一个公司为什么成功?第一是专注，第二是团队，第三是数据科学。怎么专注?通过数字化转型实现客户第一，降低成本提高生产率和利润，帮客户提高经济效益才是真正的专注。
——uptake 全球副总裁陆泓《美国工业互联网的创新之路》
4月23日，2019数字化转型之路研讨会暨数字化企业研习社成立大会在北京召开。活动现场，uptake 全球副总裁、大中华及北亚董事总经理陆泓分享了“美国工业互联网的创新之路”主题演讲，以下为演讲实录：
今天我要介绍的是美国华尔街的新宠uptake。实际上我到这个公司才4个多月的时间，去年12月份才到这个公司，在来uptake之前，我是在美国物联网平台巨头公司jasper，jasper在2016年被思科收购成为思科物联网事业部门，负责亚太市场，至今我实现了从物联网的连接到人工智能的转型。
uptake公司可以说是家“挺牛的公司”，2014年7月份成立，成立的时候第一个订单就拿了一亿五千万的美金单子。第二年拿下另外一个订单，caterpillar的子公司，做火车头的公司。2016年再接再励， 拿下全美国最大的风机运营商berkshire hathaway energy的订单。在过去四年中帮助一百多家企业成功数字化转型，横跨各行各业，能源、制造、矿业，甚至物业管理等，去年d轮融资一亿多美金，现估值以已达到23亿美金。
对于这样的公司，毫无疑问一定会得到各个行业的好评，荣誉。我觉得这个不重要，最重要的是客户，我们这边刚才讲的bhe公司，2016年刚上线了5%的风机，我们的软件报警说其中有一个风机的主轴可能会坏掉，bhe公司的运营部门说怎么可能?结果派人去一看，果然是会坏，就这么一次的预测，帮助bhe公司节省了25万美金。所以bhe公司ceo bill fehrman (直接向巴菲特汇报)讲道“uptake公司是能在正确的时间为用户提供正确的执行建议。“
五年的时间，uptake开发了图中蓝色标示的人工智能，或者叫工业互联网平台。主要的核心是人工智能机器学习的引擎，其输入是三百六十维度的全景数据，不仅仅是机器数据，更重要的是一些企业数据，erp数据，维修工单等，很多客户的机器设备根本没有联网，大多数客户只有20%是联网的。而我们用什么数据来做人工智能分析呢?最近我拜访了中国最大的，也是全世界最大的风机运营商，他们说：陆总我们每个月都会收集测试“风机的机油”，但是不知道这个“机油”也可以做预测性维护的分析。其他的数据还有来源于工业智能环境、地理位置、交通等等，通过人工智能机器学习的引擎研发了一大堆向上的垂直行业的能力，更向上，更细分行业做这些量身定制的应用。我们的平台在美国目前是部署在亚马逊的云上，我觉得在中国可能就是要用本地的公有云吧。
在我入职的几个月里，我深刻的研究了一下，uptake公司为什么会如此成功，我总结了以下三点：第一点是专注，第二个是优秀的团队，第三个是数据科学data science。
第一： 怎么专注?只专注于工业。还有什么专注?刚才李院长讲了企业数字化转型是为了干吗?是“客户第一”为导向，帮客户提高经济效益、降低成本、提高生产率和利润，才是真正专注的方向。在两个礼拜之前，我们公司又拿下了一个非常大的单子，是全世界第二大半导体制造商，在美国硅谷，这家半导体公司一开始在几个月前先找了谷歌和aws的数据科学家，用了数月的时间，结果这两家公司都没有给出有用的解决方案。结果死马当作活马医，这家半导体公司尝试的找到uptake，我们公司派了4个人去，两个礼拜的时间就帮他们做成了相关的数据模型。这是为什么呢?不是我们的数学科学家比谷歌和亚马逊的牛，我们公司只有一百多个数据科学家，但就是因为我们专注!这里还有几个例子，ameren是家发电厂，每年用了我们的人工智能应用平台帮公司节省990万美金。paloverde是一家核电厂，每年我们帮他们节省1000万美金。还有就是个class1的火车公司，在美国有大约一万四千个火车头，通过启用人工智能做的预测性维护，帮助他们企业每年节省4700万美金。最后，这个案例是某个重型机械经销商，uptake软件服务帮助公司每年提高850万美金的收入。这些是才真正达到了企业经济效益提升的目的。
