本期节目请来了 Cumulus 首席执行官马特·克莱曼 (Matt Kleiman) 。 https://cumulusds.com/ Cumulus 通过无缝整合传感器、数字工具和其他物联网设备,提高了螺栓拧紧、焊接和压力测试等关键任务的效率和安全性。
在我们的谈话中,我们深入研究了移动应用程序的集成,该应用程序为员工提供详细的分步说明。这涉及利用互连蓝牙工具和传感器收集的数据。此外,我们还研究了先进数字工具的使用情况,包括用于系统分析的人工智能,旨在通过自动化和优化流程来减少错误,从而实现持久的改进。
关键讨论点:
- 如何布局架构才能将孤立的孤岛转变为有凝聚力的系统?
- 组织如何解决试点成功与技术大规模实施之间的差距?
- 您如何整合传统人工智能技术和生成式人工智能技术?
要了解有关我们客人的更多信息,您可以在以下位置找到他:
网站:https://cumulusds.com/
领英:https://www.linkedin.com/in/kleimanmatthew/
音频文字.
埃里克:马特,感谢您今天加入我的播客。
马特:嗨,埃里克。感谢您的款待。我真的很高兴来到这里。
埃里克:是的,我总是喜欢理解书籍背后的思维过程。因为接受写书并将你的想法转化为文字的挑战是一项巨大的努力。所以我很感谢你就此事与我联系。
马特:当然。我只是期待着把消息传出去。这确实是一种爱的劳动,它真正包含在我过去 15 年左右的旅程中,我们将对此进行讨论。但我认为,随着时间的推移,很多人在听到我的故事时都会问我,他们如何应用我和我的团队开发的一些方法来部署技术,首先在航空航天领域,然后在能源领域。我想把它写成一本书,这样人们就可以自己做。
埃里克:是的,太好了。在我们进入本书的正文之前,让我们先从你的故事开始吧。因此,在您创立 Cumulus 公司之前,您一直担任 Shell TechWorks 的项目主管。所以我想会有一个起源故事。是什么火花促使您致力于解决这组特定的问题?
马特:没错。它实际上是在加入壳牌之前发生的。但加入壳牌的部分经历导致了 Cumulus。正如我之前提到的,我最初是从航空航天行业开始的。我当时在一家名为 Draper Laboratory 的公司工作。他们为飞机和航天器建造了控制系统。 2010 年,深水地平线灾难(即 BP 墨西哥湾漏油事件)发生后,许多能源公司来到我工作的公司说:“我们想向航空航天界学习如何使工业设施,特别是那些在危险环境中运行的设施,如何使其更安全,并了解航空航天业在过去 20、30 年中的建设情况,以开发世界上最好的安全记录之一,并将其应用到能源中。深水地平线是一个巨大的警钟,事情需要变得更好,而现状是不可接受的。
所以我开始做这项工作,并在 Draper 领导这项工作。最终,我的一位客户(即壳牌)雇用了我,在内部建立了一个中心,即壳牌 TechWorks,您提到过,该中心引进了像我这样来自其他关键任务行业(航空航天、机器人、汽车——真正认真审视能源并回答这个问题。我们如何防止深水地平线或任何其他类型的灾难再次发生,并使用航空航天领域常见的方法,即系统工程或系统思维?这意味着将一个设施或一个项目视为一堆单独的孤岛、孤立的学科和交易,因为它们在更广泛的能源和重工业中变得很常见。但要系统地看待它们。因此,一切都是几乎就像一个活的有机体的一部分,其中发生在右侧的某些事情可能会产生几乎意想不到的影响,无论是积极的还是消极的,所有这些都发生在植物的另一侧,并且能够建模所有的。
我们开始在壳牌中这样做。我们在壳牌内部遇到了这个问题,但坦率地说,这适用于整个行业。最终发生的事情是所有这些技术都被应用于规划活动、监控设施和设备。但随后,人们就会到现场去做非常关键的工作。人们对实际发生的情况知之甚少。像壳牌这样的业主完全依赖承包商和从事工作的人员进行自我认证,是的,我正确地完成了工作。不幸的是,很多时候情况并非如此。工人要么没有接受过适当的培训,要么他们太仓促了。他们没有遵循正确的程序。这就是造成大量事故的原因。因此,我们创建了 Cumulus 来解决这个问题——为该领域的人们带来可见性、透明度和责任感。因此,您可以从它们中获得与从泵、旋转设备或设施中其他类型设备上的传感器获得的相同类型的数据。
埃里克:好的。清除。因此,让我们进一步深入探讨系统思考的概念。因为我想,如果我们从定义商业模式的角度来考虑这个问题,就像和一群人在一个房间里工作,思考问题的不同方面。系统思维相当非常简单,对吧?它仍然很复杂。但你有一群受控的人。他们都在互相交流。你可以把问题摆出来,可以从不同的角度来讨论。
如果您在现实世界中执行此操作,则不是 15 个人坐在办公室里。共有 15,000 人,其中包括在石油钻井平台上工作、可能安装螺栓或其他东西的人员。他们是该系统的一部分。这似乎就是这里的挑战。您如何从组织的角度思考此类问题,将系统思维从这群白领专家之外带到更广泛的组织?
