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80后麻省理工博士做出了钢铁侠“同款”AI助手,拿下了苹果、特斯拉供应商

80后麻省理工博士做出了钢铁侠“同款”AI助手,拿下了苹果、特斯拉供应商

财经



让制造企业不再困扰于:“我的每笔订单到底能不能赚钱?”

作者丨巴里

编辑丨子钺

图源丨受访者


十多年前的一个冬天,硕士毕业不久、初入富士康研发团队的张宗尧,为公司挽回了2千万美元的损失。


那一年,富士康广州工厂生产的产品不良率由1%暴涨至10%,鸿海找了三家咨询公司,都未能得到解决方案。


正当大家一筹莫展时,张宗尧尝试收集机械与作业环境数据,并透过自己所设计出的一个机器学习模型,结合线性分析的方法,最后用机器学习找到了极少见的关键因子,其中有跟环境有关的因子。当时,广州正遭遇60年未见的寒潮,甚至不多见地下起了雪,工厂内升温导致湿度下降。


这就是鸿海董事长郭台铭口中的“鸿海之子”。


2016年,张宗尧创立讯能集思(Synergies)。其核心产品是一款基于增强型分析技术开发的通用SaaS——无代码AI智能决策平台JarviX。


“名字灵感来源于《钢铁侠》里的超级智能AI管家‘Jarvis’和漫威英雄‘X教授’,我们希望JarviX也可以像他们一样实现‘超级大脑’,帮助人们便捷地处理各种事务、计算各种信息。”讯能集思创始人张宗尧表示。


今年5月,讯能集思宣布获得由诺基亚成长基金(NGP Capital)领投的数千万美元A+轮融资,北拓资本担任本轮融资独家财务顾问;此前于2019年底,讯能集思完成A轮融资,由丰新创投(NFC)领投;早期投资方还包括北极光、京东方、策维科技、SV Angel等。


智能决策这条赛道,正在被越来越多的投资机构所关注。


国内坚守,国外躺平,新冠疫苗企业还能狂奔多久?讯能集思创始人 张宗尧



“鸿海之子”不愿待在华尔街

回国用AI解决制造业乱象


2008年,凭借着对大数据领域的兴趣,张宗尧决定赴麻省理工学院(MIT)继续深造。3年时间不到,他就拿到了 MIT电机与计算机科学博士,还曾到华尔街研究大数据。


1983年出生于中国台湾的张宗尧,也成为了台湾首位登上Nature封面的第一作者,发表学术论文 20 余篇,引用次数高达768次。


郭台铭在回忆中曾说,对于当年张宗尧要辞职到MIT念书非常舍不得,建议他不如以富士康奖学金的方式去念书也算双赢,回到台湾再与鸿海合作。


五六年前,拿到博士学位的张宗尧来到大陆,本以为10年的时间制造业可以发生翻天覆地的变化,但他发现很多新技术并没有真正得到落地。


为了能够推动制造业的数字化转型,2016年,张宗尧在波士顿创办了讯能集思,希望运用大数据的方式来帮助更多的企业找到运营决策的最佳路径。


长期以来,智能决策在制造业中是一个长期被低估却异常重要的技术。


Gartner报告指出,在企业数字化转型中,AI技术衍生出的商业价值会成长39%,全球市场份额达到2兆美元,数据分析是其中一大应用。


尤其是,工业领域拥有足够大的市场机会,仅从中国来看, 2021年中国GDP超过110万亿元,工业 GDP 约45万亿元,生产方式的转变与人力成本的上升使工业企业迫切需要进行精细化、数据化管理。


张宗尧说,企业只需要做一点小的改变,然后乘以譬如每月生产10万台产品这样大的基数,节省的成本就会很大。


在今天来看,决策在制造业中仍然是十分混乱的一件事。


比如,一家制造业企业一张订单利润能有10%,很可能因为UPH(Units Per Hour,每小时产出)、产品良率没有控制好,再加上赶工加班(节假日加班双倍工资),结果到项目结算以后才知道忙活半天是完全没有赚钱的,甚至还有可能亏钱。


完全靠拍脑袋做决策,在现在的制造业中仍然司空见惯。


张宗尧说,甚至于事后复盘检讨都忘记是什么原因导致的,连下次改善的机会都没有。甚至有的上市公司离谱到一笔账9个月之后才发现没有回款,每个月结的都是一个很粗的账目,无法做数据分析。


同时,对于一家大型工厂来说,光物料种类可能就有上百万种,根本无法采用人工的方式来管理,这也就常常会导致物料放置太久而报废,借助数字化的方式也能避免上千万的损失。


他认为,目前,国内制造业的自动化还处于一个很浅显的阶段,只是将手脚的工作进行自动化,而中国要想从制造大国变成制造强国,真正做到提质增效、降本减存,最核心的是要升级企业管理者和员工的思维模式。这也是目前国内企业最容易忽视的问题。


制造业要升级,更需要有大量科技人才。


日前,《人民日报》对青岛、深圳、广州长沙等三省六市100家制造企业进行调查,结果显示在“在企业发展主要困难”这项中,高达73.08%的企业选择了“技术人才缺乏”。


