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從比特世界深入原子世界,一場工業互聯網改造運動正在深水區進行。 2018,被稱為“中國工業互聯網元年”。“工業互聯網能量或百倍于消費互聯網”,“2035年工業互聯網會占5G整體收入的80%”等專家預測不絕于耳。 據中國工業互聯網產業聯盟測算,我國工業互聯網直接產業規模在2020年將達到萬億規模。 元年之后,如何評價這一領域的進展? 「甲子光年」的答案是:前景巨大,諸坑待填。 工業互聯網的復雜性遠超消費互聯網。這個領域天生交織著IT(信息技術)、OT(運營技術)與CT(通訊技術)三條主線,和背景各異的從業者。 隨著近幾年眾多暗啞設備激活入網,工業數據大規模涌現。然而,數據臟、亂、量大、類多、行業隔離,使得工業互聯網成為亟待被厘清、定義和引導的“問題青年”。 此時此刻,已盯上工業互聯網這塊“肉”的獵手有三類:西門子、GE、富士康等工業巨頭紛紛加碼,基于既有工業積淀孵化工業互聯網新業務;BAT等互聯網巨頭無一不主動求變,以云為切入點下沉做重;新銳科技初創企業也紛紛從云、軟件的舒適區跳入產業深水區,積極尋求行業落地。 雖說“深水養大魚”,但水下究竟有什么?游向深水區究竟該選擇哪種泳姿?帶著什么樣的救生圈? 在工業互聯網前線陣營里,昆侖數據是「甲子光年」一直跟蹤關注的一家樣本公司。 在一位員工眼中,這家公司的風格是“明知山有虎,偏向虎山行”。成立于2014年、去年底完成B2輪融資的昆侖數據雖體量不大,但一路闖進“無人區”,做了幾件有魄力的事: 一為率先定義市場,以小博大,力爭行業第一;二為深入“有墻的花園”,和行業龍頭攜手做平臺,擺脫創業公司淪為“外包者”的地心引力;三為目標導向主動升級改造自有基因,打向行業縱深,由輕做重,產品服務不斷升級。 這其中,包含一次又一次以終為始的組織進化、鴻溝跨越,在簡單和艱難的抉擇中選擇后者。 去年,工信部評選了20個“2018工業互聯網創新發展工程項目”,昆侖數據技術支持的項目列居4席;2018年數博會,工信部從全國30多個省市的1057個大數據優秀解決方案中評選全國十佳,昆侖數據和阿里、網易等大廠一同獲獎——獲獎案例中僅兩個來自工業領域,一個是昆侖數據,另一個是聯想。 陸薇,曾為IBM物聯網重大研發專項(Big Bet)全球技術負責人,2014年創辦昆侖數據,是中國工業互聯網領域少見的女性掌舵者。 她喜歡用比喻來解釋復雜概念,并率先提出工業互聯網“形態問題”:行業是“有墻的花園”;工廠核心需求是“治病”與“減肥”;公司發展路徑是從“坐堂問診”變成“制藥丸”。 本文,你將看到工業互聯網這一宏大概念之下少為人道的具體議題,和這家初創企業一步步做強做重背后的關鍵思考、取舍和決策。 以下為甲小姐和昆侖數據創始人陸薇的對話。 談局面:“形勢依然嚴峻” 甲小姐:你的同事說,過去一年能感受到你的壓力。 陸薇:有壓力。一方面是內生的,一方面是外部的。 內部壓力是,我們的使命是用數據推動中國工業未來,更快推進使命,始終是我們給自己的壓力。 這個市場還在“被定義中”,沒太多前例可循,我們需要一邊想清楚市場,甚至引領定義,一邊驗證想法、落地實踐。既要想得遠、還要做得快。 外部壓力是,去年號稱“工業互聯網元年”,從中央到地方都在大力推廣,市場熱度陡升。 前幾年大數據、人工智能公司喜歡金融或消費這樣更“性感”的領域,現在很多開始考慮工業方向;有的公司原來做云,現在云變成巨頭戰爭,他們就下沉做行業應用包括工業應用;很多機構原來不看工業互聯網,去年也開始緊密跟蹤;去年我們還遇到競爭對手的圍追堵截,聽說我們在融資,本來才融完,又趕緊去見我們接觸的投資人,用低價希望搶到我們前面。 甲小姐:去年資本遇冷,你們受影響了嗎? 陸薇:業務沒受太大影響。工業互聯網市場還在早期,雖然競爭加劇,總體還是供小于求;另一方面,去年工業市場面臨去杠桿、上市企業爆倉、貿易戰等困難,我們反而“逆勢”——如果環境好,工業企業的優先級肯定是擴產能;環境不好,他們會求新求變,而我們能幫他們。我們去年收入比前年翻了一倍。  甲小姐:聽說你去年要求品宣部門從“品牌導向”調整為“營銷導向”。 陸薇:是的。這個領域的技術紅利期已經過去了。前幾年我見客戶得從科普工業大數據開始,那時市場一片白地,重要的是建立概念和品牌,讓客戶愿意嘗試,想嘗試時首先想到我們;現在概念已廣為接受,大家比拼的就是誰能幫客戶更快更好地解決問題創造價值。從“品牌導向”到“營銷導向”,就是要從宣傳轉變成能直接支持業務。 甲小姐:你們現在的市場排位是? 陸薇:我們現在被認為是工業互聯網“第一梯隊”中的一員。這個領域目前還沒有公認的遠超同儕的行業冠軍。 從定位理論我們知道,搶占客戶心智的最佳捷徑就是做市場第一。大家都會記得第一個登上月球的人是誰,有幾個記得第二是誰? 成為行業第一會讓企業更容易獲得優質客戶和更高的利潤,這是每家企業都夢寐以求的。我們希望能從第一梯隊中盡快脫穎而出,成為公認的行業第一。 甲小姐:工業互聯網也遵循心智理論嗎? 陸薇:企業的決策者也是人,人心都是一樣的。人是“認知吝嗇鬼”,大部分決策是通過快腦達成,面對多種選擇,如果不經慢腦深入思考,選擇“第一”是自然傾向,這是心理學已反復驗證的事實。 