马特:问得好,埃里克。在解决业务问题时,系统思维最有价值的元素是理解您的抽象级别。我的意思是,你提到了一个房间里有 15 个人和一个白板的例子。好吧,你可以定义一个问题,即你的宇宙,在这 15 个人中,我们今天午餐应该吃什么的问题。你必须看看那15个人。好的。有哪些饮食限制?人们喜欢吃什么?也许是文化背景。也许看看有哪些食物可供您选择。那是你的系统。但实际上,这通常不是工业界人们所关注的。他们正在寻找一家工厂、一个设施,或者可能是几个不同的设施。系统思维鼓励他们做的是理解实体的不同层,这些实体相互作用以影响你试图解决的任何问题。因此,您不仅拥有工厂和设备中的人员,还拥有承包商、法规、其他设施以及通往该设施的其他供应链。实际上,要了解参与者是谁,并广泛地看待并了解他们如何彼此互动。
当我们具有航空航天背景,进入这个行业时,我们发现这种多层思维并不常见。这是没有预料到的。人们有自己的责任范围。我负责工厂的这一部分。或者,我是合同人员或采购人员。我负责合同或他们的专长。那是非常孤立的。他们就是这样看待事物的。坦率地说,有很多容易实现的目标,只要人们抬起头并与他人合作,了解植物中的一切是如何真正相互联系的,事情就会变得更好。
埃里克:这个概念原则上是有意义的。当然,在实践中,这是非常具有挑战性的,对吧?因为说我们应该这样做是一回事。我们应该这样想。实际上让所有这些人不仅仅是以人们可能想要的不同方式思考是另一回事。但他们有动机。他们有运营结构。有些流程很重要,您不想因为另一个概念有意义而随意更改。因此,在实际制作过程中存在很多摩擦。
因此,如果您考虑一个组织说我们希望在运营环境中采用系统思维原则,作为一个组织,他们如何开始思考整个过程?这对于培训、重新思考流程、薪酬或激励计划意味着什么,以便我们能够让整个组织接受这种新的工作方式?
马特:是的,另一个很好的问题。其实并没有那么多。我不认为薪酬和激励是参与者,但它确实是教育和创造,让人们有机会与组织中的其他人合作,并设定预期的期望。据我所知,实现这一点的最有效方法就是从小事做起。不要试图实施系统思维,你试图说,我们将改进工厂的一切,或者我们将解决普遍增加工厂利润的宏观问题,这会产生很多不同的影响。我们认为最有效的开始方法是真正研究一个可以使用这种方法轻松解决的小问题,并让人们看到成功。对成功感到高兴,并为此感到兴奋。定义问题几乎就成功了一半。如果您想将其带入您的团队或公司,请从可定义的内容开始。如何提高特定活动的安全性?
就 Cumulus 而言,我们首先面临的问题是,如何防止管道连接泄漏?这是我们在壳牌内部设施中面临的挑战。我们真正开始关注并了解参与组装和维护管道连接的所有不同参与者。但是,一旦我们能够解决该问题并创建解决方案,我们就能够扩展并说,好吧,设施中还存在许多其他挑战,这些挑战与管道连接具有许多相同的特征。也许这就是我们如何进行压力测试,或者我们如何进行焊接,或者我们如何进行无数其他类型的维护活动。现在我们可以更大规模地应用这些相同的方法,以便取得一场又一场的胜利,这看起来不像是一个巨大的自上而下的改变,而是让所有不同层面的人们都感到兴奋,因为他们看到了结果,他们看到了这对他们有什么好处,并帮助他们更好地完成工作,无论他们在公司中担任什么特定角色。
埃里克:让我们深入研究一下管道连接泄漏的情况。因为我认为深入到一个具体的例子来理解通常是有用的。就人们如何在这里工作而言,之前是什么?就人们协调解决此问题的方式而言,之后又是什么?
