優也CEO李克斌:工業數字化轉型很難,但這麼做才有未來 | 36氪To B 下午茶第二期

來源:36氪
發佈時間:2021-12-02
數據價值是可視化、可追溯、可分析、可決策、可反饋。

2021年11月28日,36氪「數字時氪」X Google DevFest 聯合舉辦了「數字低碳進行時」主題活動。本次活動也是「數字時氪」旗下的ToB下午茶第二期,在上海浦東喜來登由由大酒店進行。

在本期ToB下午茶活動上,來自業界和學界的專家學者在雙碳政策背景下,對鋼鐵能源企業如何在節能降碳的同時,實現企業增産增收進行了討論。與會嘉賓上海優也資訊科技有限公司首席執行官&聯合創始人李克斌、清華大學水木學者&水木清碳CEO 郭睿、極熵科技創始人孫東來、上海小苗朗程投資管理有限公司管理合夥人方正浩分別做了4場主題演講。

其中,優也科技首席執行官&聯合創始人李克斌以“數字化技術賦能企業,如何實現減排不減産,增收不增耗”為主題,結合優也近年來服務工業能源企業的經驗,介紹了什麼是工業企業精細化管理,精細化管理可以帶來什麼效果,以及實現精細化管理的關鍵是什麼。

優也科技首席執行官&聯合創始人李克斌

以下是本次演講嘉賓部分精彩觀點:

  • 長期的工業實踐過程中,我們發現整個數字化轉型歷程靠單一技術很難真正幫助企業解決問題,但能夠同時提供服務、産品和底層的軟體,特別是底層工業基礎軟體,也是一件非常難的事情。
  • 中國的硬體很好,但中國企業管理的能效和水準需要及時提升。管理者和技術人員通過演算法模型將經驗放進系統,借助智慧導航提升效率,是目前企業最迫切的痛點之一。過去自動化、資訊化的道路行不通了,進一步挖掘增量空間一定要數字化。
  • 將能源數據利用智慧系統挖掘出來,實現優化,是歐美提升工業能效的普遍方式。如果按照這樣的思路,中國企業能耗節省還有很大的空間。
  • 工業數字化領域如果對工業沒有認知,很難去解決實際問題,因為這個是一個特別跨界融合的事。以工業能效為例,除了物聯、數聯演算法模型,還需要將能效管理與數字孿生技術、大數據技術、人工智慧技術和底層深度融合。只有搞清楚底層邏輯技術後才行,不然就是水中花鏡中月,隔著一層看不清楚。

優也科技首席執行官&聯合創始人李克斌演講實錄,經36氪編輯整理:

非常高興,跟大家來做一些分享,我分享的主題是“數字化技術賦能企業,如何實現減排不減産,增收不增耗”。

簡單自我介紹下,我之前是阿斯利康亞太地區領導團隊成員和亞太區精益與卓越運營總監。從西安交通大學材料專業畢業後一直在通用電氣工作,算在工業領域具有較深的認知。網際網路企業和數字化企業想要賦能工業,了解工業是一個很重要的前提條件。

關於優也的定位,我們不是一家IT或軟體公司,而是一家科技公司。這種科技是把工業管理、工業技術、演算法模型、 IT技術以及底層的自動化深度融合。優也的目標很明確,就是幫助中國降本增效、節能降碳1%GDP。1%是基於中國的基礎工業計算而來的。

正是基於這樣的認知,優也的創業團隊不同於傳統軟體公司我們的團隊。董事長傅源係前麥肯錫全球副董事和前GEHC中國精益六西格瑪總監。首席技術官林詩萬曾經擔任英特爾物聯網首席技術專家,現在是美國工業網際網路同盟技術/架構組聯席主席。首席科學家郭朝暉則來自寶鋼,是前寶鋼研究院首席研究員,中國工業智慧領域的知名專家。

長期的工業實踐過程中,我們發現整個數字化轉型歷程靠單一技術很難真正幫助企業解決問題,但能夠同時提供服務、産品和底層的軟體,特別是底層工業基礎軟體,也是一件非常難的事情。

