音频文字.

Erik：欢迎来到工业 IoT Spotlight，这是您从工业 IoT 思想领袖那里获得洞察力的第一站，他们正在与您的主持人 Erik Walenza 一起改变当今的业务。

欢迎回到工业物联网聚焦播客。我是您的主持人，IoT ONE 的首席执行官 Erik Walenza，该咨询公司帮助公司从数据中创造价值以加速增长。今天我们的嘉宾是 Augury 的首席执行官 Saar Yoskovitz。 Augury 通过世界领先的机器健康诊断技术消除停机时间并提高生产力。

在本次演讲中，我们讨论了制造商如何通过解锁隐藏在运营效率低下的影子工厂来节省数百万的资本支出和多余的库存。我们还探讨了提供集成硬件、软件和服务的全栈解决方案所带来的价值和复杂性。

如果您发现这些对话很有价值，请给我们留下评论和五星级评价。如果您想分享您公司的故事或推荐一位演讲者，请发送电子邮件至 team@IoTone.com。最后，如果您有想要讨论的物联网研究、战略或培训计划，您可以直接发送电子邮件至 erik.walenza@IoTone.com 给我发电子邮件。谢谢你。

萨尔，非常感谢您今天抽出时间加入我们的播客。

萨尔：谢谢你邀请我。

Erik：所以我总是喜欢与创始人和 CEO 交谈，因为总有一些有趣的背景故事。因此，辞掉一份高薪工作并浪费大量时间，如果不是个人储蓄的话，至少会失去收入到一家新公司，这不是一件容易的事。也许这是一个很好的起点。你能不能带我们走过你建立 Augury 的道路，我现在想大约 10 或 11 年前？

Saar：所以我们在 Augury 有两个联合创始人，我和我的合伙人。我们实际上是在大学期间认识的。所以我们俩都来自以色列，我们有工程背景，我们从 Technion 开始，它类似于麻省理工学院，它是一所以技术为重点的大学。我们花了五年时间，只是谈论不同的想法、业务和机会。我们很清楚，有一天我们会开始自己的事业，我们会结成合作伙伴，创造一些对世界产生影响的东西。

具体来说，当时我正在研究使用机器学习和人工智能技术进行语音识别。我们今天所做的与语音识别非常相似。我们聆听机器，根据噪音或声音，我们可以告诉您它们出了什么问题。我们采用音频波，而不是搜索单词，而是搜索指示不同故障的模式。

所以技术的核心就是从那里来的。我们俩都有在以色列服兵役的背景。我们有使用大型机械的背景。高卢，我的联合创始人曾在海军服役。我是一支炮兵部队。当你的生活依赖于一台大机器时，你会变得非常亲密。因此，您将学习如何识别每一个吱吱声和它发出的每一个声音。我们很自然地将这一点理解为我们可以根据机器发出的声音和噪音来诊断机器。

然后我们问自己，好吧，我们要诊断什么类型的机器？所以我们开始与不同的市场交谈。我们与商业建筑交谈。我们与工厂交谈。我们与汽车车队交谈。我们与海外航运进行了交谈，直到我们发现当时已经存在 20 年的整个预测性维护世界。我们发现了一个巨大的差距。因此，他们在预测性维护中使用的相同技术和方法自 90 年代以来就没有改变。当时我们觉得，那是 2011 年，我们已经有了 iPhone。我认为 Alexa 或 Google Home 的出现，我们开始看到人工智能在语音识别方面的兴起。我们说也许我们可以将互联网时代的技术世界与工业市场结合起来，真正实现预测性维护的革命性或民主化。

Erik：因此，物联网的前五个用例中的三个可能是机器预想、预测性维护和语音识别。这些在算法或您作为解决方案开发人员可能接近它们的方式方面有何不同？

Saar：任何一家AI公司的鸡与蛋问题是没有数据就无法开发算法；没有算法，你就没有任何价值可以提供给客户；没有客户，您就没有数据。所以就这样恶性循环。你需要摆脱它。现在，当你看语音识别时，你可以上网，可以上网，可以看电影。您可以创建不同的数据源。