Matt:通常,在能源领域,精炼厂或化工厂大约 20% 的泄漏是因为管道连接未正确组装和维护造成的。我所说的维护是指,在您首次建造设施后,大约每隔 18 到 24 个月左右,您基本上就要将该设施拆开,进行所有维护。这不是紧急维护,而是过去一年半中积累的所有内容,然后将所有内容重新组合在一起。您基本上每两年左右就会重建一次该设施。
在此期间通常会发生的情况(称为设施周转)是工厂进行大规模周转。受雇的合同工必须要做一大堆活动。因为您已经节省了在设施周转期间需要进行的所有必要维护工作。然后工人们就到田里去做这项工作。大多数工人并不经常在该设施工作。人口,我在一个工厂看到的一些数字,在这次周转期间,工厂的人口可以从 600 人增加到 5,000 人。这恰恰表明了为了完成这一转变而进来的合同工数量的规模。但这意味着这些人并不是该设施的常客。他们不了解其独特的程序或该设施的任何其他特性。他们面临着尽快完成这项工作的巨大压力。因为该设施每天离线可能会导致该设施的运营商损失数百万美元的生产损失。
因此,您需要召集所有这些人员,让他们执行一项相当复杂的任务,即拆卸、维护和重新组装所有这些管道连接。这些管道连接通常携带碳氢化合物或其他危险材料,他们被告知要尽快完成。这就是为什么人们经常会因为人性而承受压力并急于尽快完成这项工作。事情被跳过。人们没有接受过正确的培训。顺便说一句,所有记录通常都保留在纸上。因此,即使您在计算机系统上完成所有规划和调度,也会从数字回到模拟。然后,所有这些纸质记录都必须被编译和收集,并带回某个中心位置。因此,如果出现问题,即使您知道的话,您也可能在问题发生几天、几周、甚至几个月后才知道,甚至有一些检查报告。这就是我们遇到的情况。挑战是,如何消除这个过程中的错误?
通常,它以前发生过。将会有新的程序,添加新的文书工作来纠正最近发生的事故或不幸事件。 “你正在为战斗做计划”这个表达通常意味着你正在为上次战争中发生的事情做计划。这是军事用语。这就是这些活动中发生的情况。你打算防止上次出现的问题。所以我们说,好吧,让我们退后一步。我们如何从这些工人那里获取数据,而不需要增加文书工作量、程序量?因为那没有任何区别。因此,在这种情况下,我们看到有一项新技术进入了互联工具市场。工人经常使用的扳手和其他工具突然有了蓝牙或其他类型的连接。这只是行业中正在发生的事情。这并不是专门针对石油和天然气的。我们发现,我们可以使用这种连接来对工人在现场所做的工作进行同样的验证,就像在泵机、旋转设备或其他设备上安装传感器一样。但你会得到相同的数据。
您不仅可以获得有关谁在做这项工作、他们完成工作需要多长时间以及他们做得如何的数据,而且工作人员还意识到他们在现场所做的事情都有数字记录。因此,传感器和工具不仅可以帮助您更好地管理他的工作。但工人意识到,优先完成工作是正确的,他们应该喘口气以确保完成工作,并且是否更喜欢正确地完成工作而不是快速完成工作。因为如果你做得很快但不正确,最终只会让你付出更多的代价。
我们构建了该系统的原型。那是在 2017 年。我们实际上首先在新加坡的一个设施中部署了它。在我们第一次部署它之后,泄漏率立即从我之前提到的 10% 到 20% 范围下降到几乎为零,或者在设施启动后泄漏率接近 1%。因此,只要对正在完成的工作保持这种透明度,就能显着提高工作质量。这确实来自于这个基本系统,我们看待问题的方式,我们分解问题的方式,以及我们以不同于我们公司人员以前试图解决这些问题的方式思考问题的方式。
埃里克:好的。因此,在这里,关键的事情是系统缺乏可见性,而您只是相信所有组件元素都会尽力而为,并希望能够成功。但结果并不完美。所以可见性是关键。
如果我们考虑部署数字技术来解决系统思维问题,我想这是一个方面。它从孤岛中引入数据。现在突然之间,您可以从更多的系统角度来看待它,因为您实际上可以看到组件部分。我想另一部分是,那么你最终仍然会得到这个非常复杂的数据点网络,你必须从系统的角度来理解它。否则,您仍然可以孤立地查看数据点,我认为这种情况在很多组织中都会发生。
马特:正确。
Erik:当您部署这些数字解决方案来支持流程时,您如何看待,比如说,铺设该架构,使其真正成为一个系统,而不是不同团队使用的一组孤立的孤岛?
