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    智能制造擴展為價值鏈全域優(yōu)化

    2019-10-11 04:09田日輝
    互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟 2019年8期
    關鍵詞:價值鏈工廠智能化

    田日輝

    要解決工業(yè)3.0大規(guī)模生產(chǎn)的同質(zhì)化、資源重塑、產(chǎn)能過剩、產(chǎn)品附加值低等問題,需要全新技術持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品迭代更新速度,優(yōu)化制造過程的效益,優(yōu)化供應鏈的整體協(xié)同效益,比如在產(chǎn)品中如何實現(xiàn)更高附加值的服務。此過程實際是把原來單環(huán)、單項的價值鏈優(yōu)化變成雙環(huán)。

    我們知道,從工業(yè)3.0到4.0的企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型勢在必行。無論從產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢、國家前瞻性的指引抑或產(chǎn)業(yè)競爭中的要求,都提出了從3.0到4.0的轉(zhuǎn)型趨勢。在3.0時代,諸多產(chǎn)業(yè)發(fā)展是以規(guī)模、成本、效益為核心競爭優(yōu)勢,但在4.0時代,用戶需求發(fā)生了巨大的變化,產(chǎn)業(yè)供給極度豐富,諸多大規(guī)模生產(chǎn)的產(chǎn)品已經(jīng)過剩。無論是原材料行業(yè)或是諸多高科技制造業(yè),如何以用戶為中心實現(xiàn)大規(guī)模定制生產(chǎn)成為首要議題。因此,需要智能化、自動化的諸多全新技術。

    在這個過程中,要解決工業(yè)3.0大規(guī)模生產(chǎn)的同質(zhì)化、資源重塑、產(chǎn)能過剩、產(chǎn)品附加值低等問題,需要全新技術持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品迭代更新速度,優(yōu)化制造過程的效益,優(yōu)化供應鏈的整體協(xié)同效益,比如在產(chǎn)品中如何實現(xiàn)更高附加值的服務。此過程實際是把原來單環(huán)、單項的價值鏈優(yōu)化變成雙環(huán)。雙環(huán)的意義,從制造的角度指的是人、機、料、法、環(huán)、測?!叭恕笔枪S生產(chǎn)線的工人,“機”是生產(chǎn)線的裝備,“料”是生產(chǎn)的原材料,“法”是生產(chǎn)的工藝參數(shù)、工藝邏輯,保證產(chǎn)品閉環(huán)價值?!叭?、機、料、法、環(huán)、測”在產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化中不僅需要提高效率,更需要和企業(yè)級的研、產(chǎn)、供、銷、服結(jié)合。

    比如,每一單的定制化生產(chǎn)要從前端的電子商務平臺收集用戶個性化需求開始,包括預測用戶的需求。之后,從電商平臺進入到ERP系統(tǒng),把訂單分撿到工廠進行排查。大規(guī)模定制化生產(chǎn)和批量生產(chǎn)對產(chǎn)線的排產(chǎn)要求、自動化水平完全不同。從產(chǎn)品營銷的角度看則需理解用戶的個性化需求,以便通過電商平臺進行精準推薦。

    總之,需要把制造的環(huán)節(jié)和企業(yè)整體運營環(huán)節(jié)虛實結(jié)合后,互聯(lián)工廠、柔性制造、智能決策和閉環(huán)質(zhì)量體系才能最終建立。其中存在諸多需要優(yōu)化的環(huán)節(jié)。比如,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或者數(shù)據(jù)智能平臺如何通過智能化技術、大數(shù)據(jù)技術、物聯(lián)網(wǎng)技術優(yōu)化全價值鏈。“研、產(chǎn)、供、銷、服”各個領域中均有諸多智能化應用場景,通過這些應用場景的持續(xù)優(yōu)化、整體組合后,才能形成智能制造,提升智能化水平。

    在此過程中也面臨諸多挑戰(zhàn)。因為聯(lián)想經(jīng)過了大概七八年的利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術優(yōu)化自身業(yè)務鏈、效率和智能化的歷程,同時也為國內(nèi)大中型企業(yè)提供數(shù)據(jù)智能轉(zhuǎn)型的優(yōu)化服務,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能制造實施的過程中,最典型的是以下幾個方面。

    首先,現(xiàn)在很多業(yè)務流程中,人工過程非常多,比如制造環(huán)節(jié)、工廠人員管理、生產(chǎn)線的諸多工藝參數(shù)管理,甚至有些看似智能的工廠,仍舊將工藝參數(shù)寫在紙上,通過代代相傳的模式進行管理。整體生產(chǎn)產(chǎn)品的交付體系、訂單、物料、生產(chǎn)、倉儲物流的整體無法很好協(xié)同。這其中最核心的則是沒有數(shù)字化、自動化過程。

    第二個挑戰(zhàn)與第一個挑戰(zhàn)極為相關,即為什么無法實現(xiàn)自動化過程?為什么需要涉及諸多手工干預?其實這是由于智能制造、自動化、IT信息技術的價值鏈非常復雜。在某個工業(yè)生產(chǎn)線上,可以看到大量工業(yè)自動化設備,比如當今配備的諸多機械手。雖然諸多工廠已完成了大量智能化改造,現(xiàn)存的大量智能化穿戴設備可以幫助工廠工人提高效率,但是這些體系非常獨立、分散。因為工業(yè)體系里大量工業(yè)協(xié)議是互不相通的,共有2000多種工業(yè)協(xié)議。雖然也有一些比較標準的協(xié)議,但是很多企業(yè)為了提升競爭力,僅僅在一些通用領域里支持標準協(xié)議,但在希望建立壁壘的領域都使用自身封閉的協(xié)議,這些實際上對于工廠的數(shù)字化改造、數(shù)據(jù)收集、產(chǎn)線互聯(lián)、不同工廠互聯(lián)、上下游互聯(lián)造成了巨大障礙。如何實現(xiàn)全價值鏈數(shù)據(jù)打通,并且實時分析、實時運算、實時規(guī)劃,這都是巨大的技術挑戰(zhàn)。