当你进入我们的市场时，这个数据集从未存在过。所以是的，预测性维护已经存在了 20 年，但它在台式计算机上是孤立的。没有人真正汇总所有这些数据。所以我们必须创建自己的数据集。快进到今天，我们已经监控了超过 1.5 亿小时的机器，我们已经诊断了超过 90,000 台机器，所有这些数据都位于我们服务器的云中，这使我们能够不断改进算法并提高准确性或创建新类型的见解。

所以第一个挑战是我们开始时实际上是如何获取所有这些数据。因此，这是图像库之间的一大区别，当您拥有大量用于图像识别的数据集和语音识别时，当您拥有大量数据集时，与当您尝试解决更多利基问题时，很难获得开始的数据。

Erik：即使你在云端有这个，我认为它仍然具有挑战性？因为客户，他们是否尝试存储数据？它们是否允许您对数据集进行交叉分析？我的意思是，很明显，有一个很大的价值主张，通过为这个算法贡献一些洞察力，每个人都会赢。但尽管如此，人们仍然对他们的机器数据非常敏感。

Saar：客户拥有所有数据，这是他们的数据。但是我们获得了不可撤销的许可，可以将原始匿名数据用于我们自己的研究目的。一开始，人们并不清楚为什么要这样做。但我认为随着时间的推移，他们开始看到好处的出现。

去年某个时候，我们与高露洁的首席供应链官进行了交谈，他告诉我们，我不想赢得竞争对手，因为我更擅长检测 Berenguer。我想赢，因为我有更好的产品，了解我的客户，也许更擅长营销。但是，如果有机会产生社会影响，减少能源消耗，减少用水量，并且通过这样做我可以让潮起潮落，那么行业应该团结起来，行业应该收集所有数据，以便为环境可持续性提供巨大的收益。

Erik：我记得，这也是大约 10 年前，也许是 12 年前，当我攻读 MBA 时，有一个案例研究，实际上是百事可乐和可口可乐。这是在生产设备上部署某种算法来提高效率，他们不会同意的。它的案例研究基本上就像博弈论问题。这是双赢的，但两家公司都更喜欢次优的解决方案，因为他们对此有一些担忧。因此，很高兴看到从那以后的几十年里出现了某种思维方式的转变。

萨尔：有。而且，我们使用振动数据、磁数据、温度，以及更多的机械数据集。今天，我们不再依赖运营数据中心，而这通常是公司考虑其秘诀的地方。因此，首先，我们处理的数据不那么机密，而且更容易共享。

Erik：让我们从价值主张开始。也许我们可以从一个叫做影子工厂的概念开始，我们正在通过电子邮件讨论这个概念。因此，只需为我们概述一下，并解释为什么这是制造商应该关心的事情。

Saar：我提到我们在 10 年前开始作为一家预测性维护公司。随着我们与工厂层面的每个人进行更多此类对话以了解公司高管，随着时间的推移，我们发现预测性维护或机器健康状况不是维护问题，而是供应链风险管理问题。因此，它不仅仅是维护。这就是为什么我们也开始使用监控机器健康状况，并且不再只是维护。

而今天，公司的运作假设机器只是出人意料地随机故障。一旦你问他们，嘿，如果机器停止故障，你会采取什么不同的做法？您将如何改变您的运营方式？你会看到这些连锁反应。其中之一就是我们所说的影子工厂。所以北美最大的水泥制造商希望我们帮助他们增加相当于两个完整工厂的产能。

因此，您可以想象建造两个水泥厂所需的资本支出投资，或者大约是 10 亿美元。但更重要的是，我认为，你可以看看建造两个水泥厂对环境的影响。以及招聘数百人的挑战：如今，人才在制造业中是一个巨大的问题。

因此，雇用人才和资本支出以及他们拥有的环境目标，我们不是在谈论，嘿，我帮助您检测 Berenguer，或者帮助您检测裂纹更高的杆和电机，您在谈论我如何提供帮助您将资本支出减少了 10 亿美元？这就是影子工厂的概念，全工厂只是隐藏在今天的低效率之中。如果您可以更聪明地工作并应用不同的技术和数字工具来帮助您提高工作效率，那么您基本上可以提高产能。我们已经一遍又一遍地看到这一点，我想说的是，如果不是我们的所有客户，也是大多数。