區別可能在于,消費互聯網是贏者通吃,二三名甚至沒有存活機會,to B領域可能二三四五名還有存活空間,只是誰活得更好的問題。 甲小姐:工業互聯網也成了巨頭戰爭。阿里高管出去演講都要講工業大腦、鍋爐、光伏面板,放在前幾年是不可思議的;騰訊也改組進軍產業互聯網,馬化騰甚至親自去知乎提問。 陸薇:工業互聯網產業形態和云不一樣。工業互聯網是“有墻的花園”,有很多細分領域,使得小企業可以和巨頭“錯位競爭”,打行業縱深。但對于巨頭來說,打行業縱深不是個好選擇。 甲小姐:之前一位BAT高管告訴我,團隊都是月薪8萬的工程師,去打行業里100萬的訂單,根本沒有動力。 陸薇:對,巨頭打不起,工業更用不起。巨頭需要規模,巨頭更好的選擇是做平臺,充分發揮影響力,招募眾多合作伙伴在平臺上做垂直內容。 甲小姐:我們飛個腦洞。一百多年前,比如洛克菲勒做石油、卡耐基做鋼鐵,做大做強的方式是“縱著長”,向上并購供應商,向下并購渠道,把整個產業鏈打通;三四十年前,大家提倡專業化分工,做透一點,其他交給合作方;互聯網時代,徹底是“橫著長”的,企業都要做薄,發生很多水平整合,比如優酷土豆、美團大眾點評、滴滴快的、貨車幫運滿滿;但似乎最近一波新型科技公司,又開始追求“縱著長”了……是否工業互聯網和消費互聯網的演進路徑是不同的? 陸薇:這和發展階段有關。移動互聯網后期人們可以專注做APP,是因為經過多年發展,設備和系統標準了,大家形成了分工。 倒回二十年前移動夢網時代,中國移動剛剛推出電信增值業務,基于短信的新聞、天氣、報紙、小說、手機報為什么沒做起來?因為產業成熟度不夠。最早做手機游戲的,諾基亞每出一個版本都要重新適配,成本很高,他們都在移動互聯網起來的前夜死掉了。 企業軟件信息化領域也類似。二三十年前關系數據庫剛剛誕生時的打法就是“一體化”,什么都做。Oracle的第一個項目來自美國國防部,項目要用到關系數據庫,它就一體化地連平臺帶應用都做了。 信息化系統發展了二三十年后,現在其實已經分工很細了,平臺國外有Oracle,IBM DB2,國內有南大通用;應用國外有SAP,國內有金蝶,用友。可以一個人專注做數據庫產品,另一個人專注做財務軟件、工廠管理軟件——如果我們跳出來看,產業發展是有共性規律的。在行業發展早期,產業格局往往是混沌的,到了成熟階段,自然會出現專業化分工。 甲小姐:所以你認為工業互聯網和消費互聯網的生態形成會有相似路徑? 陸薇:我覺得會有相似性,無論是消費互聯網、工業互聯網,還是像汽車這樣的傳統行業。 最早的汽車廠,所有零件都是自己打造的。以前清華汽車系最驕傲的是可以手敲一輛汽車出來,現在誰還會自己造所有零件?所有產業一定會經歷這個過程。工業互聯網還在早期階段,還沒形成標準,也就還沒有標準分工格局。 甲小姐:現在是“把車子造出來”的階段。 陸薇:對,這個階段需要一體化地解決問題,就像電燈剛剛發明的時候,愛迪生需要從發電廠到電線到電燈全部提供。但面向未來,我相信規模大了,形成了標準,就會有分工。 甲小姐:現在大家已有路徑差別了嗎? 陸薇:路徑已經有所差別。小公司可行的道路是做行業縱深,之后可以持續打縱深或慢慢平臺化。硅谷有家公司叫uptake,前幾年做工程機械、風電應用等垂直解決方案,前年下半年把平臺開放給第三方,開始平臺化;大公司肯定一開始就會打平臺,像BAT、華為等。 甲小姐:發展至今,你認為工業互聯網已被論證為是可以長出“下一代巨頭”的方向嗎? 陸薇:我深信不疑。 首先,互聯網是一項改變世界的技術。然后讓我們看一看互聯網的發展路徑——互聯網作為一項信息通信技術,它是從第四產業、純粹的信息服務業如門戶網站、搜索開始的;然后慢慢進入第三產業,銀行、電信、零售,產生了電商、互聯網金融等新行業;然后進入到第二產業,帶來了工業互聯網;最后會進入第一產業——所到之處都會引發巨大變革。未來十年,我相信是工業互聯網的巨大風口。 甲小姐:兩年前你用“生死存亡”形容中國工業現狀,兩年過去,現狀變了嗎? 陸薇:形勢依然嚴峻。除了之前面臨的在成本紅利消失后高端制造回流歐美、低端制造為東南亞蠶食的狀況依然存在外,又出現了中美對峙、對中國技術封鎖等新的挑戰因素。 同時,工業升級不是一兩年之功。“中國制造2025”是2015年提出的,中國從制造大國變成制造強國,至少是以數個十年計的長期的事。 談業務:“治病”與“減肥” 甲小姐:你似乎花了很多精力研究工業互聯網的“形態問題”。 陸薇:在一個新興領域里,沒太多前人經驗好借鑒的,必須得經常抬頭看路。 去年年初,我們提出工業互聯網市場形態是“有墻的花園”,首先要解決的是“進入這個圍墻”,我們的路徑是攜手龍頭企業進入“有墻花園”,攜手地方政府支持區域智能制造升級。 當時,還有下一層問題沒回答——進入有墻的花園后,怎么服務花園里的花花草草? 甲小姐:我看你最新的認識是“深入有墻花園,打造新的工業生產方式”。 陸薇:今年我們回答了進入花園后提供什么服務的問題。我們現在的總結是,工業企業有兩類核心需求我們可以通過大數據和人工智能技術來滿足,一類叫“治病”,另一類叫“減肥”。 甲小姐:先說“治病”。治什么病? 陸薇:“卡脖子病”。 中國工業門類雖廣,但在一些高精尖行業核心技術起步比較晚,我們要引進國外的設備、生產工藝、生產線,甚至管理手段。因為是引進,原創方就會卡我們的脖子。 