首先是認知難,具體表現為對工業能效現狀的認知和對高品質發展的認知。

關於工業能效現狀的認知難,兩個數據可以説明,第一個是中國整個能效消耗65%來自工業,一家五星級酒店營業一年的耗電量相當於水泥生産一個禮拜的用量。第二個數字是80%。即流程工業、基礎工業,像鋼鐵、水泥、玻璃等産業佔工業能耗的80%。而這些正是優也聚焦的核心要素。

因此,除了光伏、儲能、風電結構轉型和脫單化結構轉型,需求減量以及能效提升至關重要。中國工業企業效率提升的空間非常大,以能效為例,跟歐美和日本相比中國企業能耗節省還有很大的空間。

關於更高品質發展的認知難,在於中國的硬體現在是全球最好的硬體,但中國企業管理的能效和水準需要及時提升。因為能效管理水準屬於管理加技術的範疇,需要跨界融合,這個很難。

回顧歷史 ,中國節能降碳從十一五、十二五走到現在,節能降碳經歷了1.0到2.0的進程,換硬體、高效報、餘熱回收,能換的都換了。而現在進入節能降碳3.0時代,即是以數據驅動的系統節能。在保障生産安全和穩定的前提下,怎麼讓能效最低?

數字化轉型為工業節能帶來的新契機。因為這是一個從自動化到智慧化和數字化的新基準時代,自動化將人重復做的事交給設備,提高藍領的工作效率。而作為管理者和技術人員的白領,則需要通過演算法模型將經驗放進系統,借助智慧導航提升效率。而此正是目前企業最迫切的痛點之一。

從數字化的角度來説,這個痛點恰好符合以數據驅動,將能源的數據價值挖掘出來就可以實現的途徑。而此正是歐美提升工業能效普遍方式,如果按照這樣的思路,中國企業還有很大的提升空間。

我很有幸曾在阿斯利康亞太區的領導團隊看全球的工業運營的工作。中國的很多企業自認為很好,但是跟人家差距還是非常大。哪怕國內人工成本、原料成本很低,但人家的單率成本更低。國內按照老套路,用自動化、資訊化提升管理很難。因為數據價值的挖掘需要跨界深度融合打通。

數據價值是什麼?是可視化、可追溯、可分析、可決策、可反饋。就好像有人教企業怎麼去做得最好,其中管理能力是核心,首先管理思路要變。

數據價值體現在哪?我們對一個300萬噸産能的鋼鐵企業進行診斷,可以看到在不同介質裏面的能效提升帶來1.5億收益。水泥60%~70%的成本來自能耗,一個普通的水泥企業,我們診斷下來一年能效提升可節約2000萬。對於企業來講,現在還有合規的剛需在,碳交易等,數據挖掘的意義更加巨大。

數據價值不僅僅體現在可視化,還可以進行診斷分析,進行策略尋優,再反饋回不同系統。這是一個特別複雜的體系。例如在鋼鐵生産流程裏面有多個煤氣點,——高爐産煤氣,轉爐産煤氣,膠乳液産煤氣,高爐、加熱爐、轉爐、鍋爐還有燒機油,各種各樣的機械都需要用煤氣。怎樣把保安全保生産做到最優,而且每個工人還可以單獨控制他自己那一塊。完成這樣的複雜流程必須一個大的系統進行計算。

而如果想要完成數據價值的深度挖掘,需要一種新型的數據作業系統 ,能夠支撐數據和平臺的技術,支撐知識軟體化,同時面向不同對象。就像上網課老師看的、家長看的和學生看的都不一樣。但這件事情非常難,難在從業者要懂管理、懂技術,而且是多個維度的技術。

我經常聽到一些大廠出身的很核心的技術人員説“我幹過的項目多厲害”,但他們跑到鋼廠一看就懵了。對工業沒有認知很難去解決實際問題,因為這個是一個特別跨界融合的事。在工業能效領域,除了物聯、數聯演算法模型,還需要將能效管理與數字孿生技術、大數據技術、人工智慧技術和底層深度融合。只有搞清楚底層邏輯技術後才行,不然就是水中花鏡中月,隔著一層看不清楚。

對工業來説,閉環管理是工業核心和管理核心。業務目標、技術支撐要素、演算法模型等形成閉環,只有這樣工藝品質、設備能效管理才能真正有突破,這個才是真正的技術變革。

工業生産閉環管理

優也注重工業知識積累,因此底層框架能力非常強,跟移動網際網路不一樣,不止于數據庫。成立五年來,優也積累了1萬多個模型組,很多是能效方面的,這方面知識的積累最可信。