埃里克：你是怎么做到的？许多技术公司确实关注 KPI，并表示我们帮助您改进这台设备的一些指标。而且，正如您所说，这可能不是一种非常聪明的销售方式，因为您正在围绕维护预算构建业务案例。但要超越这一点，您必须了解提高工厂特定方面的绩效如何有助于释放额外的生产能力，这也意味着影响预测。以某种方式参与决策的利益相关者群体变得更加广泛，因为您正在处理关于我们在这家工厂生产多少的管理级别决策，而不是与负责维护某些部件的生产单位打交道的设备。

那么，作为一个企业，你如何处理这个问题呢？你在和谁交往？您如何将您的视野从您用算法接触的设备扩展到整个工厂的运营？

Saar：我们不是来卖技术的。我们不是传感器公司。我们不是人工智能公司。我们是一家机器健康公司。所以我们来解决一个非常具体的用例，我认为今天所有拥有工厂的人都在努力解决这个问题。这就是机器意外故障的事实。

我们总是在寻找那个，我们从那个用例开始。然后我们从一个非常基本的基础级别开始，让我们确保您的所有机器都能正常工作，让我们把它放在您所有工厂的所有关键机器上，并确保它们刚刚停止因计划外停机而流血。

在那之后，现在我们可以进入第二个订单并说，嘿，如果机器停止故障，为什么你有价值 5000 万美元的捕获的备件库存坐在那里收集灰尘，等待发生故障？也许如果我们可以承诺在任何故障上给您两周的交货时间，也许您可以只拥有一个区域仓库，在那里您可以在一夜之间运送备件？所以这是一个二阶影响。

你为什么要保留这么多的产品库存，因为机器往往会出现故障或需要在供应链中断或诸如此类的情况下做好准备？好吧，如果我们可以帮助将机器故障的风险降低 80%，也许您不需要那么多库存，也许您可以变得更精简，也许我们可以实现您所追求的及时理念。所以我们从最基本的层面开始，让我们证明我们的价值，让我们快速实现价值。今天，在一个月内，我们所有的客户都获得了整个年度计划的全部回报，然后我们从那里开始建设。

Erik：您是在制造这类设备，比如我们从 CNC 机器开始，然后根据客户需求有机地添加类别，还是算法足够灵活，您可以将其部署在您拥有的全新类型的机器上以前没有使用过，它会在相对较短的时间内学会如何运作？

Saar：所以今天我们专注于流程制造业。您以 CNC 为例，在我们不支持或我们今天不活跃的离散方面。但是未经加工的生产线，我们覆盖了 80% 以上的最关键机器，无论行业如何。因此，我们有 CPG、食品、饮料和药品。一方面，我们有水泥制造商和建筑材料以及金属和塑料制造商。因此，我们的覆盖能力非常广泛。

而且我们只有一种传感器或一种硬件，包括振动、温度和磁数据，这使我们能够提供机电系统的整体视图。现在算法可能会根据机器的类型而有所改变。如果您正在查看泵，那么您正在解决泵与压缩机与更大的伺服电机驱动机器上发生的非常具体的故障。所以算法可能会改变，但硬件，基本的传感元件是相似的。开箱即用，我们覆盖了 80% 的关键机器，然后随着时间的推移我们可以构建另外 20% 的机器。

Erik：您正在与流程制造商合作，那么设备 OEM 本身呢？您与他们有直接的业务关系吗？它更像是一种伙伴关系吗？他们是客户吗，您如何与这些公司互动？

萨尔：所以答案是肯定的。我们都与最终用户合作，我们称他们为您提到的高露洁和百事可乐。然后我们还与生产线或一般设施中的机器制造商合作。所以今天，我们与全球最大的水泵制造商格兰富合作，作为全球最大的冷水机组冷却公司的榜样和载体。我想说的是，在行业中，以结果为基础的服务或水即服务或制冷即服务或诸如此类的行业存在更大的趋势，我们正在帮助迎接这种变化。

