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塑料管道车间的工人使用黑湖智造协同作业 ｜

在信息技术不断地推动下，“新制造”掀起热潮，又一家“新制造”公司完成新融资。

作为新一代制造协同软件厂商，黑湖智造刚刚宣布完成近5亿人民币的C轮融资。该轮融资由淡马锡（Temasek ）领投，并引入了新投资者华兴新经济基金、光速中国 ，包括金沙江创投、BAI资本、GGV纪源资本、真格基金在内的老股东跟投。

黑湖智造联合创始人兼CEO周宇翔表示，本轮融资将部分用于该过程的研发和推广。同时，黑湖也将在智能决策方面投入资金，并加速产品的迭代速度。

拿到新融资的黑湖智造即将踏入新征程。不过从2015年回国创业到现在，黑湖的创始团队经历了一个从走偏，到深入工厂、再步入正轨的过程。

创业故事：第一步走偏了

早在本科实习期间，周宇翔就意识到制造业信息化的巨大前景。

彼时还在投资银行的周宇翔被分配到一个小组，帮助制造业领域的相关企业完成兼并/收购。这段经历让他很快认识到一个问题：虽然中国企业有充足的资金去收购外国工厂，但对于这些企业来说，收购之后两个不同公司/业务的融合是个难题。

“美德等厂商与中国厂商在整个生产管理方式上差异非常大。”周宇翔感慨。

他回忆，当时中国的制造业采取的是“走动式管理”，意思是中层人员要深入现场，进而寻找问题、解决问题。而在美德等国家，制造业的信息化已经实现了“非走动式管理”，他们的生产信息系统渗透率已经很高，中层人员坐在办公室就可以获取到现场信息。中方与被收购方的信息化基础相差太大，这就造成了整合后的一些问题，甚至有可能整合失败。

看到机会，周宇翔于2015年回国创业，于2016年在上海注册成立旗下第一家公司，随后在南京、深圳等地设立分公司，“黑湖智造”是其品牌简称。

在制造业场景里的探索，并不是一帆风顺的，比如，在最初的产品方向的选择上，一度“走偏了”。

据周宇翔介绍，黑湖创始团队最初搭建系统的运行逻辑是基于工厂实时数据进行分析优化，进而识别设备故障、产能瓶颈，达到降低库存等目的。这个逻辑放到现在，听起来顺理成章，但5年前，大量的工厂还在用纸单来记录各种信息，用Excel做资源规划、排查排期、分配任务。“工厂基本的‘数据线上化’都没有完成，何来‘数据驱动’？”周宇翔反问。

第一步的“走偏”让周宇翔团队意识到，他们首要解决不是企业的“数据分析”问题，而是数据的收集、入库。于是，黑湖团队第一时间选择把公司停掉，紧接着几个创始人深入工厂，去寻找完成数字化可能存在的其他问题。

黑湖创始团队用了将近1年的时间调整产品思路。“工人们会玩快手、抖音，为什么不能借助大家对智能手机非常熟悉的现状，来完成现场数据的采集和传输？”周宇翔思考。带着这个想法，2016年6月，黑湖创始团队走出工厂，开始了新产品的搭建。

之后两年里，在首批客户的助力下，黑湖完成了产品迭代。2018年6月，黑湖智造实现了创业初期对商业逻辑的假设：借助移动端手机分发数据、上云，完成底层数据的模型设计。

“数据沉淀下来后就成为了工厂的一种资产，数据本身的可利用性高于功能实现。”周宇翔总结。

基于“云原生+微服务”

两个核心产品的诞生与演进

“制造业是我们至少要投资12年去服务的一个行业，不能放弃。”

带着这份笃定，黑湖智造的两个核心产品诞生了——“黑湖智造协同平台”和“黑湖小工单”，这两个产品都属于制造型企业经常用到的MES系统（制造企业生产过程执行管理系统），只不过黑湖智造在传统产品的基础上做了很多适合现阶段企业数字化的创新。

据了解，市场上MES系统的常见模式是项目型定制化和通用型平台化两种。项目型的MES系统具有个性化、低成本、交付较快等优点，但行业普适性差；制造业通用型的MES系统则要求开发者们能够深入理解并熟悉某领域的实际制造流程，甚至对主要生产工序、工艺也要有深入的了解，虽然灵活性增强，但前期投入的资金、人力较大。

黑湖智造协同系统则克服了以上两方缺点，采用了云原生+微服务的新框架。一方面这种新框架的“微服务”理念，将制造型企业的常见的特定需求打包成了一个小组件，面对特定客户，黑湖智造可以根据实际情况选择组件的搭配，优点就是企业的软件部署就像搭建乐高积木，原本复杂的MES系统就变成了一个“积木超市”。

另一方面因为采用“云原生”架构，黑湖智造在新需求、新组件的开发上也更加敏捷、高效。同时，也可以完成跨产业带的连接——既做工厂内部的数字化，也能实现集团内、工厂间的联动，同时也做集团外部的协同。

“我们会在前期把某个生产节点抽象为十几个不同的积木，比如消息的通知、用户的触发的机制和频率等等；当面对某个特定客户的时候，我们后期唯一要做的就是根据其个性化需求，搭建出个性化的组件和系统。”

“黑湖智造协同平台”和“黑湖小工单”两个核心产品分别适配中大型和小型制造企业，除了采用“云原生+微服务”框架，两个系统的另一个优点就是在产品逻辑上“三步走”，形成了从数据流动入库到分析数据，再到辅助决策洞察的闭环：

第一步，帮助企业完成数字工厂的搭建，让实时数据和信息自由流动，驱动部门、层级间的高效协作；

第二步，则是聚合多维度制造信息，通过数据引擎，提供决策支持和数据分析服务；

第三步，把数据和信息沉淀为知识与洞察，通过数据建模和机器学习，赋能未来的生产规划与执行。

由此，黑湖实现了可以帮助客户在1周内完成系统培训，4至6周内完成系统上线，而成本上，黑湖系统的年费仅为传统软件的十分之一。

“有个客户在全国管理20多家工厂，每个工厂都具备相同的生产能力。当接到三种产品订单，分别对交付周期、质量、成本提出要求时，就可以通过工厂的历史加工数据，基于算法得到一个更精准的预测，这个预测是靠人的经验得不出的。”周宇翔说。

2020年，受疫情影响，黑湖在3、4月份的销售基本暂停，6、7月份开始逐步恢复，全年营收达到1.2亿人民币，同比增速超过300% ，续费率150%以上。截至目前，黑湖已服务了中国大陆、港澳台地区，东南亚近2000家制造企业及其供应链，覆盖了近20个细分行业的全链路生产场景。

随着行业场景和客户数量的激增，黑湖在“制造协同”的基础上沉淀了大量的用户增值需求，基于此进一步启动了技术升级计划，在PaaS和SaaS之间构建一层应用级的平台，帮助工业企业深度挖掘数据利用价值和开发延展性应用，比如数据追溯、任务执行、设备预警等。

周宇翔透露，黑湖目前也正在以工业协同场景为基础，积极构建开放包容的生态体系。截至2021年1月，黑湖工业协同平台已经吸引了一批生态开发者。（本文首发钛媒体APP，作者 | 刘萌萌，编辑 | 秦聪慧）

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