马特:是的,这个问题经常出现。稍微重新构建一下,但肯定会回答你的问题,很多时候,我们看到公司想要引入新技术。他们正在寻找目前最性感的技术,或者他们的朋友在街上的设施中最近实施的任何技术。我们称之为“闪亮技术综合症”,有人引入了这个伟大的 AR、增强现实系统来帮助工人,他们也想拥有它。但随后,他们引进了这个 AR 系统,然后很快发现他们的工厂没有任何连接。你知道吗,他们无法使用护目镜,因为现场没有连接,无论是 Wi-Fi 还是 5G,无论是什么。
因此,正如我之前提到的,系统思考过程的一部分就是理解这些抽象层是什么。所以你想引进新技术。伟大的。但要了解您真正需要什么作为部署您正在考虑的任何技术的技术基础。您提到的一件事是,您如何访问您的数据?您的数据主干是什么?您甚至有数据骨干吗?这个词引起你的共鸣吗?数据来源在哪里?数据是如何收集和管理的,以及现场解决方案如何访问这些数据?这往往是最大的障碍。出于您提到的确切原因,部署任何新技术都需要数据质量和数据访问。
因此,在尝试部署一些新系统之前,请确保数据处于可以轻松组织和访问的状态。您如何看待连通性?您如何看待对员工的培训?您引进的技术存在任何合同或法律问题吗?在数字化团队或创新团队只是说“嘿,看看这个。这将真正改变我们的工作方式”并试图在真空中引入一些新技术之前,需要考虑所有这些事情。
Erik:是的,我们与中国的创新团队进行了大量合作。您可以想象,这是一个孤立的团队面临所有这些挑战,想出一些可能是伟大想法的想法。但他们并没有考虑所有潜在的挑战。而且,如果您不预先与组织的其他部门互动,那么您可能会遇到摩擦。因为现在你向我提出了一个新的解决方案,并要求我改变我以前没有参与过的流程。当然,中国也面临着所有的政策监管和网络安全挑战,对吗?所以这里还有另外一系列令人头痛的问题。
马特:我可以想象。但创新团队通常不想这样做,并不是因为他们懒惰。他们一般都不是。他们对自己能做的事情非常兴奋、乐观,甚至抱有理想主义的态度。只是在任何组织中进行变革都是一项艰苦而繁重的工作,而人们却没有被教导去做。
您之前问过有关激励制度的问题。嗯,很多时候,这些团队会受到营销价值或演示价值的激励。看看我们引入的这些很酷的东西,无论是机器人、AR、VR,还是其他什么。这就是他们晋升的方式,然后晋升为飞行员。这很棒。这很棒。我完成了这个试点。我们得到了一个很棒的视频。人们很兴奋。也许我们获得了行业奖项。然后他们就会得到晋升并继续前进。然后,其他人的问题就是弄清楚如何实际大规模实施该技术。这是以前从没想过的。这就是技术陷入困境并被扔进垃圾箱并在组织内获得坏名声的地方。
埃里克:是的,我们在收入方面遇到了很多这种情况,销售团队几乎没有动力真正为创新团队带来新想法。因为他们的动机是季度或年度销售目标。那么任何新出现的解决方案都将在三年内投放市场。至此,谁知道还有什么地方呢?无论如何,我可能不会出售这个投资组合。
马特:没错。
Erik:您在壳牌 TechWorks 的工作中获得了这种经历。然后您在 2018 年成立了 Cumulus。当您第一次成立 Cumulus 时,当时它还是一家初创公司,对吗?因此,在应对挑战方面,你必须非常有选择性。您的思考过程是怎样的?这是我们需要首先将其推向市场的内容,然后是我们如何制定路线图以随着时间的推移添加解决方案,或添加功能和元素以形成更全面的解决方案?
