刘润:字节跳动“火山引擎”技术平台,助挖掘机实现“数字化”!

2022/05/11 09:46“刘润”微信公众号刘润

(注:火山引擎,是字节跳动公司推出面向企业的技术服务平台。2020年6月22日,火山引擎正式上线。)

这两年,大家都在提数字化,很多组织都有转型的需求。我也发现,有不少企业,想尽自己的经验和能力,更好地帮助这些组织实现数字化。

字节跳动,就是其中一家比较特别的公司。

我曾经说过,这是字节跳动的“能力溢出”。

你一定听说过他们对于OKR的理解,听说过“Context,not control”,听说过他们这几年的快速增长,也听说过他们强大的数据分析能力。

字节跳动,把对内为人称道的治理和管理能力,溢出为一个产品,叫飞书。把对外为人称道的增长和数据能力,溢出为一个企业级技术服务平台,叫火山引擎。

2C的能力,溢出到2B,服务更广阔的企业市场,并且和这些企业一起成长。

飞书,大家相对熟悉。火山引擎,可能你还没那么了解。因此,他们怎么用火山引擎,帮助企业更好地实现数字化,我一直挺感兴趣。

我一见到字节的同学,就请他们给我讲讲。字节的同学和我说,这样,我请我们的客户来,他们对于自己的变化,感受才是最明显的。然后,就帮我联系到了华兴研究院工业大数据研究所副所长,张佳。

2016年,国内工程机械龙头企业,三一重工,正式开始数字化转型之路。而上海华兴数字有限公司,就是三一重工成立的全资子公司,专门为三一重工打造数字化系统。

听完张总给我讲的数字化故事,我脑洞大开,也深受震撼。

我想,这对于关注数字化、想实现数字化的人来说,都会很有启发。

“从三个小时,到30分钟。”

一提到工程机械,大家可能就会想到挖掘机。一提到挖掘机,大家可能就会想到这是比较低水平的东西,也没什么技术含量。

但是张总和我说,今天可不是这样,现在的挖掘机,是非常高科技的东西。

挖掘机,都已经IOT(万物互联)了。我们在挖掘机上,安装了各种各样的传感器:前后泵主压传感器、转速传感器、前后泵电流传感器、先导压力传感器……

通过这些传感器实时传回来的数据,我们就能知道挖掘机的很多信息,比如它的地理位置、工作状态、工作档位,等等等等。

但是,知道了这些数据和信息,能有什么用呢?

张总和我说,能干特别多的事。

比如说:健康管理。

你看,在地图上,每一个点,都是一台挖掘机。我们能知道它在具体的哪条街道上工作。你点开放大来看,还能看见挖掘机的3D模型,看到它的核心部件。

如果有故障,就会马上变颜色提醒我们,要注意了。

挖掘机的“健康管理”

挖掘机的“健康管理”

这样,发现一些小故障时,我们就可以立马进行检查,不会酿成大问题。

否则,等到真正的大问题产生时,那不仅仅是维修更换的成本很高,更重要的是,还会影响生产。耽误了生产,那就麻烦了。

而且,通过数据,我们也能分析,这个部件到底为什么会出差错,然后在下一次的研发中继续改进,进行迭代。

这就是数字化的力量。通过分析数据,我们能对挖掘机的健康状况实现提前预警,也能实现对未来的硬件优化。这些对生产,都会有巨大的帮助。

有意思。

但是,这些都是怎么实现的呢?肯定不是让工人一秒不差地天天盯着,也肯定不是让工人拿着纸笔一直在算吧。

张总说,就是通过IOT的数据。我们会进行数据建模,大量计算,用机器学习来发现一些特征。

比如说,一些设备的压力值,合理的情况下,到底应该在一个什么样的区间。如果超出了阈值,发生异常,可能会导致什么问题。

华兴组建了一支近300人的研发团队,占公司成员的90%以上。我们每天都在研究各种各样的算法,迭代不同的模型。

只有这样,才有办法准确预警,提前介入,进行优化。

但是,想要做到这些,听上去似乎很容易,实际上非常困难。

因为数据建模,算法训练,需要进行大量的计算,这对速度的要求就特别高。

你知道吗,我们每天传回来的数据,压缩之后,都还有100GB。再加上用于训练的历史数据,可能有几十上百个TB。数据太大,这对数据的读写和计算速度,都提出很高的要求。

