，更加迎合市场，比如产品基本都是扫地拖地一体，而irobot依然是扫拖分开，需要两个设备，这种情况下，消费者的使用成本几乎增加了一倍。而且石头科技软件中的功能更多，比如有多种声音（妲己、蜡笔小新等等），在比如能够集成到米家中，被小米的智能音箱小爱同学控制。第四，技术上两者各有优劣Irobot的技术积累更多，专利更多，而各种专利很大程度上可以成为irobot攻击竞争对手的武器，事实上irobot确实做了专利起诉，但是效果似乎一般；石头科技在中国有一些得天独厚的优势，比如中国人对于隐私保护没有西方人那么敏感，企业可以利用联网设备收集的一些数据不断优化人工智能的算法，技术进步速度会更快。目前irobot的视觉导航走的更快，而且有一个自动倒垃圾的创新设计，这块相对领先一些，但是军师认为技术实现难度并不大。4.3 与新玩家对比——谁能更创新？新玩家包括一些巨头入场和一些创业公司入场，关于巨头入场，军师认为影响比较有限， 2016年市场竞争还不激烈，而且痛点较多，石头推出的第一款米家扫地机抢占市场靠的是更好的性能、更高的颜值、更低的价格，时至今日，性能、颜值、价格等方面优化空间有限，三星、戴森、松下、美的、海尔都很难做的更好。军师认为石头科技更大的竞争威胁反而是一些小创业公司，比如云鲸智能这家公司，产品除了主流的扫地机器人的功能外，最大的亮点是可以自己洗拖布。两个旋转的拖布头可以拖得更干净，而且可以自己清洁，完美解决了现在扫拖机器人一块小抹布擦全家的问题，有兴趣的朋友可以去公司官网看下产品视频，非常震撼。资料来源：云鲸智能官网、36氪、创投军师整理根据云鲸智能官网的公司简介：公司注册于2016年10月，公司规模112人，其中公司68位研发人员大多来自华中科技大学、中南大学、上海交通大学、香港科技大学、东北大学、杜克大学、CMU、美国佐治亚理工学院等国内外高等学府的高学历人才；同时大疆、华为、中兴、微软、网易、小米、Gtech、艾默生、创维等知名企业的资深人士也纷纷加入，于原公司任职至资深总监/总工级别人数有10人；公司总部和两个生产中心位于松山湖，在深圳有一个研发和销售部门。从2016年确定产品方向起，经历了3年时间的产品打磨。军师认为信息虽然不多，但是都很关键：团队成员都是名校+名企背景，经历了3年的产品研发，从销售情况看，目前天猫上销量已经接近1万，好评率4.9，通过翻阅评论，军师发现消费者购买的主要原因就是能够自己洗拖布，说明现在的扫拖机器人确实存在这个痛点，凡是种种，像极了当年的石头。根据36氪的报道，云鲸曾于2017年初获得清水湾基金天使轮融资，于2017年底获得明势资本、清水湾基金千万元级别Pre—A轮融资，2019年4月获得A轮数千万人民币投资，且大多数为战略投资方，覆盖了制造业、营销端与家电大厂。下面军师将分析云鲸会不会像石头科技当年一样，凭借杀手产品闯入市场，再次改变行业格局。2016年石头是占据了天时地利人和，所谓天时，2016年扫地机行业正在高速爆发，一片蓝海；所谓地利，就是降维打击，一群软件、互联网公司出身的名校高材生闯硬件行业，算法研发自然强；所谓人和，就是小米生态链模式先进性太强，供应链背书、品牌渠道加持，使得产品价格上极具竞争力而且可以快速成为爆款，然后开始享受规模效应。同样的分析方法我们看云鲸智能入场。从天时来看，2019年入场，稍微有些晚，但是考虑到目前居民家庭渗透率5%左右，仍有机会；从地利来看，目前降维打击的逻辑已经不存在，不仅石头的算法软件强，科沃斯也基本补起来了；从人和来看，从股东背景来看云鲸可以获得一些松山湖机器人产业基地的供应链支持，生产方面应该没有问题，据公司称2019年的获得了一些制造业、营销端和家电达成的战略投资，有多大用不太好说，跟小米生态链比应该差远了，因为虽然小米的方法理念可以学，主动降低利润也是谁都会，但不是谁都能以5%的销售费用率把这种新兴产品卖出去的，但小米可以。