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。我们今天的嘉宾是 Braincube 的首席执行官 Laurent Laporte。 Braincube 是一个 IIoT 平台套件，包含专为制造业设计的商业和专家应用程序。在本次演讲中，我们讨论了使用高级算法与规范性见解相结合，以优化批次甚至单元级别的生产流程。我们还探讨了 IIoT 平台在解决其和 OT 领导者面临的挑战方面的目的，因为人们对高质量、低交货时间和预测可见性的期望越来越高。

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，可以直接发送电子邮件至 erik.walenza@IoTone.com 给我发电子邮件，谢谢。 Laurent，非常感谢您今天抽出时间与我们交谈。

Laurent：你好，Erik，我在寒冷的冬天来到法国，很高兴和你交谈。

Erik：我在贵公司总部所在的 Chateau 网站上查看了您的网站，该公司非常漂亮，而且是真正典型的法国科技公司。但是你今天坐在哪里？

洛朗：我在一个最大的城堡附近，我是说凡尔赛宫，那里有法国国王 14 号城堡。我们在这里设有欧洲销售办事处。所以这周我和这里的团队一起工作，为我们的新赛季做好准备。

埃里克：好的。嗯，我想，那个城堡要贵一点。

劳伦特：是的。但我们的城堡是一个好故事。这是一个机会。当您快速发展时，您必须每两年在每个地区更换一次办公室。这是一个机会，让我们有一个非常好的地方，我们可以在那里打转，我们有很多土地，而且它位于我们想要居住的城市内。所以我们对此感到非常高兴。

Erik：告诉我这里的发展故事，因为你在 2007 年建立了 Braincube。据我所知，其他两位创始人都来自运营背景，所以那是建立物联网的雄心勃勃的时期平台，因为当时云刚刚被采用。公司的创始故事是什么？

Laurent：这个故事可能开始于 1990 年，因为我进入了一所名为 [音频不清晰 03:21] 的法国工程大学，它又是由我们 14 岁创立的，所以这是一个最长的故事。而且我已经聘请了制造业的第一份职业，并且我一直对生产系统充满热情。

在这个职业生涯中，我结交了我的两个伙伴，Helen 和 Sylvan。 Sylvan 从事系统工作，而 Helen 则更多地从事业务运营方面的工作。因此，我们在不同国家的制造业务中拥有了前 15 年的工作经验。我确实在美国、意大利、法国、芬兰经营过一些工厂，所以我们都在关注生产。他们在我们第一个想法的早期阶段有两件事。首先是互联网看起来像是一个连接器，工厂之间没有连接，工厂内部的供应商。我们没有任何技术，就技术而言，不同参与者之间没有任何联系。

另一件事是我们开始使用越来越多的数据来使用六西格码方法解决问题。但我们对此感到非常沮丧。由于数据收集是手动的，因此不存在长时间的数据清理。以及使用它的方式，我们已经很老了。我们正在使用这项统计研究，它的技术始于 1936 年。所以这是在云之前，在物联网之前的第一个想法，你可以看到物联网的连接性。我们已经决定并要利用易于建立网站来开发数据分析技术的事实，来自六西格码的思维方式来解决更快的问题，始终处于分析状态。

这是 2005 年的第一个想法，我们开始构建一个平台。我们开始建立我们所谓的网站，并开始从我们可以获得的任何来源推送数据。我们开始做一些可视化、数据转换、多因素分析，诸如此类。因此，早期 [音频不清晰 05:31] 通过数据收集的自动化实现了六西格码的数字转换。

回到云端，云端并不真正存在，物联网也不存在，大数据才刚刚出现。云对我们来说是一个技巧，因为我们一开始不需要开发非常复杂的软件，我们只开发了网站。而且我们可以很快地自己进行修改，如果我们需要一些更正，我们可以每天有一个版本。

所以我的想法是先选择互联网，因为它更容易开发软件，然后是因为我们可以共享电力计算。然后就是几个月后我们进入云端的地方，我们发现我们现在可以大量上传数据。而是能够在他们进行巨力计算的时候对他们有所作为。而做到这一点的唯一方法是做一个云可扩展的基础设施。

