讓制造企業(yè)不再困擾于：“我的每筆訂單到底能不能賺錢？”
(資料圖片)
作者丨巴里
編輯丨子鉞
圖源丨受訪者
十多年前的一個(gè)冬天，碩士畢業(yè)不久、初入富士康研發(fā)團(tuán)隊(duì)的張宗堯，為公司挽回了2千萬(wàn)美元的損失。
那一年，富士康廣州工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品不良率由1%暴漲至10%，鴻海找了三家咨詢公司，都未能得到解決方案。
正當(dāng)大家一籌莫展時(shí)，張宗堯嘗試收集機(jī)械與作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)，并透過自己所設(shè)計(jì)出的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，結(jié)合線性分析的方法，最后用機(jī)器學(xué)習(xí)找到了極少見的關(guān)鍵因子，其中有跟環(huán)境有關(guān)的因子。當(dāng)時(shí)，廣州正遭遇60年未見的寒潮，甚至不多見地下起了雪，工廠內(nèi)升溫導(dǎo)致濕度下降。
這就是鴻海董事長(zhǎng)郭臺(tái)銘口中的“鴻海之子”。
2016年，張宗堯創(chuàng)立訊能集思（Synergies）。其核心產(chǎn)品是一款基于增強(qiáng)型分析技術(shù)開發(fā)的通用SaaS——無(wú)代碼AI智能決策平臺(tái)JarviX。
“名字靈感來(lái)源于《鋼鐵俠》里的超級(jí)智能AI管家‘Jarvis’和漫威英雄‘X教授’，我們希望JarviX也可以像他們一樣實(shí)現(xiàn)‘超級(jí)大腦’，幫助人們便捷地處理各種事務(wù)、計(jì)算各種信息?！庇嵞芗紕?chuàng)始人張宗堯表示。
今年5月，訊能集思宣布獲得由諾基亞成長(zhǎng)基金（NGP Capital）領(lǐng)投的數(shù)千萬(wàn)美元A+輪融資，北拓資本擔(dān)任本輪融資獨(dú)家財(cái)務(wù)顧問；此前于2019年底，訊能集思完成A輪融資，由豐新創(chuàng)投（NFC）領(lǐng)投；早期投資方還包括北極光、京東方、策維科技、SV Angel等。
智能決策這條賽道，正在被越來(lái)越多的投資機(jī)構(gòu)所關(guān)注。
多久？訊能集思創(chuàng)始人 張宗堯
“鴻海之子”不愿待在華爾街
回國(guó)用AI解決制造業(yè)亂象
2008年，憑借著對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的興趣，張宗堯決定赴麻省理工學(xué)院（MIT）繼續(xù)深造。3年時(shí)間不到，他就拿到了 MIT電機(jī)與計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，還曾到華爾街研究大數(shù)據(jù)。
1983年出生于中國(guó)臺(tái)灣的張宗堯，也成為了臺(tái)灣首位登上Nature封面的第一作者，發(fā)表學(xué)術(shù)論文 20 余篇，引用次數(shù)高達(dá)768次。
郭臺(tái)銘在回憶中曾說，對(duì)于當(dāng)年張宗堯要辭職到MIT念書非常舍不得，建議他不如以富士康獎(jiǎng)學(xué)金的方式去念書也算雙贏，回到臺(tái)灣再與鴻海合作。
五六年前，拿到博士學(xué)位的張宗堯來(lái)到大陸，本以為10年的時(shí)間制造業(yè)可以發(fā)生翻天覆地的變化，但他發(fā)現(xiàn)很多新技術(shù)并沒有真正得到落地。
為了能夠推動(dòng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2016年，張宗堯在波士頓創(chuàng)辦了訊能集思，希望運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方式來(lái)幫助更多的企業(yè)找到運(yùn)營(yíng)決策的最佳路徑。
長(zhǎng)期以來(lái)，智能決策在制造業(yè)中是一個(gè)長(zhǎng)期被低估卻異常重要的技術(shù)。
Gartner報(bào)告指出，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，AI技術(shù)衍生出的商業(yè)價(jià)值會(huì)成長(zhǎng)39%，全球市場(chǎng)份額達(dá)到2兆美元，數(shù)據(jù)分析是其中一大應(yīng)用。
