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36氪 2021-12-02

优也 CEO 李克斌:工业数字化转型很难,但这么做才有未来  

2021 年 11 月 28 日,36 氪「数字时氪」X Google DevFest 联合举办了「数字低碳进行时」主题活动。本次活动也是「数字时氪」旗下的 ToB 下午茶第二期,在上海浦东喜来登由由大酒店进行。

在本期 ToB 下午茶活动上,来自业界和学界的专家学者在双碳政策背景下,对钢铁能源企业如何在节能降碳的同时,实现企业增产增收进行了讨论。与会嘉宾上海优也信息科技有限公司首席执行官 & 联合创始人李克斌、清华大学水木学者 & 水木清碳 CEO 郭睿、极熵科技创始人孙东来、上海小苗朗程投资管理有限公司管理合伙人方正浩分别做了 4 场主题演讲。

其中,优也科技首席执行官 & 联合创始人李克斌以 " 数字化技术赋能企业,如何实现减排不减产,增收不增耗 " 为主题,结合优也近年来服务工业能源企业的经验,介绍了什么是工业企业精细化管理,精细化管理可以带来什么效果,以及实现精细化管理的关键是什么。

优也科技首席执行官 & 联合创始人李克斌

以下是本次演讲嘉宾部分精彩观点:

长期的工业实践过程中,我们发现整个数字化转型历程靠单一技术很难真正帮助企业解决问题,但能够同时提供服务、产品和底层的软件,特别是底层工业基础软件,也是一件非常难的事情。

中国的硬件很好,但中国企业管理的能效和水平需要及时提升。管理者和技术人员通过算法模型将经验放进系统,借助智能导航提升效率,是目前企业最迫切的痛点之一。过去自动化、信息化的道路行不通了,进一步挖掘增量空间一定要数字化。

将能源数据利用智能系统挖掘出来,实现优化,是欧美提升工业能效的普遍方式。如果按照这样的思路,中国企业能耗节省还有很大的空间。

工业数字化领域如果对工业没有认知,很难去解决实际问题,因为这个是一个特别跨界融合的事。以工业能效为例,除了物联、数联算法模型,还需要将能效管理与数字孪生技术、大数据技术、人工智能技术和底层深度融合。只有搞清楚底层逻辑技术后才行,不然就是水中花镜中月,隔着一层看不清楚。

优也科技首席执行官 & 联合创始人李克斌演讲实录,经 36 氪编辑整理:

非常高兴,跟大家来做一些分享,我分享的主题是 " 数字化技术赋能企业,如何实现减排不减产,增收不增耗 "。

简单自我介绍下,我之前是阿斯利康亚太地区领导团队成员和亚太区精益与卓越运营总监。从西安交通大学材料专业毕业后一直在通用电气工作,算在工业领域具有较深的认知。互联网企业和数字化企业想要赋能工业,了解工业是一个很重要的前提条件。

关于优也的定位,我们不是一家 IT 或软件公司,而是一家科技公司。这种科技是把工业管理、工业技术、算法模型、 IT 技术以及底层的自动化深度融合。优也的目标很明确,就是帮助中国降本增效、节能降碳 1%GDP。1% 是基于中国的基础工业计算而来的。

正是基于这样的认知,优也的创业团队不同于传统软件公司我们的团队。董事长傅源系前麦肯锡全球副董事和前 GEHC 中国精益六西格玛总监。首席技术官林诗万曾经担任英特尔物联网首席技术专家,现在是美国工业互联网同盟技术 / 架构组联席主席。首席科学家郭朝晖则来自宝钢,是前宝钢研究院首席研究员,中国工业智能领域的知名专家。

长期的工业实践过程中,我们发现整个数字化转型历程靠单一技术很难真正帮助企业解决问题,但能够同时提供服务、产品和底层的软件,特别是底层工业基础软件,也是一件非常难的事情。

首先是认知难,具体表现为对工业能效现状的认知和对高质量发展的认知。

关于工业能效现状的认知难,两个数据可以说明,第一个是中国整个能效消耗 65% 来自工业,一家五星级酒店营业一年的耗电量相当于水泥生产一个礼拜的用量。第二个数字是 80%。即流程工业、基础工业,像钢铁、水泥、玻璃等产业占工业能耗的 80%。而这些正是优也聚焦的核心要素。