比如中國存在的“缺芯少屏”問題,芯片制造的核心設備光刻機和OLED面板制造的核心設備蒸鍍機我們都造不出來,必須引進,而且一機難求,有時候有錢都買不到,比如日本佳能旗下造蒸鍍機的公司有段時間被三星包銷了;另外即使買到了也短時間掌握不了,安裝、調試等都要高價買服務,出了問題也不能很快解決。我們在大量先進制造領域碰到卡脖子問題。 甲小姐:怎么治卡脖子病? 陸薇:兩種方法,一種是徹底掌握核心技術,但先進制造領域的核心技術突破無法一蹴而就,需要大量基礎研究的投入和時間;另一種辦法是在引進的基礎上,要能更快地為我所用。 甲小姐:怎么為我所用? 陸薇:傳統做法是高薪憑請工業專家,憑經驗解決關鍵工藝問題。比如三星發展液晶面板的時候,就是高薪聘請臺積電專家,用專機讓專家在臺灣韓國之間往來。但依賴專家,受限于人,效率就不會高。 現在業界共識是,更有效的辦法是靠數據。把整個生產過程的數據收集下來,靠計算機的數據分析挖掘手段輔助專家,甚至進一步超越專家的能力。 甲小姐:為什么數據能超越專家? 陸薇:過去不是沒數據,專家也看功率曲線,但看的方式是憑經驗,經驗是有限的,還可能出錯,我們就遇到過專家經驗經過數據檢驗是錯的情況。 另外,人腦的計算量是有限的,你要找的規律可能是高維空間的非線性關系,靠人腦是搞不定的。 用大數據、人工智能等手段,可以在海量數據上驗證專家經驗是否正確,還可以挖掘出經驗看不到的復雜規律和因果關系。 甲小姐:這是“治病”。“減肥”呢? 陸薇:“減肥”其實是個管理提升問題。因管理不善而存在各種浪費是工業界一個普遍問題。改革開放前30年,中國工業有很多紅利,比如人口紅利,我們有大量低成本勞動力;比如資源紅利,土地成本、能源價格較低;還有像環保以前抓得沒那么緊,不用額外花錢治理排放。 在紅利期,管理即便粗放一點,有些浪費,有些“脂肪”,和他國比起來還是有競爭力。 前些年開始,紅利到頭了,人力成本、土地成本、環保風暴全上去了。為什么福耀玻璃和富士康到美國開廠?現在在中國開廠和在美國開廠直接成本相差無幾。以前管理粗放一點,身上脂肪多一點,跑得慢一點,還是比別人快,最多算亞健康;現在跑不過人家了要出局,就從亞健康變得要命了,必須減肥。 甲小姐:怎么幫他們減肥? 陸薇:舉個我自己減肥的例子。 前幾年我受朋友推薦買了個體脂稱,一稱發現我是“隱形肥”,體重正常,但內臟脂肪超標,決定要減肥; 內臟脂肪怎么減我自己不得要領,需要專業指導,于是通過體脂稱附帶的APP報了線上減脂營,由專業教練根據個人數據情況定制飲食鍛煉方案,再根據APP采集到的身體數據及時調整方案; 進一步,我要按照方案做運動、吃健康餐,所以就買了啞鈴、跳繩等運動器具,還訂外賣健康餐。我報了三期,三個月減了十斤,最重要的是把內臟脂肪減下來了,從“隱形肥”變成了“標準”體型。 同樣,給工業企業減肥,第一步,先給個“稱”——一套數字化的指標體系,不僅包含顯性指標,還要測出隱性指標,我們叫“透明工廠”; 第二步,提供“減脂營”服務,就要專業教練,即有工業管理方法論和工具支持的工廠管理提升專家; 第三步,上運動器具,就是硬件設備。 我們的核心產品是“稱”,服務是“教練”,我們還會和合作伙伴合作,推薦甚至代銷“跳繩”、“啞鈴”、“減肥餐”,未來銷得多了我還可以OEM,變成我的品牌。 甲小姐:從一百多年前的泰勒時代開始就有很多工廠管理理論。進入工業互聯網時代,最本質的進步是什么? 陸薇:在中國工廠,管理咨詢已經推了一二十年,大多不成功,因為光憑管理很難保證落實。 中國和日本風格不太不一樣,日本人比較嚴謹,中國人比較靈活。日本有“豐田精益法”,但在中國很難靠管理制度保證大家按照12345去做,而系統和數據可以彌補這一點。 我們沒有必要重復造輪子。我們要做的,是把好的管理理論和數據結合,保證理論落地。 甲小姐:是否技術公司想要收到錢,賣軟件就是不夠,必須賣點硬件? 陸薇:賣硬件不是目的,大家愿意付費的是減肥健美的效果,買啞鈴是手段之一。 甲小姐:你們客戶有哪些行業? 陸薇:減肥和治病本身是不分行業的,但我不能一開始就開全科醫院,得從專科醫院開起。我們現在在治病方面有新能源、電子半導體、新材料行業;減肥方面有化纖,造紙,機械行業。 甲小姐:為什么不集中力量先打穿一個行業? 陸薇:to C會有爆發式增長,需要聚焦all in,但to B是漸進性的,客戶決策有其決策周期,可以允許幾個行業一起開拓,行業間不同深度的普適性需求和做法還能互相借鑒。 甲小姐:去年你們和國家電網青海公司聯合建設了一個新能源工業互聯網平臺“綠能互聯”,今年這類合作還有嗎? 陸薇:最近和一個做環保設備制造商的上市公司達成戰略合作,我們會和他們一起共建環保行業的工業互聯網平臺。 甲小姐:綁定巨頭做細分行業的平臺,這樣的案例你們做了幾個? 陸薇:每年能拓展一兩個就不錯了,但做一個就覆蓋一個行業。 甲小姐:你們和地方政府怎么合作? 陸薇:我們在蘇州、成都和天津建立了分支機構,都有當地政府支持。我們和蘇州政府聯合發起了蘇州工業大數據“十百千”工程,希望為一千家工業企業提供診斷服務,一百家進行局部試點,十家進行全面部署;我們在北京剛剛作為聯合發起單位成立了北京工業互聯網技術創新和產業推進聯盟,我擔任聯盟副理事長。 甲小姐:工業互聯網是否很大程度上是政府驅動的? 陸薇:的確不是純粹市場行為。工業互聯網涉及國計民生,政府引導沒什么問題,關鍵是時間點和方向對不對。 