尤其是，工業(yè)領(lǐng)域擁有足夠大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，僅從中國(guó)來(lái)看， 2021年中國(guó)GDP超過110萬(wàn)億元，工業(yè) GDP 約45萬(wàn)億元，生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變與人力成本的上升使工業(yè)企業(yè)迫切需要進(jìn)行精細(xì)化、數(shù)據(jù)化管理。
張宗堯說，企業(yè)只需要做一點(diǎn)小的改變，然后乘以譬如每月生產(chǎn)10萬(wàn)臺(tái)產(chǎn)品這樣大的基數(shù)，節(jié)省的成本就會(huì)很大。
在今天來(lái)看，決策在制造業(yè)中仍然是十分混亂的一件事。
比如，一家制造業(yè)企業(yè)一張訂單利潤(rùn)能有10%，很可能因?yàn)閁PH（Units Per Hour，每小時(shí)產(chǎn)出）、產(chǎn)品良率沒有控制好，再加上趕工加班（節(jié)假日加班雙倍工資），結(jié)果到項(xiàng)目結(jié)算以后才知道忙活半天是完全沒有賺錢的，甚至還有可能虧錢。
完全靠拍腦袋做決策，在現(xiàn)在的制造業(yè)中仍然司空見慣。
張宗堯說，甚至于事后復(fù)盤檢討都忘記是什么原因?qū)е碌?，連下次改善的機(jī)會(huì)都沒有。甚至有的上市公司離譜到一筆賬9個(gè)月之后才發(fā)現(xiàn)沒有回款，每個(gè)月結(jié)的都是一個(gè)很粗的賬目，無(wú)法做數(shù)據(jù)分析。
同時(shí)，對(duì)于一家大型工廠來(lái)說，光物料種類可能就有上百萬(wàn)種，根本無(wú)法采用人工的方式來(lái)管理，這也就常常會(huì)導(dǎo)致物料放置太久而報(bào)廢，借助數(shù)字化的方式也能避免上千萬(wàn)的損失。
他認(rèn)為，目前，國(guó)內(nèi)制造業(yè)的自動(dòng)化還處于一個(gè)很淺顯的階段，只是將手腳的工作進(jìn)行自動(dòng)化，而中國(guó)要想從制造大國(guó)變成制造強(qiáng)國(guó)，真正做到提質(zhì)增效、降本減存，最核心的是要升級(jí)企業(yè)管理者和員工的思維模式。這也是目前國(guó)內(nèi)企業(yè)最容易忽視的問題。
制造業(yè)要升級(jí)，更需要有大量科技人才。
日前，《人民日?qǐng)?bào)》對(duì)青島、深圳、廣州長(zhǎng)沙等三省六市100家制造企業(yè)進(jìn)行調(diào)查，結(jié)果顯示在“在企業(yè)發(fā)展主要困難”這項(xiàng)中，高達(dá)73.08%的企業(yè)選擇了“技術(shù)人才缺乏”。
“我七八成的同學(xué)只愿意待在華爾街、硅谷的巨頭或者初創(chuàng)公司這兩個(gè)地方工作，坐在冷氣房里領(lǐng)著高薪，工作環(huán)境非常好，而且很重視知識(shí)和腦力。而國(guó)內(nèi)大部分制造業(yè)的工作環(huán)境非常辛苦，薪水普遍偏低，并且不重視知識(shí)和腦力。在大家普遍印象里，制造業(yè)工人也并不是一份非常體面的工作?！睆堊趫蛘f道。
今年全國(guó)兩會(huì)期間，全國(guó)人大代表、小康集團(tuán)董事長(zhǎng)張興海關(guān)于“鼓勵(lì)年輕人少送外賣多進(jìn)工廠”的提議就曾引發(fā)熱議，甚至一度沖上微博熱搜首位。
據(jù)介紹，德國(guó)等國(guó)家的工人文化和國(guó)內(nèi)有很大不同。在德國(guó)，藍(lán)領(lǐng)工人是一份可以從事一生的工作，而且環(huán)境很舒適，幸福感也很高。
張宗堯更多考慮的是能夠在制造業(yè)中提出一個(gè)更低成本、更容易實(shí)現(xiàn)的解決方案，希望將整個(gè)制造業(yè)從業(yè)人員的知識(shí)水平稍微做一些提升，即便是沒有太高技能的工人也能夠逐步地掌握和使用產(chǎn)品。
做工業(yè)版Siri
“動(dòng)動(dòng)嘴、打打字”就能做數(shù)據(jù)分析