开始时有一些选择，是根据愿景做出的选择，还有其他一些我们发现的东西对我们来说是优势，因为我们可能有机会走上云技术的道路，并且云变得很大，所以它对我们来说变得真实。

Erik：您是否已经有了更集成的 AI 平台的愿景？还是您开始使用它更像是一个单独的应用程序？起点是什么？

Laurent：是的，这是一个我们从文件交换系统接收数据的平台。我们在工厂级别生成文件，他们使用传输协议将文件推送到他们的专用网站。我们有三个应用程序。我们称他们为学习、思考和行动。想法是，Learn 是一个可视化模块，因此您可以可视化、集中信息，使一些图表和图形变得简单； Think 是一个非常具体的模块，我们只做多因素分析，需要很长时间的计算。但这确实是我们拥有 Braincube 的第一个价值的地方。该法案只是一个实时仪表板，我们通过可视化或分析帮助客户使用定义票证。

Erik：所以今天，我在您的方法中看到了“连接、管理、改进、转变”，但可能比您在最初版本中的深度要深得多。您能给我们介绍一下产品的不同方面及其背后的价值主张吗？

Laurent：在真正的早期，我们都致力于解决问题，因为我们来自 6 Sigma。因此，我们的想法是通过确定我们应该控制的因素来减少任何类型的生存能力，以杀死这种生存能力是大多数时间的成本。所以我们有典型的项目，比如节能、节能、提高速度或设备，尽量减少或消除一些缺陷或废品，尽量减少产品内部一些关键元件的消耗，以降低成本。我们都致力于减少可变性。

但是当我们开始销售它时，它具有很大的价值，因为我们希望客户解决价格问题或促进他们的持续改进计划，当我们开始与他们讨论时，他们有很多很多关于如何他们将使用这些集中的数据。他们想要仪表板。他们想要 [音频不清晰 09:39] 系统。他们想要一些预测。他们希望能够养活其他系统。

因此，在运营几个月或最初几年后，我们发现人们有兴趣将这种解决问题的横向方法转变为真正更大的范围，我们可以做些什么来支持使用这个平台的制造运营。这就是我们开始真正感受到物联网早期阶段的地方。这意味着我们可以连接任何东西，我们可以使用它来拥有很多很多的用例。

而 Braincube 决定做的是构建一套应用代理 Cloud 来满足工程师和生产人员的一般需求，所以我们真的帮助他们通过点击仪表板轻松实现数据可视化。解决问题分析的第一步，我们也有统计过程控制。所以我们有很多这样的应用程序，它们非常通用，我们的大多数客户都非常喜欢使用它们，提供了很多价值。

然后我们在平台中构建第二个面，这没关系，我们无法知道人们会有哪些新想法，所以让我们创建一个框架，我们可以根据我们在 Braincube 中拥有的信息开发任何用例。因此，我们开始构建一种本地 [听不清 11:09] 类型的应用程序，客户可以像您的休息时间一样做，他们可以做出自己的预测，并将预测可视化，并将其放入更大的仪表板中，等等等等。

所以今天，我们有了这个，你来了，你设置了一个平台，你开始使用我们的通用应用程序，你可以通过开发任意数量的用例来构建自己的转型之旅。 Braincube 支持这一点，因为它将为您运行您将构建的所有新应用程序，这些新应用程序将成为您的应用程序。

Erik：所以你仍然专注于制造，但你正在关注过程中的离散。至少从您的网站来看，它看起来非常全面。什么定义了 Braincube 的好客户？为了能够从解决方案中提取真正的价值，客户的要求是什么？

Laurent：你看，人们有时将行业分为离散制造和连续加工行业。在我们的世界里，不完全是这样。与手工行业相比，它是自动化行业。而且我们不会进行手动操作，因为它们不会生成数据。但是，所有通过机器人、自动化层、控制系统以及操作之间的可追溯性实现自动化的东西，都是典型的客户。

