黑湖科技：讓數據驅動智能製造！
◎文丨e-works塗彬 張瑾
黑湖科技是一家已獲得風險投資、正飛速成長的科技公司，為自我革新的製造企業提供基於雲端、演算法驅動、靈活可配置的多平台實時協同系統，用輕量高效的方式幫助製造業客戶提高生產效率、降低製造成本、打通信息孤島，真正實現讓數據驅動智能製造。
——訪黑湖科技CEO周宇翔
近期，e-works執行主編塗彬採訪了黑湖科技CEO周宇翔先生，從製造執行過程中信息的採集、分析、決策以及黑湖科技後期的發展方向等方面進行了全面探討。
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黑湖科技CEO周宇翔
在本次採訪的前一天，黑湖科技剛剛接受了由BAI（貝塔斯曼亞洲投資基金）、金沙江創投聯合投資的5000萬A+輪融資。並且早在今年三月底，黑湖科技還作為唯一一家初創公司的代表受邀參加了國資委內部的一個閉門會議，參與的企業包括ABB、西門子等在內的全球知名的工業服務企業。
對於一家初創企業卻能獲得投資者的高度青睞以及國家相關部門的重視，周宇翔向記者道出了其中的緣由。首先，優秀的團隊是黑湖科技受到資本青睞的關鍵要素之一，因為黑湖科技擁有一支跨界且又能深入了解當前製造業工廠特點和需求的團隊。其次，在黑湖科技團隊中不管是產品經理還是研發人員，每個月都要去工廠的生產現場，深入車間了解不同工廠、不同階段的發展現狀及面臨的具體問題。第三，黑湖科技還擁有良好的客戶數據基礎。黑湖科技定位於中大型企業，在財富五百強企業中也擁有不錯的客戶基數。
數據驅動
為製造裝上最強大腦
當前，在全球化工業轉型升級大背景下，中國製造業正在以前所未有的力度推進工廠的智能化轉型和升級。但在與製造企業深入接觸過程中，周宇翔了解到目前中國製造企業普遍信息化和自動化水平不高，甚至很多工廠至今仍然用紙來傳遞信息，或者依靠簡單的ERP來管控現場，對生產過程中產生的信息還處於數據獲取階段。如何幫助工廠更便捷的實現對生產現場的信息搜集和實時傳遞，並在該過程中盡量減少人的主觀影響，是黑湖科技最初的產品定位。
針對當前製造企業普遍面臨的數據採集和傳遞問題，前期在與工廠的接觸中，黑湖科技對製造過程中底層最易出現的問題進行了大量的搜集和梳理，形成了以解決生產過程中協同為主的產品理論。
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黑湖智造?協同系統
在黑湖系統平台中將工業信息結構分為三個層級，分別是：管理層、協同層和底層數據採集層。
① 在底層數據採集層：
黑湖科技通過與大量專業供應商合作進行數據的採集。採集的數據源主要包括三大類：一是對接系統中現有的數據，二是生產執行過程中產生的數據，三是機器設備運行數據。黑湖科技從這三個層面得到數據並進行彙集，形成黑湖智造系統中的資料庫。
② 在協同層：
黑湖科技實現對數據進行實時監控，主要包括兩方面的操作：一是將現場數據實時推送到手機或PC端，對生產過程進行監控；二是利用數據來輔助人進行協同層面的工作處理和安排。在協同層面，黑湖科技可以藉助時下各種互聯網設備和智能終端完成對數據最後一厘米的高效傳遞，以更輕量化的方式保證項目實施過程上線更快、效率更高。
③ 在管理層：
不管是結構化還是非結構化的數據，工廠都可以利用黑湖智能數據分析平台，在不需要讀懂整個數據結構的情況下，通過簡易的操作方式，把需要的數據組合成各種各樣的報表進行關聯度的分析。
周宇翔談到，很多傳統工廠在實施MES系統時會採用很多固定的看板，在生產現場放一個屏幕顯示數據，但是在發生問題時並不能通過數據看板直觀的了解並查出問題原因。而在黑湖系統中，企業可以通過簡單的拖拉點拽將各類企業關注的核心數據以可視化的方式實時歸集到一起，通過檢查數據異常找出導致故障的原因。
不僅如此，黑湖智能數據平台甚至還可以幫工廠將之前所有的數據搜集並整理好放在數據倉庫里，工廠可以據此做分析，這是黑湖科技具備的與同類廠商完全不同的核心技術優勢。
目前，黑湖科技正在研發的還有第四個層面——智能決策。目標是希望能在前三個層面的基礎上，通過背後的演算法來取代人的主觀判斷。如果說第三個層面是通過數據輔助將人主觀的經驗發揮出更大的作用，那麼第四個層面就是機器通過不斷學習前三個層面的使用狀態進行積累經驗，最後進行智能決策。
在智能決策層面，黑湖科技的研發方向包含兩個方面：一是排產，黑湖科技對關鍵數據採集能精確到最後一厘米，為了深化利用數據，將讓精確的數據來達成精確地排產規劃，之後將最前沿的演算法用於生產過程的排產。在該過程中系統會記錄過去每一次輸入、輸出的數據進行演算法建模，就像阿爾法狗學習圍棋一樣，研發者輸入不同高手的棋譜，機器會自己學習。