08年政府推物聯網,時間點就有點超前了,當時技術成熟度還不夠,4G還沒普及,傳感設備價格也很高。如果政府引導的時間點是對的,引導方式也得當,這反而是中國的優勢,可以集中精力干大事。 中國是制造業大國,門類齊全,提升動力和提升空間都比較大。感謝消費互聯網的發展,我們成為了信息技術應用大國,互聯網思維深入人心。加上現在的國際競爭,讓中國變成了實現工業互聯網的全球最好環境。 談路徑:“先做強,再做大” 甲小姐:這幾年你們的業務經歷了幾個階段? 陸薇:第一階段,我們的產品是一個工業大數據管理分析平臺,在平臺上,我們靠數據科學團隊來人工提供服務; 第二階段,我們做了工業互聯網平臺,把理解問題、選取數據集、看特征、選擇算法、訓練模型、做驗證這個解決問題的過程工具化和自動化,讓數據科學團隊工作效率更高; 第三階段,我們把減肥、治病這兩類服務進一步產品化。 打個比方,第一步像是開了個中藥鋪,由坐堂醫生診斷、定制、抓藥;第二步是把抓藥煎藥過程做標準化和自動化;第三步是當我總治某些病的時候,我就把某些藥預先配成藥丸,就不用再重復抓藥煎藥了。 甲小姐:可復制性本質來自什么? 陸薇:一是行業里有類似客戶;第二是產品和服務可復制。已經產品化的部分,比如工業大數據平臺KMX和工業互聯網平臺KSTONE,是百分百復用的。 我們在標準化產品上有三類服務,一類是輕型咨詢,一類是配置服務,還有一類是定制開發。我們當然希望產品部分越多越好,盡量多用不寫代碼的配置方式,盡量少做咨詢和寫代碼。 甲小姐:中國B端客戶不喜歡標準化的產品,他們喜歡定制化。 陸薇:to B要做到完全不定制是很難的。to B的SaaS公司也要做很多onboarding service,和企業內部的系統和流程對接。關鍵在于通過技術和產品創新,讓定制變得高效。 甲小姐:過去一年你最花費心思的地方是做大收入嗎? 陸薇:我希望先做強再做大。 甲小姐:什么公司大而不強? 陸薇:做“大”有不同手段。你靠核心競爭力做大?靠資本運作做大?還是靠資源整合做大? 做“強”,就是打造有壁壘的核心競爭力,用它作為你的增長引擎,保證持續的高速發展。 甲小姐:你要的核心競爭力是什么? 陸薇:我們做的事沒有太多先例,我們想去做領頭羊。第一就是看得到。需要行業洞察力。第二個就是做得到。需要技術和產品能力。 甲小姐:你的客戶夸獎最多的是什么?抱怨最多的是什么? 陸薇:今天我們還在討論,我強調我們一定要有“客戶可感知價值”的產品。 我們經常做“一把手工程”,最終的用戶可能是生產運營負責人,甚至是一線操作人員,但一定需要一把手可感知價值。 客戶滿意度等于客戶感知到的價值減去期望,如果感知到的價值大大超過期望,他就非常滿意,反之就不滿意。 甲小姐:什么可以增強一把手感知? 陸薇:首先你得真有貨,第二是讓他感受到。前者是關鍵。 舉個例子,我們有個“減肥”客戶,去年我們完成了300萬的一個項目,做完客戶一算,直接減掉1000多萬開支,當年就是300%回報。客戶滿意到甚至愿意幫我們去同行里銷售。 甲小姐:你們的服務都能體現為財務數據嗎? 陸薇:我們希望全可以落到財務指標,而且完全做得到。所以我的CFO是參與業務的,她會幫我們算財務模型,我們的報價跟我們創造的價值有關。 工業企業非常務實,吹牛皮沒用,要算ROI。 我們的經驗是,假設一個工業企業要做一個硬件投資比如買設備,五年內回本,他會認為值得投;軟件投資,兩三年能回本,他會認為值得投。如果算不清賬,我們自己都知道不值得投資,就不用再跟客戶扯了。 甲小姐:財務指標在服務之前能預判出來嗎? 陸薇:有些能,有些不能。有經驗的領域能,完全沒有經驗、也沒有類似工藝可借鑒的領域不能。 甲小姐:不能的時候怎么辦? 陸薇:在客戶和我們都沒做過的領域,我們會跟客戶說明這需要共同探索,我們都要投資,都要承擔風險。 甲小姐:那你怎么定價? 陸薇:原則是“反脆弱”。在to B服務里,定價是一門藝術。設對期望,然后用反脆弱的方法來執行。 甲小姐:具體說說。 陸薇:所謂反脆弱,就是一旦失敗不會造成崩盤,甚至還可以從失敗中獲益。 我們做從0到1探索時的原則是盡量不虧本,即使事沒成,也沒有經濟上的損失,還有經驗上的獲得。比如我們第一次和寶潔合作,客戶和我們達成的預期就是能接受最后的數據分析沒有結果,但至少可以知道該從哪些方面補足數據。 甲小姐:創業公司的確很需要這門藝術,一邊得種樹,一邊還得摘果子。 陸薇:對,不能為求發展而忽略生存,首先保證生存。 甲小姐:你們的大B客單價是什么范圍? 陸薇:幾百萬、上千萬都有。 甲小姐:你的業務里哪些是長期投入,哪些是“摘果子”? 陸薇:我們會長期投入的,一定是為了“做強”的部分,那些有復制價值的,能結合技術變成產品的部分,能不斷打造增長引擎。 如果一個項目對打造引擎有幫助,我可以攤銷成本到多個項目,有點虧損也可以;如果是純粹費用,那一定不能虧本。 談取舍:“start from where you want to be,以終為始” 甲小姐:你的團隊經歷的最明顯的變化是什么? 陸薇:我們升級改造了團隊的基因。 我們原生的團隊主要是數據技術人才,沒有工業管理基因,也沒有懂工業技術的人,我們一步一步引入工業專家成為合伙人,現在我們是一個擁有“工業管理+工業技術+數據技術”混合技能的團隊。 甲小姐:你是怎么意識到改造基因的重要性的? 