“我七八成的同学只愿意待在华尔街、硅谷的巨头或者初创公司这两个地方工作,坐在冷气房里领着高薪,工作环境非常好,而且很重视知识和脑力。而国内大部分制造业的工作环境非常辛苦,薪水普遍偏低,并且不重视知识和脑力。在大家普遍印象里,制造业工人也并不是一份非常体面的工作。”张宗尧说道。


今年全国两会期间,全国人大代表、小康集团董事长张兴海关于“鼓励年轻人少送外卖多进工厂”的提议就曾引发热议,甚至一度冲上微博热搜首位。


据介绍,德国等国家的工人文化和国内有很大不同。在德国,蓝领工人是一份可以从事一生的工作,而且环境很舒适,幸福感也很高。


张宗尧更多考虑的是能够在制造业中提出一个更低成本、更容易实现的解决方案,希望将整个制造业从业人员的知识水平稍微做一些提升,即便是没有太高技能的工人也能够逐步地掌握和使用产品。



做工业版Siri

“动动嘴、打打字就能做数据分析


张宗尧曾经遇到一家制造企业,老板有着很强烈的数字化转型意愿,但面对人脸识别、物件识别、仓库自动化、数字中台、机械臂等各类厂商非常苦恼,并不知道哪些真正有效。


在制造业,甚至有句话叫做把石头榨出水,企业要确保每项投入都能够实现效益最大化。


在过去,决策人员无法实时掌握公司状况作出及时调整,张宗尧则帮助这家企业搭建了一套数智化的AI决策平台,类似于企业的中枢神经,可以让运营人员实时地看到每天的账目、成本分析、差异分析。


这也就解决了制造业最核心的问题:我的每笔订单到底能不能赚钱?


讯能集思定位为“新一代无代码AI智能决策平台”,让企业不再需要专业分析师和数据科学家团队,所要做的就是用短平快的方法帮助企业建立起一套数智化的AI决策中枢神经。


张宗尧瞄准的行业也很明确,先聚焦在电子制造业、汽车零配件行业等两三个特定行业领域。


据悉,作为一款真正面向业务部门设计的增强型分析工具,其整个分析和数据可视化过程无需一行代码,仅靠自然语言向系统提问,并通过拖拽即可自由编辑出工业APP,工厂的业务端人员自己即可完成整个分析及创建应用的过程。


他指出,这件事情的关键就在于要让整个组织从员工到领导者用一套很简单的工具逐步建立起数字化决策的思维,拥有数字化决策的能力。


讲起来容易,做起来难。


“虽然每家企业都想做到,但我敢说现在99.9%的企业还很缺乏这种能力。大家所能看到的工厂里的数字化大屏,能够告诉你产量、设备运行状态。这是现在工业互联网公司所做的事情,但是对于企业来说并没有办法解决实际问题。”张宗尧谈道。


借助实时地AI大数据分析,如何快速地找到问题的原因,如何快速地解决问题,根据什么样的优先级先后解决问题……这些则是讯能集思能够带给企业的最大价值。


张宗尧告诉记者,数字化转型并不是砸大钱就可以解决的。即便是有些财大气粗的企业一口气砸了5000万、一个亿进行数字化转型,到最后往往也只是一个给外宾来参观的样板戏,实际上并没有深化下去做完整的数据分析。


所以,讯能集思首先帮助企业打通数据壁垒,让IT不再是数据瓶颈。然后,再帮助企业通过工具快速结账、快速分析,减少人力资源的浪费。即便是省下1%的人力和30%的物料报废,在账面上也是一笔很可观的数字。进而发现企业有哪些是需要大规模投入的项目,比如自动化、排产排程、扩产,从中排出优先顺序,甚至也排出潜在的投资回报可能性。


有了这些以后,企业除了可以解决刚刚这些眼下的问题,它其实还变成了企业的一个实时体检系统。系统会告诉企业的运营人员还有哪些问题需要解决,这时候企业决策者就可以参照解决问题的优先级,画出数字化转型的战略蓝图。


“这才是一个真正具体有效的方式,而不是你找所有的数字化厂商都来讲一遍,最后往往也很难找到转型的方向。”


“经常听到不少企业老板抱怨说,数据中台一点用都没有。”张宗尧说,在此之前,数据中台同样也号称能够打破数字化的壁垒,但这两年数据中台厂商损失惨重的根本原因就在于打通数据的投入成本非常高,可能一个小项目就要投入上千万,并且实施周期非常长。


而讯能集思所推出的JarviX产品平台是一个SaaS模式的智能化产品,不需要做大量实施,可以做到低成本。


甚至就像手机里的Siri、小爱同学等语音助手一样智能,只需连接ERP、MES、APS等系统,企业的制造、品管、运营、财务等业务部门人员在无需编程技能的情况下,在JarviX平台上打打字、说说话就可以轻松地得出分析结果。这样可以将整个组织的人调动起来,更紧密地去做数字化决策。