您会发现，如果 OEM 开始按每加仑水收费，而不是出售泵，并且泵不工作，那么他们就没有得到报酬。因此，停机风险只是从最终客户转移到了 OEM 身上。显然，正如我所提到的，我们的系统有助于将风险降低 80%。所以我们正在帮助他们建立技术骨干，你如何连接每台机器的监视器？我们的愿景最终是我们将嵌入机器健康和每台下线的机器。

Erik：你已经给我们做了一些概述。但是你能不能简单地给我们画一张你今天从哪里来的图片，以及你希望在 3-5 年后达到的地方？因为我认为了解技术堆栈如何具有某些方面总是很有趣，这些方面可能是您拥有的数据量或处理能力呈指数增长，然后技术堆栈的其他方面可能正在改进就有效性而言，每年两位数的百分比。这种变化看起来如何？所以在我看来，你现在已经有一个相当相似的技术解决方案大约 10 年了。但我想功效已经发生了显着变化。比如你今天在哪里？然后如果你快进，也许三年或五年后，你期望在哪里？

Saar：因此，当我们开始进行预兆时，我们有意做出决定，我们希望成为从硬件一直到 AI 的全栈解决方案，并根据需要提供专业服务。 10 年后的今天，我们仍然在这条轨道上。作为一家全栈公司有很多好处。首先，这非常困难。建立一家既做硬件又做软件的公司，它必须与 DNA 和文化发生冲突，让它们发挥作用并相互融合，这真的很难，我们从头开始构建它，所以我们变得非常擅长它。

当你是一家全栈公司时，就会发生创新的飞轮。您可以以其他市场为例，Apple、iPhone 与 Android。但 iPhone 滚动性能如此出色的原因在于，它们控制着一切，从 CPU 到创建特定模块的 CPU，使他们的软件开发人员能够提供这种硬件的特定功能。然而，如果您需要构建一个适用于所有这些不同偏差和系统的通用解决方案，那么要获得这种级别的微调会困难得多。

在我们的案例中，我们的第一个产品是一个手持设备，它连接了一个便携式诊断工具，该工具连接到 iPhone 或 Android 智能手机。然后技术人员会去机器，将传感器与磁铁连接，收集数据，数据被发送到我们的云端，我们对其进行诊断并将结果返回到智能手机。那是我们的第一个解决方案。

正如我所提到的，在我们的算法中有 50,000、60,000 条记录之后，我们一开始最大的挑战是创建该数据集，这就是我们构建数据集的方式。在我们记录和诊断了 50,000、60,000 台机器之后，我们将所有这些知识编译到我们的第二代硬件中，这是一个连续诊断解决方案。传感器，我们今天所说的光环，您将传感器物理连接到机器上，将它们连接到云，然后它们连续发送数据，我们对其进行诊断。

现在我们拥有 1.5 亿小时的机器数据，我们正在将所有这些数据编译成一代或第三代硬件。因此，让我们的算法开发人员和我们的硬件开发人员坐在同一个房间里真的很强大，使我们能够不断地将创新推向市场，与其他没有硬件的传感器制造商或 AI 公司相比，这提供了两到三年的领先优势。

Erik：如果您展望未来，您预计会有哪些重大变化，或者这更像是一个持续改进的过程？

Saar：在机器健康方面，我们一直在努力提供更多的覆盖范围。所以更多的覆盖意味着今天我们在关键机器上，我们如何去更小、更不重要的机器？去年，我们推出了支持设备的光环，使我们能够使用可能不太重要、更冗余等等的小型机器。

增加覆盖范围还意味着让我们使用可能根本不旋转的机器。因此，工厂或整个行业中还有其他类型的系统是非旋转设备。而今天，我们或许可以稍微调整硬件、调整算法并为工厂内的其他类型系统创建完整的堆栈解决方案。所以这是机器健康状况不佳的一面。