军师突发奇想，如果云鲸可以跟华为绑定，说不定有奇效，同时，军师认为云鲸也可以尝试与小米接触走小米生态链模式。所以从天时地利人和来看，云鲸都没有优势，但云鲸最大的优势在产品本身更加先进，而且先进体现在机械结构的创新上。虽然机械结构更加容易被抄袭，但是同时也更容易通过专利的方式进行保护，云鲸已经申请了大量的专利，如果云鲸只是算法上的优势，军师反而不看好，因为目前扫地机在算法上的痛点已经没有那么明显了，通过算法提升很难让用户有明显感知，而且算法很难通过专利防护，通过挖人之类的方式还是比较容易模仿的。除了产品更先进以外，云鲸还有一个特有的机会，就是当下小视频（抖音快手）、直播卖货（淘宝直播）、种草（小红书）平台的红利，云鲸产品的创新性天然就是小视频平台最好的素材，所以云鲸产品的推广难度并不大。目前云鲸的产品定价在4000元以上，而且基站盒子比较大，主要适合房屋面积大且收入很高的人群，军师认为短期内难以实现特别高的出货量，但在短期内会独占这个自动洗拖布机器人的细分高端市场，如果利用得当，并快速降低成本，未来想象空间很大。5. 小米在扶持新选手？前面提到了无数次的小米生态链模式的优越性，也讲了石头是怎么通过小米生态链模式创造奇迹、一路狂飙的，那么石头科技的一个很大风险就是，如果小米扶持其他企业，石头会不会受到影响？在石头的IPO的过程中，和小米的关系也是上交所和证监会专家非常关心的问题，坦率说，军师认为这个风险可能是石头科技最大的风险。5.1 石头和小米的关系小米生态链的逻辑前面说过几次了，有兴趣的读者可以去看《小米生态链战地笔记》，这里说一些军师在招股书里发现的干货，石头的第一款产品是米家扫地机器人，石头只负责研发，小米负责卖，利润两者分成，分成的方式和比例如下表，这个表格军师整理了很久，弄懂了分成模式，才能更好的理解后面小米开始扶持其他企业的逻辑，此外，军师还发现，石头科技实际的利润分成比例并不是如招股书披露的50%，而是更低，在30%-35%左右。以2017年为例，小米每卖一台能挣609元，石头能分成216，小米分成393元，可以看到，给小米做贴牌，石头的话语权并不重，利润大头被小米拿走了，小米的各种平台赋能也不是白送的，所以有野心的石头自然不愿意做幕后无名英雄，后来就有了石头的自有品牌。如果把石头和小米当做一家公司，产品毛利为40%。事实上，对于消费者来说，毛利并不低，跟石头科技自有品牌的毛利相比低5%左右，跟科沃斯的毛利水平相近，其实小米品牌给消费者带来的毛利下降并没有很多。小米生态链模式总结来说就是“参股不控股，帮忙不添乱”，当生态链企业有能力做自有品牌时，小米不会拦着，但是势必会造成小米品牌和生态链自有品牌的竞争，而成长起来的生态链企业自然想谋求更大的话语权和分成比例，矛盾几乎不可调和。5.2 米家扫拖机器人的生产商为何是云米？石头自有品牌的第一款机器人是扫拖一体的机器人，增加了拖地功能，功能上跟米家机器人形成了差异化竞争，而且宣传上说自己是米家机器人的二代产品，一下子打开了销路。迄今为止，石头为小米ODM了两款机器人（如上图），一款是2016年推出的，一款是后续更新的1S（2019年4月上市），加入了视觉传感器，但始终没有给小米ODM扫拖一体机器人，军师认为，这背后一定有很多博弈，比如石头不希望小米的扫拖一体机给自有品牌造成冲击，或者石头希望提高分成比例，双方谈不拢。