熟悉近代工业史的朋友可能熟悉，西方走在技术前沿的工厂在上个世纪就完成了信息化的建设，管理层的大部分的时间不是花在找问题上，而是用在解决问题上。同时他们的协同也非常顺畅，比如产线和产线之间，谁产的东西运到上游，什么时候开始加工，因为什么延期了，具体怎么调整等等，整个生产一目了然。反观我国现状，传统企业信息化的程度仍然不够高。如果没有信息化的数据，那么“在办公室管理工厂”的目标就根本无法实现。所以数据信息化是我国传统制造业实现+互联网的第一步，而区块链可谓是一个好兵器。

黑湖科技就是一家为制造企业提供基于云端、算法驱动、灵活可配置的多平台实时协同系统（SAAS)，用轻量高效的方式帮助制造业客户提高生产效率、降低制造成本、打通信息孤岛，真正实现数据智能驱动决策，并且通过云端汇集运算，将前沿的数据分析处理技术用于中国传统制造企业竞争力的提升。

黑湖科技的 CEO 及联合创始人周宇翔在创业前曾在香港作为投资银行顾问服务了许多国内外制造业企业。在跟随中方管理人员前去收购的国外工厂的过程中，他偶然发现，中外企业的机器设备先进程度几乎是差不多的，人员技能也差不多，甚至中国的工人更刻苦一些，产能更高，也更勤快——最大的区别竟然在管理工厂的方式：

比如周宇翔曾经负责了一个收购德国制造汽车减震器工厂的项目——管理者只是坐在办公室里看生产数据，就可以看到哪个地方出现了次品问题，哪个工人延期了，哪个项目需要提前等等。也就是说，这些管理者足不出户，就可以通过操控系统，管理整个工厂。这次发现给了他很大的触动，所以周宇翔的第一个创业项目是数据可视化的项目，当时也得到了一笔天使投资，但还是由于不够接地气而放弃了。

之所以说不够地气的原因在于，国内的许多工厂连数据积累都没有，尤其是制造业，缺乏一套信息化的采集分析工具。周宇翔“潜伏”于第一线工厂和工人师傅们同吃同住数月，从注塑到装配和印刷的活儿干了个遍，原原本本体验并观察基层工人的生活，从中发现改良业已腐朽的制造工业存在着巨大商机并开始逐步调研市场。

黑湖科技 CEO 周宇翔表示，不少公司的产能问题没有得到解决其实就是中间信息沟通的层级以及成本太大，许多管理部门的指令要下达干活的工人往往要经过好几次信息传递的脱节——他把这比作击鼓传花游戏，从下至上的反馈同样是工人汇报给小组长，小组长汇报车间主任，上面还有质检总监，中间还可能因为彼此不同的利益关系存在数据收集的滞后和不完整，这些细节的累积就暴露了传统制造产业效率低和成本控制浪费的问题。所以想办法让数据透明是工业 4.0 时代获得智能制造赋能的很好机会。那么黑湖具体是怎么落实到车间的呢？

据采访了解，黑湖科技从最初对工厂数据的信息化开始，到实现生产部门的实时协同操作，再到对人机料法环的数据解读分析，再到数据驱动管理决策，黑湖科技逐渐的给他们的产品添加“血肉”，脚踏实地，小步快跑的深挖产品细节，以满足制造业工厂需要解决的需求，并且实现了自选套餐式的服务打包与环节拆分，满足不同工厂主的细分需求。

截止到目前，黑湖智造系统已经完成了从 MVP 到 POC 到 1.0 到 2.3 的版本迭代更新，数据的来源也从单一的移动端扩展到电脑端和物联网设备端。在黑湖系统里，工厂生产现场的每一个数据产生和消耗的节点，一一映射地在系统里被重构。在完成了数据全息、实时采集后，黑湖的工程师们开始逐步嵌入机器学习算法，借助云端强大的运算能力去处理并学习工厂庞大的历史数据，从而抽象出适用于单个工厂的规则、洞察和知识沉淀，取代过去人工主观判断，更加智能地去规划和管控未来的生产。

另外，与传统的纸质记录的形式一样，该系统对于生产数据也存在着真实性和可追溯性难的烦恼，所以黑湖内部也在探索区块链在这方面的应用。区块链具有中立性和分布性，所以它的信任程度相对较高：比如在两家车间工程对接时，需要一个中立的技术来加强信任度，确保工厂内部的数据具有真实可用度。CEO 周雨翔补充道：“区块链很早就开始在内部创新了，但是落到产品上面还需要一点点时间。我们不想草率地推向传统客户中比较追求稳定软件的那类群体。”

文化程度中等的工人是否可以掌握这项“黑科技”？

周宇翔在与一线流水线工人同工同吃同住的调研中发现，那些工资并不高的工人却愿意花高价购买性能比较好的智能手机甚至是 iPhone，每个人都会打字和操作手机屏幕，而操作的过程中，每个人就自然成为一个经常产生数据的节点；从工厂方来看，手机就成为了距离机器设备最近的数据产生源。所以利用智能手机作为数据采集点，既降低了培训的成本和门槛，又能结合痛点解决工厂最急切的需求。

盈利模式上，对于黑湖科技来说，为客户工厂提供按年付费的商业服务是对 SaaS 来说最好的商业方式。原因是服务型软件的服务会在交付之后戛然而止，而黑湖科技依旧会在客户使用的过程中不断的进行产品的迭代和优化；客户成功团队在交付以后，还会确保工厂的每个人都是在正确使用的，并且提供参考性的分析，提出对工厂层面需要优化的建议。

下一步，黑湖科技将探索把图像识别技术带入制造工厂的品质管控环节，这将有利于提升工厂在质检流程上的效率和精确度，极大地优化产品质量和响应速度。

黑湖科技 是一家已获得数千万元 A 轮融资的上海团队，投资机构分别来自 GGV、真格、华创，以及微软加速器的二期入选企业。微软将在黑湖入驻期间为其提供 Azure 云资源作为技术支持，基于 Azure 的一系列产品、资源，黑湖科技搭建了 kubernetes 集群和商业智能平台，为客户提供更可靠的服务；通过 Azure IOT HUB 快速提升了数据的收集能力，从而助力数据驱动制造。值的一提的是微软加速器·上海还提供了与行业顶尖客户对接交流的机会和场合，如利丰集团、默克集团、新希望集团等，助力黑湖科技在产品应用领域思路和方向的拓展。

团队方面： 2016 年成立以来目前公司近百人，这支团队拥有多元跨界的背景，团队成员毕业于达特茅斯、普渡、复旦、上海交大、浙江大学、北航等国内外名校， 团队成员来自 ABB、PTC、IBM、富士康、饿了么、携程、摩根士丹利等软件、制造、互联网和金融业的顶尖公司。

题图来自 123rf

本文 黑湖科技：打通制造业信息孤岛，用区块链并联车间流水线 | 创业 来自 动点科技.

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