摩尔定律在我们的领域继续向前发展，传感成本每两年下降 90%。所以我们期望下一代传感器更小、更便宜、功耗更好。最终你会得到一张贴在机器上的贴纸。我们离它并不遥远，也许五年。

现在，我们正在研究的另一件事是我们如何将机器、健康和行为与机器制造的产品质量、产量、产量、可持续性和能源消耗结合起来？所以机器健康和我们所说的进程健康之间的联系是非常强大的。而今天，我们已经看到这两个世界之间的界限有些模糊。对我来说，这是令人兴奋的部分。

Erik：大概一个月前，我正在采访一家名为 Williot 的公司，这家公司基本上就是在使用蓝牙标签上的传感器来做到这一点。他们现在将它们用于供应链，因为它们基本上可以跟踪位置和温度，并且您可以开始添加更多传感器参数。但我会说肯定不会足够强大来收集你需要的数据。

在商业模式方面，这里也取得了很大进展。所以你已经开始讨论从我卖给你一个泵到我卖给你每秒抽一加仑水的能力或任何可能的话题。如果您能够告诉制造商，我们可以为您节省 10 亿美元的资本支出投资，这至少有可能成为比我们希望向您出售每件产品 10,000 美元更具吸引力的商业模式每年生产线或其他东西，SaaS 解决方案。今天看起来怎么样？因为我认为这仍然是一个非常新的概念，许多科技公司和制造商都在努力尝试解决这个问题。您是否已经接受了这种商业模式，或者您今天在哪里？

Saar：基于绩效的商业模式的概念肯定存在。我认为市场还不够成熟，也许我们作为一个组织还没有成熟。但这绝对是市场的发展方向。

因此，我们决定从纯 SaaS 模型开始。所以我们纯粹是运营支出，我们确实有硬件，但我们只是免费赠送，并每年按每台机器定期收费。所以这就是我们开始的地方，这已经是非常具有前瞻性的思考，如果你可以想象五年前，六年前，在工业市场上，这种模式有很多阻力。即使在今天，一些公司更愿意一次性支付 300 万美元的资本支出，而不是基于 SaaS 的循环模式。

但几年前，我们推出了我们所谓的保证诊断，我们与慕尼黑再保险公司合作，后者是世界上最大的再保险公司。我们花了五年的时间共同努力，让他们的承保团队相信我们系统的准确性，以便他们用自己的金融产品支持我们的诊断。

所以今天，如果 Augury 说机器运行良好，无论出于何种原因出现故障，我们将承担机器的更换成本，包括零件和人工。所以这是我们第一次在世界上看到由保险支持的人工智能诊断解决方案，而不仅仅是在工业市场。所以如果你看一下医疗保健，我们会看到更多的人工智能诊断解决方案，但它们还没有保险支持。

因此，一年半前我们推出它时，它确实具有开创性。我们一直在研究如何改进它，我们如何达到制造的圣杯，即正常运行时间保证？我不仅承担更换泵的费用，还承担因停机事件造成的生产损失。当我们获得正常运行时间保证时，它开始看起来像一个基于性能的模型。但它仍然是通过一个非常具体的用例和非常具体的价值计算来驱动的。

Erik：但是如果你的算法有足够的准确性，并且你分布在足够多的客户群中，那么你就可以分散风险，它开始像一架新的保险公司飞机一样，你可以为其他可能是 100 美元的东西投保亿击中。但只要你覆盖了足够多的多元化资产，你就可以在那里建立一个模型。这在慕尼黑如何运作？他们基本上将这种保险产品的服务费整合到您向客户收取的费用中，或者这是什么样的？

萨尔：是的。所以对于客户来说，它是流线型的，他们只与 Augury 交互。我们在事情的后端与慕尼黑再保险达成了自己的协议，涵盖了那里的风险。所以不要太深入了解保险机制，它应该对客户来说尽可能简单。

