DNSPod十问刘兆萄:为什么建筑工地是物联网最难做的生意?

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 本期嘉宾 

刘兆萄  智鹤科技创始人

刘兆萄,智鹤科技创始人,连续创业者,有丰富的工程机械租赁销售、管理经验及工程建设施工经验。于2014年成立了智鹤科技,以“持续提升施工效率”为使命,服务施工企业,为企业数字化转型中工程机械的数字化管理提供成熟解决方案,期间参与研发被授权发明专利75项。

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 主持人 

田超  腾讯云企业中心总经理

田超,腾讯云企业中心总经理、运营中心总经理,负责腾讯云用户增长、DNSPod业务以及企业应用相关产品。同时也是资深用户增长专家,大数据技术专家,曾任应用宝增长平台总经理,摩拜单车技术副总裁。长期致力于对企业数字化相关研究。

1

田超智鹤科技是工程设备管理数字化解决方案厂商,我们印象中的工业都是重活、累活,并且投入产出不高,为什么你们还会选择进军工业领域?你是怎么发现工业物联网的市场机会的?

刘兆萄虽然现在很多人会把数字工地纳入工业互联网范畴,但从严格意义来说,我们属于工程领域,不属于工业领域

为什么我会特别强调“工程”行业?因为工程行业确实比工业行业更难搞,工程行业的数字化水平在全行业排倒数第一,现在还处于手工业到机械化的过渡阶段,但这恰恰说明了这个行业非常需要被改变,这也是我创办智鹤科技的初衷。

我以前是做工程设备租赁的,后来机缘巧合之下,干起了工地的包工头,期间我发现这个行业的管理难度非常大、效率非常低

现在很多工地都不是自己买设备,而是租设备,那么我租50台设备,就需要和50个设备老板打交道,还要等驾驶员过来、做培训等等,管理起来比其他行业更困难。开始动工后,我还要去看工人们每天干了多少活、耗了多少油、期间有没有偷懒,最后根据他们的工作量给他们手工开单据,以此来进行结算。

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这个过程中存在非常大的管理漏洞,即使我派我自己的人去盯着这批工人去干活,也难免有疏漏,再加上包工头可能临时有事不在现场,或者包工头管不过来,导致有的工人没活干,这就会造成偷懒、浪费资源的现象。

工程行业的痛点是一直存在的,投入一点点的技术手段,就能解决一些工地现存的问题,产生立竿见影的回报,所以我认为这个行业是非常值得我们去做的。

2

田超在很多传统企业眼里,数字转型项目成本高、周期长、难度大,最后还有可能倒贴,例如号称开启工业4.0先河的沈阳机床宣布亏损十亿级人民币,2019年被沈阳市中级人民法院勒令重整,因此对数字化转型的接受度不高,你们在推广数字化解决方案过程中是否也在这方面碰过壁?你们是如何推动施工企业愿意为设备物联网花钱?你们主要服务央国企,他们在转型上更加谨慎,如何取得这些央国企的信任?

刘兆萄我们在向客户推广的时候,不会特意去强调提“数字化”这么高大上的概念,我们的做法是告诉客户我们在做什么事情,能解决什么问题。

很多客户在工程行业已经从事了比较长的时间,他们对行业痛点早有体会,而且他们作为行家,一看解决方案就知道是否真的能解决他们的问题。只要他们愿意尝试,我们就会让他们先做试点,有效果后就容易全面推广

从数据上来看,我们86%的收入来自老客户的复购,由此可见我们的方案确实给他们带来了效果。从客户的反馈来看,我们起码能够给工地节省15%的油耗,员工的工作量可以减少一半以上

说一个我们非常典型的客户案例——山东路桥。用了我们的产品以后,他们可以清晰地监控设备的使用情况,还能实时科学派活,最后节省了近7000万的设备租赁费用,设备成本、油耗成本节省了一个多亿。

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央企国企加起来占到了我们80%的销量,是因为央国企一般都需要管理比较大的工程,数字化解决方案带来的效果更明显。两台设备在干活,一个老板就看得过来,但上百台、上万台设备同时干活,就需要一套系统帮忙管理了。

怎么消除央国企的顾虑?还是靠试点。你问到我们频繁试点会不会倒贴钱?其实央国企的连带推广效应非常强,不是总部单位鼓励下级单位都去做设备管理数字化,就是先处级单位做试点,看到有效果后,局级的多个单位甚至都不需要试点,直接就用上我们的方案了。

3

田超工程设备物联网需要用到传感器,但不同企业里可能采购了不同品牌、不同类型、不同指标特征的传感器,包括油位监测仪、载重监测仪、姿态监测仪等等,我看你们有工程设备智能终端,需要与这些传感器联动,这里面就有大量的通讯协议、通信接口不一等问题。你们是如何解决这些问题的?

