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
十多年前的一個冬天，碩士畢業(yè)不久、初入富士康研發(fā)團隊的張宗堯，為公司挽回了2千萬美元的損失。
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，張宗堯嘗試收集機械與作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)，并透過自己所設(shè)計出的一個機器學(xué)習(xí)模型，結(jié)合線性分析的方法，最后用機器學(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，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。
這就是鴻海董事長郭臺銘口中的“鴻海之子”。
2016年，張宗堯創(chuàng)立訊能集思（Synergies）。其核心產(chǎn)品是一款基于增強型分析技術(shù)開發(fā)的通用SaaS——無代碼AI智能決策平臺JarviX。
“名字靈感來源于《鋼鐵俠》里的超級智能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現(xiàn)‘超級大腦’，幫助人們便捷地處理各種事務(wù)、計算各種信息。”訊能集思創(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基金（NGP Capital）領(lǐng)投的數(shù)千萬美元A+輪融資，北拓資本擔(dān)任本輪融資獨家財務(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，正在被越來越多的投資機構(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
回國用AI解決制造業(yè)亂象
2008年，憑借著對大數(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年時間不到，他就拿到了 MIT電機與計算機科學(xué)博士，還曾到華爾街研究大數(shù)據(jù)。
1983年出生于中國臺灣的張宗堯，也成為了臺灣首位登上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768次。
郭臺銘在回憶中曾說，對于當(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學(xué)金的方式去念書也算雙贏，回到臺灣再與鴻海合作。
五六年前，拿到博士學(xué)位的張宗堯來到大陸，本以為10年的時間制造業(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，希望運用大數(shù)據(jù)的方式來幫助更多的企業(yè)找到運營決策的最佳路徑。
長期以來，智能決策在制造業(yè)中是一個長期被低估卻異常重要的技術(shù)。
Gartner報告指出，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，AI技術(shù)衍生出的商業(yè)價值會成長39%，全球市場份額達到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機會，僅從中國來看， 2021年中國GDP超過110萬億元，工業(yè) GDP 約45萬億元，生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變與人力成本的上升使工業(yè)企業(yè)迫切需要進行精細化、數(shù)據(jù)化管理。
張宗堯說，企業(yè)只需要做一點小的改變，然后乘以譬如每月生產(chǎn)10萬臺產(chǎn)品這樣大的基數(shù)，節(jié)省的成本就會很大。
在今天來看，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)一張訂單利潤能有10%，很可能因為UPH（Units Per Hour，每小時產(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碌模B下次改善的機會都沒有。甚至有的上市公司離譜到一筆賬9個月之后才發(fā)現(xiàn)沒有回款，每個月結(jié)的都是一個很粗的賬目，無法做數(shù)據(jù)分析。
同時，對于一家大型工廠來說，光物料種類可能就有上百萬種，根本無法采用人工的方式來管理，這也就常常會導(dǎo)致物料放置太久而報廢，借助數(shù)字化的方式也能避免上千萬的損失。
他認為，目前，國內(nèi)制造業(yè)的自動化還處于一個很淺顯的階段，只是將手腳的工作進行自動化，而中國要想從制造大國變成制造強國，真正做到提質(zhì)增效、降本減存，最核心的是要升級企業(yè)管理者和員工的思維模式。這也是目前國內(nèi)企業(yè)最容易忽視的問題。
制造業(yè)要升級，更需要有大量科技人才。
日前，《人民日報》對青島、深圳、廣州長沙等三省六市100家制造企業(yè)進行調(diào)查，結(jié)果顯示在“在企業(yè)發(fā)展主要困難”這項中，高達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，而且很重視知識和腦力。而國內(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。”張宗堯說道。
今年全國兩會期間，全國人大代表、小康集團董事長張興海關(guān)于“鼓勵年輕人少送外賣多進工廠”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，德國等國家的工人文化和國內(nèi)有很大不同。在德國，藍領(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)中提出一個更低成本、更容易實現(xiàn)的解決方案，希望將整個制造業(yè)從業(yè)人員的知識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
“動動嘴、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)，老板有著很強烈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿，但面對人臉識別、物件識別、倉庫自動化、數(shù)字中臺、機械臂等各類廠商非常苦惱，并不知道哪些真正有效。
在制造業(yè)，甚至有句話叫做把石頭榨出水，企業(yè)要確保每項投入都能夠?qū)崿F(xiàn)效益最大化。
在過去，決策人員無法實時掌握公司狀況作出及時調(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，類似于企業(yè)的中樞神經(jīng)，可以讓運營人員實時地看到每天的賬目、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“新一代無代碼AI智能決策平臺”，讓企業(yè)不再需要專業(yè)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊，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)計的增強型分析工具，其整個分析和數(shù)據(jù)可視化過程無需一行代碼，僅靠自然語言向系統(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)鍵就在于要讓整個組織從員工到領(lǐng)導(dǎo)者用一套很簡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。