張宗堯曾經(jīng)遇到一家制造企業(yè)，老板有著很強(qiáng)烈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿，但面對(duì)人臉識(shí)別、物件識(shí)別、倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化、數(shù)字中臺(tái)、機(jī)械臂等各類廠商非?？鄲溃⒉恢滥男┱嬲行А?/p>
在制造業(yè)，甚至有句話叫做把石頭榨出水，企業(yè)要確保每項(xiàng)投入都能夠?qū)崿F(xiàn)效益最大化。
在過去，決策人員無(wú)法實(shí)時(shí)掌握公司狀況作出及時(shí)調(diào)整，張宗堯則幫助這家企業(yè)搭建了一套數(shù)智化的AI決策平臺(tái)，類似于企業(yè)的中樞神經(jīng)，可以讓運(yùn)營(yíng)人員實(shí)時(shí)地看到每天的賬目、成本分析、差異分析。
這也就解決了制造業(yè)最核心的問題：我的每筆訂單到底能不能賺錢？
訊能集思定位為“新一代無(wú)代碼AI智能決策平臺(tái)”，讓企業(yè)不再需要專業(yè)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，所要做的就是用短平快的方法幫助企業(yè)建立起一套數(shù)智化的AI決策中樞神經(jīng)。
張宗堯瞄準(zhǔn)的行業(yè)也很明確，先聚焦在電子制造業(yè)、汽車零配件行業(yè)等兩三個(gè)特定行業(yè)領(lǐng)域。
據(jù)悉，作為一款真正面向業(yè)務(wù)部門設(shè)計(jì)的增強(qiáng)型分析工具，其整個(gè)分析和數(shù)據(jù)可視化過程無(wú)需一行代碼，僅靠自然語(yǔ)言向系統(tǒng)提問，并通過拖拽即可自由編輯出工業(yè)APP，工廠的業(yè)務(wù)端人員自己即可完成整個(gè)分析及創(chuàng)建應(yīng)用的過程。
他指出，這件事情的關(guān)鍵就在于要讓整個(gè)組織從員工到領(lǐng)導(dǎo)者用一套很簡(jiǎn)單的工具逐步建立起數(shù)字化決策的思維，擁有數(shù)字化決策的能力。
講起來(lái)容易，做起來(lái)難。
“雖然每家企業(yè)都想做到，但我敢說現(xiàn)在99.9%的企業(yè)還很缺乏這種能力。大家所能看到的工廠里的數(shù)字化大屏，能夠告訴你產(chǎn)量、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。這是現(xiàn)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司所做的事情，但是對(duì)于企業(yè)來(lái)說并沒有辦法解決實(shí)際問題。”張宗堯談道。
借助實(shí)時(shí)地AI大數(shù)據(jù)分析，如何快速地找到問題的原因，如何快速地解決問題，根據(jù)什么樣的優(yōu)先級(jí)先后解決問題……這些則是訊能集思能夠帶給企業(yè)的最大價(jià)值。
張宗堯告訴記者，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不是砸大錢就可以解決的。即便是有些財(cái)大氣粗的企業(yè)一口氣砸了5000萬(wàn)、一個(gè)億進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，到最后往往也只是一個(gè)給外賓來(lái)參觀的樣板戲，實(shí)際上并沒有深化下去做完整的數(shù)據(jù)分析。
所以，訊能集思首先幫助企業(yè)打通數(shù)據(jù)壁壘，讓IT不再是數(shù)據(jù)瓶頸。然后，再幫助企業(yè)通過工具快速結(jié)賬、快速分析，減少人力資源的浪費(fèi)。即便是省下1%的人力和30%的物料報(bào)廢，在賬面上也是一筆很可觀的數(shù)字。進(jìn)而發(fā)現(xiàn)企業(yè)有哪些是需要大規(guī)模投入的項(xiàng)目，比如自動(dòng)化、排產(chǎn)排程、擴(kuò)產(chǎn)，從中排出優(yōu)先順序，甚至也排出潛在的投資回報(bào)可能性。
有了這些以后，企業(yè)除了可以解決剛剛這些眼下的問題，它其實(shí)還變成了企業(yè)的一個(gè)實(shí)時(shí)體檢系統(tǒng)。系統(tǒng)會(huì)告訴企業(yè)的運(yùn)營(yíng)人員還有哪些問題需要解決，這時(shí)候企業(yè)決策者就可以參照解決問題的優(yōu)先級(jí)，畫出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略藍(lán)圖。