刘兆萄这个问题问得非常专业。大家要先知道,很多工程设备本身是自带传感器的,所以我们早期也想直接去采集上面的数据,但挑战非常大,现在已经可以宣布这个方向根本跑不通

第一,我国的工程机械有900多个品牌、4万种型号,由于厂家要保护自身的核心数据,不同设备之间的数据几乎是无法打通的,除非国家规定整个行业都要遵循某个国标、行标。第二,很多小厂的设备本身就无法联网,即使我们把通讯协议拿到手,现场的数据也连不上来。

因此,我们的解决方法是:让工地去装一套我们自己的硬件,去采集我们想要的数据,那么就不用受各个厂家协议的限制了。

那么采集什么数据呢?——采集客户愿意为此买单的数据

刚开始的时候,我们认为发动机的转速、油温、水温等等的数据可以衡量车自身的健康情况,这些数据是有价值的。

但后来我们发现,我们的客户是施工企业,他们其实不关心这些数据,他们在管理过程中要的是“3+1”:工程设备每天干了多久的活、加了多少油耗了多少油、跑了多少趟,这里要开3张小票;根据这些小票来结算,+1,是加效率管理:干活有没有愉懒、磨洋工,怎么提升干活效率。

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明确了这个方向之后,我们就知道如何做我们自己的传感器了,例如通过六轴传感器采集加速度、角速度,用液压传感器测出油位数据,然后结合人工智能算法、建模等提升数据准确度,现在我们已经实现99%以上的准确度了,用来解决工地现场产备管理3+1的问题。

4

田超智鹤科技推出了工程设备的传感器,以及物联网管理系统,但对于很多传统的施工企业来说,物联网就意味着他们需要对工程设备的硬件和软件进行改造,这里可能会产生改造时间,在工业领域里,机器耽误1秒钟都会产生巨大损失,此外,企业还可能因此面临成本、技术问题。你们如何去适配客户不同的工程设备和管理系统?如何帮客户解决改造成本的问题?

刘兆萄我们已经花了4-5年的时间去踩坑,发现工程机械的协议五花八门,根本没有标准接口,安装一台设备甚至要两天,工地怎么可能愿意等?再加上工地环境比较复杂,设备不可能拖着一根很长的线,并且很容易一挖就把数据线挖断了。

我们得出一个结论:工地的物联网产品,接一根电线的难度远远超出我们的想象!

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因此,我们就必须把我们的传感器设备做成无线的,不能耽误干活,客户“啪”一下把监测仪贴在车顶就行,我们的油位监测仪就是取代原来的油箱盖,直接拧在上面。只有安装简单,才能让数字工地真正落地。

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你说的系统集成,在工程行业倒不是个太大的问题。因为行业本身的信息化水平不高,市场上常见的项目管理软件例如ERP,他们也用得不多,大多数还在用excel表格管理,所以我们的产品单独有套软件,对他们来说是没有什么影响的。

5

田超工业生产经常要面对比其他行业更复杂的环境,例如隧道、矿坑等,那么物联网设备在面临恶劣和远程环境时,如何保证正常通信,不耽误管控和异常报警,维持系统的稳定运行?

刘兆萄工地数字化为什么那么难?第一是刚刚提到的数据获取,第二就是数据传输。

工地的网络环境很差,很多地方甚至没有信号,例如野外、深坑,我们是这么处理的:在有信号的地方,我们把天线调参调得更好,让数据可以顺利发出来。在没有信号的地方,我们先把数据存储起来,可以存储几个月,到了有信号的地方,再把数据补传上去。

另外,对于一些常年在隧道作业的客户,我们也可以定期派人过去把数据导出来,或者提供一些隧道的组网方案。当然,最终还是让客户考虑投资成本后进行选择。

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6

田超你们的传感器能够提供工程设备的实时定位和轨迹追踪,以及收集大量工程设备的类型、能耗、用时等数据,你们的客户以央国企为主,对信息安全性更加重视,你们如何打消客户在隐私和安全方面的顾虑?