马特:当我们创办公司时,我们有一个长期愿景,现在仍然如此,我们使用这种将详细工程程序数字化的集成,然后使用各种相关技术进行验证,无论是数字工具还是仪表或分析,无论是什么,以验证现场是否遵循了程序。
为了让人们轻松理解他们应该做什么,我们将这些程序转化为数字工作流程,然后验证该工作是否确实正确完成。这就是我们的愿景。我们知道您可以在这个系统中捕获设施中的几乎所有工作。这是理想的最终状态。但我们也知道,我们没有资源、时间或品牌声誉来做到这一点,也没有去一家机构说:“把你所有的工作放到我们的系统上。我们”我们将对其进行管理,成为您的质量控制系统。”
我们必须从非常有针对性的事情开始,我们可以做一件事,解决一个容易实现的目标,并且很好地解决它。这就是螺栓连接的情况。我们开始推出我们的产品,它确实非常专注于帮助公司完成螺栓接头组装和维护过程,就像我之前描述的那样。在最初的几年里,这就是我们所构建和扩展的。挑战已经够多了,只是扩大这部分业务,特别是当我们陷入新冠疫情和其他一切问题时,我很高兴我们做出了这个决定,没有试图一下子吃掉整头大象。我们从这个非常狭窄的应用程序开始。我们体验了在世界五大洲的设施中扩展和部署它的经验。然后我们开始在该平台上添加其他功能,例如压力测试和焊接。实际上,就在今年,我们终于能够实现长期愿景,即创建一个真正适用于任何事物的系统。它非常可定制。
实际上,围绕人工智能和法学硕士的一些新功能帮助我们构建了这一点,以便人们可以使用这项技术将他们拥有的任何工程程序(无论他们正在做什么)配置到我们的系统中并管理该工作。在今年新功能推出之前,这一目标还很遥远。这就是我们成长和发展的方式——真正开始做一件非常非常好的事情,然后随着我们在行业中获得更多的经验和声誉而不断成长。
埃里克:这是一个很好的方法。我想我可能已经听过 160 或 70 个这样的播客。你看,一些公司从横向解决方案开始,说我们将构建这个横向工具包,然后我们将找到纵向应用程序。然后其他人开始说,好吧,让我们找到一个垂直应用程序,以便我们可以提供价值,然后随着时间的推移尝试使其更加水平化。我认为这往往是更好的方法,对吧?因为你要确保从第一天起就真正解决了问题。
马特:没错。当我在壳牌工作时,有很多大大小小的公司来找我们说:“给我们所有的数据,我们将从中创造某种价值。”因为我们拥有这个水平分析平台或分析引擎,可以做各种伟大的事情。嗯,我们当时在很大程度上没有任何数据。因为它要么是这样,要么是在人们的头脑中,或者是在格式很差的 Excel 电子表格中。我们说这根本没有意义。你必须从基础开始。回到我们之前关于数据的对话,将数据组织起来,这是它自己的重左翼。然后与您讨论您的通用分析平台,因为您只是没有以这种方式解决正确的问题。
埃里克:告诉我一些关于人工智能和法学硕士,我想生成式人工智能,我想,你可能会从不同的角度来思考这些。因为我认为,一方面,更传统的人工智能正在处理如何管理所有这些传感器数据等等,以及识别趋势线和关系等等。那么生成式人工智能是它在组织上解决的一组完全不同的问题。您如何考虑如何将这些技术集成到您的平台中?
