图 | 周宇翔在车间工作

 

虽然当下的智能制造赛道很火热,但当初的黑湖智造却不是“踩着风口创业”。

 

现如今,智能制造产业链企业已经到了“吃红利”的时候。

 

但在早年间,为了更精准地找出制造企业的“痛点”,有这么一群人曾经以工人的身份深入企业车间,亲自体验车间制造环节。

 

最终,他们找到了。也正是这一场亲身经历,造就了现在的“黑湖智造”。

 

方向走偏后,他们亲入工厂车间

毕业之前,周宇翔曾在香港的一家投资银行进行实习,也是恰好被分到了制造业海外收购小组,服务相关企业完成海外兼并/收购。

 

正是这一段经历,让他第一次感受到了中外制造业的差距——信息化。“虽然中国工厂在设备、生产流程、质量标准等方面并不比国外弱,但还在利用人、纸单、Excel这类原始的沟通工具来管理工厂,而德国工厂已经基本完成了信息化。”也是这个理念差距,让国内企业即便收购了海外工厂,在磨合上也面临融合难的问题。

 

这一段实习经历,让周宇翔看到了制造业的机会。于是他在2015年毕业之后就回到国内,与两位计算机专业的朋友一起创业。

 

但是,“我们的方向走偏了。”周宇翔说到。

 

这是怎么回事?

 

最初的方向上,周宇翔团队的想法是基于工厂内的实时数据进行分析和优化,继而做到故障预知、生产线路径优化等等。事实上,这一项目的逻辑并没有问题,毕竟现在也有许多公司正在从事这一方向,但是错就错在时间节点。

 

正如周宇翔在实习经历中所感知的,彼时的国内工厂,即便是伊利、蒙牛、三一重工这类大企业,连生产环节的数据工作都还没做好,何谈支撑算法模型的运转?

 

自然而然的,周宇翔团队的第一次尝试以“失败告终”,随即解散了团队。但是,这一系列操作并不意味着他们的放弃。

 

用他的话来说,这一次失败的教训就是仅仅相信算法,并没有实地调研工厂。为此,他们决定再给自己一次机会,以工人的角色深入工厂流水线。

 

 

过程中他们发现,现有的信息基础不能够支撑生产线去适应高速柔性灵活的动态调整任务,即便是采用了西门子等外企的工业软件,也存在高成本、上线慢等因素。为此,周宇翔他们思考:什么样的产品形态或技术,让我们能够颠覆过往传统工业软件的上线模式?

 

很快的,他们就在工人室友身上找到了答案——手机。“谈了这么久的数字化,为什么不能把手机App+公有云这么一个可以柔性开发和灵活配置的产品形态渗透进工厂呢?”

 

第二次尝试,他们从底部打破传统

带着这个想法,周宇翔他们走出工厂开始了第二次创业,不过吸取之前的教训,这一次他们并没有闭门造车,而是先行将基于App开发的应用让工人们去试用。事实证明,这个产品方向是对的。

 

这之后,周宇翔团队花费了2年时间,将产品从最初的一个移动端App进化为现如今覆盖移动web端的全栈式应用。

 

就产品而言,黑湖智造的核心有三点,分别是移动端、公有云和数据。

 

具体来看,现如今黑湖产品的灵感就来自于工友们玩手机的场景,基于手机这类移动端设备,用周宇翔的话来说,除了便宜,不用客户去重新购买硬件做嵌入式改造开发,最重要是利用这类设备的“可移动性”,实现最后一米实施数据驱动的协同。

 

而需要注意的是,黑湖智造打造产品的初衷就是实现工业场景内的“协作”,但这里的协作并不单单指某一工厂内的互通协作,而是多个工厂,以及供应链上下游跨地域、跨时空的协作。

 

“这就是公有云的价值,帮助我们连接不同省份、不同区域,甚至是不同国家的工厂,让集团和产业链整个运作效率实现提升,而不是单工厂单点的效率提升。”

 

 

说完数据采集和云端连接,于一个工业协作平台而言,接下来的重要环节就是数据的分析了。

 