过去,我们是用第三方的开源数据库,速度很慢。每天我们的算法训练要好几次,但是每次都得等好几个小时,特别影响效率。

没办法,只能换其他产品。在市场上看来看去,也试了几家,最后决定选择ByteHouse。

为什么?

因为ByteHouse,是火山引擎基于开源ClickHouse的企业级分析型数据库。历经字节跳动内部海量数据场景的打磨,和极限的业务要求,有这样子的能力,应该可以很好帮助到我们。

然后我们试了之后发现,通过ByteHouse,计算的节点确实更多,算力也大大增加,计算的速度也更快。

更快,那到底有多快呢?

亚秒级的读写速度。原来一次要三个小时的计算,现在30分钟就完成了。因此,我们的算法也得到了更多的训练。

就像一天只练1次的算法,和一天能练10次20次的算法,迭代速度和算法质量肯定是不一样的。

所以,我们才能更高效地实现挖掘机的健康管理。

这就是一种万物互联之后,带来的挖掘机数字化。

“从1万条/秒,到37万条/秒。”

但是,只分析历史数据,进行预诊断的健康管理,显然还是不够的。

在生产经营中,我们还是要看到更多的实时数据。

在这个仪表板(Dashboard)上,我们能看见一共有多少挖掘机,一共有多少工时等等信息,别小看这些简单的数字,这些数字非常重要。

这可是一种“挖掘机经济学”。

目前全球三一挖掘机总工时每天一百万时以上

目前全球三一挖掘机总工时每天一百万时以上

判断经济发展,有很多的指标。但基础建设,一定是最重要的指标之一。

衡量基础建设的指标,一般有两个,电力指数,和挖掘机指数。就是一个地方到底发了多少电,和一个地方销售了几台挖掘机,有多少挖掘机在工作。

让更多挖掘机,能更好地工作,对经济建设就会有很大的帮助。

某时间段内江苏省各城市的平均工时,颜色越深,工时越高

某时间段内江苏省各城市的平均工时,颜色越深,工时越高

而且,我们也能判断挖掘机的产能和使用效率,做市场分析。

比如说,假如常州和无锡的工时数量突然上涨,你知道这意味着什么吗?

这可能说明,这两个地方正在大力建设发展,对挖掘机有更多的需求。那就可以让我们的代理商去这些地区,提供针对性的销售和服务,避免影响到他们的生产。

你的挖掘机数量够用吗?现在手下的挖掘机,有几台工作年限已经很长了,每天还开工这么多工时,用不用重点关注他们的健康情况?有些部件,已经磨损得很严重了,你们考虑一下要不要换一批新的?

通过这样的方式,能帮助到这些地方更好地建设,对于我们有限的营销销售资源,也可以使用得更有效率。

但同样的,想要实时计算工时,也不是一件容易的事。

张总说,那可是海量的数据。我们有接近50万台挖掘机,开工旺季挖掘机每天产生的数据量超过5亿条,2021年挖掘机一共产生数据1429亿条。

而且,我们的挖掘机数量还在增加,数据量每年还会翻倍上升。

这么巨大的数据量,要支持存入很困难。原来的技术架构及数据库,写入速度只有1万条/秒。

1万条/秒,听起来好像很快,但我们发现,当同时工作的挖掘机差不多超过10万台时,就已经撑不住了。

然后,查询也变得很复杂。比如,针对查询某一天内每台挖掘机上传的工况数量场景,由于数据量太多,没办法一次性查询,只能按照100个机号一组,分批执行查询。这就需要大约10个小时,才能查完所有设备。

太久了。

我问张总,那你们用了ByteHouse之后呢?

