鋼鐵冶煉、水力發(fā)電、工業(yè)品生產(chǎn)、化工制造……這些現(xiàn)代工業(yè)文明的基石，在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，變成了又土又傳統(tǒng)的“夕陽產(chǎn)業(yè)”，連相關(guān)從業(yè)者都為自己落后于時代的現(xiàn)實而惴惴不安。
與此同時，對所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，工廠像一個黑盒子——越是精密制造的工廠，越不愿將工藝流程輕易示人。
所謂工藝流程，實際上是一系列工業(yè)設(shè)備的生產(chǎn)參數(shù)。
對于精密制造來說，產(chǎn)品質(zhì)量中的70%由設(shè)備的生產(chǎn)原理決定，30%由現(xiàn)場環(huán)境決定。生產(chǎn)原理是機(jī)械學(xué)院、化工學(xué)院、電氣學(xué)院等各大工科院系鉆研出的科研成果。另外30%的影響因素，來自于生產(chǎn)現(xiàn)場的溫度、適度、設(shè)備的磨損度等。
工業(yè)大數(shù)據(jù)分析實踐中大家經(jīng)歷過很多這些情況。比如，檢測水輪機(jī)的傳感器應(yīng)該布在哪些地方，既能保證運(yùn)行安全，又能保證成本？再比如，軋鋼廠的軋輥磨損程度不同，需要的參數(shù)設(shè)置也不同——相關(guān)的隱性知識都刻在工業(yè)人的大腦里。
這些都是工業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的典型難題：
如何將工程師腦中的隱性知識沉淀下來？
如何讓制造業(yè)企業(yè)不用擔(dān)心工藝泄漏？
大數(shù)據(jù)企業(yè)如何突破各個行業(yè)的專業(yè)壁壘？
深耕工業(yè)大數(shù)據(jù)的昆侖數(shù)據(jù)，通過自研的K2平臺，將隱性知識梳理成圖譜，將行業(yè)知識抽象為產(chǎn)品，降低業(yè)務(wù)人員使用大數(shù)據(jù)的技術(shù)門檻，加速企業(yè)數(shù)據(jù)價值的釋放、領(lǐng)域知識的沉淀和數(shù)智化轉(zhuǎn)型。目前昆侖數(shù)據(jù)已服務(wù)清潔能源、顯示面板、高端電子、鋼鐵冶金、新能源商用車、動力裝備等領(lǐng)域。
作為企業(yè)的大數(shù)據(jù)合伙人，昆侖數(shù)據(jù)如何幫助工業(yè)企業(yè)探索數(shù)智化無人區(qū)？
作為大數(shù)據(jù)公司，昆侖數(shù)據(jù)如何在不同行業(yè)間實現(xiàn)復(fù)制？
更重要的是，如何真正邁入1萬億規(guī)模的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場？
01
沒有業(yè)務(wù)價值的技術(shù)炫耀，都是耍流氓
過去要解決數(shù)據(jù)問題，工廠的做法是找一個技術(shù)服務(wù)公司。
昆侖數(shù)據(jù)早年也接過服務(wù)項目，但昆侖數(shù)據(jù)CEO陸薇發(fā)現(xiàn)兩個問題：一個是保密性，工廠不見得愿意把核心工藝告訴服務(wù)商；第二是標(biāo)準(zhǔn)化，行業(yè)間差異很大，定制開發(fā)不是一個好的商業(yè)模式。
工業(yè)大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是將特定工業(yè)場景下的經(jīng)驗知識，以數(shù)字化模型或?qū)I(yè)化軟件工具的形式積累沉淀下來。
如何在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域形成標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品？這是昆侖數(shù)據(jù)面臨的最大難題。
深思熟慮后，陸薇決定升級產(chǎn)品——將行業(yè)經(jīng)驗抽象成產(chǎn)品，降低數(shù)據(jù)使用門檻，讓工廠的技術(shù)專家更好操作。
不會寫算法沒關(guān)系，昆侖數(shù)據(jù)有辦法讓業(yè)務(wù)人員像用Excel表格一樣操作昆侖數(shù)據(jù)的平臺和產(chǎn)品。這樣，一線的業(yè)務(wù)人員也可以基于昆侖數(shù)據(jù)的平臺開發(fā)自己的個性化應(yīng)用。
“我們想做工業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的SAP。”陸薇說，“SAP把經(jīng)營管理的最佳實踐沉淀了下來。我們也一樣，我們把工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)經(jīng)驗，比如怎么做設(shè)備健康管理，怎么產(chǎn)品質(zhì)量檢測等都抽象為模版，將行業(yè)知識進(jìn)行數(shù)據(jù)化，沉淀在我們的平臺上。工業(yè)專家把這個模板拿過來，根據(jù)自己的行業(yè)特性調(diào)兩個參數(shù)，就可以直接使用。這是我們正在做的事情。”
