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    對話黑湖科技周宇翔:行業Know-how偽命題,將帶火通用型數字化產品

    本文作者: 何思思 2022-02-17 17:02
    導語:工業數字化轉型的新兵養成記。

    對話黑湖科技周宇翔:行業Know-how偽命題,將帶火通用型數字化產品

    作者丨何思思

    編輯丨周蕾

    目前,工業數字化轉型正在如火如荼的進行著,究其原因,主要是擁有著“天時地利人和”的好時機。

    “天時”國家及地方政府表示出了數字化轉型的強大決心,并不惜重金來支持數字化產業的發展;

    “人和”中國各大高校持續深化“產教融合”的理念,積極開辦專業產業,把產業與教學密切結合,相互支持,相互促進,培育了大量數字化人才;

    “地利”中國一直是制造大國,在向制造強國邁進的道路上,各地方企業掀起了新一輪的數字化轉型熱潮,為工業數字化轉型創造了沃土。

    在這一大背景下,人們談的更多的是“如何轉?怎么轉?一套解決方案能否成功復用到不同的行業門類等問題?帶著這些問題,近日,雷峰網與上海黑湖科技有限公司(以下簡稱“黑湖”)CEO周宇翔展開了一場深度對話,試圖通過此次對話,找尋問題的答案。

    抓住時機,搶占工業數智化風口

    理論上來講,中國工業的數字化轉型已成時代所需,但在實際過程中也將面臨諸多困難挑戰。因為數字化的過程不是一個簡單的加法,應該是乘法,在推進數字化的過程中,也會伴隨著理念的變革、組織的變革、模式的變革、手段的變革,這就需要投入很多的精力物力財力。

    但是從長遠來看,數字化轉型所帶來的成效給中國制造業轉型帶來了強大的信心,也增加了服務商企業入局的決心。當然,無論從哪個賽道切入,目的都是助力中國工業制造業實現向數字化的完美轉型,然而不同的企業屬性也決定了其入局的難度。

    其中,黑湖作為新生力量,其創辦過程略顯艱難。

    據了解,黑湖并不是周宇翔回國后創辦的第一家公司,其前身是馬達數據。周宇翔坦言,初衷是希望通過大數據和算法,把整套前后端的數據整合、分析預測系統應用到具體的場景,比如工廠設備停機,產能瓶頸等。

    但在后來,他們意識到方向偏了:自己只注重開發系統,卻未對市場有著清晰的認識。

    當整套系統都搭建完成,在空客、可口可樂等企業做試點時,他們才發現,當時中國有一部分工廠,數據還停留在紙上或者Excel里;還有一部分工廠的數據則沒有實現互通,斷層現象嚴重。

    堅持一段時間后,系統仍未能指導生產。周宇翔創辦的這第一家公司,其理念和產品形態對于當時中國工業的發展狀況而言,似乎過于超前,最后以失敗告終。

    據介紹,黑湖科技在成立之初就將目光聚焦在了工業制造領域。周宇翔認為,工業占中國GDP的30%左右,這是非常龐大的份額。另外,先進的技術能更好的與實體經濟中的場景相融合,尤其是在技術滲透非常低的領域,比如制造業。也許很小的融合和改變就能帶來巨大的效果。

    “我從小出生在四川宜賓,其是中國中西部的工業城市,工業經濟占比很高,但技術的滲透非常低,我們有一定的技術積累,同時這個行業是很值得去探索的行業,”周宇翔補充道。

    工業數字化轉型的新兵,道阻且長

    其實,無論是互聯網經驗豐富的BAT,還是傳統制造業巨頭海爾、徐工等,甚或是實力雄厚的軟件企業用友、鼎捷等,在工業互聯網賽道上都是新兵,且都在摸著石頭過河。

    “甘做綠葉”的騰訊在2018年930變革之際,宣布全面擁抱產業互聯網,隨后在工業互聯網領域大展拳腳推出了WeMake工業互聯網平臺,并與各地區經驗豐富的制造企業巨頭強強合作,形成了強大的產業生態。

    制造業老牌企業海爾則依托自身豐富的工業制造經驗,打造了卡奧斯COSMOPlat國家級雙跨平臺,在為自身賦能的同時實現了海爾各大工廠的數字化轉型,據悉該平臺已還普惠全國上萬家大大小小的傳統企業。

    在國產替代熱朝下,工業軟件企業勇往直前,以用友為例,其用搭建整體廚房的理念,發力用友BIP,除了做好MES(智能工廠),還致力于打造一個設計制造協同一體化的創新管理平臺,通過平臺和軟件工具的協同來為企業決策提供一個更好的工具,同時也能彌補核心技術方面的不足。

    但白手起家的黑湖卻經歷了失敗向成功的艱難轉變。據雷峰網(公眾號:雷峰網)了解,第一家公司失敗后,國外某科技巨頭企業向其拋出了橄欖枝。但在周宇翔看來,與其回到國外浪費時間不如繼續創業,于是創辦了第二家公司。

    黑湖科技創辦之初,周宇翔深知其不足,他表示,我們完全不懂工業,大家對系統也不熟悉,只聽過像ERP MES這名詞,但完全不知道具體是做什么的。

    另外,周宇翔補充道,我們的劣勢非常明顯,但優勢在于輕裝上陣,我們從最根本的源頭去做,用戶現場到底是什么樣,他們現在面臨怎么樣的機會,面對這個機會,他們自身有怎樣的問題而產生的各種挑戰,我們的初衷是解決這些問題。