刘兆萄这个问题在早期会经常提到,但现在客户基本都会意愿接受。

首先,我们传感器采集的数据并不属于特别敏感的数据。此外,从严格意义上来说,这些数据并不是施工企业本身的业务数据,而是机组的设备数据,对车主来说,这些数据也没有太多保密的必要。

当然,我们在实施数字化方案之前,也会先询问客户是否接受、数据是否敏感,如果不接受的话,我们也没办法提供服务。

7

田超工业物联网赛道上已经有不少玩家,很多厂商都和智鹤科技一样打着高精度、低能耗的技术特点,这些技术看起来在行业内并不新奇,而你们号称“刷新工程机械行业数字化新高度”,那么你们对比友商的差异点、创新点在哪里?你在工业物联网赛道沉浸多年,你认为行业壁垒是如何构成的?

刘兆萄数据的质量决定了企业数字化应用的深度和广度,数据的质量如何衡量?一个看的是全面性,另一个是准确度

在全面性方面,工地老板要尽可能管理到每一台设备。我们的硬件不需要接线,粘上去就可以用,保证了不管什么设备都能装上、都能联网,这就做到全面性。

无线硬件的难点在于能耗,不接线的话,电从哪里来?我们用到超低功耗物联网的技术,自己根据实际场景、设备、元器件来设计省电策略。另外,我们采用太阳能充电,即使没有任何太阳,硬件终端也能持续工作8个月以上。

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在准确度方面,传感器的难度不在它的灵敏度,因为我们采用的传感器一般都是消费级传感器,已经接受过比如大量手机用户的检验,精度非常高。

传感器的难度在它背后的算法,我国的工程设备有4万多种型号,怎么把每一个型号的数据都算准?这就是我们这几年来积累的优势。

当我们的客户越来越多,使用程度越来越深,互动反馈和算法升级会让数据更准确。我们总结了工程行业数字化的四个阶段:

L1:数据展示阶段,数据准确度达到90%以上。这意味着工地里的设备基本都已经连上网,并且清晰地知道哪些设备在造假、哪些设备在偷懒等等。80%的客户用到L1的程度,就已经能在一个月内收回成本。

L2:现场管理阶段,数据准确度达到95%以上。达到这个准确度以后,企业就可以拿着这些数据做对比,设备之间对比、项目之间对比、分公司之间对比,以此来设计绩效考核和流程管理制度。

L3:经营结算阶段,数据准确度达到99%以上。这就可以直接把数据作为财务结算依据。

L4:AI指挥阶段。基于高质量的数据,再结合现场的实践经验,就可以实现智慧指挥。

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智鹤科技机械指挥官 机群管理

我们也是打磨了近4年才实现90%以上的准确度,第6年才实现99%以上的准确度,而目前看来友商只能达到60-80%的准确度。整个物联网行业会有比较多的友商,但如果细分到工程行业,我们可以说几乎没有竞品。

8

田超你说你们没有友商,但是这是不是从侧面反映出,工程设备数字化可能并不是一门好做的生意,导致没有人愿意投入呢?我上个周末刚好在朋友圈看到你们的9周年庆,做了9年,你们现在赚到钱了吗?

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刘兆萄我确实也在反思这个问题。我的思考结果并不是说行业不需要数字化,这肯定是行业存在多年、急需被解决的痛点。

现在整个行业的数字化还没做起来,主要还是工程领域的物联网,对比其他领域的难度要更大。很多友商也看到了机会,但没想到做起来如此艰难。

做这一行需要创业者沉下心来,在前期投入几千万、上亿的研发费用,我们其实也是从去年才开始盈利,期间一直靠融资和销售收入支撑公司的运作。

9

田超今年最火爆的话题无疑是AIGC,你们的工程设备数字化解决方案中是否已经有在运用AI能力?在你看来,ChatGPT是否真的引领了AI领域的重大变革?新一轮AI的应用会给施工场景带来怎样的改变?