所以我们喜欢大规模生产。我们喜欢自动化。我们喜欢有点复杂。这意味着如果它非常明显，我们可以通过让他们的绩效 KPI 和类似的东西来支持客户。但是当客户开始挣扎时，因为由于控制流程的复杂性而导致的数量压力和成本压力导致了一定程度的复杂性，那么 Braincube 将提供巨大的价值。我们可以拥有离散制造领域的客户。如果他们制造的产品足够昂贵，例如轮胎 [听不清 13:20]，那么与他们合作就很有价值。

而且我们还进入了过程工业，在那里产生了这样一个数据的开始，并且它们具有参数的相互作用。他们甚至不明白数据在哪里可以真正向他们展示有时为什么，但大多数时候该做什么。而做什么是非常重要的制造，因为你喜欢了解。但你需要做的第一件事是匹配你的目标。因此，该系统在此决策过程中真正支持您，以确保您浪费的机会越来越少，以达到最佳状态。

Erik：所以这不仅仅是将情况可视化，而是在某种程度上诊断或规定行动。但是我想有很多来自操作员的智能需要嵌入到机器中，然后你如何嵌入这种洞察力，以便根据给定的情况采取哪些行动可能有意义，因为从纯粹的水平来看很难做到这一点平台？

Laurent：改进系统的第一种方法是观察系统。所以可视化还是很有趣的。如果你没有用可视化解决你的问题，你将有助于更好地描述问题。然后你需要进入更深层次，尝试找到参数之间的潜在相互作用，而不是复杂。

在工厂中发生的事情，它运行 24 小时。所以人们在做什么人们在想什么，他们的所有行为，他们所有的反应都在他们的历史信息中。我们从这台机器上收集数据。从原始数据中，我们将这些数据放入一个上下文中，在大多数情况下，我们试图重新计算每个产品的制造的确切条件。我们称它为每个产品的虚拟补间。这是信息水平或过去发生了什么，做出了什么决定。发生的任何问题都铭刻在这一级别的信息中。

所以现在我们需要使用学习技术来了解发生了什么，什么是好的，什么是坏的，我们应该考虑再做的事情，我们不应该考虑再做的事情。我们可以从所有这些刻在数据中的动作中梳理出来。我们可以确定计划应该考虑的未来运营方式。所以你看，我们使用数据，但是我们将数据转换成可以交流的信息，然后我们使用学习技术来确保我们将从这个信息级别中获得最大的洞察力来回答问题人们的问题。

Erik：然后你会遇到这个非常非常普遍的挑战，我想这在 2007 年是一个更大的挑战，服务于运营功能，但是拥有一个基于云的软件的解决方案，需要相当高水平的数据分析能力，所以你有，也许是 IT 部门或其他部门，也许现在可能有不同的定义，但不同的职能可能具有这种技术能力。我知道运营是这里的客户。但是考虑到所涉及数据的复杂性，谁将成为该平台的用户？

Laurent：我们有两个部门使用 Braincube。第一个是IT部门。因为当你做一个做交易的项目时，其实你要参与到一个更大的项目中，那就是公司数据项目。我们，作为 Braincube，我们专注于这个数据项目的制造方面。但是今天的每家公司，对于如何处理数据、业务数据、流程数据、管理数据或任何数据都有自己的愿景。

因此，Braincube 首先与它合作，我们支持他们的愿景并尝试改善他们的愿景并与他们一起构建一个更好的架构，至少，服务于我们的建议，这将是一个制造优化。然后 IT 大部分时间，他们也带领我们。因为当我们建立这个平台时，愿景之一是能够按需开发市场上不存在的应用程序和工具，这些工具被认为是其运营的关键战略。

使用数据科学家或者我会说是专门从事软件开发任务的供应商是他们使命的一部分。所以我们与他们合作，因为我们为他们带来了很多工具来支持这项任务。然后另一个大部门是运营。所以在操作上，我们将其简化为三类用户。你有管理人员，有技术人员，还有生产人员。

