Xaas商业模型：经济学与分析相遇
数字功能利用客户，产品和运营洞察力以数字方式转变业务模型。 没有比这更能说明工业公司通过从销售产品到销售[功能]即服务（因此称为Xaas）的转变来进行数字化转变消费模式的趋势了。 例如：
航空公司的关键问题是最大化其核心创收机制：航班时刻表和飞机实际飞行时数。 因此，GE不再关注喷气发动机的功能，而是将注意力转移到帮助航空公司更有效地产生更多收入上。通用电气，他们从销售发动机转向提供推力（发动机）即服务[1]。
大型空气压缩机的制造商Kaeser Kompressoren利用其设备上的传感器来捕获机器外的产品使用情况，性能和状态数据。Kaeser利用从这些数据源获得的产品和运营见解，开始通过压缩机以立方米的形式出售空气。它拥有并维护的压缩空气即服务[2]。
但是说实话，任何人都可以创建Xaas商业模型。 关键不是创建Xaas业务模型；而是创建Xaas业务模型。关键是创建可盈利的Xaas商业模型。 这意味着，转向Xaas商业模式的组织必须掌握卓越的运营（远程监控，传感器，预测性维护，首次修复，库存优化，技术人员调度，资产利用率），定价完美并达到商定的客户服务水平协议（SLA） ）以确保Xaas业务模型成功。
失去制造商的“定价低效”优势
Xaas业务模型消除了制造商或生产商在价格上的优势，而在这种情况下，人们和消费组织愿意为产能支付过多的费用；也就是说，消费者或消费组织通常购买的商品多于方便，安全库存和/或满足最大需求需求（圣诞节购物）的实际需求。 例如，买车。 平均而言，汽车的使用时间少于5％[3]。 但是，消费者购买了这种昂贵的资产（2019年平均汽车价格= $ 34
消除生产者定价优势（也称为生产者剩余）的原因是乘车共享服务日渐成功的经济原因之一。如果消费者或消费组织只需要为使用的商品付费（超出常规的每月最低限额），那么制造商/生产商就会失去考虑来自这些过去具有超买能力的消费者和消费组织的收入的机会。
Xaas服务模型对于消费者和消费组织而言可能是一个巨大的胜利，因为它们1）避免了大笔的前期资本支出（CapEx），而2）只为使用的东西付费。 与最重要的商业因素一样，Xaas的许多影响可以用基本经济学理论来解释。
经济学与供求规律
供求规律解释了资源的生产者与该资源的消费者之间的相互作用。该理论定义了特定产品的可用性与该产品的需求（或需求）之间的关系如何影响其价格。对于绝大多数商品和服务，价格上涨将导致需求数量减少（见图1）。
图 1：供求规律
从Xaas角度看，供求曲线的相互作用有两个相关的分支： 消费者剩余和生产者剩余（见图2）。
图 2：来源“生产者剩余”
图2的关键方面是：
如红色突出显示的“消费者剩余”表示消费者以低于其愿意支付的最高价格购买商品的利益。也就是说，消费者剩余是消费者获得的货币收益，因为他们能够以低于其愿意支付的最高价格的价格购买产品。利益：消费者。   
生产者剩余，如蓝色突出显示，是生产者通过以高于其愿意出售的最低价格的市场价格出售而获得的收益。也就是说，生产者剩余是生产者通过以高于生产者愿意出售的最低价格的市场价格进行出售而受益的数量；这大约等于利润。好处： 生产者。
利用生产者剩余，生产者将从所购买功能的粒度上的不完善中受益，这迫使消费者在某些情况下可能需要它们时过度购买了这些功能。
在Xaas消费模型中失去了这种至关重要的生产者优势。 例如，让我们看一下乘车共享服务对汽车制造业的影响。
拼车对汽车制造业的影响
为了更好地了解Xaas商业模式对制造商的潜在影响，让我们看一下乘车共享服务（Uber，Lyft）对汽车制造商的影响。
图 3：  来源：“破坏 汽车”
汽车制造商行业已经开始感受到乘车共享服务对汽车需求的影响。 CNBC在Mad Money上发表的文章“共享乘车正在扼杀汽车销售，而且只会越来越糟”（2018年3月8日）提供了以下观点：
“当其他经济体处于如此良好的状态时，汽车制造商将如何挣扎呢？ 主要问题显然是乘车共享的兴起。诸如Uber和Lyft之类的服务给交通世界带来了世俗的改变，为拥有汽车提供了便宜得多的出行替代品，尤其是对于城市居民而言。”
汽车行业模型的经济学已经开始发生变化，因为售出的汽车数量减少了，将要出售的汽车将经久耐用（200
Xaas业务模型成功的关键
对于消费者和消费组织而言，巨大的胜利对制造商而言可能是巨大的损失。 为了弥补生产者剩余优势的损失，生产者需要通过收购从物联网，机器学习和人工智能功能中获得的卓越的客户，产品和运营洞察力来寻求新的经济优势。
对消费产品使用模式的深入了解与对产品性能模式的深入了解使Xaas工业制造商能够确定最佳的运营，定价和客户服务（SLA）模型，以确保可行且盈利的Xaas商业模型。  
Xaas业务模型成功的关键包括：
出色的消费产品使用洞察力（产品使用趋势，倾向，亲和力，关系，关联，行为，模式和趋势）。Xaas播放器必须能够量化和预测产品的使用地点，方式和条件，以及产品在众多产品使用维度上的负载，包括工作类型，工作量，一天中的时间，星期几，一年中的时间，当地活动，节假日，工作周，经济状况，天气，降水，空气质量/颗粒物，水质，剩余使用寿命，残值等。
出色的产品运营洞察力（产品性能或运营趋势，倾向，亲和力，关系，关联，行为，模式和趋势），以支持卓越的产品运营案例，包括减少计划外的运营停机时间，预测性维护优化，维修效率优化，库存成本降低，零件物流优化，消除O＆E库存，消耗品库存优化，能源效率，资产利用率，技术人员保留，剩余使用寿命，预计残值等。
优越的数据和检测策略；知道什么数据对于什么用例以及在何处放置传感器，RTU和其他仪器设备最重要，以便捕获该数据，从而平衡假阴性（由于缺乏仪器）和假阳性（由于过多）的成本仪器）。
当您将所有这三种数据，工具和分析策略结合使用时，即可实现Xaas商业模型的获利能力，这是数据，工具和分析的水平，远远超出了当今大多数工业组织正在考虑的水平。 只有优化了这三个方面，才能通过“智能”运营环境优化Xaas业务模型的成功，该环境知道如何进行自我监控，自我诊断和自我修复（参见图4）。
图 4：  创建智能的三个阶段
众所周知，致力于实现大数据MBA的人都知道，在数字化转型时代获胜的组织是那些成功利用数据和分析技术以数字方式推动其业务模型的组织
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