刘兆萄ChatGPT刚出来的时候,我是非常惊喜的,AI应用的效果远远超出想象。但后面确实有些惊恐,害怕ChatGPT是否会颠覆整个行业。

我们团队的首席科学家、AI负责人是耶鲁大学的博士,曾任Google总部核心工程师,他很快就给我们组织了分享,让我们更好地理解如何用大模型帮助行业提升效率。

我们认为,现在还是比较缺乏建筑、土木行业的小模型,未来和大模型结合起来,可以当工程项目经理的小助手,集成到我们的L4智慧指挥方案里。

要训练这种小模型,数据从哪里来?工程行业的数字化水平在全行业排倒数第一,可以说行业本身连数据都没有,谈何训练数据、沉淀数据?

工程设备上的数据,我们可以用我们的机械指挥官、智能硬件去采集。采集完这些数据以后,又怎么知道项目经理如何指挥、如何管理?

方法一,我们可以从工地使用的项目管理软件中获取数据

方法二,我们发现项目经理其实更喜欢用excel表格,那么我们可以去制作一款更智能、更好用的智慧表格,客户可以用它提升效率,而我们就获得了数据,如此循环就能把数据积累起来。

10

田超你曾经提出智鹤科技会经历三个阶段,从1.0的万机互联,到2.0的辅助驾驶,再到3.0的无人工地,那么你认为你们目前处于哪个阶段?要实现最后3.0无人工地的,你认为我们还缺什么东西?行业未来应该如何支持?

刘兆萄虽然我们老是说自己是“基建狂魔”,但实际上工程建筑行业的效率非常低。既然我们要去提升行业效率,那么我就先站在未来的角度往回看,工地效率最大化的时候应该是怎样的?答案就是“无人工地”,也就是我们的工程机械可以自己干活。

单台设备的无人驾驶,实现起来的难度不会特别大,因为有了目前的无人驾驶技术做支撑,而且工地工程机械的“无人驾驶”时代一定会比道路车辆来得更早一些,因为工地相较于四通八达的路面来说,是一个相对封闭的场景。

但要实现无人工地就没有那么容易了,因为工地上数十甚至上百台机械在作业,这些机群缺少一个可以统一调配调度的“指挥大脑”

目前在工地,工程机械是依靠“人”在指挥,机群作业的效率大大依赖于施工队长、项目经理、包工头的经验水平。他们在不同的工程项目里怎么排兵布阵,怎么派活,怎么安排进度?如何将这些优秀的管理经验提炼、沉淀、再优化,是形成指挥大脑的关键所在。因此我们需要获取工地的各种数据进行分析、计算。

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从获取数据,到形成指挥大脑,再到实现无人工地,这也对应着我们的三步走战略。

1.0万机互联。也就是100万+台设备联网(中国现有的工程机械有近1000万台,我们现在致力于覆盖10%的工程机械),通过3-4年的连续采集数据,逐步覆盖各种可能出现的作业场景,比如挖鱼塘、挖土石、挖矿等等,并通过我们的算法进行分析计算,在数据库里沉淀下来。形成“指挥大脑”的基础。

2.0辅助驾驶——工地一张网。除了设备的数据,我们还需要更多工地上的数据,来训练这个大脑,所以我们未来需要自己去搭建“工地一张网”,形成低功耗的传输网络和高精度的定位网络,不仅能采集设备的数据,还有材料、质量、安全类的数据,帮助施工企业更好地做出决策,还能用来实现高精度的定位——设备进场后的位置、状态实时查看。

这对我们而言是一箭双雕,不仅实现了辅助驾驶,在这个过程中我们也通过传感器采集了更多的数据,再一次优化我们的算法,升级我们的指挥大脑。

在顺利实现前面两个阶段后,3.0无人工地时代的到来指日可待,届时工地将会变成一个高效率、低浪费的作业场景。

目前我们智鹤还处于1.0阶段,正在向2.0阶段迈进。最近两三年我们已经沉淀了几十万台设备数据,也在积极开发尝试“工地一张网”这个项目,未来我们会继续深耕,让国内的工程设备都加入到数字化的浪潮中。

* 图片来源:智鹤科技

 END  

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《DNSPod十问》是由腾讯云企业中心推出的一档深度谈话栏目,通过每期向嘉宾提出十个问题,带着广大读者站在产业互联网、科技领域精英的肩膀上,俯瞰各大行业发展趋势和前沿技术革新。

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