因此，对于这三种类型的用户中的任何一种，Braincube 都会帮助他们节省时间，并通过利用他们的数据做出更好的决策。这是什么意思？这意味着当你是生产人员时，你需要有生活信息、生活预测、生活推荐，或者只是我们需要接管你的一些决定。使用 Braincube 可以很容易地使用我们的一些模块来开发预测，使用自动机器学习类型的技术来设置一些不同的 [听不清 19:28]。

因此，我们将用一个屏幕覆盖研讨会，帮助人们在正确的时间获得正确的信息或在正确的时间添加正确的指令。在某些过程中，我们通过让人工智能系统不断学习并真正接管他们做出的最复杂的决策，比如多因素优化，从而接管决策生活。

技术人员主要是作为支持工作，所以他们需要的是为未来做准备。因此，他们将主要使用更多的大数据应用程序来学习，这将有助于他们设计下一步。我们必须如何改进这个设备？我们必须更换哪些设备？哪种下一个技术对我们有价值？他们真的在这方面工作作为支持。有时他们会解决问题。但大多数时候，他们会为未来做优化。

经理们，我们帮助他们在详细级别设置仪表板，帮助他们找到改进的机会，当你只使用损益表时，这些改进机会并不那么清楚，结果的损益责任。这意味着今天，我们可以给他们，例如，如果您是一家轮胎公司，并且您每天生产 15,000 个轮胎是多个型号，您可能每天都有每种轮胎的平均成本，这已经非常好，有时每周，大部分时间每月。

使用 Braincube，每条轮胎的制造成本都是准确的。因此，您将拥有一些成本差异很大的模型。而且您需要了解一些东西，并且您将拥有一些其他模型，其成本之间的可变性较低，因为杆的制造更稳定，因为我们这样做的方式是更好的方式。所以我们真的必须达到这个细节水平，然后他们可以委托他们的员工团队去利用他们的经验、他们的知识和今天他们的数据来试图节省所有这些潜力，而这些潜力在大多数时候是看不见的，因为我们将它们测量为平均值。

这是一个游戏规则改变者。我们不再需要平均数了。我们需要真正衡量正在发生的事情的确切可行性，因为这是我们可以识别并非常重视我们应该考虑进行一些改进的项目的地方。

Erik：我今天刚刚和我的一位团队成员讨论了汽车 OEM 的烤箱工艺，然后你会通过几个烤箱来干燥油漆。我们只是在想，好吧，这显然消耗了汽车 OEM 设施中 60% 的能源，即涂漆和干燥过程。

但如果你真的可以测量车辆的准备情况，你可能会发现，首先，它应该更低，但其次，你可能会发现，根据不同的油漆颜色和油漆化学，有些应该在 20 秒内完成 4 分钟，而不是 5 分钟，但您正在应用该标准。

我认为有很多这样的事情只是因为你应用了一个标准而被隐藏起来，而标准往往处于分布的高端，因为这给了你安全边际。这意味着整个组织都有很多这样的效率。而且我认为像 Braincube 这样的解决方案可以真正开始让您进入这些领域并在比您通常基于许多操作员工作的经验法则的更细粒度的级别上操作。

Laurent：我非常了解这个例子，因为 Braincube 正在为美国汽车供应商和欧洲汽车供应商覆盖一些汽车涂装线。所以我们在这方面有一些经验，但这正是你所说的。首先，您可以建立标准的操作程序。我在路上看到他们。我的意思是，这是一条路，你有余地，但你的首要任务是开车时留在路上。但这不是最佳轨迹。

所以我们通过这两个步骤对 Braincube 所做的事情，我的意思是，我们支持客户重新上路，因为有时他们不在路上。而且他们有时候不明白，当他们在12号站推太多这个产品的时候，他们是后来36号站的反应，他们不明白这一点。因此，我们帮助他们设置最佳平均条件，我们可以将其视为一个新的流程窗口。