陸薇:我們的使命要求我們能替客戶直接解決問題。最早我們的產品是一個工具平臺,我們發現它和我們的使命之間是有gap的,它并不直接解決客戶問題,你需要在上面額外人工理解客戶問題,做算法研制,第一版算法研制都是手工的、離線開發的,然后部署到這個平臺上運行。 那時,我面臨一個重要選擇——是繼續按照我原生的基因來,調整公司的使命,重新定位成一家技術產品公司,聚焦做好平臺工具產品賣給那些給用戶解決問題的公司;還是保持使命不變,改造公司的基因? 最后我決定,改造公司基因,保持使命不變。 甲小姐:決定之后,你們做了什么調整? 陸薇:團隊引入行業人才;產品體系升級;整套市場銷售宣傳都要變。我們的同事也經歷過困惑,銷售宣傳話術都要花很長時間重新定義。 甲小姐:這個決策是你的個人意志,還是很多人一開始就認同你? 陸薇:最初是我個人決定,最后還是要獲得團隊支持。 甲小你:怎么說服大家跨越這個障礙? 陸薇:那時我們內部有很激烈的辯論,甚至過程中有人不認同,選擇離開。最后留下的是認同這個使命價值觀的人。 甲小姐:使命和基因,為什么前者更寶貴? 陸薇:無所謂對錯,是不同的選擇。我想強者不會輕易改變目標。 甲小姐:大部分人會覺得基因更難改變。一條簡單的道路和一條更難的道路放在一起,既然不分對錯,為什么不選前者? 陸薇:簡單道路固然走起來容易,但走的人多,也很擁擠;難的道路競爭者會少很多,后來的路會越來越寬廣。容易的路走得快,我們更想走遠些。 我的IBM前老板對我影響最大的一句話是:Start from when you want to be ,not from where you are. 以終為始——先想明白你要往哪去,再倒過來看要怎么走,包括構建什么樣的團隊。 如果我們是start from where we are,那我就應該做成一家技術產品公司;但如果我們要堅守“做工業企業的大數據合伙人”這個使命,倒過來看,團隊就要成長,就要吸引外部基因的加入、改造、升級。 你就算再聰明能學習,在短期內能掌握的領域知識和在行業里摸爬滾打一二十年的專家是不可同日而語的,所以我們沒有的基因,一定要引進。 甲小姐:從使命角度,做重的道路是無窮無盡的;從自身角度,復雜卻是企業發展的大礙。昆侖數據的邊界是什么?未來,做什么不做什么? 陸薇:表面看起來我們的業務很復雜,但復雜背后有我們最簡單的原則——能夠幫客戶解決問題的都是我們要做的。  甲小姐:你們現在多少合伙人? 怎么分工? 陸薇:十個合伙人,COO、CFO是合伙人,主要行業每個行業負責人也是合伙人。我們是項目負責制,項目立項后不同職能的人組成戰斗團隊,項目經理負責,大家共享目標。我們有項目群,類似項目由一組人負責。 甲小姐:你們的業務多大程度上還依賴于你的專業性? 陸薇:大部分項目不需要我參與。我主要看方向和負責打造引擎。 甲小姐:過去幾年你個人最著重提升什么? 陸薇:我一直在試圖提升的是“知行合一”。過去我想得深遠的能力超過實操的能力。從想到到做到,要獲得團隊認同、排兵布陣、引進資源、項目實際操作,需要很強的經營管理能力,不僅我個人要知行合一,還要組織大家集體知行合一。 甲小姐:你在不斷修煉“經營者”這個身份。 陸薇:我需要完成從技術專家到企業家的轉變。 甲小姐:你的時間怎么分配? 陸薇:比較靈活,目標和關鍵任務驅動。 甲小姐:最近有沒有印象深刻的書? 陸薇:這次過年我讓公司合伙人集體看兩本書,一本叫《賦能》,一本叫《奈飛文化手冊》。 甲小姐:你會試圖用奈飛的方式管理公司嗎?那是個非常特別的公司。 陸薇:這本書和賦能的理念是一致的。信息時代和工業時代企業的管理挑戰不一樣。工業時代市場變化沒那么快,要的是高效機器;信息時代,對市場的適應性是最重要的。 工業時代要用機械論、還原論,要用物理學的思維管理企業;信息時代應該用生物學的思維管理——大家有機連接,可以自組織自適應地靈活做事,可能不見得更高效,但組織的創新能力和適應性是更強的——用子系統的不穩定性帶來整個系統的穩定性。 甲小姐:如何打造一個賦能型組織? 陸薇:第一,要有清晰的共享目標;第二,要有非常透明的信息共享渠道機制,支持小組織在目標牽引下基于共享的信息自主決策和協作。像奈飛,接線生都要懂業務。 甲小姐:你對于昆侖數據的未來有明確計劃嗎? 陸薇:我們不會改變使命愿景,我們希望打造更強大的引擎,跑得更快更遠。這是大方向,不是明確計劃。新的方向很多事不是計劃出來的,是假設、檢驗、試錯、摸索出來的。 甲小姐:燈塔是固定的,但你會讓子彈多飛一會兒。 陸薇:對,你要接受你會面臨階段性沒想清楚的時刻。 甲小姐:之前一位連續創業者告訴我,創業公司最好不要試圖做新市場,做game winner已經很難,做game changer更是難上加難。為什么昆侖數據“明知山有虎,偏向虎山行”? 陸薇:我們創業出發的時候就想好了要爬這座山,沒想過山里有沒有虎。爬山過程中可能遇到老虎,可能裝備不夠,這是沒辦法在出發前一一準備好的,我們能做的就是逢山開路,遇水架橋。 昆侖數據的英文名是K2Data,它承載著我們的愿景。我們要登上喬戈里峰K2,它遠在千里外,我們現在還看不清完全的路徑,登山裝備還不完備,團隊技能還需要鍛煉,但我們的目標一直在那里——我們會從登香山開始,不斷打造裝備,鍛煉團隊,登上一座又一座更高的山峰,直到有一天能登頂K2。 ...

