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业务人员也有钢铁侠“同款”AI助手啦!对大多数企业来说,目前的商业智能(BI)或许并不是那么的智能以数据分析为例,无论是BI系统还是企业内部开发的数据平台,在进行数据分析时往往都会面临三个困境:一是慢,通常数据分析需要借助IT部门“兼职”完成,还要经过数据提取、清洗、分析、建模等一系列操作,周期较长;二是贵,“雇佣”IT人员并不便宜;三是难,IT人员作为垂直部门,并不懂横向业务,往往无法精准满足业务人员的数据需求,分析难度较大。 9 g1 Y a8 ]8 f& C5 J
“针对这样的现状,我们开发了一款结合前沿自然语音及AI分析技术的智能决策平台,让不具备分析技能的普通员工也能轻松操作,并可以快速得到结论,从而提高效率,降低对数据分析师与IT人员的依赖”商业智能软件提供商 Synergies 讯能集思(以下简称“讯能集思”)创始人张宗尧告诉创业邦。
4 b% H) ^/ b, s! s" K! N; D+ M 讯能集思成立于2016年,创始人张宗尧博士毕业于麻省理工大学,其他的核心团队也大部分来自名企名校,如IBM、捷普、 Cisco、 MIT、康奈尔大学、清华大学、新加坡国立大学等,兼备技术开发能力与工业制造背景。
* _8 @* _0 `/ F" A 2022年5月中旬,讯能集思完成了由诺基亚成长基金领投的数千万美元A+轮融资,北拓资本担任本轮融资独家财务顾问。据介绍,该轮资金主要用于市场拓展和团队建设。 - G+ \- F/ d" ], ?
讯能集思创始人 张宗尧目前,讯能集思的核心产品是一款基于增强型分析技术开发的通用SaaS——无代码AI智能决策平台JarviX“名字灵感来源于《钢铁侠》里的超级智能AI管家‘Jarvis’和漫威英雄‘X教授’,我们希望JarviX也可以像他们一样实现‘超级大脑’,帮助人们便捷地处理各种事务、计算各种信息。
: [, T7 v5 \! T5 a* G ”张宗尧表示JarviX的使用方法也十分简单,只需连接ERP、MES、YMS等系统,JarviX就能帮助制造、品管、运营、财务等业务部门人员,在无需编程技能的情况下,“打打字”就能自主完成数据分析同时, JarviX还提供了整套分析方法论以及内置数十套行业最佳实践模板,实现业务人员对数据的快速导入和规模化应用,使数据在不同的业务场景中快速产生分析价值。
. s, N, E. S! ^) f9 a7 n0 Z 具体来说,操作步骤只需分为以下三步:发现问题、找出原因、得到答案使用者先通过NLP(Natural Language Processing,即自然语言处理)提问,JarviX系统会自动调取数据构建可视化战情室等应用程序;然后通过内建的差异分析、根因分析、趋势预测、关联挖掘等AI算法实现分析数据;最后通过实时建模、仿真器等技术对业务做出精准预测和优化,得出有真价值的解决方案。 0 l* h+ b7 \) j# F
简单说,就是使用者只需通过在搜索框输入问句,如“什么因素影响了上个月的生产良品率?”,JarviX就会生成相关数据分析的过程和可视化结果,简单易用,快速高效,对业务人员来说十分友好做到大幅度降低使用门槛,得益于JarviX结合了NLP和AI技术。
) j+ a$ @# q+ T 资料显示,JarviX的产品应用模块包括数据管理中台、自然语言数据探索、AutoML算法平台、动态监控战情中心和No-Code应用创建等在场景应用方面,JarviX覆盖了如智能生产排程、智能供应链、良率根因分析、设备AI参数优化、共用料优化、报价分析预测、智能经管分析、预测性维护、公差分析匹配、AI 智能风控和财富管理等多个标准化场景应用。 3 X7 ^! ]; q/ r5 a( ~% s9 U
此外,JarviX在数据处理上也与之前相比有所优化,实现了从ETL(Extract-Transform-Load,即业务数据先抽取,再清洗转换,最后加载的顺序流程)到ELT的转变“ELT架构不仅可以保持所有的数据始终在数据库当中,提高系统的可监控性;同时还优化了性能,效率比原先提升了数倍。 3 |8 S3 B# o2 H* q
”张宗尧表示 ; y5 l$ c& T0 S$ m
JarviX使用概念图目前,讯能集思的服务对象主要为工业制造行业,比如电子制造业、汽车零部件行业等;在企业体量方面,又以年产值在5亿元以上的大型企业和年产值在1—5亿元的中型企业为主选择工业领域,源自于足够大的市场机会。
8 _2 i$ o1 J- l" k: L B' L 数据显示,2021年中国 GDP 超110万亿,其中,全口径工业GDP超30万亿,占到总额的28.6%按照大中型工业厂商20万家的规模来计算,哪怕客单价仅为10万元,工厂使用智能制造实现数字化转型的潜力也至少在200亿人民币以上,市场潜力巨大。
. L( [% q8 |& D# [" H 另一方面,生产方式的转变与人力成本的上升,同样迫使工业企业需要对内部进行更精细化、数据化管理而工业制造领域的数据基本全部为企业第一方数据,几乎不受外部因素影响,所以在这种环境下,增强型AI分析几乎可以到发挥最大效能,达到最佳的优化效果。 1 V) D, R& @0 I. g" Y m, |2 s
“此外,我们可以说是AI /数据分析领域中最懂工业、工业领域最懂 AI /数据分析的开发团队了,所以我们有信心切中工业制造领域企业的需求,为其提供合适的产品服务”张宗尧表示目前,在企业合作上,讯能集思已与近百家企业建立合作关系,包括苹果供应链企业例如富士康、绿点等;特斯拉供应链企业如福耀玻璃、锠新以及主要户外鞋供应链如钰齐等,大中客户比例各占一半。
3 R7 x3 _9 I) z% O$ e7 H 在盈利方面,讯能集思的收入模式分为年费和月费,主要区别是订阅周期及是否单独采买人工费用,中型客户客单价在 50 万左右,大型客户客单价在数百万不等; 2021 年,合作客户续订率为 90 %,全年营收较过去一年实现了一倍以上的增长,增长部分源自新客户和旧客户增购。
5 f4 `/ s6 V6 H3 J “我们计划在今年内成为工业SaaS中占据市场份额最高的公司之一。下一步,我们也将继续以中型企业为主,以工厂为单位进行市场推广,进一步渗透市场。”张宗尧告诉创业邦。
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