因此,除了光伏、储能、风电结构转型和脱单化结构转型,需求减量以及能效提升至关重要。中国工业企业效率提升的空间非常大,以能效为例,跟欧美和日本相比中国企业能耗节省还有很大的空间。

关于更高质量发展的认知难,在于中国的硬件现在是全球最好的硬件,但中国企业管理的能效和水平需要及时提升。因为能效管理水平属于管理加技术的范畴,需要跨界融合,这个很难。

回顾历史 ,中国节能降碳从十一五、十二五走到现在,节能降碳经历了 1.0 到 2.0 的进程,换硬件、高效报、余热回收,能换的都换了。而现在进入节能降碳 3.0 时代,即是以数据驱动的系统节能。在保障生产安全和稳定的前提下,怎么让能效最低?

数字化转型为工业节能带来的新契机。因为这是一个从自动化到智能化和数字化的新基准时代,自动化将人重复做的事交给设备,提高蓝领的工作效率。而作为管理者和技术人员的白领,则需要通过算法模型将经验放进系统,借助智能导航提升效率。而此正是目前企业最迫切的痛点之一。

从数字化的角度来说,这个痛点恰好符合以数据驱动,将能源的数据价值挖掘出来就可以实现的途径。而此正是欧美提升工业能效普遍方式,如果按照这样的思路,中国企业还有很大的提升空间。

我很有幸曾在阿斯利康亚太区的领导团队看全球的工业运营的工作。中国的很多企业自认为很好,但是跟人家差距还是非常大。哪怕国内人工成本、原料成本很低,但人家的单率成本更低。国内按照老套路,用自动化、信息化提升管理很难。因为数据价值的挖掘需要跨界深度融合打通。

数据价值是什么?是可视化、可追溯、可分析、可决策、可反馈。就好像有人教企业怎么去做得最好,其中管理能力是核心,首先管理思路要变。

数据价值体现在哪里?我们对一个 300 万吨产能的钢铁企业进行诊断,可以看到在不同介质里面的能效提升带来 1.5 亿收益。水泥 60%~70% 的成本来自能耗,一个普通的水泥企业,我们诊断下来一年能效提升可节约 2000 万。对于企业来讲,现在还有合规的刚需在,碳交易等,数据挖掘的意义更加巨大。

数据价值不仅仅体现在可视化,还可以进行诊断分析,进行策略寻优,再反馈回不同系统。这是一个特别复杂的体系。例如在钢铁生产流程里面有多个煤气点,——高炉产煤气,转炉产煤气,胶乳液产煤气,高炉、加热炉、转炉、锅炉还有烧机油,各种各样的机械都需要用煤气。怎样把保安全保生产做到最优,而且每个工人还可以单独控制他自己那一块。完成这样的复杂流程必须一个大的系统进行计算。

而如果想要完成数据价值的深度挖掘,需要一种新型的数据操作系统 ,能够支撑数据和平台的技术,支撑知识软件化,同时面向不同对象。就像上网课老师看的、家长看的和学生看的都不一样。但这件事情非常难,难在从业者要懂管理、懂技术,而且是多个维度的技术。

我经常听到一些大厂出身的很核心的技术人员说 " 我干过的项目多厉害 ",但他们跑到钢厂一看就懵了。对工业没有认知很难去解决实际问题,因为这个是一个特别跨界融合的事。在工业能效领域,除了物联、数联算法模型,还需要将能效管理与数字孪生技术、大数据技术、人工智能技术和底层深度融合。只有搞清楚底层逻辑技术后才行,不然就是水中花镜中月,隔着一层看不清楚。

对工业来说,闭环管理是工业核心和管理核心。业务目标、技术支撑要素、算法模型等形成闭环,只有这样工艺质量、设备能效管理才能真正有突破,这个才是真正的技术变革。

工业生产闭环管理

优也注重工业知识积累,因此底层框架能力非常强,跟移动互联网不一样,不止于数据库。成立五年来,优也积累了 1 万多个模型组,很多是能效方面的,这方面知识的积累最可信。