第二：众所周知， uptake的创始人是比较有名的，brad keywell和eric lefkofsky这两位曾是大学同学，他们两人从大学毕业以后，连续创业十几家科技公司，其中他们最著名的2家公司是： groupon和echo global logistics，都是非常成功的互联网公司。除了这两位创始人，公司同时也挖掘和招募了很多各个行业优秀的企业高管团队，很多来自ge和思科等专家团队。
第三个成功的原因，就是强大的data science。uptake平台已经拥有超过21亿小时的机器学习，连接了130万工业设备并不断在增加，还有6万个失效模型，所以即使设备不联网，uptake也可以通过这些失效模型来预估机器设备大约会是怎么样坏掉的，从而帮助企业运用最优化的机器维护策略，这个是非常重要的。2018年初，uptake平台一天的数据交易量达已到纽约证券交易所的六倍以上。
刚刚讲到的重工企业，帮助他们数字化转型，是全方位的。从联网客户，运营机器的客户，帮助数字化转型，到经销商，到主机厂商，到供应商。这里尤其重点提到是经销商，经销商是机器的使用者和主机厂商非常重要的桥梁。在北美100%凯特彼勒的经销商是通过使用uptake的应用来做数字化转型的，最近我跟中国的挖掘机协会会长沟通时，他提到，在挖掘机这个行业中国一年要浪费价值一千五百亿的零部件。为什么呢?因为信息的断层，不知道哪个机械和零部件会损坏，而造成厂商每年囤积大量备用机器和零部件。在重型机械这个领域，机器如果在维保期之外出了故障，只有15%的维修是用到原主机厂商的零部件，所以主机厂商根本不知道哪个机器零部件最会损坏，那企业用什么依据来优化你的制造工艺，何谈来优化你的供应商。这点uptake通过在经销商那里部署人工智能应用，对所有其销售的机器进行预测性维护分析，在客户的机器损坏之前会有效可靠的通过经销商告知客户，并且快速高效的完成相应的故障维修，不仅保证的客户施工的不间断性，并且大大提高的经销商的售后服务收益和降低服务成本，更重要的是打通了在户外使用的机器和原厂商的数字化通道，提高原厂商零部件的使用率(100%以上) 。也给予原厂商重要的零部件损坏率，帮组其有效的改造制造工艺和优化供应链，提高产品质量，增加经济效益。
下面讲一下美国工业互联网近几年的趋势，第一个：十几年以来我们一直在做企业的数字化转型，像erp，scm，plm这些软件其实主要是通过人工的数据输入，把企业的各种管理流程自动化。如今我们是通过物联网的方法获取海量和动态的机器、环境数据，通过机器学习和人工智能的方法帮企业来做到端到端决策的自动化，这就是新一代工业物联网的真谛。
第二个：大多数现有工业设备目前都还没有联网，无法获取大量老旧设备的信息，即使有联网设备，其数据质量很低。那就需要安装各种传感器来获取数据。与此同时，最重要的也是安装部署边缘计算，更加高效实时的帮助企业获取数据。
第三个：正如李院长刚才讲的美国波音公司现如今it部署了超过八千五百个软件，这样的孤岛林立软件环境怎么来统一管理，所以要打造工业企业中台，使用api开放系统信息，引入专业合作伙伴，灵活开发应用，提升用户体验。这就是今天我要分享的美国工业互联网的三个趋势方向。
最后，经过我长时间多方的研究、考察与行业净调，我们一定要落地中国本土公司，再好的平台，再好的技术， 如果不能本土化运营和拥有好的管理团队是没有生命力的。刚才讲到了钉钉，我是非常有感触的，过去我在思科任职时，思科有个webex软件服务，在美国年收入已达15亿美金，webex 十年前进入中国后到现在一直没有成功过， 是什么原因呢?webex没有做本土化有中国特色的数字化转型，我们是要做“有中国特色的数字化转型”，钉钉就给中国企业量身定做的，才有现在的成功。所以我希望我们落地到中国，应该创立“有中国特色的工业人工智能”公司，我期待跟有意向的企业和基金一起合作共同打造有中国特色的企业数字化转型!
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