然后，当我们处于这种状态时，我们已经消除了一些危机，我们回到了平均水平。但如果你真的想赚更多的钱，你需要优化生活。所以这就是从这个大数据分析中帮助我们建立我们知道的优化流程的地方，然后我们开始逐站或逐站启动实时运行的逐站算法，这将直接调整我们可以调整的参数我们决定调整替换人类的决定。我们可以完全按照你说的做。这意味着我们可以为每个车身配对油漆，根据制造、建筑、交易中发生的情况进行配对，我们可以调整烤箱的温度，我们可以调整汽车应该停留的时间以消除或减少有小洞的风险，改变颜色，分层问题，所以将来会发生这样的事情。我们为很多很多不同的流程做这件事。

如果您以造纸业为例，您知道，您可以想象您收到来自森林的木屑。即使你得到同一种木材，你也有季节的问题，天气的问题，你必须有储存的问题，你会处理这些纤维，你将不得不将它们与大部分时间混合在一起做来自报纸的再生纤维。因此，您的原材料本身始终是您知道自己拥有什么的东西，但您知道自己拥有什么的平均值。

例如，造纸机的流浆箱中出现了什么，它是一种平均总是相同的混合，但是当你查看细节时，它是非常不一致的。如果你没有能力调整所有的美白剂、助留剂等类似的东西，这种微小的不一致就会造成一场噩梦。所以是的，我们可以按照习惯运行。这是一个完整的时间，说它太复杂了，我没有改进。您可以通过优化平均条件来运行，它已经更好，您更稳定。

但是如果你想要非常有表现力，你需要去现场调整。而且我不知道这个星球上有任何人可以实时调整，几个完美的设定点，我会说几十个关键输入和不同的目标。这可能意味着 10、20 个优质能源或任何目标。所以未来是，今天我们开始做的是让算法开始为你做这件事，从学习中找到最好的，创造新的体验，这将有助于丰富学习体验。

这就是未来工厂的魔力。这意味着我们称之为智能工厂。他们会很聪明，因为他们能够在每种情况下 100% 地重现最佳决策，而这是人类无法保证的。我们将引领人类的一切，对事件的反应，下一步的准备，新机器，新技术让人们以创新的心态建设未来。目前，制造应该变得非常明显，我们必须检查、加载、控制，而不是决定和销售，因为它变得太复杂了。

Erik：如果我们深入研究您刚刚提供的有关造纸厂原材料输入的示例，那么在这种情况下，您还需要工厂之外的数据。因此，您最好从供应商那里获得数据，也许来自天气系统。所以这些都是有人可能通过 Braincube 处理的数据输入？

Laurent：是的，这就是互联网的魔力。如果世界想要连接供应商，今天很容易。假设我们正在做一些包装纸，这是当今造纸行业的大部分量，因为所有这些货物运输，我们都需要汽车箱。因此，您使用的是再生纤维。因此，对于不同等级和物品，您使用的木材种类也具有一定的耐用性。但是，例如，当您进行制造时，您使用的一种胶水是淀粉。你可以想象，淀粉不是一种化学产品，它是一种天然产品。所以你有很多变化。

因此，您可以在不确切知道您今天使用的确切淀粉的情况下进行尝试以适应。但是淀粉花费了你这么多，以至于每一个百分比的淀粉真的在月底让你的利润成为你的利益。因此，如果您开始与供应商打交道，通常您会知道您现在使用的确切搜索类型。但是你不能不告诉这个人淀粉成本更低，对你来说效率更高。

因此，通过整合供应商链，您可以创建一条巨大的生产线，并为改进提供机会。为此，我还有另一个纸上谈兵的故事。

我们在法国巨型求助热线制造商。但他们正在开始一种新的飞机模型。为了做到这一点，他们总是与重量和其他东西作斗争。所以他们使用了一些新金属，一种为这架飞机发明、设计和制造的金属。因此，正如您可以想象的那样，没有人对如何制造这种金属有任何经验。制造，容易与否？因此，当罐子准备好成为符号时，客户在匹配结束时抱怨质量问题。