他和我说,ByteHouse,可以支持存入更大的数据体量。现在的入库速度,是37万条/秒。也可以直接查询计算了。

这么说,可能还没什么概念。这样,说一组数字,你就更有体感:

想要计算全球所有三一挖掘机的总工时,接近50万台设备,单表数据量超过1500亿,每日新增超过5亿条数据,同时每秒超过1万条数据写入,计算时间是多少?

算一次,只要34毫秒。

这个效率提升,是巨大的。

能存入更大数据量,能计算更大数据量,效率就更高。因此,也就能对业务做更多探索和洞察。

而这些洞察,非常有趣,很有意思。

“两张报表。”

哦?比如说呢?

就举两个例子吧,比如说:两张报表。

提问:你知道,在各个不同的省份,挖掘机最常工作的档位是多少吗?

在这张报表上,你可以看到,比如在山东、安徽,经常使用6-8档位。而在内蒙、甘肃,经常使用9-11档位。

在各个区域的挖掘机,使用不同档位的区别

在各个区域的挖掘机,使用不同档位的区别

档位低一点,油耗就低一点,比较节油。档位高一点,效率也就更高。

但是为什么,像内蒙和甘肃这样的地方,就相对更注重效率呢?

这就是通过档位分析,可以得出来的洞察。

可能是因为在这两个省份,在进行大开发,在挖矿。

搞开发,搞挖矿,那是耽误不得的。时间就是生命,效率就是金钱,要抓紧拼命生产。

可是,得到了这个洞察,又能怎么样呢?

张总说,通过这个洞察,我们就有机会对不同地方的不同机器,进行针对性的调校。

就比如说要出厂到内蒙和甘肃的挖掘机,我们也可以通过调节发动机和主泵的功率匹配等等技术和方法,让挖掘机在高档位工作时,也做到尽量节油,提升它的油耗效率。

这就是基于数据,得到的洞察。基于洞察,反馈迭代到机器的改进。基于机器的改进,实现业务更好的发展。

再提问:你知道,在哪个省份,挖掘机的行走时间最短,工作的时间最长吗?

在这张报表上,你就可以看到,在新疆,挖掘机的“走挖比”最小。行走时间的比例很小,挖掘工作的比例很大。

在各个区域的挖掘机,行走比例的不同

在各个区域的挖掘机,行走比例的不同

那你从这里,又能洞察出什么?

你可以想象,也许是新疆那里都是很大的工地,工程量很大。所以挖掘机尽量不走动,一直进行工作,然后是卡车在动。

挖掘机一铲子下去,只要掉个头,旁边就是卡车,卸完之后马上又转身继续工作。这样,就不会影响效率。

而这个洞察,也是能反过来指导业务和生产的。

比如说,分析行走频度,能知道零部件在实际工况下的使用情况,帮助提高挖掘机的设计水平。

所以,就合理设计挖掘机的行走时间和寿命,进而降低成本,避免资源浪费。

这些,都是基于ByteHouse提供的能力。有了这些能力,才能支持更多的数据应用,洞察更多的业务场景。

什么是数字化?这就是数字化。

用数据,来分析、洞察、指导业务。

最后的话

这两年,数字化提的很多。但是,到底什么是数字化,如何实现数字化?

我曾经说过,数字化,其实就是在数据中提炼信息,在信息中找到知识,在知识中凝结智慧,用智慧来洞察业务。

我想,通过张总的分享,通过三一华兴的故事,你可能会有更多感受。

在任何时代,变化都发生在方方面面。数字化的要求,也发生在各行各业。即使是你可能未必关注的工程机械领域,在挖掘机身上,也是这样。

而在数字化需求的背后,同样需要数字化能力的支持。

字节跳动的火山引擎,把自己的能力溢出,更好地帮助其他企业。在企业底层的数据仓库,和上层的业务应用之间,成为了一个高效的数据桥梁,帮助企业能更好地查询和分析数据,洞察业务,也帮助企业实现降本增效。