在石头推出扫拖一体机的2年后（2019年8月），小米终于推出了米家品牌的扫拖一体机，如上图，军师通过CCC证书查询，发现制造商是云米（如下图），生产商是杉川机器人（大族激光子公司，前文提到过）。一般来说，制造商负责设计研发，生产商负责生产组装，云米是小米生态链中的一家重要企业，小米净水器的ODM生产商，位于佛山，考虑到云米在扫地机上并没有太多技术积累，而杉川具有提供扫地机器人整体解决方案的能力，军师认为很可能前期云米只负责一些产品定义和质量控制之类的工作，主要技术来自于杉川机器人。产品最终是由云米通过小米的品牌和渠道进行销售，可以理解为这款产品的出现是小米在扶持云米的动作。另外，军师发现，这款扫拖一体机跟第一款的外观极其相似，那么石头为什么会允许云米用自己的设计呢？不涉及机械结构和外观的专利纠纷么？为此军师通过查招股书找到了原因，原来第一款扫地机的很多结构和外观专利是石头和小米共同拥有的，双方都可以不经过对方自己使用，只是不能再授权给别人了。5.3 视觉导航的新赛道，追觅入局2019年10月，小米又推出一款扫拖机器人，不同的是这次的技术路径是视觉导航，拿掉了激光雷达这个成本大头，价格也大幅下降了，扫拖一体机卖1299。军师认为视觉导航技术路径是有一定优越性的：一是摄像头模组因为智能手机的推动每年出货量几十亿套，大规模生产使得模组价格极低；二是摄像头相比激光雷达，寿命更长；三是因为没有凸出来的激光雷达，机器人可以做的更薄，更能钻各种沙发底、床底；四是视觉能够获得更多信息，更容易获得障碍物信息从而决策，比如不进卫生间清扫。当然，视觉导航也有劣势，一是图像处理对算法、算力的要求更高，二是视觉导航因为获取了图像信息，消费者也会担心其对家庭隐私的侵犯，当然，这里不重点探讨技术路径的优劣势。通过查看CCC认证，我们发现了另一家小米生态链企业的身影——追觅科技，追觅的创始团队也是名校毕业，年轻团队，之前是搞航空航天领域的空气动力学的，降维打击来搞吸尘器、吹风机，之前吸尘器做的不错，现在开始入局扫地机器人，通过查看追觅的官网招聘信息，军师发现追觅在大肆的招兵买马，主要是针对vslam算法等领域的人才，而且从CCC认证来看，生产厂深圳长城电子是就是一个普通的代工厂，似乎并没有提供扫地机整体方案的能力，可以推测，这款视觉导航扫地机主要是由追觅研发完成。通过对比小米商城（下图左）和京东（下图右）的好评率，军师发现，云米和追觅研发的产品跟石头科技的产品仍有差距，如云米研发的扫拖一体机产品在京东的好评率只有96%，低于石头研发的产品，这一定程度上也可以解释了为什么小米在云米之后，又扶持了追觅科技；追觅研发的视觉导航产品在京东目前好评率98%，与石头产品持平，考虑到目前评价数量还比较少，仍需观察。总的来说，小米在石头之后，又扶持了两家新的生态链公司，尤其是追觅科技，像极了当年的石头，而且视觉导航似乎是一个新的赛道，在成本和性能上都有一定优势，一定能抢到一块市场份额。小米就是一家造星公司，强大品牌、渠道、供应链能力捧起了当年的石头科技，军师认为只要追觅产品质量过硬，同时保持低价优势，很快又会是一个新的明星。6. 未来市场空间能有多大？6.1 未来能有多大？——从渗透率和迭代进行假设作为激光导航机器人的早期使用者，同时根据一些草根调研以及翻阅电商评论，军师认为扫地机器人是符合懒人经济的发展规律，能够大大解放了人们的劳动负担和提升幸福感，而且经过技术突破，目前扫地机已经到了可以用而且好用的程度，未来一定会在全球范围内持续渗透。