Erik：首先，我听说过一些其他的案例，人们正在探索这个，但我认为你们坐在市场的前面。如果我们可以暂时回到更简单的问题，即为什么有人可能更喜欢资本支出而不是 SaaS，你认为这是为什么？因为如果你看看 B2C 市场，我想在很多领域我们也更喜欢资本支出而不是 SaaS。在硬件方面，至少我们更喜欢资本支出而不是租赁。但是当你谈论软件时，市场几乎已经转向 SaaS，没有人会向 Spotify 支付 5 年或 10 年的费用或永久拥有它的费用。所以它的价值主张非常明显优越。感觉就像在 B2B 中，在大多数情况下，它也明显优越。您是否认为更多的只是生产流程、会计流程以及税收抵免？这就是阻止公司采用这种模式的原因吗？

Saar：概括地说，如果你看一下广泛的企业 B2B，SaaS 市场年复一年地继续呈指数级增长。所以肯定是开放的，也许公司更喜欢在 SaaS 中购买。在 IT 方面，OT（运营技术）并不习惯。这就是他们的预算结构以及 ERP 系统的结构以及分配方式不同的方式。

但是，如果您查看一家制造公司的维护预算，就会发现他们有一个资本支出桶和一个运营支出桶。资本支出大于运营支出，因为这就是他们习惯的工作方式：我需要以 100 万美元购买一台新机器，而不是获得一项正在进行的服务。所以这是历史性的，我希望它会随着时间的推移而改变。

我们选择成为一家 SaaS 公司有很多不同的原因。但最大的一个是将 Augury 的成功与客户的成功联系起来。因为如果我卖给你价值 200 万美元的传感器，然后它们就消失了，而你失败了，那么我很高兴，我完成了我的工作。我得到了我的配额。但是如果我们有SaaS模式，每年你都需要重新选择我们作为你的供应商。如果我们做得不好，你可以当场解雇我们。因此，我们非常一致地认为，我们需要不断地做好工作，以使您每年都能成功并赢得业务。为了做到这一点，我们继续提供服务，我们继续构建我们的产品。

如果您将我们今天的平台与一年前相比，我们有数百名工程师日复一日地在不增加价格的情况下添加新功能，不断为平台增加越来越多的价值。这就是为什么拥有 SaaS 模型真正符合我们客户的长期战略以及产品技术方面和人员客户成功方面的日常服务。

Erik：让我们做一个案例研究。我认为百事可乐会很棒，如果你能带我们去看看。因为它是，现在看看从识别问题到确定部署它的解决方案的过程看起来会很有趣。如果你可以从谁是这里的利益相关者开始？那么谁是买家？谁是影响者？谁是系统的用户？然后引导我们完成这个过程。

Saar：这是买家和用户之间的一个很好的区别。因此，我们为我们在维护技术人员层面一直到首席供应链官的工作能力感到自豪，因为您需要两者才能取得成功。企业团队可以花很多钱做决定，但如果在生产线上没有形成正确的习惯，在生产线上没有接受技术，那么他们就会失败。

所以我们同时自下而上和自上而下。我们发现主要决策者是制造副总裁或工程解决方案副总裁，具体取决于公司。而且，我们也越来越多地看到 IT 部门发挥着更大的作用。因此，我们通过 CIO 预算进行了几次全球推广。我想说的是战斗，但希望它更像是 IT 和 OT 之间的伙伴关系，传统上，谁来设定数字制造或工业 4.0 或任何你想称之为的愿景？是从业者了解运维的挑战吗？还是 IT 人员了解安全和数据湖的挑战？谁来设定这可能会是什么样子的愿景？

而且，我们看到越来越多的 IT 团队参与其中，我认为这是一件好事，因为他们知道如何构建可扩展的程序并真正在全球范围内扩展，而 OT 历来没有这样的足迹。所以这些是我们今天使用的主要角色。

Erik：然后，如果我们特别看一下这个案例，你不必谈论具体的个人，但你能引导我们通过部署完成 Augury 的选择过程以及结果是什么样的吗？

萨尔：在过去三年中，也就是新冠疫情爆发的前一年，我们开始看到市场发生了变化，新冠疫情刚刚加速发展，公司已经有了战略。他们在数字化战略上制定了工业 4.0 战略，并且他们对对话更加熟悉。我们显然得到了帮助，他们提供了我们的观点以及我们所看到的与其他像他们这样的公司合作的情况，以帮助他们共同构建它，并帮助他们改变他们的愿景和战略。但它们现在比三年前烤得更好了。