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2019年3月17日,北京工業互聯網技術創新與產業發展聯盟在北京成立,同時召開一屆一次理事會。工業和信息化部信息化和軟件服務業司巡視員李穎,北京市經濟和信息化局副巡視員姜廣智,中國工程院院士、清華大學副校長尤政,中國工程院院士孫家廣,中國信息通信研究院總工程師余曉暉等出席會議并致辭,昆侖數據CEO/創始人、北京工業大數據創新中心主任陸薇博士當選聯盟副理事長,由昆侖數據發起并主導運營的工業大數據創新中心當選副理事長成員單位。 聯盟自審核成立登記以來,前期工作一直在北京工業大數據創新中心的支持和協助下開展,為聯盟工作積累了多方資源和實踐經驗。北京工業大數據創新中心作為北京市批復的創新中心,同時也是國內首個工業大數據領域創新中心(目前已建成蘇州分中心、四川分中心),作為共建單位,中心攜手清華大學,填補了領域內多個空白,持續推動北京乃至全國的產業發展和技術升級,并攜手北京重點行業和企業建設工業互聯網平臺。打造細分行業工業互聯網生態體系建設,實現轉型升級。 近年來,在政策的大力倡導下,我國涌現出數百家工業互聯網平臺產品。昆侖數據認為,搭建垂直行業的工業互聯網平臺是為工業企業服務的一種路徑,其真正的價值在于平臺能夠提供的服務。基于多年的探索實踐,昆侖數據提出“工業企業需求金字塔”,即:處于不同發展階段、擁有不同資源稟賦的工業企業分別面臨三大共性難題:企業轉型瓶頸、關鍵工藝落后、生產管理粗放。以數據價值挖掘為核心、隱形數據顯性化為抓手,昆侖數據緊緊圍繞制造業痛點,分別從“加速新生、精準治病、科學減肥”等三大維度為工業企業創造可感知價值。 北京工業互聯網技術創新與產業發展聯盟的成立旨在凝聚政府、高校、企業的各方力量,聯合開展工業互聯網技術、標準和產業研究,共同探索工業互聯網的新技術和新模式,開展試點示范,廣泛推進國內外合作,形成由北京輻射全國的合作平臺。 會上,尤政副校長表示,牽頭推動聯盟的成立,希望充分發揮北京市在人才、科技領域的優勢,把高校、研究機構的科研成果與產業實際需求有效對接,形成對科技成果轉化的有益平臺和產業推廣的有效手段。 李穎巡視員代表工信部信軟司對聯盟成立大會的召開表示了熱烈的祝賀。并指出聯盟的成立有利于催生北京經濟增長新引擎,打造京津冀工業互聯網協同發展新局面,成為引領全國產業升級的新典范。 姜廣智委員在致辭中指出,希望聯盟要秉持成立初心,搭好臺,牽好線,匯聚更多的力量和更優質的資源,推動北京市工業互聯網產業發展。 孫家廣院士在揭牌儀式后,作了工業互聯網推動實體經濟發展的主旨演講,昆侖數據CEO陸薇博士和清華大學軟件學院王建民院長與信通院、國家工信安全中心、用友、東方國信、海爾、華為、聯想等單位的代表一起共同發起了開源倡議。 最后,聯盟第一屆輪值理事長王文京在發言中表示,聯盟將致力成為工業互聯網產業政策的宣貫和推動者,打造創新資源集聚和合作交流的平臺,建設京津冀工業互聯網企業之家和服務基地,積極探索和創新產學研用合作機制,加速推動技術創新成果應用落地和產業化。 此次聯盟發起單位共128家,其中包括:清華大學、國家工業信息安全發展研究中心、中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所、工業和信息化部電子五所軟件中心、北京東方國信科技股份有限公司等。今后,我們將聯合相關領域的產學研用資源,進一步促進成員單位共享資源、共同發展。逐步形成行業標桿,通過與清華大學的合作,實現國內技術引領;共建行業生態網絡,通過行業探索,實現多層次多模式產業對接;支撐政府政策驗證,通過中心網絡建設,探索模式,推動產業發展。 ...

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元宵佳節剛過,一場超過5000人規模的峰會預告了2019年工業互聯網賽道的火熱。工業是國民經濟的主導,工業巨頭的興衰、工業新貴的突圍、傳統工業的生存,在工業互聯網的服務版圖中一樣引人矚目。   都說科技是第一生產力,都說工業自動化和工業機理的積累已經讓先進制造業每一步突破都異常艱難,那么,大數據和人工智能對工業企業的價值影響力如何衡量?在平臺競爭愈發激烈的當下,工業互聯網如何從撲熱點走向價值落地?不論是新商業模式還是新技術,這一波熱潮過后,行業從業者們希望達到的遠方是什么?——國內工業大數據領域的先行者,昆侖數據在2019工業互聯網峰會給出了自己的答案。     “深入有墻花園,定義工業全新生產方式,為工業企業加速新生、精準治病、科學減肥”,這是昆侖數據參與2019年工業互聯網峰會的核心觀點,承載了昆侖數據對“有墻花園”的新認知,以及對未來生產力、生產關系及生產方式的新思考。   工業互聯網是一個個“有墻花園”,龍頭企業是花園中的核心節點。這是2018年工業互聯網峰會時,昆侖數據創始人&CEO陸薇博士提出的論點,引發廣泛的行業思考與追隨。而經過一年的實踐,她強調,如果“有墻花園1.0”是平臺搭建,那么“有墻花園2.0”將聚焦價值創造。   “與龍頭企業攜手,搭建垂直行業的工業互聯網平臺不是目的,只是為企業服務的一種路徑,真正的價值在于平臺之上能提供什么樣的服務。”昆侖數據提出的加速新生、精準治病、科學減肥三個價值突破點,由“工業企業的需求金字塔”延伸而來。     加速新生   金字塔尖的龍頭企業,如何突破既有業務天花板,在互聯網時代,利用產業鏈上的優勢地位,實現全新業務勢能增長? 基于數據流與業務流的交互,在創新研發、效率提升、質量改善等多維度形成上下游協同,提供新的工業互聯網業務,重構行業生態,共建工業互聯網“有墻的花園”。例如昆侖數據與國網青海電力合作的“綠能互聯”、與金風科技打造風電工業互聯網,以及與某環保上市公司打造新一代環保行業平臺。   以“綠能互聯”為例,這是國內第一個覆蓋源網荷一體化的新能源行業的工業互聯網平臺,匯集了風電場、光伏電場等發電端數據和下游企業用電數據,基于這些數據可以為發電企業提升發電效率、優化新能源消納,為下游企業提高電能質量,用電成本優化等等服務。甚至還可以衍生電廠資產證券化,提升有效的資產評估等金融服務。這一系列增值服務超越了原來電網傳統業務,是基于工業互聯網平臺產生的新興業務,幫助電網實現工業互聯網的轉型。   