    為了彌補公司所欠缺的行業認知,周翔宇與另外兩位合作伙伴于2016年6月開始,分別去到三家不同的工廠,試圖通過親身實踐的方式,更大限度的了解工廠的轉型需求及痛點,以調整公司的策略及產品。

    對此,周宇翔也向雷峰網講述了下工廠的親身經驗,前一個半月當工人,主要負責在注塑機旁邊投物料,揀貨,然后運到下游。6月份后,就沒有再去當工人,而是帶著產品去工廠現場做培訓做試跑,收集反饋,然后再去迭代產品。

    “2016年6月份以后到2018年過程中,每個月基本上有一半的時間都在工廠現場。”

    據悉,從2016年成立到現在,黑湖科技的產品從最初一款簡單的手機APP發展到了現在的黑湖智造協同平臺和黑湖小工單低代碼小程序,始終秉持著“數據驅動生產”的理念。

    據了解,黑湖智造生產協同平臺面向的是中大型企業,而另一款黑湖小工單的開發則是疫情因素的影響。

    周翔宇介紹道,疫情期間,黑湖作為支持口罩等抗疫物資復工復產的公司,成為上海第一批復工的企業。當時我們推出了黑湖智造“抗疫版”,免費給這些企業使用。過程中發現,大量復工復產的小微企業找到我們,迫切希望通過數字化的手段解決人手短缺,生產低效等挑戰。他們對流程規范性的管理相對靈活,更關注“如何追蹤進度、成本核算、外協訂單管控”這三類問題。基于此,我們孵化了小工單,并快速上線。

    行業Know-how是偽命題,通用化是必然

    由于,國產業數字化的號角吹響的較晚,所以大多數產業及數字化服務商還處于探索階段。由于行業屬性的不同,談論最多的話題就是“想要完成數字化轉型就必須了解行業Know-how”。工業領域表現的尤為明顯,我國作為工業制造大國,工業是數字化轉型需求最強的產業,但是由于其工業種類多,門類復雜極加地增加了轉型的難度和復雜度。

    有專家曾表示,工業數字化轉型一般要3至5年才能完成。

    為了更好更快地推動中國工業數字化轉型的進程,“行業Know-how”成了企業產品開發的必備技能,各大服務商都給自家的產品及解決方案貼上了“定制化”的標簽,即根據不同企業的特點進行定制開發從而實現“頭疼醫頭,腳疼醫腳”的目的。

    周宇翔表示,這就是中國傳統的開發模式,即用代碼去解決定制的問題,但實際上真正有追求的公司,諸如美國市值前十的頭部SaaS公司沒有一家采用代碼開發的方式。以CRM為例,雖然每行業的銷售體系都不一樣,但它的PaaS平臺就兼具了不同行業的不同需求。

    據悉,黑湖在產品研發前做了三個假設:第一,它一定是存在云端,才能跨地域時空去做廠內外數據聯動的設計來驅動業務協作;第二:數據必須是結構化、關系化、動態實時的,這樣才能真正把數據資產沉淀下來;第三,必須是跨行業的。

    周宇翔認為,如今行業know-how越來越成為一個偽命題,我們不應該去講行業版的產品,實際上單個工廠,都有著定制化的需求。以玩具制造行業為例,2017年黑湖在做麥當勞玩具供應鏈項目時發現,,其上游的每個玩具廠的生產流程和工藝要求完全不一樣,有的是造毛絨玩具的,有的是造像泡泡馬特這種塑料玩偶的,有的是造發光發電玩具的,還有一種類型是把一個小小的組件組合成一個大的玩具……單一“行業版”的產品,根本無法滿足所有玩具工廠的需求,所以行業know-how這個事情本身是不成立的。

    對于為何堅持做跨行業?

    周宇翔解釋道,黑湖要做的是廠和廠之間的連接,比如我們在做食品行業項目時發現,雖然看似是食品行業,但實際上其上游涉及到包材、水處理、添加劑、農副產品加工等,分別都屬于不同行業,那么當整個產業帶都完成了數字化升級時,你再講你只專注于一個工藝或一個流程,其實對工廠來講是非常雞肋的。

    “很多廠商認為聚焦的策略是好的,但如果深究其中的細節的話,聚焦反而會給工廠帶來更大的困惑和阻礙。”

    但他也坦言,做通用型產品其技術挑戰非常大,黑湖通過兩年半的研發周期,走訪調研了200多家不同客戶的不同場景,嘗試怎么樣用同一個平臺去兼容,目前已經積累了500多個通用的微服務,通過不同配置來滿足跨行業的需求。

    實際上,國外的軟件行業鮮少有人會去用“通用平臺”這種詞語,他們提的都是“定制”,只是跟大家平時說的“定制”實現方法不一樣。

    例如Salesforce提倡每個客戶都是“定制“的,但他所說的定制并不是寫代碼,而是通過組件化的配置,PaaS化的平臺去實現;而黑湖和華為的合作,就是在華為云服務和PaaS平臺豐富組件的基礎上,通過對多個制造業功能需求的提煉,抽象出數百個微服務,從而實現對工廠數據的聚合、實時分發、分析解讀和沉淀,以滿足客戶個性化的“定制”需求。

    寫在最后

    如今,中國工業的數字化轉型正在快馬加鞭的進行著,數字化服務商也在隨著轉型所需不斷地更新迭代。

    從工業制造業轉型角度來看,無論從轉型進程、速度還是成效仍處于起步階段,仍沒有顯著成效,從解決方案及產品的研發角度來看,無論是產品的成熟度、適配性仍舊處于磨合階段。

    工業數字化轉型將是一場長時間的拉鋸戰,仍舊任重道遠。


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