材料有一些奇怪的行为。好的，所以他们没有查看我们的计划。他们在抱怨供应商，而供应商就是 Forge。他们正在准备金属。他们不是铸造厂。所以他们所说的他们在代工厂向自己的供应商抱怨。所以我们有一个由三家公司组成的链条：一家铸造厂、一家锻造厂和一家机械加工公司是最终客户。所以他们打了几个月，这是你的错，不，废话，废话，废话。我尊重我的规范。

因此，当我们是其中之一的供应商时，公司的中层。所以这个家伙的想法，我需要说如果我们做一些没有罪的事情，但是我们把我们从行首到行尾获得的所有信息都带到了行尾，然后我们越过了它们？我们看看我们是否可以作为一个团队来解决这个问题。发生了什么，他们是对的。他们不是有罪的团队。这意味着每个人都可以在这个过程中添加一些东西。每个人都明白为什么我们完全，完全掌握了这种新金属的制造，问题就完全消失了。

而这需要更长的时间是在律师之间建立协议才能做到这一点，花了几周时间来做这件事，花了几天时间来解决问题。因此，您看到未来乐观的情况是，公司将决定合作，因为为了他们的最大利益，他们将通过共同优化获得更多利润，而不是试图确保规范为每个人都花钱的位置。

出于多种原因，我们有越来越多的机会将制造业中的不同参与者联系起来。这可能是质量原因，但也可能是供应原因。在您需要这种著名的淀粉之前，您会消耗很多。但是您的纸张产量取决于等级。因此，根据您制造的纸张，您将使用正或负淀粉。有时您会遇到一些停机时间。你可能有很多事情会减慢你的生产速度。

所以淀粉公司必须与你保持一致，以确保你永远不会有任何短缺，或者你永远不会有 20 种淀粉进入工厂，而你不知道如何处理所有这些卡车。因此，借助物联网和互联网，您可以轻松设置仪表板，让他们准确了解客户的淀粉消耗寿命，并且他们确切知道卡车的数量，他们会要求第二天发货，以确保它们匹配确切的需求。

它改变了这种关系。没有更多的记录和等待协议和事情。好吧，我认为这就是物联网的未来，它将工厂中的一切以及不同参与者之间的一切都连接起来，并以公平的目标进行优化，让事情变得更容易、更顺畅。

Erik：您的观点是，律师达成协议所需的时间是找到解决方案所需时间的三倍，这也是一个有趣的观点，因为还有可能在供应商和客户之间建立更牢固的联系.如果您设置了此系统并且您知道您的供应链已针对该客户进行了优化，那么客户不太可能会四处寻找其他供应商，因为您已经投入时间为他们和您的客户进行优化在这里获得了更好的表现。所以我认为这也可以战略性地用于建立更牢固的关系。

洛朗：我完全同意。一个人总是很难改变模型。有一个预测模型模型。今天有一个协作模式。所以关于人们的文章很难改变你的想法。但是在这个项目中发生的事情是，首先，每个人都在战斗，然后他们试图统一，当他们统一时，他们就解决了问题。我们为此在公司获得了奖项，因为高层管理人员发现这样做是可能的。

所以我认为我们处于早期阶段，因为人们会意识到制造只是一个链条。如果我们想变得更好，我们必须再次使这条链尽可能开放。我并不是说他们中的任何人都分享他们的知识、秘诀等等，他们没有这样做，因为每个人都可以处理数据。你可以匿名你的呼叫数据，你可以运行，你可以告诉他们，好吧，第 12 号因素和第 47 号因素，输出变得非常严重。他们会处理这个问题。我们会回过头来告诉你，好吧，我们可以在下一个级别控制它，或者有些事情我们无法真正控制。

但你甚至不必知道到底发生了什么。你只需要指出它应该看的东西，它为每个人节省了很多时间。如果每个人都同意做出小小的努力，结果就会如此之大。

Erik：好吧，让我们稍微分解一下这里的技术。实际上我很好奇，Braincube 是单一解决方案还是产品组合。如果我在您的网站上查看，您有 IoT 平台，但您有 Cloud in Edge 单独拆分，然后是 Cloud plus Edge，您有数字孪生，然后您就有了高级应用程序。这些都是单独的产品吗？还是这些基本功能或相同产品的架构？您如何看待投资组合？