用周宇翔的话来说,只有线上化、结构化、关系化的数据才能够被成为“数据资产”,才有被分析的价值,否则就只是数据垃圾。

 

而要做到这些,面临着跨部门数据定义标准不同、各部门之间数据孤岛等问题。针对这一点,黑湖智造方面作了抽象化建模,将生产线所有活动分为生产管理、质量管理、物料管理以及设备维护四大版块,再将每一个板块分为规划层、执行层以及数据分析层。

 

“这12个模块,让我们的每个数据都能够产生关联。届时,基于关系化的数据分析,当次品率升高时,我们就能够找到原因是原材料进场前就存在瑕疵,还是说设备维护周期延长导致的生产环节出问题。”周宇翔表示。

 

具体到产品,目前的黑湖智造有两大核心产品——“黑湖智造协同平台”和“黑湖小工单”,分别面向中大型企业和小型制造企业。

 

具体服务过程中,黑湖智造也遵循着一个三步走的原则。当然,这里的三步走并不是过往部署传统工业软件的“先咨询,后改造,再数字化”路径,而是“先数据透明,后定位问题,再分段优化”:

 

第一步,低成本高效率地推进全面的数字化;第二步,通过沉淀下来的精确客观的数据定位问题;第三步,借助分析和决策模块,赋能工厂各层级去针对性地解决问题。

 

这其中,因为采用了“云原生+微服务”的架构,一方面黑湖将各类服务分别打包成小组件,让软件部署过程就像“搭积木”一般,换个角度来看,这也是一种变样的个性化服务。

 

另一方面,除了承担连接作用,“云原生”架构也让黑湖在新需求、新组建的开发上也能做到敏捷、高效。

 

也正是这种服务架构,让黑湖智造能够在一周内就完成系统培训,4-6周内完成系统上线,解决了过往传统工业软件上线慢、磨合周期长的问题。

 

 

都是智能制造,但是“我们不是踩着风口创业”

可以看到,黑湖智造的创业时间点还是很微妙的,正是十三五规划的第一年。不过,用周宇翔的话来说,彼时国内对智能制造的创新并没有如今的重视,也因此他们并不是踩着风口创业的。

 

而先发优势很重要,“我们投入两年多时间,也才得到了今天我们还未必算完美的产品。”周宇翔说到,“如同ofo与摩拜打得火热时做共享单车一样,现在有很多创业者进行工业互联网创新时,要想追上先发队列,站在品牌效应、市场占比、客户群体等角度,其难度也是不容小觑的。”

 

他接着提到,黑湖智造的团队融合了一帮有最前沿框架技术,经过最佳技术实践的技术专家,也有一帮对工业有自身经验,了解每一种场景的专家,“这两类群体的融合,本身就形成了一个很高的壁垒。”

 

此外,虽然从2019年初才开始进入商业化阶段,但是黑湖智造已经积累了如华润集团、中国兵器、农夫山泉等一批头部客户,同时黑湖智造也没有忽略那些中小型客户。

 

“几点加在一起,我们的网络效应还是挺明显的。”这一点在黑湖智造的收入上可以说是体现的淋漓尽致——在如同“黑天鹅”的2020年,实现业务增速超300%的成绩。

 

而就在今年2月份,黑湖智造也完成了由淡马锡领投的5亿元C轮融资。算上创业初期的天使轮,成立后5年来,黑湖智造共进行了5轮融资,累计总额超过8亿元。

 

另外,黑湖智造也已经成为了苏州人工智能产业创新中心的第二期校友企业。微软创新赋能暨生态加速计划-苏州人工智能产业创新中心是微软创新赋能暨生态加速计划在全球落地的首个项目,创新中心集园区产业及政策优势、微软全球创新生态资源和蒲公英孵化器专业运营投资经验于一体,聚焦以人工智能为引领的新一代信息技术产业,在全国范围内进行统一招募和遴选,第二期将加速15-20个优质项目,扶持20个项目转型升级,并协助大企业共建创新生态。