這個目標(biāo)背后，昆侖數(shù)據(jù)要實現(xiàn)“3T融合”——operation technology/運(yùn)營技術(shù)，Information technology/信息技術(shù)和data technology/數(shù)據(jù)技術(shù)的融合——也就是把很多工業(yè)的專業(yè)知識跟數(shù)據(jù)智能結(jié)合到一起，變成了產(chǎn)品的一部分，產(chǎn)品中包含很多行業(yè)解決方案。
昆侖數(shù)據(jù)內(nèi)部集合了大量數(shù)據(jù)專家和信息專家。陸薇本人畢業(yè)于清華大學(xué)CAD（輔助研發(fā)）專業(yè)，在IBM工作14年，曾負(fù)責(zé)IBM全球物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。
但工業(yè)門類眾多，隔行如隔山，如何獲得鋼鐵、電力、化工等領(lǐng)域的專業(yè)知識？如何在各個工廠之間實現(xiàn)復(fù)制？
昆侖數(shù)據(jù)首席科學(xué)家田春華回憶：“深入行業(yè)之后，數(shù)據(jù)分析反而成了一件簡單的事，難點(diǎn)是，你要知道什么時候、用什么數(shù)據(jù)、看什么東西，這種聯(lián)系行業(yè)專家有時也講不全。所以我們最好反過來，不是我們?nèi)W(xué)習(xí)工業(yè)知識，而是把數(shù)據(jù)分析技能交給行業(yè)專家，通過把工業(yè)人變成工業(yè)數(shù)智人，實現(xiàn)工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”
02
通過人的轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型
書面地講，昆侖數(shù)據(jù)的核心能力是：
數(shù)據(jù)資源化：提煉工業(yè)數(shù)據(jù)管理實踐經(jīng)驗，降低數(shù)據(jù)使用門檻。
知識結(jié)構(gòu)化：內(nèi)置創(chuàng)新領(lǐng)域知識驅(qū)動的工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法論，降低數(shù)據(jù)分析門檻。
研用一體化：提供分布式云+邊協(xié)同框架，降低應(yīng)用部署難度。
通俗地講，陸薇認(rèn)為，昆侖數(shù)據(jù)本質(zhì)上是在做培訓(xùn)，“我們是通過把工業(yè)人轉(zhuǎn)型為工業(yè)數(shù)智人，通過人的轉(zhuǎn)型來實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”
如何培訓(xùn)專家？田春華介紹，昆侖數(shù)據(jù)通常的培訓(xùn)方式分為三步，持續(xù)半年時間，一次培訓(xùn)大約10人，一個企業(yè)學(xué)會數(shù)智技術(shù)的業(yè)務(wù)員如果能穩(wěn)定到十幾個人，這部分業(yè)務(wù)基本就撐起來了。
在培訓(xùn)中，第一步是建立認(rèn)知——先讓客戶了解大數(shù)據(jù)能做什么，不能做什么，用案例形成一個共識。
昆侖數(shù)據(jù)在進(jìn)入企業(yè)之前，會先對企業(yè)講清楚，“我們不是賣給你一個現(xiàn)成應(yīng)用，馬上解決良率問題、效率問題等等。昆侖數(shù)據(jù)交付的是一種能力，讓你可以自己去解你這些問題。”
第二步，做數(shù)據(jù)梳理。通過展示過往相關(guān)行業(yè)的參數(shù)列表，讓客戶照做一份表格，列出本行業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備與參數(shù)。
第三步，進(jìn)行大約半年的實操練習(xí)。
昆侖數(shù)據(jù)的平臺和產(chǎn)品主要包括K2Assets工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺，平臺里儲存著沉淀了行業(yè)經(jīng)驗的各種算子。
在昆侖數(shù)據(jù)的算子庫里主要有三類算子。
通用算子：包括通用的數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、時間序列分析等。
領(lǐng)域算子：包括傳感器分析、振動分析、熱力學(xué)算子等。
行業(yè)算子：包括水電、風(fēng)電等具體行業(yè)分析領(lǐng)域算子。
行業(yè)算子專注于特定行業(yè)的特定經(jīng)驗，適用范圍較小。領(lǐng)域算子不如行業(yè)算子那么抽象，比如判斷機(jī)器設(shè)備上的信號是持續(xù)上升，還是振蕩過大，這種經(jīng)驗行業(yè)之間可以相互借力，相互流通。通用算子是最常見的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模型。