首先看中国市场，军师将采用类比的方法来推测未来扫地机器人的居民家庭渗透率，军师认为，扫地机器人能够解放人们的劳动负担和提升幸福感，跟洗衣机、空调、冰箱等家电产品是具有极强可类比性的，而且据军师根据历史出货量测算，目前中国扫地机器人的市场渗透率已经达到了5%，不存在伪需求的可能性，以史为鉴，可知来者，下面我们先看看其他家电在历史上的渗透规律如何，军师根据产品特性、价格等因素选择了以下五种家用电器：从图中来看，虽然不同电器开始进入家庭的时间点不同，但都有共同的规律，就是在超过5%的渗透率之后实现了快速渗透，下面军师将把每个电器达到5%渗透率的年份当做第0年，然后观察前后年份的变化。数据来源：国家统计局注：每种产品达到5%渗透率的年份为第0年，如洗衣机（1981）代表1981年洗衣机在中国城镇居民家庭的渗透率达到了5%。军师认为，家电产品的渗透速度主要跟三个因素相关，一是刚需程度越高渗透越快，二是价格越低渗透就越快，三是替代产品丰富程度越高，渗透越慢。军师认为扫地机的刚需程度可能不一定比得上上述5种电器，但是因为人均收入的增长（2019年是1990年的30倍），扫地机的相对价格比起几十年前这5种电器开始渗透时已经低了太多，然而时至今日，能够提高幸福指数的产品非常多，同时还有雇保姆、请保洁等替代方案。考虑到这5种电器是在城镇中的渗透率，而本报告扫地机预测的是在全体家庭（不分城乡）中的渗透率，同时，结合过去6年扫地机的表现（即扫地机的渗透率曲线的陡峭程度不及对标的5种电器，如下图），综合考虑，军师认为这5件电器在中国城镇居民中渗透速度，可以乘以1/2的系数作为扫地机在中国全部家庭中的渗透速度的对标速度。取5种电器在渗透率到达5%之后的第6年的渗透率中位数作为对标指标，即49%，乘以系数1/2得25%，即军师认为中性假设是到2025年中国扫地机的家庭渗透率可以达到25%，同时增减10%作为悲观和乐观假设，经过一系列假设之后，得到结论：中性假设下，到2025年，中国吸尘器销量将达到5524台，吸尘器家庭渗透率将达到62%，吸尘器中扫地机占比将达到68%，市场规模将达到493亿元。（具体数据如下表）中性预测过程如下：6.2 中国市场其中最关键的假设就是2025年扫地机的渗透率水平为25%，其他大部分假设均为根据渗透率水平进行主观设置。（图片字号较小，读者可以根据文末提示下载PDF报告）说明：1.吸尘器存量数据=前一年存量数据*（1-报废率）+当年销量，报废率假设为10%，即吸尘器平均寿命为10年，后面扫地机存量算法同理2.扫地机报废率呈逐年增加的趋势，最终水平为20%，即假设寿命为5年，逐年增加主要是刚开始几年只有少量设备到达报废期。3.扫地机在吸尘器中占比提高速度较快主要考虑到扫地机相对传统吸尘器，技术更加先进，类似于全自动洗衣机对半自动双缸洗衣机的替代。4.扫地机单价呈现每年降低50元的趋势下降，主要考虑到因为规模效应和学习曲线导致的成本下降，以及因为竞争激烈而导致的厂商利润下降。6.3 全球（除中国）市场全球的吸尘器行业已经进入成熟期，每年吸尘器销量基本固定在1.2亿台左右，其中80%以上的吸尘器由中国生产；除去中国市场2000万台吸尘器销量，那么国际市场（除中国）每年基本有1亿台吸尘器的销量。2019年扫地机的占比大概为10%，考虑到国际市场（除中国）用户对新兴产品接受度弱于中国，原因包括发达国家的老龄化、对隐私保护更看重、传统吸尘器使用习惯更长等因素，同时考虑到国际市场的电商物流系统落后于中国、各国市场非常分散等因素，军师认为到2025年，扫地机在吸尘器中的销量占比为中国的一半，即34%，市场规模为493亿。