具体来说,JarviX产品平台通过简单的三步逻辑,定义了AI分析的标准化流程:1、通过NLP提问,系统自动调取数据构建可视化战情室等应用程序;2、通过NLP自动调用内建AI算法如根因/分群/异常/关联等分析数据;3、通过AutoML和模拟器等技术对业务作出预测和优化。用更简单的话来讲就是:发现问题,找出原因,找到答案。


据悉,在应用JarviX后,某消费电子制造商的供应链部门项目进展的准备流程从4人5天降低到5分钟,分析销量提升95%;找到原因并给出建议的时间由1天压缩到30分钟,时间成本降低93%。


目前,讯能集思的收入模式分为年费和月费,主要区别是订阅周期及是否单独采买人工费用,中型客户客单价在 50 万左右,大型客户客单价在数百万不等。2021年,讯能集思的合作客户续订率为90%,全年营收较过去一年实现了一倍以上的增长,增长部分源自新客户和旧客户增购。


合作客户包括苹果供应链企业例如富士康、绿点;特斯拉供应链企业如福耀玻璃、锠新,以及主要户外鞋供应链如钰齐等。



初创公司先要活下去

切忌一上来就搞大平台


讯能集思所在的工业领域的智能决策正在获得越来越多投资机构的青睐。


5月16日,讯能集思宣布获得由诺基亚成长基金(NGP Capital)领投的数千万美元A+轮融资,北拓资本担任本轮融资独家财务顾问。


讯能集思创始人张宗尧表示,NGP的加入不仅为公司提供了资金上的支持。”我们的目标是与诺基亚携手,共同打造全球制造业工厂的私有5G通讯智能解决方案,同时解决传统工厂数据通信及应用双难的问题,在先进制造领域达成更多业务上的战略合作。”



张宗尧如今所取得的成绩离不开一位神秘人物。


创业之初,郭台铭曾给张宗尧介绍了一位老师。当时,这位老师只给了张宗尧一个建议,“你从事的领域很新,我也不懂,只是建议你要尽可能地先活下去”。


在那时候,年轻的张宗尧并没有很大感触,但一路走过来,他逐渐意识到这才是创业最为重要的事情。


当然,不只是单纯的生存下去,而是在创业之初,资源有限的情况下,创业者如何画出一条可实现的路径,一步步地最终实现梦想。


那么,具体怎么做?


张宗尧谈到,科技领域的创业者,最容易犯的一个错误就是一上来就想要搞一个很大的平台,但往往很难落地。对于创业者而言,建议先从一个小一点且容易落地的应用做起。


他所遇到的另一个难题就是教育市场。制造业更倾向于看到硬件,对于软件最常见的状况就是听不懂。


刚开始创业很长一段时间,张宗尧即便是绞尽脑汁打比方、展示应用,把嘴巴讲烂了,大部分制造企业仍然是一脸懵。


有一次,他给一个客户讲了一下午讯能集思到底是做什么的,认为客户终于听懂了。然而过了一周之后,客户却说他和另外一家人工智能公司很像。而这家公司从事的是机器视觉检测,与讯能集思并没有关系。这对于张宗尧来说是一个冲击。处在一个新市场,让客户听懂,教育市场的周期是道长且阻的。


张宗尧认为,这其中要解决的是环境的土壤,产品的使用者并不一定是技术人员,很大程度上面对的是业务人员、产线工人,并不适合一下子就上最新的技术。因此,降低产品使用门槛很重要。


“你必须要把这些技术做到足够便宜、足够简单,可以规模化,让用户在使用的过程中慢慢地学会数字化决策的思维,按照设定好的阶梯路线慢慢爬升,从而能够让工人实现平滑过渡,逐渐提升技能。”


如今,讯能集思拥有了越来越多的案例落地,也在推出了数十套应用场景的最佳实践模板,并与各行各业的专家顾问合作推出了轻咨询服务。据透露,讯能集思今年将发布硬件产品。


市场对于智能决策的理解和认知也在逐渐加速。这些年随着市场和产品越来越成熟,赛道越来越细分,已经不会再有客户说讯能集思和另外一家AI公司很像了。


尤其是最近一年,张宗尧逐渐发现,客户已经越来越清楚自己想要的是什么,他可以找到谁,能够解决什么问题,这也代表着市场正在逐步走向成熟。很多时候,客户会带着一个现成的需求找过来,而这个需求就是讯能集思产品可以解决的。


“制造业是一个非常值得长期投入的行业,经过这些年的创业,明显感觉到比我当初想象中的更复杂。制造企业面临的核心问题就是如何更智能地解决浪费问题,并且找到它的原因,这就是我要坚持做下去的事业。我希望能够在今年内做到国内工业SaaS领域最具代表性的公司之一。”


创业者看准了一个方向就要坚持下去。


对于创业者来说,每年都会经历无数次的坎坷。“当你用更高维度、更高视角来看待自己、看待问题,放远到5年甚至10年的时间里,也许就会觉得问题好像也没那么严重。”张宗尧说。



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