我们看到更多的 RFP 作为示例，请求提案。因此，我们看到更多是行业成熟度的指标。我们通常会再次与他或她领导下的公司高管、制造和可靠性副总裁一起工作。为了确定合适的测试设施，我们最初从两三个工厂开始作为价值证明。正如我之前提到的，在不到一个月的时间里，他们就获得了年度计划的全部回报。我们开始扩张，从那两个或三个工厂扩展到 20 或 30 个工厂，具体取决于公司。它是区域性的还是全球性的？

Erik：深入研究像 PepsiCo labs 和 Frito Lay 案例这样的特定案例有意义吗？还是每个案例都足够相似，以至于没有太多可以消化的……

Saar：所以我们有很多公开分享的例子。 Frito Lay，有一个视频，你可以给他们看播客的笔记，在那里他们分享了我们从四家工厂推出到 30 家工厂的旅程。他们的触发点是在最初的三四个月内，我们能够帮助他们生产一百万磅的奇多和多力多滋。他们期望我们在他们所有的工厂推出，因为我们将产能增加了四个月。

回到影子工厂的概念，当他们的产能增加了 12 个月时，这就是他们不需要建造的完整工厂。这就是百事可乐，我们一直在与百事可乐实验室合作，这是他们的创新团队，影响巨大，他们在那里有一个非常好的设置。

另一个例子是高露洁，高露洁在前四个月内，我们帮助他们避免了一次失败，这将使他们损失 280 万管牙膏。现在，显然，他们在内部知道如何将管数转化为美元符号，并且他们的投资回报率非常非常快。他们声称，在一个工厂的三个月内，我们在六家工厂偿还了一整年。因此，他们很容易做出决定，在其全球产品组合中全面推广高露洁和有机宠物食品公司 Pet Hills。所以我们有多个这样的例子，我们在第一次参与中节省了数百万美元。

在我们进行这些对话时，甚至在我们实际签署任何协议之前，非常重要的是确保他们了解他们想要解决的问题。他们希望证明的 KPI 是什么？因为如果你不知道你在寻找什么，那么实验就会失败。因此，我们确保他们设置了 KPI，并且他们设置为量化价值。

因为我们能做的最糟糕的事情是，六个月过去了，我们帮助他们避免了 10、20 次机器故障，但他们并不真正知道这意味着什么。这台机器很关键吗？我们帮助您节省了多少小时的停机时间？你们每小时生产多少美元？是 10,000 美元吗？是100美元吗？您是否希望减少对容量的关注，而更多地关注降低维护和维修成本？那么我们衡量的基准是什么？去年您的 M&R 支出是多少？所以真的想确保在我们参与价值证明之前我们已经拥有所有这些设置。这确实有助于每个人做出更快的决定。

Erik：所以你提到你是全栈的，你也提供服务。这是您提供的服务之一吗？因此，如果有人没有可用的数据，你会经历六个月的过程来帮助他们在这里获取一些历史数据吗？或者您是否只是通过这个建议他们，但这是他们自己或与系统集成商一起做的活动？

Saar：通常情况下，我们与更成熟的公司合作，财富 500 强和全球 1000 强，他们已经推出了一个 CMMS 平台，或者正如我们所说的，他们现在正在推出它。他们有一些可用的数据。我们确实提供了可靠性的基础工作。所以做资产重要性，确保我们有投资回报率计算器，所以如果确实发生了什么，我们知道如何快速量化它。所以，是的，我们自己有一个非常协商的方法。再一次，目标是让客户成功，因为如果他们不成功，我们就不成功。那么我们如何更好地设置这些价值证明呢？

