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36氪首发 | 用运筹学服务20家航司,悠桦林完成近亿元融资

36氪获悉,悠桦林已经完成 B 轮及 B+ 轮近亿元人民币融资。新一轮融资由五源资本领投,上汽恒旭、彬复资本、中南资本跟投。本次融资主要将用于针对供应链场景的新产品研发及打磨,后台产品的升级迭代以及完善市场销售体系的建设。

悠桦林成立于 2016年,通过人工智能决策技术为企业提供复杂场景下的行业 + AI + OR 的智能决策系统,头部客户包括东方航空、南方航空、西部机场集团、中石油、 海底捞、海尔、博世华域等。悠桦林CEO 肖芳芳为佐治亚理工博士,师从Ellis Johnson,曾任亚马逊 transportation volume planning team的北美负责人,其他核心成员大多来自全球顶级运筹学院佐治亚理工背景团队,之前分别在Amazon、Uber、Intel等大型企业负责算法设计实施落地等工作。

在运筹学领域里,航空的决策优化本身属于问题规模大、难度也相对较高,同时航空作为国家高度监管的基础建设型行业,对安全比重的要求比较高,不会有太多的定制型需求,适合智能决策产品的规模化推广。因此,悠桦林早期就是从智慧航空切入,基于收益和运营两大管理线,输出航空机组排班、航线网络编排、智能运价管理等一系列产品及解决方案。以产品为例,航空智能编排系统主要是帮航空公司决定开哪些航线、每条航线飞多少班、用什么机型飞、具体执飞飞机是哪架;机组智能排班系统帮助航空公司指定航班上的飞行员、乘务员、空保等岗位、自动将满足资质要求的人员和任务相匹配,实现自动排班,并实时进行排后校验和预警监控。在一个有10000多人员的组环项目中,通过悠桦林的机组智能排班系统,可在覆盖同样航班规模的情况下,减少 10% 的乘务员数量,提升了每位乘务员的工时利用率。目前悠桦林服务超过30 家中国的航司,并在同步提升市场渗透率。

除了继续深耕航空行业,悠桦林也在发力拓展供应链领域的行业场景。供应链、智能制造及运输的需求是全中国各个行业中普遍存在的,譬如需求计划、库存囤货、生产计划排程、运输成本优化等都是不少企业的痛点需求。因为过去业内没有成体系的解决方案及玩家,因此悠桦林在切入供应链领域的时候,也对市场标准化程度、市场规模以及竞争门槛制定了一些筛选标准。目前,悠桦林在供应链领域服务的主要客户包括中石油、博世华域、海尔、玛氏、达能、海底捞等,供应链产品解决方案的营收占比已达50%。

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竞品方面,国内有聚焦行业可通用最优求解器的杉数科技主,主要覆盖仓储服务、电商调价等一些细化的零售电商、供应链场景,定位于供应链数据优化系统的览众数据,更多是提供企业供应链以及连锁管理智能决策引擎。国外有面向航空、酒店等行业提供商业智能解决方案的纳斯达克上市公司 SABRE ,产品主要覆盖航空及酒店解决方案、旅游网络等,目前服务超过 200 家航空公司,中国区域内合作的航司包括国航、海航、东航、南航、山东航空、福州航空等。

值得关注的是,SABRE 2019年的营收为39.75亿美元,其中Airline Solution部分营收为8.403亿美元 ,占总营收的 21%。受 2020 年的疫情影响,全球机票、酒店、旅游产品的预定量大幅下降,SABRE 在 2020 年上半年的营收也受到较大影响。但从 2020 年第三季度开始正在稳步复苏,并且其主要的营收增长还是来源于 IT 解决方案的收入。作为全球跨行业优化和数据分析龙头,IBM 旗下的认知解决方案部门收入已超过180亿美元。印度的独角兽智能决策公司 Mu Sigma 在 2016年曾获红杉资本、MasterCard 2.11 亿美元的投资,估值15亿美元。商业智能以及智能决策解决方案服务商的商业化前景可期。

在国产替代的契机下,国内航空对本土服务商开始具有更大的倾向性,也因此给悠桦林带来了市场差异化的竞争力。同时肖芳芳认为, SABRE 虽然在产品线上已经非常完善,但因为中美管理风格以及场景存在差异,所以SABRE 在一些中国企业中并不能很好的落地 —— 许多国内企业是把管理和运营是放在一起的,而美国企业会将管理和运营分的很开,这导致在许多实际场景以及运算要素上都会产生不同的需求;产品上,悠桦林不断在智能决策产品线上做快速迭代,并且也自研了一些算法,将预测准确度做了进一步的提升,在某些问题场景下,悠桦林的预测准确度比 sabre 高出 7-8%。

营收模式层面,悠桦林会分SaaS 产品和 License 两种对企业进行收费,SaaS 模式的年费从几十万到上百万不等,License 模式下,根据不同行业,定价及功能会稍有不同,范围在百万至千万不等。目前悠桦林也在拓展其渠道商体系,计划切入更多领域及行业,提供供应链智能决策产品及服务。截止 2020 年底,渠道合作占比从 2019 年的不到 1% 已上升到了 20%,预计 2021 年会在非航空行业有更多增长。

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