“這才是一個(gè)真正具體有效的方式，而不是你找所有的數(shù)字化廠商都來(lái)講一遍，最后往往也很難找到轉(zhuǎn)型的方向。”
“經(jīng)常聽到不少企業(yè)老板抱怨說，數(shù)據(jù)中臺(tái)一點(diǎn)用都沒有。”張宗堯說，在此之前，數(shù)據(jù)中臺(tái)同樣也號(hào)稱能夠打破數(shù)字化的壁壘，但這兩年數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商損失慘重的根本原因就在于打通數(shù)據(jù)的投入成本非常高，可能一個(gè)小項(xiàng)目就要投入上千萬(wàn)，并且實(shí)施周期非常長(zhǎng)。
而訊能集思所推出的JarviX產(chǎn)品平臺(tái)是一個(gè)SaaS模式的智能化產(chǎn)品，不需要做大量實(shí)施，可以做到低成本。
甚至就像手機(jī)里的Siri、小愛同學(xué)等語(yǔ)音助手一樣智能，只需連接ERP、MES、APS等系統(tǒng)，企業(yè)的制造、品管、運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)部門人員在無(wú)需編程技能的情況下，在JarviX平臺(tái)上打打字、說說話就可以輕松地得出分析結(jié)果。這樣可以將整個(gè)組織的人調(diào)動(dòng)起來(lái)，更緊密地去做數(shù)字化決策。
具體來(lái)說，JarviX產(chǎn)品平臺(tái)通過簡(jiǎn)單的三步邏輯，定義了AI分析的標(biāo)準(zhǔn)化流程：1、通過NLP提問，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)取數(shù)據(jù)構(gòu)建可視化戰(zhàn)情室等應(yīng)用程序；2、通過NLP自動(dòng)調(diào)用內(nèi)建AI算法如根因/分群/異常/關(guān)聯(lián)等分析數(shù)據(jù)；3、通過AutoML和模擬器等技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)作出預(yù)測(cè)和優(yōu)化。用更簡(jiǎn)單的話來(lái)講就是：發(fā)現(xiàn)問題，找出原因，找到答案。
據(jù)悉，在應(yīng)用JarviX后，某消費(fèi)電子制造商的供應(yīng)鏈部門項(xiàng)目進(jìn)展的準(zhǔn)備流程從4人5天降低到5分鐘，分析銷量提升95%；找到原因并給出建議的時(shí)間由1天壓縮到30分鐘，時(shí)間成本降低93%。
目前，訊能集思的收入模式分為年費(fèi)和月費(fèi)，主要區(qū)別是訂閱周期及是否單獨(dú)采買人工費(fèi)用，中型客戶客單價(jià)在 50 萬(wàn)左右，大型客戶客單價(jià)在數(shù)百萬(wàn)不等。2021年，訊能集思的合作客戶續(xù)訂率為90%，全年?duì)I收較過去一年實(shí)現(xiàn)了一倍以上的增長(zhǎng)，增長(zhǎng)部分源自新客戶和舊客戶增購(gòu)。
合作客戶包括蘋果供應(yīng)鏈企業(yè)例如富士康、綠點(diǎn)；特斯拉供應(yīng)鏈企業(yè)如福耀玻璃、锠新，以及主要戶外鞋供應(yīng)鏈如鈺齊等。
初創(chuàng)公司先要活下去
切忌一上來(lái)就搞大平臺(tái)
訊能集思所在的工業(yè)領(lǐng)域的智能決策正在獲得越來(lái)越多投資機(jī)構(gòu)的青睞。
5月16日，訊能集思宣布獲得由諾基亞成長(zhǎng)基金（NGP Capital）領(lǐng)投的數(shù)千萬(wàn)美元A+輪融資，北拓資本擔(dān)任本輪融資獨(dú)家財(cái)務(wù)顧問。
訊能集思創(chuàng)始人張宗堯表示，NGP的加入不僅為公司提供了資金上的支持?！蔽覀兊哪繕?biāo)是與諾基亞攜手，共同打造全球制造業(yè)工廠的私有5G通訊智能解決方案，同時(shí)解決傳統(tǒng)工廠數(shù)據(jù)通信及應(yīng)用雙難的問題，在先進(jìn)制造領(lǐng)域達(dá)成更多業(yè)務(wù)上的戰(zhàn)略合作?！?/p>
張宗堯如今所取得的成績(jī)離不開一位神秘人物。