精準治病   金字塔腰部的先進制造業,許多領域的核心技術不是中國原創,依賴國外引進的工藝、設備、制程等支持生產,存在引進技術水土不服、以及在國際對抗中存在被卡脖子風險等問題。如何能將國外引進的核心工藝技術消化吸收,如何提升國產工藝的創新能力和國際競爭力? 針對這類“卡脖子病”,基于機理和工業場景的大數據算法,幫助企業明確與關鍵工藝和制程相關的核心工序及所有相關參數,以深度數據挖掘、人工智能、深度學習等技術手段,加速異常排查,提升企業整體研發能力,突破專家經驗,突圍技術封鎖。昆侖數據已經實現在電子制造、新材料等領域的應用。   以昆侖數據合作的某半導體企業舉例,該企業的主要生產設備從日本進口,安裝、使用、調試等全需高價從日本請原廠專家,企業始終無法有效掌握核心技術,工藝不穩定,良品率很難保障。先進制造業的技術壁壘很難快速突圍,而靠數據分析沉淀、突破專家經驗,更快掌握既有工藝,是目前最好的手段。以往一批次產品出現良率問題,影響因素數百個,靠專家排查根因要七天時間,現在只要15分鐘。   科學減肥   金字塔底部最大量的需求,集中在如何通過數據與業務流程的梳理,幫助企業清晰看到現在的健康狀況,針對“有肥可減”的地方怎么改善,整體如何提升?   將數據和精益、6σ等先進的管理理論,有效結合在一起,減少因跑冒滴漏而產生的生產浪費和因效率低下而產生的管理浪費,用數據為生產經營流程賦能。針對成本紅利消失、環保趨嚴、產能過剩、利潤率嚴重下滑的傳統工業行業,向創新要效益更為緊迫。 例如與昆侖數據合作的某紡織原料廠,在實施6個月的減肥項目后,當年實現直接成本降低930萬,同時還獲得減少客戶投訴、提高客戶滿意度、減輕廠長管理負擔等間接效益。   在技術實踐與價值探索的過程中,昆侖數據用“(IOT+AI)*(人、機、料、法、環)”的全新生產力,實現了“打破職能邊界,跨部門協作,通盤提升”的新生產關系,進而對全新的生產方式提出了思考——“融合工業機理與數據科學、人工智能,我們可以預見到,未來的生產方式,將是通過技術優化流程、賦能管理、突破工藝,以產業鏈各龍頭企業的突圍,進一步實現產業鏈供需動態匹配,數據鏈正反雙向可追溯,推動行業良性發展。”   這是行業推動者的期待,也將是行業踐行者的承諾。...

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2月21日,2019年工業互聯網峰會在北京國家會議中心舉行。此次峰會規模空前,預示著2019年工業互聯網賽道的火熱。在本次峰會上愛分析采訪了昆侖數據創始人&CEO陸薇,暢談昆侖數據在工業互聯網方向的觀點和實踐。   昆侖數據是聚焦在工業領域的一家大數據公司。在工業互聯網領域,昆侖數據的核心競爭力,是基于新興技術手段匯集工業數據,挖掘數據的業務價值,為工業企業解決問題。   在行業選擇上,昆侖數據主要瞄準數據基礎較好、數據價值較高的行業,包括能源、先進制造、環保等,標桿客戶包括國家電網、中石油、金風科技、北汽等龍頭企業。   具體到為工業企業解決什么問題,可以用“工業企業的需求金字塔”模型總結昆侖數據的思考。     助力龍頭企業加速新生   在金字塔頂端,是行業龍頭企業。從需求的角度,龍頭企業面臨的挑戰,更多不是內部業務的改善,而是突破既有業務的天花板,在互聯網時代進行工業互聯網的轉型,提供新的工業互聯網業務。   基于數據流與業務流的交互,在創新研發、效率提升、質量改善等多維度形成上下游協同,提供新的工業互聯網業務,重構行業生態,共建工業互聯網“有墻的花園”。例如昆侖數據與國網青海電力合作的“綠能互聯”、與金風科技打造風電工業互聯網,以及與某環保上市公司打造新一代環保行業平臺。   以“綠能互聯”為例,這是國內第一個覆蓋源網荷一體化的新能源行業的工業互聯網平臺,匯集了風電場、光伏電場等發電端數據和下游企業用電數據,基于這些數據可以為發電企業提升發電效率、優化新能源消納,為下游企業提高電能質量,用電成本優化等等服務。甚至還可以衍生電廠資產證券化,提升有效的資產評估等金融服務。這一系列增值服務超越了原來電網傳統業務,是基于工業互聯網平臺產生的新興業務,幫助電網實現工業互聯網的轉型。   幫先進制造企業精準治病   金字塔腰部的先進制造業,許多領域的核心技術不是中國原創,依賴國外引進的工藝、設備、制程等支持生產,存在引進技術水土不服、以及在國際對抗中存在被卡脖子風險等問題。如何能將國外引進的核心工藝技術消化吸收,如何提升國產工藝的創新能力和國際競爭力?   針對這類“卡脖子病”,基于機理和工業場景的大數據算法,幫助企業明確與關鍵工藝和制程相關的核心工序及所有相關參數,以深度數據挖掘、人工智能、深度學習等技術手段,加速異常排查,提升企業整體研發能力,突破專家經驗,突圍技術封鎖。昆侖數據已經實現在電子制造、新材料等領域的應用。   以昆侖數據合作的某半導體企業舉例,該企業的主要生產設備從日本進口,安裝、使用、調試等全需高價從日本請原廠專家,企業始終無法有效掌握核心技術,工藝不穩定,良品率很難保障。先進制造業的技術壁壘很難快速突圍,而靠數據分析沉淀、突破專家經驗,更快掌握既有工藝,是目前最好的手段。以往一批次產品出現良率問題,影響因素數百個,靠專家排查根因要七天時間,現在只要15分鐘。   為傳統企業科學減肥   金字塔底部最大量的需求,集中在如何通過數據與業務流程的梳理,幫助企業清晰看到現在的健康狀況,針對“有肥可減”的地方怎么改善,整體如何提升?   將數據和精益、6σ等先進的管理理論,有效結合在一起,減少因跑冒滴漏而產生的生產浪費和因效率低下而產生的管理浪費,用數據為生產經營流程賦能。針對成本紅利消失、環保趨嚴、產能過剩、利潤率嚴重下滑的傳統工業行業,向創新要效益更為緊迫。   例如與昆侖數據合作的某紡織原料廠,在實施6個月的減肥項目后,當年實現直接成本降低930萬,同時還獲得減少客戶投訴、提高客戶滿意度、減輕廠長管理負擔等間接效益。   在技術實踐與價值探索的過程中,昆侖數據用“(IOT+AI)*(人、機、料、法、環)”的全新生產力,實現了“打破職能邊界,跨部門協作,通盤提升”的新生產關系,進而對全新的生產方式提出了思考——“融合工業機理與數據科學、人工智能,我們可以預見到,未來的生產方式,將是通過技術優化流程、賦能管理、突破工藝,以產業鏈各龍頭企業的突圍,進一步實現產業鏈供需動態匹配,數據鏈正反雙向可追溯,推動行業良性發展。”...