马特:当然。嗯,对我们来说,这实际上是一种帮助、新颖的方法来帮助我们的用户更快地设置我们的系统。我的意思是,通常,在我们将这些新功能引入平台之前,用户必须接受他们的程序并将其转变为工作流程以供工作人员遵循。我们拥有我们认为非常直观的工作流程构建器,具有出色的图形界面、低代码、无代码系统。但这仍然需要时间。这对很多人来说是采用的障碍。要么是他们根本不想花时间来构建这些工作流程。或者,即使当我们帮助他们构建这些工作流程时,即使他们这样做了,他们也只会为少数他们认为最关键的应用程序构建这些工作流程。
我们团队今年早些时候所做的事情,一开始只是这 10% 的项目之一,团队在这些项目之外进行工作以尝试这些新技术。他们说,好吧,如果我们可以上传客户的工程程序,然后法学硕士可以理解该程序,然后在几秒钟内为用户配置我们的工作流程呢?所以你可以上传几乎任何东西的程序。然后我们构建的界面允许 API 来配置该工作流程。它向用户展示的是,是的,就在这里。这是您的工作流程。所以你可以,而不是可能需要几个小时的事情,它实际上只需要几秒钟。
我们还内置了一项功能,如果您没有程序,您可以要求我们的法学硕士为您创建程序。所以你可以说:我想要一个检查某台设备的程序。法学硕士从我们的系统中汲取知识。它还关注开放的互联网。我们可以将任何其他数据源引入其中并说,好吧,我了解 Cumulus 和 Cumulus 用户如何创建他们的程序来指导工作。以下是我对这个特定设备或这项活动的了解。我现在将为用户建立一个程序。我们为您构建过程的后一个用例更具实验性。因为有时法学硕士比其他人做得更好。但我可以看到,这就是未来的发展方向,那里有真正的副驾驶。工人或现场主管正在与人工智能互动,说,我想做这种类型的工作。根据您拥有的所有数据源告诉我最好的方法。这就是我们正在创造的核心内容。
但直接的应用是您上传程序,它会配置工作流程。那里没有太多的创造力,但它只是帮助用户在几秒钟或几分钟内完成一些以前需要几个小时才能完成的事情,并真正消除了我们采用的障碍。
埃里克:好的。这是一个很棒的用例。我对这个话题非常感兴趣,因为我与我的跨国客户讨论过很多次。我不知道这是不是中国的问题。感觉这是一个全球性问题,他们只是非常非常缓慢地探索和采用这一点。您已经在这里发现了一些高价值,所以我只想在这里详细介绍一下。您使用的是 GPT-4 还是开源 LLM 之一?您是如何选择在这里与哪个法学硕士合作的?
Matt:现在,我们正在使用 GPT-3.5 Turbo。我们以一种基本上与法学硕士无关的方式编写系统。我们已经尝试了一些可用的商业 API,并且不断有更多可用的 API。我们使用 3.5 Turbo 是因为这足以完成我们想要的基本任务。但坦率地说,它也更便宜。因此,由于这仍然是我们一直在尝试的东西,因此使用它对我们来说更经济。我们确实期望,随着这变得商业化——实际上我们将在 11 月推出其第一个商业版本——升级到更强大的 LLM,无论是 GPT-4,希望是 Google 的 Gemini,以及其他一些将为我们提供更多的多式联运能力。但对于开发目的来说,3.5 Turbo 已经足够了。
埃里克:好的。我们正在探索一个用例。可以这么说,我认为它没有吸引任何买家。但其概念是查看故障排除报告。您最终会得到这些 PFD 文件,它们只是位于某处的大量文档。它有很多信息。在某些情况下,我们的客户如果出现问题,他们会花两个月的时间过滤这些文件,试图找出发生了什么。我们有什么实质性的改变吗?我在想,好吧,这对于法学硕士来说是一个很好的用例,它可以浏览这些文档,也许能得出某种见解和逻辑。至少,让你指明正确的方向。但是,问题往往是知识产权问题,好吧,但我们不愿意把这些东西放进去。即使我们无论如何都在使用 Azure,我们仍然不愿意将这些东西与它们一起放在云上。
Matt:我们的早期测试版用户也遇到过同样的情况,他们也是我们的一些现有客户,IT 部门仍然非常担心。无论您向他们提供多少保证,这都不是 ChatGPT。这是商业API。我们不会根据您的数据来训练我们的系统——人们仍处于了解他们对这一切的适应程度的早期阶段。我认为随着时间的推移,这将会发展并变得更好。您只需弄清楚谁是您的典型采用曲线、您的早期采用者、早期多数、晚期多数和落后者。但这绝对是我们遇到的安全问题。
我们希望通过为他们提供一个用例,可以为他们节省大量时间。所以使用它有非常明显的价值。我们谈论的是工程程序,这当然是专有的,但它不像上传财务数据、个人专有信息或类似的东西。希望我们能让越来越多的企业客户对此感到满意并感到兴奋。我们看到一些公司确实愿意发挥带头作用。但许多其他人对此持怀疑态度。不怀疑该技术的功能。但正如你所说,这是 IP 安全,我的数据将会发生什么,诸如此类的事情。
埃里克:是的,这是有道理的。有一点黑匣子。就当你把数据放在那里而言,至少他们希望看到,在两三年内,没有竞争对手因为这里的问题而登上《华尔街日报》的头版。然后你就会获得更多的信心。
马特:没错。我确信就像您拥有 SOC 2 审核和认证以及其他安全标准一样,这些机构将开始向像我们这样的公司提供这些认证,这些公司会说,看,这家公司有适当的程序和保护措施。您可以放心地将数据托付给他们。
埃里克:明白了。因此,根据我今天对解决方案堆栈的了解,您可以使用工作流构建器,它允许您手动或在人工智能的支持下构建这些自定义工作流。您有一个移动应用程序,可供现场人员用来收集数据、捕获数据或指导他们完成操作。然后你就有了这个控制中心,我猜,办公室里的人们可以使用它来对正在发生的事情有更多的系统视角。这是准确的表述吗?今天的解决方案堆栈中我缺少什么吗?