欧洲和美国最优秀的工业软件公司积累最多的就是工业知识。例如实时运营数字化,需要打破原有层级的架构,上下打通,前后打通,把原来自动化、信息化连起来,实现闭环采集数据,还要能够实时动态的运算,告诉用户应该怎么去做,如同高德导航一样,事后诸葛亮没用。

但是仅仅懂工业也不够,优也工业数据操作系统等底层技术来自由前英特尔物联网首席技术专家林诗万博士主导的全球工业互联网参考架构。担任优也的首席技术官之后,林诗万博士建设了世界级水平的软件团队,目前优也的研发团队主要分布在中国上海、俄罗斯圣彼得堡和美国芝加哥。

优也的第一套能效系统来自一家钢铁企业,项目结束当年便帮企业省了 4200 多万,取代了原来的能源管理系统。因为客户需要知道能耗高低好还是不好,该怎么调,他们需要非常清晰的策略和针对性的行动指导。如果缺少对工业深度的认知跟理解,很难切实解决问题。

基于智能导航的设计理念,用户知道怎么去做,而且针对每个环节不同角色的界面也不一样。端到端的能源管理包括多个方面。很多人说就做一个变压器、一个小应用就可以了,但在工业能效里面,它是一个非常复杂的场景,只有聚合才能看到系统的寻优,带来最大的效益。

以优也的钢铁氧气平衡系统为例,该系统不仅能够节省氧气用量,炼钢和炼铁过程中,特别炼钢过程需要要打节拍,氧气不稳会影响节拍。优也的专业系统帮企业解决了氧气不稳的问题,企业产量提高了 10% 到 20%。相当于每年新增一个炉子。通过管理提升产量的同时兼顾能效提升。用数字化的方式来做事,能够让一般司机开出老司机的效果。

优也精益能效管理理念

优也对于精益能效管理和技术本身的核心理念,源于资源有效性运营理论,优也将该理论的核心即精益运营理念,与技术、管理进行融合形成了优也能效提升的核心要点。正是基于这一理论及实践,优也董事长傅源曾带领麦肯锡和 GE 团队在前后七年时间里帮助中国技术工业创下节降 50 个亿的可观业绩。

实现能源节降的底层技术需要构建一个数字化底座,让底层的数据真正有效地被应用起来,而且可以重复使用。在虚拟空间,可以把数据的各种机理模型、数据管理进行集中,重复使用的同时方便开发不同类型的应用。

在中国最好的机组标杆电厂之一,这是一个非常标准的数字孪生应用。同时这一框架具备工业普适性,可以广泛应用于不煤化工、造纸厂以及大型基础工业企业的燃煤机组自备电厂,能源节降可以获得很大的提升空间,一年帮企业省 500 万到 800 万,使用效率更高,而且前后配合更好。

成立五年来,优也在钢铁、有色化工、燃煤机组自备电厂、垃圾焚烧电厂以及 IDC 工业园区等领域积累了大量的知识经验和案例,更广泛的试用和推广即将开始。

在能碳管理一体化方面,优也还可以实现碳计算,新能源储能技术和应用可以进行有效的结合,既有方法又有用策,有算法还有底座。

众所周知,我们需要用最先进的技术、方法和理念来解决眼前的问题,同时具备持续改善更新的能力。工业企业其实更需要持续不断地更新模型算法,这对于底层的操作系统要求越来越高,既要有支撑能力,能够支撑持续改善。因此,企业最怕新瓶装老技术,不管是原有的数字化技术、信息化技术,还是移动互联网的 SaaS 技术,用这些来试图解决工业问题,会适得其反。老技术解决现在的问题很困难,试图靠老技术一直领先,几乎是不可能的事。

但过去的这些年,中国市场的热度很高,因此必须了解认知的本质,更应该清晰技术变化的核心,了解降本增效、提质降耗、节能降碳的关键。所以也跟大家分享一下优也这几年的一些实践,希望大家可以给我们更多指导,谢谢。

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