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【慧聰通信網】2019年2月21日,由工業和信息化部指導,中國信息通信研究院、工業互聯網產業聯盟、中國通信學會聯合主辦的2019工業互聯網峰會在北京舉行。在本屆大會上,來自政產學研用的各領域代表紛紛看好未來中國工業互聯網的發展,同時也展示了很多成熟的應用案例。其中,來自昆侖數據的工業互聯網解決方案,以深入有墻花園,定義工業全新生產方式,為工業企業解決加速新生、有效治病、科學減肥等問題,吸引廣泛關注。   昆侖數據是是工業互聯網領域的領軍企業之一。在昆侖數據創始人&CEO陸薇看來,昆侖數據的核心競爭力在于幫助企業以基于互聯網的手段匯集與分析多維度工業數據,挖掘數據價值,提出適合企業的個性化解決方案,提升和創造業務價值。   昆侖數據今年提出的加速新生、有效治病、科學減肥三個價值突破點,由“工業企業的需求金字塔”延伸而來。     助力龍頭企業業務轉型,加速新生   為什么首先選擇龍頭企業?陸薇表示,處于金字塔頂部的龍頭企業既擁有良好的數據,同時企業管理者也有很深的轉型意識和改變需求。   昆侖數據從四個維度來挑選每個行業的“代表性企業”。一是這個行業本身非常重要且有發展空間;二是這個行業具備形成互聯網生態的基礎和前景;三是行業內存在業務和數據的交匯點,即龍頭/樞紐企業;四是企業和企業領導人有進行互聯網轉型和推動全行業轉型的愿景和雄心。   這些龍頭企業現在面臨的更多挑戰不是面向內部的改善,而是突破既有業務天花板,在互聯網時代,提供新的工業互聯網業務。如果能夠充分利用產業鏈優勢和現有的稟賦資源,結合昆侖數據的技術能力,搭建一個服務所在垂直行業的工業互聯網平臺,支持上下游,這會是非常可行的工業互聯網轉型的路徑。   迄今為止,昆侖數據已經與國內一批行業龍頭企業合作,比如國家電網、中國石油等。2017年昆侖數據團隊在一項全球工業數據挖掘賽事中奪冠。2018年數博會大數據最佳案例選拔中,昆侖數據也從全國30個省份推薦的1000多個案例當中勝出,與阿里、網易、聯想等知名企業一并列入全國10強,也是全國10佳中最佳的工業案例。   助力先進工業企業解決“卡脖子病”   那么,是不是建設完垂直行業的工業互聯網平臺就OK了呢?陸薇說:“與龍頭企業攜手,搭建垂直行業的工業互聯網平臺不是目的,只是為企業服務的一種路徑,真正的價值在于平臺之上能提供什么樣的服務。”   其中,處于金字塔腰部的先進制造領域有非常明顯和迫切的“卡脖子病”需要治理。   許多先進制造領域的核心技術不是中國原創,依賴國外引進的工藝、設備、制程等支持生產,存在引進技術水土不服、以及在國際對抗中存在被卡脖子風險等問題。如何能將國外引進的核心工藝技術消化吸收,如何提升國產工藝的創新能力和國際競爭力?   針對這類“卡脖子病”,陸薇表示,目前探索的最佳路徑是,基于機理和工業場景的大數據算法,幫助企業明確與關鍵工藝和制程相關的核心工序及所有相關參數,以深度數據挖掘、人工智能、深度學習等技術手段,加速異常排查,提升企業整體研發能力,突破專家經驗,并逐步突圍技術封鎖。昆侖數據已經實現在電子制造、新材料等領域的應用。   以昆侖數據合作的某半導體企業舉例,該企業的主要生產設備從日本進口,安裝、使用、調試等全需高價從日本請原廠專家,企業始終無法有效掌握核心技術,工藝不穩定,良品率很難保障。先進制造業的技術壁壘很難快速突圍,而靠數據分析沉淀、突破專家經驗,更快掌握既有工藝,是目前最佳的手段。以往一批次產品出現良率問題,影響因素數百個,靠專家排查根因要七天時間,現在只要15分鐘。   這就是昆侖數據幫助高精尖企業來治理“卡脖子病”,從而幫助企業真正實現技術自由和企業成長。   助力中小企業“減肥”增效   除了龍頭企業和高精尖企業,在中國的工業體系之中,更多的是處于金字塔底部的傳統企業。改革開放的40年,前三十年中國都有非常多的發展紅利,由于具有人口紅利、低成本紅利以及土地、能源等各種資源的相對成本優勢,以前企業哪怕管理粗放一些,與其他國家相比,中國的工業企業還是具有一定的競爭力。但在過去的十年中,這個形式已經發生了巨大的變化,很多紅利正在消失,一方面產能在過剩,另一方面低成本的規模擴張無以為繼,隨著政府在環境保護等方面的管理加強,企業粗放式的管理模式已經沒有了競爭力,甚至已經關系到了企業的生死存亡。   陸薇表示:這些工業企業要發展必須轉換發展動能,必須要向技術創新要效益,通過技術創新,提升生產經營和管理的水平,提質增效,才能繼續保持競爭力。這就是我們說的能夠幫助廣大的工業企業實現“減肥”。   “減肥”是昆侖數據將數據和精益、6σ等先進的管理理論,有效結合在一起,減少因跑冒滴漏而產生的生產浪費和因效率低下而產生的管理浪費,用數據為生產經營流程賦能的一種方式。   例如與昆侖數據合作的某紡織原料廠,在實施6個月的減肥項目后,當年實現直接成本降低930萬,同時還獲得減少客戶投訴、提高客戶滿意度、減輕廠長管理負擔等間接效益。   陸薇表示,在工業互聯網時代,傳統工業與互聯網必須深度融合,找到全新的管理與服務模式,創造超出產品制造本身的、更具附加值的產業形態。只有如此,中國工業才可能走出低谷,再度崛起。...

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