马特:是的,这是一个很好的描述。我只想添加用户用来执行工作的所有连接设备,无论是具有连接功能的工具、仪表还是其他传感器,他们连接以验证其工作流程,确保他们的工作已完成。
埃里克:太好了。那么,如果您开始展望未来,什么会让您感到兴奋?我的意思是,您已经提到了生成式人工智能和其他人工智能工具。您今天还在做哪些工作,您的客户预计会在接下来的 12、24 个月内看到这些内容?
马特:有三件事。正如我们所讨论的,其中之一是人工智能。我想我对那里的机会感到非常兴奋。我认为任何技术都有一把双刃剑。所以我非常相信,对社会的好处将远远大于风险。我认为,在一些媒体圈子里,人工智能现在正在经历一些幻灭的低谷。因为人们说,哦,这些聊天机器人,没有人像他们想象的那样使用它们,或者使用量正在减少。
我认为这有点假。因为 GPT 包装器、这些聊天机器人实际上只是生成式人工智能和法学硕士的早期实验。您现在刚刚看到公司真正将这些功能完全集成到他们的技术堆栈中,并开始使用它们发布商业产品。这将是企业层面真正革命性的开始。所以我对他们所做的事情感到非常兴奋。不仅是我们正在做的事情,还有许多其他公司正在做的事情。
第二个是工具和传感器的连接方面。一直以来,我们都听说有公司将其整个工具产品系列转换为互联设备。如果您今天去五金店,走进电动工具货架,您会看到几乎所有制造商都在宣传联网设备。当我们创办公司时,你用一两只手就可以数出拥抱互联的品牌数量。所以这是一个巨大的变化。获得连接的设备越多,像我们这样的系统对我们的客户来说就越有价值。因为他们只会带来越来越多类型的工作,而且它就会成为标准。
我认为第三个是整合。企业集成变得越来越好。我们的客户群对于将像我们这样的不同平台集成在一起变得越来越成熟。人们认识到,没有一个平台能够满足企业所需的一切。不点名任何特定公司。但你知道,有很多品牌都说,我们就是一切。我们想要占领整个工业企业。我不认为这种情况会发生。我认为,只有客户变得更聪明、更成熟、对供应商的要求更高,我们才会将一套对我们有意义的解决方案拼凑在一起。像我们这样的公司将变得更好、更聪明,使其更容易与其他解决方案集成,以便可以轻松格式化和传递数据,以便为我们的客户提供服务。我认为这是一个非常令人兴奋的未来。
我提到的所有这三件事并不是为了长篇大论,但它们都是相互支持的。更好的集成、更好的数据访问、更好的人工智能解决方案,你将能够得出正确的答案。我们在现场的联系越多,我们对工作质量的了解就越多。
埃里克:好的。这很有意义。我现在有一个朋友正在一家非常早期的初创公司工作,使用生成式人工智能来进行这些集成,其基本逻辑是人类语音实际上是一种通用协议。
马特:当然。
埃里克:这是一致同意的。它并不适合所有情况。但如果是的话,这是工作指令。他实际上正在研究汽车。所以更多的是我想点一杯咖啡,对吧?你对你的宝马说,你的宝马一般没有咖啡店,但是和星巴克相连。而且它知道如何点咖啡。非常非常酷。嗯,这确实是一个令人兴奋的空间。有什么我们还没有触及但对人们理解很重要的事情吗?
马特:不,我认为这很棒。我真的很高兴有机会进行这次讨论并参加您的播客。我对工业和物联网的未来感到非常兴奋。我期待着看到每个人都去哪里。