通過平臺與算子，工業(yè)技術(shù)專家可以以非編程（低代碼）方式，自主完成數(shù)智化創(chuàng)新應(yīng)用開發(fā)，并將其創(chuàng)新成果快速部署和應(yīng)用到現(xiàn)場，實現(xiàn)自身工業(yè)知識的數(shù)據(jù)化、算法化、軟件化。
03
通過服務(wù)巨頭，參與搭建細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)平臺
對陸薇來說，通過培訓(xùn)工程師，昆侖數(shù)據(jù)可以同時覆蓋多個行業(yè)。
沉浸工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)二十多年，陸薇一直在思考什么樣的軟件最有價值。她的結(jié)論是，上云只是手段，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是價值場景驅(qū)動的，不是技術(shù)平臺驅(qū)動。
把互聯(lián)網(wǎng)放在一邊，單獨(dú)看產(chǎn)業(yè)——產(chǎn)業(yè)本身是一個不停交易和流通的鏈條，上下游企業(yè)之間一直有業(yè)務(wù)往來。只是原來的業(yè)務(wù)往來是通過表格、電話等方式，如果能用互聯(lián)網(wǎng)的手段支撐起交往過程，理論上應(yīng)該會效率更高。
誰最適合搭建一個產(chǎn)業(yè)平臺，用互聯(lián)網(wǎng)的方式賦能上下游企業(yè)？陸薇的結(jié)論是龍頭企業(yè)最適合成為產(chǎn)業(yè)鏈的鏈主。
首先，只有大客戶才想自主創(chuàng)新，腰部客戶最想要的是現(xiàn)成的解決方案。其次，不少工業(yè)龍頭企業(yè)正在思考轉(zhuǎn)型問題，尋找新興業(yè)務(wù)。這樣的龍頭企業(yè)最適合借助已有產(chǎn)業(yè)鏈，在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之外，搭建一個為行業(yè)服務(wù)的垂直行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，服務(wù)整個行業(yè)。
對昆侖數(shù)據(jù)來說，通過服務(wù)巨頭，參與搭建細(xì)分行業(yè)的垂直平臺，昆侖數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對一個行業(yè)的覆蓋。
東方電氣集團(tuán)是國內(nèi)最大的發(fā)電設(shè)備制造企業(yè)和電站工程承包。在進(jìn)行設(shè)備運(yùn)維管理時，東方電氣集團(tuán)借助昆路數(shù)據(jù)的技術(shù)能力，打造“云+邊”的遠(yuǎn)程監(jiān)測與智能診斷云平臺，進(jìn)行健康評估、故障診斷、運(yùn)行安全性分析等模型的數(shù)字化迭代和軟件化部署，提高水電機(jī)組運(yùn)行可靠性，降低運(yùn)維成本。
東方電氣的遠(yuǎn)程運(yùn)維智能APP都運(yùn)行在昆侖數(shù)據(jù)的技術(shù)基座上，昆侖數(shù)據(jù)也會隨著他們的市場拓展，服務(wù)更多的水電站用戶。
雖然找到了好的商業(yè)模式，但昆侖數(shù)據(jù)也不能隨心所欲地進(jìn)入任何行業(yè)。最大的制約因素是企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不完善。
要想實現(xiàn)大數(shù)據(jù)，前提條件是要搜集到足夠全面的數(shù)據(jù)信息。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本身是一套復(fù)雜系統(tǒng)。從橫向集成的角度看，制造企業(yè)需要通過平臺去連接人、機(jī)、物等各類工業(yè)要素，獲取各種設(shè)備實時數(shù)據(jù)和生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，再結(jié)合行業(yè)的生產(chǎn)原則，構(gòu)建相應(yīng)的生產(chǎn)模型。
從垂直應(yīng)用的角度看，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能應(yīng)用，通過沉淀行業(yè)知識和經(jīng)驗，可以顯著提高生產(chǎn)效率。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展空間巨大，但是如果產(chǎn)線半自動，數(shù)據(jù)搜不全，大數(shù)據(jù)就毫無用武之地。“企業(yè)買硬件的錢比買軟件的錢貴得多。”陸薇忍不住吐槽，畢竟很多企業(yè)還在補(bǔ)信息化的課。
實際上，工業(yè)大數(shù)據(jù)比較成熟的應(yīng)用場景，都集中在生產(chǎn)制造過程優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理、預(yù)測性維護(hù)等具有較高行業(yè)特質(zhì)的場景中。真正要實現(xiàn)各行各業(yè)的工業(yè)互聯(lián)和大數(shù)據(jù)計算，還有一段路要走。