注：irobot官网披露2018年产品单价平均为300美元，考虑到irobot产品价位较高，以及中国品牌在海外普遍售价高于国内，所以假设2018年平均产品单价为1800元人民币，并逐年递减50元，逻辑与中国价格下降相同。从全球来看，中性预测下，预计到2025年，全球扫地机市场规模为935亿元。7. 未来的竞争格局会是怎样？军师时刻谨记本报告的最终目的，就是为石头科技估值，前面预测了到2025年全球的市场规模，下面需要预测未来行业的竞争格局。7.1 集中度趋势分析一般来说，影响市场集中度的因素有产品差异化程度、规模效应强度、供应链开放程度、销售渠道集中度、网络效应程度。从差异化程度来看，各家产品的差异化程度呈现逐渐缩小的趋势，石头科技的算法优势在逐步被追上，而且各家厂商的颜值都有提升，不利于集中度提升；从规模效应来看，前文军师曾经说过，扫地机器人看似是硬件生意，其实是算法和软件的生意，因为软件的边际成本为零，其实规模效应是极强的，先发者价格会更有优势，有利于集中度提升；从供应链开放程度来看，特别开放，没有哪家厂商能够控制上游的关键零部件，能代工产品的厂商也多的是，不存在壁垒，不利于集中度提升；从渠道来看，销售渠道主要集中在线上，国外线下占比较大，但是未来趋势一定是线上占比提升，而线上天然容易形成集中，很多消费者喜欢按销量排名购买，而且销售越多，可参考的买家评价也越多，越容易形成购买，有利于集中度提升；从网络效应来看，因为现在小米的智能家居产品保有量（全球超过2亿）遥遥领先，小米系的扫地机占有优势，有利于集中度提升，但是影响作用有限。整体来看，军师认为在未来的短期内，扫地机市场的集中度会先分散后集中。因为一些家电厂商、创业公司、传统吸尘器公司一定会切入这个市场，而且市面上也有一定的ODM厂商能够提供整体方案，所以前期会分散一些；但是ODM厂商目前的技术与领先厂商仍有一些差距，而且价格也很难做的比领先厂商更低，所以经过混战之后，不断会有落后厂商退出竞争，市场份额又会重新得到集中。7.2 新玩家改变格局的可能性首先以史为鉴，分析下石头为什么能后来居上？原因前文都有提到，一是降维打击算法更先进；二是小米产品的方法论，颜值高、定价低、做爆款；三是小米超强的品牌和渠道优势，销售费用低。军师认为除了小米扶持新选手的情况，其他企业再想复制石头的神话难度较大，因为现在各家产品的算法都已经比较优秀，即使有提升也很难有客户感知，而且各家都已经注意了颜值，提升空间有限，而且想做价格杀手也比较难，毕竟现在扫地机市场基本是中国企业控制，产业链想要再提高效率也很难，至少创业公司想做价格杀手基本不可能了，这里军师认为唯一有价格杀手实力的公司可能是美的，美的控制成本的能力强是公认的，品牌、渠道等方面的能力也够强。军师认为，新公司想要破局必须“换道”超车，比如前面提到的云鲸智能研发出了自动洗拖布的机器人，追觅科技主攻视觉导航并借助小米的能力。军师认为自动洗拖布和自动倒垃圾、跟电梯配合能上下楼（适合别墅户型）等功能实现后，扫地机品类大的产品创新也就到头了。就跟洗衣机从半自动发展到全自动以后，也没有什么划时代的创新了，再要划时代就是科幻电影里那种管家机器人了，短时间内应该还看不到。7.3 手机的今天会不会是扫地机的明天？我们来看下全球手机品牌的集中度，2019年全球智能手机的CR5达到了70%，比2018年又有提升，CR3达到了53%，而且其中有三家是中国企业。军师认为，扫地机器人未来格局将跟智能手机类似，呈现不断集中的趋势。扫地机即可以说是消费电子也可以说是家电。从大家电来看，我国的空调、冰箱、洗衣机的竞争格局都很集中，都是双寡头或三足鼎立的模式；从消费电子来看，全球的市场都很集中，因为消费电子更新换代快、技术含金量高，所以规模效应强，而且产品体积小，运输成本低。