「鸿海之子」张宗尧想让人人都成为拥有智能管家的「工业钢铁侠」( 三 ) 2007年

第三步：通过行业优质实践模板与仿真器，实时AI建模，模拟出最优参数，找到解决方案。
JarviX的目的是无代码的解决企业内部数据源各异的需求，从经管与供应链的智能排产排程、自动库存优化、共用料优化、报价分析预测、到猜测供应商底价以及采购的分析预测；从生生端的良品率优化、不良根因查找、预测性维护到生厂参数优化等不同场景。
“以前的AI应用往往是一个算法对应一个应用，然后再搭建一个系统， JarviX可以自行组合各种算法并即时生成应用程序应对不同的客户应用需求。 ”张宗尧表示。
大部分中小企类连一个完整IT团队都沒有，更遑论建构数据团队提升数字化決策能力。张宗尧想要帮助那些没有足夠资源完成数字化转型的中小企业，让他们借助JarviX实现数据的快速导入和规模化应用，在不同的业务场景快速得到有效的决策辅助。
某消费电子制造商供应链部门，在应用JarviX后，项目准备流程从4人5天缩短至5分钟，分析销量提升95%；决策时间由1天压缩至30分钟，时间成本降低93% 。
数字化转型，不是自动化转型
当下的中国商业智能软件市场，是一个颇具潜力的增量市场。
根据IDC数据，到2025年，中国商业智能软件市场的规模将达到16亿美元，未来5年，整体市场的年复合增长率为21.6% 。
然而客观来看，制造业中， AI、大数据等技术仍未在决策中得到广泛应用。下一步，该如何从这个市场中分食蛋糕？
讯能集思团队将今年的主要精力，放在了与这个世界的沟通上。
在张宗尧看来， “在国内从传统粗放型制造走向高端制造的路上，制造业赚的除了技术财，更核心的还是管理财” 。
最开始创业的时候，讯能集思面对的还是一个未经培育的新兴市场。经常是“掏尽所有的脑子和别人解释” ，然而对方却始终一脸不知所云的表情。
最记忆犹新的一次，张宗尧与一位有合作意向的厂商时隔一周后再见面，对方兴奋地说找到一家和讯能集思很像的AI公司，结果他发现那是一家机器视觉公司，张宗尧哭笑不得。
观念上的转变，是当时的商业智能软件提供商们，集体面临的困境。近些年，随着整个智能制造大局的持续推进，创业环境早已不复当年。
张宗尧最直观的感受是，客户已经会主动带着问题，前来寻求解决方案了。
尽管当下的市场，已不复荒蛮时期独立开垦的艰难，但智能BI在国内的发展只有短短3年，商业智能软件提供商与企业之间的隔阂依然存在。
张宗尧仔细研究后发现，那些被企业遗弃在角落的产品，其实本身做得并不差，问题在于产品手册写得不够详细。
产品的成功，从上至下每一处细节都至关重要。将产品各项功能与价值描述清楚，同样是一项需要耗费大量时间和精力的工作。 “现在我们团队的两个人，就专门负责做这件事，我发现这是我们需要一直强化的地方。 ”
经过内部市场调研，张宗尧从以往经验中，发现另一个事实，即最成功的客户，领导者本身都拥有一定程度的数据思维，能够在企业内部慢慢引导形成正向循环。
“我们是降低门槛，但是不代表他们可以什么都不懂。 ”张宗尧对雷峰网说。
这意味着，当企业越清楚自己需要AI解决何种问题，实际落地效果就会越好。
怎样在几乎不用教育的情况下，在企业内部快速形成正向反馈，使业务人员具备数据思维，是包括讯能集思在内，整个行业将持续攻克的又一道难题。