歐洲和美國最優秀的工業軟體公司積累最多的就是工業知識。例如實時運營數字化,需要打破原有層級的架構,上下打通,前後打通,把原來自動化、資訊化連起來,實現閉環採集數據,還要能夠實時動態的運算,告訴用戶應該怎麼去做,如同高德導航一樣,事後諸葛亮沒用。

但是僅僅懂工業也不夠,優也工業數據作業系統等底層技術來自由前英特爾物聯網首席技術專家林詩萬博士主導的全球工業網際網路參考架構。擔任優也的首席技術官之後,林詩萬博士建設了世界級水準的軟體團隊,目前優也的研發團隊主要分佈在中國上海、俄羅斯聖彼得堡和美國芝加哥。

優也的第一套能效系統來自一家鋼鐵企業,項目結束當年便幫企業省了4200多萬,取代了原來的能源管理系統。因為客戶需要知道能耗高低好還是不好,該怎麼調,他們需要非常清晰的策略和針對性的行動指導。如果缺少對工業深度的認知跟理解,很難切實解決問題。

基於智慧導航的設計理念,用戶知道怎麼去做,而且針對每個環節不同角色的界面也不一樣。端到端的能源管理包括多個方面。很多人説就做一個變壓器、一個小應用就可以了,但在工業能效裏面,它是一個非常複雜的場景,只有聚合才能看到系統的尋優,帶來最大的效益。

以優也的鋼鐵氧氣平衡系統為例,該系統不僅能夠節省氧氣用量,煉鋼和煉鐵過程中,特別煉鋼過程需要要打節拍,氧氣不穩會影響節拍。優也的專業系統幫企業解決了氧氣不穩的問題,企業産量提高了10%到20%。相當於每年新增一個爐子。通過管理提升産量的同時兼顧能效提升。用數字化的方式來做事,能夠讓一般司機開出老司機的效果。

優也精益能效管理理念

優也對於精益能效管理和技術本身的核心理念,源於資源有效性運營理論,優也將該理論的核心即精益運營理念,與技術、管理進行融合形成了優也能效提升的核心要點。正是基於這一理論及實踐,優也董事長傅源曾帶領麥肯錫和GE團隊在前後七年時間裏幫助中國技術工業創下節降 50 個億的可觀業績。

實現能源節降的底層技術需要構建一個數字化底座,讓底層的數據真正有效地被應用起來,而且可以重復使用。在虛擬空間,可以把數據的各種機理模型、數據管理進行集中,重復使用的同時方便開發不同類型的應用。

在中國最好的機組標桿電廠之一,這是一個非常標準的數字孿生應用。同時這一框架具備工業普適性,可以廣泛應用於不煤化工、造紙廠以及大型基礎工業企業的燃煤機組自備電廠,能源節降可以獲得很大的提升空間,一年幫企業省500萬到800萬,使用效率更高,而且前後配合更好。

成立五年來,優也在鋼鐵、有色化工、燃煤機組自備電廠、垃圾焚燒電廠以及IDC工業園區等領域積累了大量的知識經驗和案例,更廣泛的試用和推廣即將開始。

在能碳管理一體化方面,優也還可以實現碳計算,新能源儲能技術和應用可以進行有效的結合,既有方法又有用策,有演算法還有底座。

眾所週知,我們需要用最先進的技術、方法和理念來解決眼前的問題,同時具備持續改善更新的能力。工業企業其實更需要持續不斷地更新模型演算法,這對於底層的作業系統要求越來越高,既要有支撐能力,能夠支撐持續改善。因此,企業最怕新瓶裝老技術,不管是原有的數字化技術、資訊化技術,還是移動網際網路的SaaS技術,用這些來試圖解決工業問題,會適得其反。老技術解決現在的問題很困難,試圖靠老技術一直領先,幾乎是不可能的事。

但過去的這些年,中國市場的熱度很高,因此必須了解認知的本質,更應該清晰技術變化的核心,了解降本增效、提質降耗、節能降碳的關鍵。所以也跟大家分享一下優也這幾年的一些實踐,希望大家可以給我們更多指導,謝謝。

 

本文圖片來自:記者拍攝 正版圖庫