講起來容易，做起來難。
“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，但是對于企業(yè)來說并沒有辦法解決實際問題。”張宗堯談道。
借助實時地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。即便是有些財大氣粗的企業(yè)一口氣砸了5000萬、一個億進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，到最后往往也只是一個給外賓來參觀的樣板戲，實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。即便是省下1%的人力和30%的物料報廢，在賬面上也是一筆很可觀的數(shù)字。進而發(fā)現(xiàn)企業(yè)有哪些是需要大規(guī)模投入的項目，比如自動化、排產(chǎn)排程、擴產(chǎn)，從中排出優(yōu)先順序，甚至也排出潛在的投資回報可能性。
有了這些以后，企業(yè)除了可以解決剛剛這些眼下的問題，它其實還變成了企業(yè)的一個實時體檢系統(tǒng)。系統(tǒng)會告訴企業(yè)的運營人員還有哪些問題需要解決，這時候企業(yè)決策者就可以參照解決問題的優(yōu)先級，畫出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略藍圖。
“這才是一個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)中臺一點用都沒有。”張宗堯說，在此之前，數(shù)據(jù)中臺同樣也號稱能夠打破數(shù)字化的壁壘，但這兩年數(shù)據(jù)中臺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，可能一個小項目就要投入上千萬，并且實施周期非常長。
而訊能集思所推出的JarviX產(chǎn)品平臺是一個SaaS模式的智能化產(chǎn)品，不需要做大量實施，可以做到低成本。
甚至就像手機里的Siri、小愛同學(xué)等語音助手一樣智能，只需連接ERP、MES、APS等系統(tǒng)，企業(yè)的制造、品管、運營、財務(wù)等業(yè)務(wù)部門人員在無需編程技能的情況下，在JarviX平臺上打打字、說說話就可以輕松地得出分析結(jié)果。這樣可以將整個組織的人調(diào)動起來，更緊密地去做數(shù)字化決策。
具體來說，JarviX產(chǎn)品平臺通過簡單的三步邏輯，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)對業(yè)務(wù)作出預(yù)測和優(yōu)化。用更簡單的話來講就是：發(fā)現(xiàn)問題，找出原因，找到答案。
據(jù)悉，在應(yīng)用JarviX后，某消費電子制造商的供應(yīng)鏈部門項目進展的準(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間由1天壓縮到30分鐘，時間成本降低93%。
目前，訊能集思的收入模式分為年費和月費，主要區(qū)別是訂閱周期及是否單獨采買人工費用，中型客戶客單價在 50 萬左右，大型客戶客單價在數(shù)百萬不等。2021年，訊能集思的合作客戶續(xù)訂率為90%，全年營收較過去一年實現(xiàn)了一倍以上的增長，增長部分源自新客戶和舊客戶增購。
合作客戶包括蘋果供應(yīng)鏈企業(yè)例如富士康、綠點；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
切忌一上來就搞大平臺
訊能集思所在的工業(yè)領(lǐng)域的智能決策正在獲得越來越多投資機構(gòu)的青睞。
5月16日，訊能集思宣布獲得由諾基亞成長基金（NGP Capital）領(lǐng)投的數(shù)千萬美元A+輪融資，北拓資本擔(dān)任本輪融資獨家財務(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。”我們的目標(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，在先進制造領(lǐng)域達成更多業(yè)務(wù)上的戰(zhàn)略合作。”
張宗堯如今所取得的成績離不開一位神秘人物。
創(chuàng)業(yè)之初，郭臺銘曾給張宗堯介紹了一位老師。當(dāng)時，這位老師只給了張宗堯一個建議，“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”。
在那時候，年輕的張宗堯并沒有很大感觸，但一路走過來，他逐漸意識到這才是創(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現(xiàn)的路徑，一步步地最終實現(xiàn)夢想。
那么，具體怎么做？
張宗堯談到，科技領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，最容易犯的一個錯誤就是一上來就想要搞一個很大的平臺，但往往很難落地。對于創(chuàng)業(yè)者而言，建議先從一個小一點且容易落地的應(yīng)用做起。
他所遇到的另一個難題就是教育市場。制造業(yè)更傾向于看到硬件，對于軟件最常見的狀況就是聽不懂。
剛開始創(chuàng)業(yè)很長一段時間，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，他給一個客戶講了一下午訊能集思到底是做什么的，認為客戶終于聽懂了。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器視覺檢測，與訊能集思并沒有關(guān)系。這對于張宗堯來說是一個沖擊。處在一個新市場，讓客戶聽懂，教育市場的周期是道長且阻的。
張宗堯認為，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、足夠簡單，可以規(guī)模化，讓用戶在使用的過程中慢慢地學(xué)會數(shù)字化決策的思維，按照設(shè)定好的階梯路線慢慢爬升，從而能夠讓工人實現(xiàn)平滑過渡，逐漸提升技能。”
如今，訊能集思擁有了越來越多的案例落地，也在推出了數(shù)十套應(yīng)用場景的最佳實踐模板，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。
市場對于智能決策的理解和認知也在逐漸加速。這些年隨著市場和產(chǎn)品越來越成熟，賽道越來越細分，已經(jīng)不會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)越來越清楚自己想要的是什么，他可以找到誰，能夠解決什么問題，這也代表著市場正在逐步走向成熟。很多時候，客戶會帶著一個現(xiàn)成的需求找過來，而這個需求就是訊能集思產(chǎn)品可以解決的。
“制造業(yè)是一個非常值得長期投入的行業(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問題，并且找到它的原因，這就是我要堅持做下去的事業(yè)。我希望能夠在今年內(nèi)做到國內(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)了一個方向就要堅持下去。
對于創(chuàng)業(yè)者來說，每年都會經(jīng)歷無數(shù)次的坎坷。“當(dāng)你用更高維度、更高視角來看待自己、看待問題，放遠到5年甚至10年的時間里，也許就會覺得問題好像也沒那么嚴(yán)重。”張宗堯說。