Laurent：我们在 Braincube 内部有很多工具和应用程序，因为我们的目标是进入客户的架构。所以我们需要根据他们已经拥有的东西进行调整，比如数据收集、网络安全存储和其他东西。所以我们有很多适应的机会。我们拥有一系列解决方案。有些是最终用户应用程序。有些是中间件。有些是工具连接器。我们有该平台的服务器。

所以我们要做的是我们与客户的第一次体验，即我们可以快速做出概念证明或价值证明吗？所以我们设立了一个试点。我们专门组建了一个团队来处理第一个用例，我们试图让每个人都能轻松完成。我们知道这就是 Braincube，因为我们可以快速设置一些东西来弥补有时客户应该拥有或没有的东西的不足。

所以当我们展示了这个价值，我们有这种兴奋，我们去哪里，好吧，我们需要构建新的用例，我们需要推出前几个用例，然后我们与这个用例讨论几天IT，我们在其中构建最终架构，并构建推出计划和下一个用例的资格计划。所以，Braincube 是一个单一的单体类型的软件，大概在 2008 年、2009 年和 2010 年，然后它变成了 2、3、4、5 个软件解决方案：一个用于生活目的，一个用于大数据目的。而今天，它不再是了。更多的是您必须将其视为服务、服务器、工具、连接器，并且确定最终的应用程序可以是中间件或最终用户应用程序。

所以我们有这个可能非常独特的机会来适应任何 IT 架构情况。然后我们可以交付我们所知道的应用程序和框架，以非常、非常快速地开发任何用例。这就是客户最喜欢的，即交付价值的速度。

Erik：然后，我想，它是作为 SaaS 产品出售的，可能包含一些围绕培训和实施的服务，这是底层的商业模式吗？

Laurent：所以这是一种订阅和专业服务。但是今天，当我们与客户讨论时，我们了解到每个人都有自己的转型步伐。因此，他们想要的是越来越多的商业模式，有助于根据自己的期望进行扩展。

所以今天，你在 Braincube 中有一些订阅，你有独立于应用程序包的订阅和平台。但我们也有配对实例类型。这意味着如果这个人使用的是完全按照他的需求设计的 OE 解决方案，并且他今天使用两台机器，下个月使用 20 台机器，下个月使用 200 台机器，所以我们有这个模型，我们可以与他们一起成长。所以我们有一些配对用户。我们有一些配对许可证。此外，我们可以分享一些利润。

想象一下，您为复杂的流程设置了自主决策，并且您每月为此节省了 100 万美元。对我们来说，这是我们需要去的体验，了解需要做什么。所以我们需要减少到那里并说你有学习算法。但是，当实现这一目标时，我们就会提供巨大的价值。所以我们可以做一些利润分享。这意味着如果客户一开始并不完全相信他会工作，我们可以来来去去，向他们展示我们能做什么。如果它是有利可图的，那么他们就会很高兴。

因此，我们有越来越多的产品可以扩展，以确保客户始终为真正使用的产品付费。这也是一个变化。因为在它与任何 SaaS 产品一样之前，我们有一个解决方案，一个 SaaS 价格，根据您的大小、变量存储数量等几个参数。而今天，我们已经能够根据客户的确切需求调整报价。如果它们增长，那么系统将与它们一起增长，但成本是已知的。如果他们因为出售植物或其他东西而稍微退缩，他们的成本就会下降。

Erik：我的意思是，物联网平台最有趣的事情之一是围绕数据的可见性，让您能够在商业模式方面非常有创意。但大多数公司现在真的没有充分探索这些可能性。他们倾向于在一两个模型上保持一致，并坚持下去。它类似于这个优化主题。所以，人们应用一个平均值，他们说，好吧，一般来说，这个模型平均效果最好。

但是就像你说的，你可以将相同的优化原则应用于定价，然后说，是的，好吧，有一个最有效的平均值，但我们有 100 个不同的客户，可能有 100 种不同的解决方案可以为这些客户提供正确的定价模型顾客。听起来你实际上能够探索那个问题空间并且很有创意。