周宇翔指出，在工廠實施黑湖系統之前，一般會推薦企業選擇前三個模塊，等到系統對該工廠的數據有一個積累之後，再逐漸取代人工來做排產。最後再幫助企業實現預測性維護，該過程包括三個步驟：採集數據、數據標註、演算法建模。
黑湖科技擅長的是其中第二個步驟：數據標註。數據標註就是當把數據採集進來以後，對不同的數據曲線對應的現場具體問題進行標註，兩者貼合以後，機器學習才會成立。未來出現類似問題後就可以用演算法進行預測。
黑湖科技通過在生產現場對各種情況進行記錄，結構化和非結構化的數據通過文本處理都可以貼到所有機器數據上去。目前黑湖科技正在與國外許多領先公司進行合作，他們擅長數據建模，黑湖科技通過自身的演算法把他們建模工具融入到產品中在國內進行落地，並結合黑湖的數據標註技術幫助客戶進行實踐。
周宇翔談到，在黑湖智造系統中，前三個版塊的產品已經實現商業化，第四個版塊目前在一些與黑湖不同行業的種子客戶公司進行試跑，預計在今年底會進行商業化，變成高階的模塊發布出去。
順勢而為
用最前沿科技解決最根本的問題
當前，整個國家都在提倡智能製造，國家鼓勵製造上雲和發展自主的工業軟體，希望針對工業生產需求打造更加具體化的工業軟體產品。黑湖科技所做的就是把握趨勢順勢而為，為製造企業打造優質的工業軟體產品，用最前沿科技解決企業面臨的最根本問題。
2012年曾被稱為大數據元年，至此之後，企業獲取的數據呈指數增長趨勢。黑湖科技遵循來者不拒的態度。但同時，「黑湖科技不僅對採集來的數據進行整套的分析，還基於這些數據為不同行業的製造業客戶提供效率更高的生產管理及崗位協同方式。」周宇翔介紹道。
目前，市面上的數據採集方式包括侵入式和非侵入式兩種。侵入式是設備廠商從協議層面的對接；非侵入式是通過附加感測器的形式，其中感測器分為傳統型或創新型，傳統型通過感測器記錄溫度、壓強等。創新型通過將一個小型硬體設備貼到機器上來採集震動、溫度、聲音等信息，即插即用。採集到的信息可以通過4G網路接入雲端，使用者直接讀數。該方式也是目前越來越多創業型公司或科技型公司正在開發的。
黑湖科技目前與這兩類廠商都有合作，但在實踐過程中考慮到保證設備運行狀態穩定，大多數客戶更傾向於採用非侵入式的採集方式，而且這種方式實施周期快，效果明顯，且與目前移動化、互聯網化的發展趨勢高度契合。
從國家層面來講，為了發展更加健全的工業發展鼓勵機制，國家也在深刻探討補貼政策和項目驗收機制中存在的弊端，項目落地也困難。在雲端逐漸普及的年代，政府希望通過這種方式為企業提供的補貼能夠真正為工業的轉型與發展帶來實際好處，不管是提升效率還是節約成本。
黑湖科技走的就是產品化路線，穩定性和效果都能得到保證。四到六周就可以幫助一家工廠完成數據智能化改造，整個驗收過程也符合規範和標準，而且還採用了目前流行的訂閱付費模式，按年付費，幫助企業有效控制成本。由於所具備的領先優勢，黑湖科技目前已經被納入了國家扶持的一些項目中。
在國家政策思路的轉變下，很多投資人認為這是黑湖科技所具備的一個巨大優勢。周宇翔告訴記者，在獲得投資支持以後，黑湖科技的下一步將會朝兩個方面發力。
第一是擴大市場。
當前黑湖的產品基礎雛形已定，數據的彙集、監控、分析等技術版塊將來會投入更多的商務資源，通過建立直銷團隊和拓展代理商等方式，擴大市場。
第二是聚焦前沿科技產品的落地。
對智能決策版塊將會研發如何落地，在獲得更大市場的同時，讓客戶能比MES更進一層利用已有的數據。針對不同行業和類型企業，黑湖科技也會發布不同的版本來進行匹配以滿足不同企業的需求，行業細分將是黑湖科技下一步發展的核心理念。針對於此，黑湖科技現在正在和斯坦福實驗室建立一些合作，也在和美國一些科技公司進行人才合作交流。
後記
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朝氣蓬勃的黑湖人
周宇翔是筆者採訪過的第一位從事智能化工業轉型研究的80後企業高層。在整個採訪過程中，他始終邏輯清晰，侃侃而談，舉輕若重又胸中自有丘壑。製造業所處的行業環境比較艱苦，紮根其中的人需要的不僅是勇氣還有毅力，還有身處其中不驕不躁的作風，作為引領新一輪工業轉型的年輕人，能將前沿領先的技術帶入製造業，推動中國製造的智能製造轉型，令人敬佩！
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