感谢张总的分享。

也很高兴看见,字节跳动的火山引擎,能帮助企业更好地实现数字化,能和企业共同成长。

希望这篇文章,能让你对数字化有更多理解,对你有更多的启发。

我也祝你,能早日实现自己的数字化。

责任编辑:Yaodl

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三一重工股份有限公司

三一重工股份有限公司由三一集团投资创建于1994年,总部坐落于长沙经济技术开发区。自公司成立以来,三一重工每年以50%以上的速度增长。2008年,尽管受金融危机影响,三一重工仍然延续了以往的增长,全年实现营业收入137.45亿元,较上年增长50.3%。2009年公司实现销售收入164.96亿元,同比增长20.01%,利润总额26.29亿元,同比增长70.65%。2010年上半年,公司实现营业收入169.46亿元,同比增长98.43%;利润总额36.18亿元,较上年同期增长159.33%;净利润28.75亿元,同比增长162.39%。三一重工主要从事工程机械的研发、制造、销售,产品包括建筑机械、筑路机械、起重机械等26大类200多个品种,主导产品有混凝土输送泵、混凝土输送泵车、混凝土搅拌站、沥青搅拌站、压路机、摊铺机、平地机、履带起重机等。目前,三一混凝土输送机械、搅拌设备、履带起重机械、旋挖钻机已成为国内第一品牌,混凝土输送泵车、混凝土输送泵和全液压压路机市场占有率居国内首位,泵车产量居世界首位,是全球最大的长臂架、大排量泵车制造企业。2002年,三一重工在香港国际金融中心创下单泵垂直泵送混凝土406米的世界纪录。2007年12月,三一重工在上海环球金融中心以492米再次创造单泵垂直泵送的世界新高。三一重工还研制出世界第一台全液压平地机、世界第一台三级配混凝土输送泵、世界第一台无泡沥青砂浆车。2007年10月,由三一重工自主研制的66米臂架泵车问鼎吉尼斯世界纪录。2008年底,三一推出72米世界最长臂架泵车,实现了对混凝土泵送技术的又一次跨越。三一秉承“品质改变世界”经营理念,将销售收入的5%-7%用于研发。拥有国家级技术开发中心和博士后流动工作站,目前共申请专利2040项,拥有授权有效专利1000项。荣获国家科技进步二等奖,被认定为中国驰名商标、全国“免检产品”、中国名牌产品、中国工程机械行业标志性品牌。在国内,三一重工建有遍布全国的100多个营销、服务机构,拥有56个服务网点仓库、6条800绿色服务通道。其自营的机制、完善的网络、独特的理念,将星级服务和超值服务贯穿于产品的售前、售中、售后全过程。在全球,三一建有30个海外子公司,业务覆盖达150个国家,产品出口到110多个国家和地区。目前,三一已在印度、美国、德国、巴西相继投资建设工程机械研发制造基地。三一重工已通过国家ISO9000质量体系认证、ISO14001环境管理体系认证、OHSAS18001职业健康安全体系认证和德国TUV认证。三一重工于2003年7月3日上市;2005年6月10日,三一重工成为首家股权分置改革成功并实现全流通的企业,被载入中国资本市场史册。2003年10月3日 中共中央总书记、国家主席胡锦涛视察三一,亲切鼓励三一人:“你们已经取得了辉煌的过去,希望你们团结一心,有一个更加美好的未来!”此后,温家宝、贾庆林、曾庆红、黄菊、周永康等党和国家主要领导人相继视察三一。董事长梁稳根先生是三一集团的主要创始人,中共十七大代表,八、九、十届全国人大代表,全国劳动模范、全国优秀民营企业家,优秀中国特色社会主义事业建设者,“中国经济年度人物”、福布斯“中国上市公司最佳老板”、“蒙代尔•世界经理人成就奖”获得者。
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