Erik：有一点你提到你正在与百事可乐实验室合作，百事可乐实验室是百事可乐的创新驱动者，这是典型的吗？因为我在上海，我们与创新中心有很多合作，很多公司基本上都在尝试弄清楚如何将他们的技术本地化，通常是在产品方面，但在某种程度上也在中国的运营方面。所以他们正在建立这些实验室。但我通常会说，我看到的那些更关注业务的收入方面，而不是运营。但是，您是否看到了这些实验室也在为运营确定变革性技术合作伙伴方面发挥积极作用的趋势？

萨尔：100%，是的。因此，当我早些时候谈到行业的成熟度时，我们看到了更多围绕工业 4.0 的战略，特别是与业务运营方面有关的战略，而不仅仅是销售和营销。而收益，只是巨大的。尤其是现在供应链中断并且每周都出现在新闻中，公司已经认识到他们必须专注于它。

只是对其他公司的警告，我们喜欢与创新团队合作，我认为百事可乐实验室，特别是可能比其他公司更好。通常，如果您没有对业务、制造或供应链或工程副总裁的支持，那么创新团队就无法真正为您移山。它必须是企业和创新团队之间的伙伴关系才能真正取得成功。因此，在您获得了第一个价值证明并且您拥有充满信念的制造团队想要更快地行动之后，创新团队可以提供对合适的高管的访问权限，而不是程序，并为火上浇油。但他们很难从零到 20%。

Erik：是的，他们的最佳功能似乎是火花，但需要其他人来接手并扩大规模。所以，就在这里的最后一点，也许你还想介绍一些其他的东西。我认为去年的 Q3、Q4，也许是 Q4，一个不错的 e-round，看起来就像 CrunchBase 告诉我的那样，大约是 1.8 亿，所以，首先，恭喜。我的意思是，我想筹集大量资金不应该是创业公司的目标，但至少在某种程度上它是迈向真正成为全球影响力公司的必要步骤。这对您的运营意味着什么？这会推动新产品的开发吗？您是否专注于进入新的地区？或者你在未来一两年的增长目标是什么？

Saar：正如你所说，我们将筹款视为吸引新合作伙伴的机会。这些合作伙伴可能是机构投资者，并且在一个案例中具有在全球扩展业务的经验。特别是在这一轮中，这些合作伙伴是我们想要一起上市的工业巨头。

因此，一方面，这笔资金将使我们能够积极投资于制造领域的增长，并进入新的领域，进入新的地区，进入中端市场，进入下游，以及一些小公司。那是一回事。但是这轮融资真正有趣的是它是由贝克休斯领导的。贝克休斯是最大的能源解决方案技术公司。

当我们查看 Augury 时，我们有两个战略动议。正如我刚才提到的，我们有一个垂直运动，它在制造业中正在增长。然后我们有一个水平运动，这就是我们如何将我们在制造中学到的所有东西带入新市场？所以，以格兰富为例，正在带我们进入水务市场，承运人进入商业设施市场。贝克休斯现在正在将我们带入能源领域，进入石油和天然气领域，钻探和精炼进入未来的发电领域，进入风力涡轮机等替代能源。

然后我们还有标准电气公司，他们作为本轮融资的一部分进行了投资，我们也在与他们一起寻求多种战略途径。所以对我们来说，这笔资金是令人兴奋的，更重要的是它为我们打开了能源领域，而不仅仅是现金注入，使我们能够更快地增长。

Erik：听起来你在这里有一个很好的选择和非常精心挑选的合作伙伴群体。我认为我们已经覆盖了很多领域。有什么我们没有涉及到的你想介绍的吗？

Saar：不，我认为我们覆盖了很多领域。这是一次有趣的谈话。

埃里克：是的。好吧，再次感谢您今天抽出时间来交谈，Saar。

萨尔：我的荣幸。感谢您的款待。

Erik：感谢您收听另一个版本的 IoT Spotlight 播客。如果您发现这些对话很有价值，请给我们留下评论和五星级评价。如果您想分享您公司的故事或推荐一位演讲者，请发送电子邮件至 team@IoTone.com。最后，如果您有想要讨论的 IoT 研究、战略或培训计划，可以直接发送电子邮件至 erik.walenza@IoTone.com 给我发电子邮件。谢谢你。