創(chuàng)業(yè)之初，郭臺(tái)銘曾給張宗堯介紹了一位老師。當(dāng)時(shí)，這位老師只給了張宗堯一個(gè)建議，“你從事的領(lǐng)域很新，我也不懂，只是建議你要盡可能地先活下去”。
在那時(shí)候，年輕的張宗堯并沒有很大感觸，但一路走過來(lái)，他逐漸意識(shí)到這才是創(chuàng)業(yè)最為重要的事情。
當(dāng)然，不只是單純的生存下去，而是在創(chuàng)業(yè)之初，資源有限的情況下，創(chuàng)業(yè)者如何畫出一條可實(shí)現(xiàn)的路徑，一步步地最終實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想。
那么，具體怎么做？
張宗堯談到，科技領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，最容易犯的一個(gè)錯(cuò)誤就是一上來(lái)就想要搞一個(gè)很大的平臺(tái)，但往往很難落地。對(duì)于創(chuàng)業(yè)者而言，建議先從一個(gè)小一點(diǎn)且容易落地的應(yīng)用做起。
他所遇到的另一個(gè)難題就是教育市場(chǎng)。制造業(yè)更傾向于看到硬件，對(duì)于軟件最常見的狀況就是聽不懂。
剛開始創(chuàng)業(yè)很長(zhǎng)一段時(shí)間，張宗堯即便是絞盡腦汁打比方、展示應(yīng)用，把嘴巴講爛了，大部分制造企業(yè)仍然是一臉懵。
有一次，他給一個(gè)客戶講了一下午訊能集思到底是做什么的，認(rèn)為客戶終于聽懂了。然而過了一周之后，客戶卻說他和另外一家人工智能公司很像。而這家公司從事的是機(jī)器視覺檢測(cè)，與訊能集思并沒有關(guān)系。這對(duì)于張宗堯來(lái)說是一個(gè)沖擊。處在一個(gè)新市場(chǎng)，讓客戶聽懂，教育市場(chǎng)的周期是道長(zhǎng)且阻的。
張宗堯認(rèn)為，這其中要解決的是環(huán)境的土壤，產(chǎn)品的使用者并不一定是技術(shù)人員，很大程度上面對(duì)的是業(yè)務(wù)人員、產(chǎn)線工人，并不適合一下子就上最新的技術(shù)。因此，降低產(chǎn)品使用門檻很重要。
“你必須要把這些技術(shù)做到足夠便宜、足夠簡(jiǎn)單，可以規(guī)?；?，讓用戶在使用的過程中慢慢地學(xué)會(huì)數(shù)字化決策的思維，按照設(shè)定好的階梯路線慢慢爬升，從而能夠讓工人實(shí)現(xiàn)平滑過渡，逐漸提升技能?！?/p>
如今，訊能集思擁有了越來(lái)越多的案例落地，也在推出了數(shù)十套應(yīng)用場(chǎng)景的最佳實(shí)踐模板，并與各行各業(yè)的專家顧問合作推出了輕咨詢服務(wù)。據(jù)透露，訊能集思今年將發(fā)布硬件產(chǎn)品。
市場(chǎng)對(duì)于智能決策的理解和認(rèn)知也在逐漸加速。這些年隨著市場(chǎng)和產(chǎn)品越來(lái)越成熟，賽道越來(lái)越細(xì)分，已經(jīng)不會(huì)再有客戶說訊能集思和另外一家AI公司很像了。
尤其是最近一年，張宗堯逐漸發(fā)現(xiàn)，客戶已經(jīng)越來(lái)越清楚自己想要的是什么，他可以找到誰(shuí)，能夠解決什么問題，這也代表著市場(chǎng)正在逐步走向成熟。很多時(shí)候，客戶會(huì)帶著一個(gè)現(xiàn)成的需求找過來(lái)，而這個(gè)需求就是訊能集思產(chǎn)品可以解決的。
“制造業(yè)是一個(gè)非常值得長(zhǎng)期投入的行業(yè)，經(jīng)過這些年的創(chuàng)業(yè)，明顯感覺到比我當(dāng)初想象中的更復(fù)雜。制造企業(yè)面臨的核心問題就是如何更智能地解決浪費(fèi)問題，并且找到它的原因，這就是我要堅(jiān)持做下去的事業(yè)。我希望能夠在今年內(nèi)做到國(guó)內(nèi)工業(yè)SaaS領(lǐng)域最具代表性的公司之一。”
創(chuàng)業(yè)者看準(zhǔn)了一個(gè)方向就要堅(jiān)持下去。
對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說，每年都會(huì)經(jīng)歷無(wú)數(shù)次的坎坷。“當(dāng)你用更高維度、更高視角來(lái)看待自己、看待問題，放遠(yuǎn)到5年甚至10年的時(shí)間里，也許就會(huì)覺得問題好像也沒那么嚴(yán)重?！睆堊趫蛘f。