军师认为扫地机更像消费电子，而且竞争的本质是算法和软件，规模效应更强，而且家电和消费电子是从集中度度很低发展到集中度高，而扫地机目前集中度就很高，降低空间有限。7.4 2025年市场格局预测中国市场：军师预测中国市场未来的前三强会是石头、小米、科沃斯，三者合计占比60%，分别占比20%，剩下的40%留给挑战者，可能是美的、追觅、云鲸。虽然目前科沃斯在中国市场的销量仍远高于石头和小米，考虑到科沃斯的产品有很多还是比较落后的随机碰撞和陀螺仪导航，未来将逐渐被淘汰，而且从前文的财务报表来看，科沃斯的增速远低于石头科技，再者科沃斯销售驱动，目前公司已经基本没有再降价的空间了，再降就要亏损了，而小米和石头的降价空间还比较大，未来一定是此消彼长的过程。国际市场来看，军师认为irobot、科沃斯、小米、石头应该占据75%的市场份额，且各自比例为30%、15%、15%、15%，剩下25%留给其他选手。之所以军师会认为irobot的市场份额会一直下降，没有别的原因，就一点——“工程师红利”，前文已经提到，软件算法领域中国工程师水平不差，但是薪酬远低于美国工程师，而且更勤奋，表现在产品上就是产品价格会更低，但是irobot在美国本土的品牌、渠道优势还是很明显，而且中国产品的价格优势也基本会被关税等因素抵消；irobot以外其他海外品牌更加没有竞争力，智能手机市场就说明了一切，智能手机还是中国企业后发追赶，扫地机领域中国企业目前技术就不次于irobot，全球竞争力自然更强。8. 给石头科技估值终于要进入最重要的环节，得出能够为决策提供参考价值的结论，即给出石头的估值。根据前面的一系列预测，再假设小米品牌的扫地机有1/3是由石头贴牌，那么2025年石头科技的收入规模如下：从行业生命周期来看，到2025年底扫地机市场基本进入了成长期后期或成熟期早期，一个处于成熟行业的公司收入、净利率、市盈率等指标都会比较稳定，也有一定规律可续，这也是为什么军师要费这么大劲儿去预测2025年的原因。因为扫地机算法软件极其重要，同时又是硬件家电产品，所以军师认为目前处于成熟期的典型的家电公司和互联网公司的净利率、市盈率水平可以作为参考（如下表），石头科技应该位于两者之间，考虑到美的、格力、腾讯、阿里分别是各自领域的翘楚，适当下调，石头科技自有品牌净利率取15%，ODM净利率取7%，2025年底市盈率PE取20倍。石头科技市值预测结论如下：结合2020月2月11日石头科技IPO发行价，军师认为如果打新中签，并持有到2025年，年化收益将达到21%。关于募投资金项目（如下图），军师认为商业清洁机器人比较有想象空间，但商业清洁机属于新赛道，toB市场商业逻辑完全不同，小米生态链的力量基本用不上，而且目前做商业机器人的公司基本都是做汽车自动驾驶的团队，石头科技在算法研发上也毫无优势，可能成功也可能失败，不加分也不减分；其他项目中规中矩，都是在本领域继续研发保持技术领先优势以及做些锦上添花的事情。8. 重要风险提示风险主要有两点：小米扶持竞争对手、竞争对手推出明显体验更好的产品（如自动洗拖布产品）【交流】本文作者曾就职于投资机构、创投服务机构，目前在某大型ICT企业从事战略研究工作，关注泛科技领域的投资人、创业者、企业高管、研究人员、媒体等相关人员，欢迎添加作者微信交流，作者微信cxp09621，请注明姓名、单位、职位。【下载PDF报告方法】本公众号后台回复“石头科技”四个字（关注公众号后，在对话框中回复，而不是在文章末尾留言），并按照提示完成转发任务，即可获取报告下载链接。