Laurent：我看到你完全理解我们想要实现的目标。这意味着我们想要这种灵活性，因为它是有意义的。制造就是浪费。你需要控制你的过程，确保你不浪费。你不会浪费人的时间。你不会浪费你购买的任何东西。您不会浪费购买更多废话、废话、废话的机会。

所以当你建立一个系统时，你说你会支付这个固定的价格，而且这一切都包括在内，一开始人们使用系统的百分比。所以他们对我为什么要多付钱感到沮丧？我们今天就是这个生活在这个。今天这个社区是不是我们喜欢按需付费，我们喜欢按使用付费，我们喜欢有时支付对价。我的意思是，你给我价值，我分享价值。

所以我认为我们越来越了解这一点。我们有一个产品目录，其中我们的一些解决方案有不同的定价模式。他们中的大多数人都有一种定价模型，旨在尽可能可扩展，因此永远不会浪费我们客户的任何一分钱。有些可能有多种定价模式，因为在拥有一条大型生产线的地方与在另一家拥有 500 台类似设备并行运行的工厂可能会有很大不同。

所以我们越来越明白这一点。我们与客户合作。我们回答了很多报价请求。是的，我们的技术作为一些先进点和人们来找我们是因为他们想在我们所做的事情上拥有我们 12-14 年的经验，是的，我们有一个来自制造业的团队，他们真的与客户，他们真正了解他们的需求。而且，要确保我们作为他们组织内的合作伙伴成长为与他们发展转型项目的速度相同。

埃里克：嗯，劳伦，你已经建立了一家非常棒的公司。而且我可以告诉你，你仍然非常积极地迭代和改进。我想我们已经介绍了这里的业务。有什么我们还没有触及到的对听众来说很重要的东西？

Laurent：我认为这 14 年来我们学到的最重要的事情是做任何真正令人印象深刻的事情，只考虑技术。这一切都是为了花时间在你想去的地方建立一个愿景。从这个愿景出发，将有不同的策略来实现具有许多风险的愿景。这就是他们应该开始给我们打电话的地方，然后说，好吧，这就是我所拥有的。那是我的梦想。我怎么去那里？

当我们开始与客户讨论这个问题时，我们可以建立的路线图和里程碑给我们带来了真正伟大的成就，而且更便宜、更快，每个人都明白我们在做什么。而且它也超级灵活。在此期间，如果您的野心发生变化，那么您对此感到非常兴奋：您可以决定走得更快，更大。或者，如果您认为您的员工很难接受一些有意义但在社会上可能难以接受的最新技术，您可以稍微退一步，做一些更容易让人们接受的事情，然后尽量确保您不会在这次转型之旅中失去任何人。

所以总是从愿景开始。如果你不知道如何建立这个愿景，那也没关系。我们可以花时间陪你。我们出售技术，但最终，我们实现了转型。这就是我们，我认为 Braincube 的使命是改变行业以消除浪费。

Erik：Laurent，我的意思是，这是一个很棒的收尾动作。如果我们的观众中有一些人可能对 Braincube 感兴趣并探索他们如何一起工作，那么他们与您的团队取得联系的最佳方式是什么？

Laurent：所以我们在欧洲、北美和南美都有组织。你访问我们的网站，你有电子邮件，你有电话号码，你在 LinkedIn 上或任何我们非常活跃的地方联系我们。我们有一个业务代表团队将为您解答。任何想直接与我交谈的人，与我们团队的任何成员交谈，因为我们可能在他们今天拥有的一些想法中有价值的东西，使用我们拥有的所有平台非常容易。所以不要犹豫，有很多方法无论如何联系我们。

埃里克：谢谢你今天的时间。

劳伦特：非常感谢，埃里克。这是一种乐趣。

Erik：感谢您收看另一个版本的 IoT Spotcast 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，您可以直接给我发送电子邮件在 erik.walenza@IoTone.com。谢谢你。