    如果能理解第二個挑戰(zhàn),說明企業(yè)信息系統(tǒng)還是具備比較良好的基礎,而只是沒有互聯(lián)。但很多實際情況則不然,大多數(shù)企業(yè)信息化基礎均較為薄弱,諸多系統(tǒng),比如自動化、訂單管理、計劃排產(chǎn)等均無法實現(xiàn)實時更新,數(shù)據(jù)基礎更無從談起。人工智能技術不僅僅是算法,還要和機理模型、業(yè)務相結(jié)合才能發(fā)揮最大價值。所以基于此,聯(lián)想構建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以支撐智能制造應用。Leap IoT是物聯(lián)網(wǎng)平臺,核心目標是獲取全量實時的產(chǎn)線數(shù)據(jù)和產(chǎn)品運營數(shù)據(jù),并且支撐邊緣計算,以便在此基礎上實現(xiàn)工業(yè)APP應用。

    從技術角度可以更深入、直觀地了解此平臺的價值。一側(cè)是支撐現(xiàn)場連接的部分,實時數(shù)據(jù)、采集的代理和上位機也可以和CNC智能設備結(jié)合。一方面是從這些設備種采集運營數(shù)據(jù),同時也可以通過反向控制進行優(yōu)化。另一側(cè)是邊緣側(cè),配備了大量邊緣服務器。邊緣服務器在整個架構中處于非常關鍵的地位。一方面把大量的前端產(chǎn)線和運營設備數(shù)據(jù)進行整合,包括一些規(guī)則的處理、不同協(xié)議適配和數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理、大規(guī)模并發(fā)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理等。最關鍵的則是在邊緣側(cè)加入一些人工智能、機器學習的計算能力。邊緣處理能力加強后,就能夠?qū)崿F(xiàn)毫秒級的數(shù)據(jù)采集、分析和控制。

    在此基礎上,可以實現(xiàn)各種工藝參數(shù)優(yōu)化應用。比如像OE、質(zhì)量管理、全價值鏈優(yōu)化等。為了提升全價值鏈智能化優(yōu)化,最核心問題則是前端數(shù)據(jù)采集和邊緣計算的效率優(yōu)化和提升。聯(lián)想為此也提供了非常高效的硬件平臺支撐邊緣計算,處理能力基本等同于當下最先進的PC機或者臺式機的計算能力。同時支持GPU、諸多算法分析和計算能力,以實現(xiàn)終端采集和邊緣端的數(shù)據(jù)處理。

    另外在該平臺上僅僅配備大數(shù)據(jù)技術、物聯(lián)網(wǎng)技術、人工智能技術并不是智能制造的全部,一定要和工業(yè)機理深度融合才能真正實現(xiàn)智能化應用。該平臺支撐大概200多種算法和數(shù)百種細分行業(yè)應用模型,這些應用模型通過標準、通用算法與各個行業(yè)結(jié)合。

    該工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已經(jīng)接入超過兩億臺設備,每天接入150億條數(shù)據(jù)和1500多種工況。同時也和280余萬家分銷商、渠道商、零部件供應商共同打通物流、生產(chǎn)、制造、營銷、采購全供應鏈。該平臺在全球大概有10個數(shù)據(jù)中心,這10個數(shù)據(jù)中心會在不同區(qū)域提供區(qū)域化的本地服務。在此基礎上,從業(yè)務角度實現(xiàn)諸多優(yōu)化,全球70%的產(chǎn)品都是個性化定制和小批量生產(chǎn),即使用戶直接定制也可以滿足需求。質(zhì)量管理、供應商生產(chǎn)線數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)可以和質(zhì)量管理系統(tǒng)整合,實現(xiàn)上下游一體化的全程質(zhì)量管理。比如全球采購預測、銷售預測都可以基于大量產(chǎn)品實時運營數(shù)據(jù)和客戶評價的輿情數(shù)據(jù)進行預測,這樣也為全價值鏈提供支撐。

    聯(lián)想一直與全球排名前三的大型石化企業(yè)分公司合作,共同優(yōu)化工藝參數(shù)和綜合收益率。將整個生產(chǎn)線中各個地方的溫度、壓力、催化劑等2000多個數(shù)據(jù)點進行分析后發(fā)現(xiàn),將這2000多個數(shù)據(jù)進行建模后就可優(yōu)化整體收益率,特別是提升其中某幾個數(shù)據(jù)的集中模式后便能顯著提升整體流程效率。優(yōu)化模式后,整體850萬噸催化裂化生產(chǎn)線的收益率提升了0.5到0.9個百分點。這些均對工廠的效益和安全生產(chǎn)水平有顯著提升和巨大助力。

    另外,在零散制造行業(yè)的工業(yè)經(jīng)驗更為豐富。因為聯(lián)想本身也從事典型的高科技零散制造行業(yè),比如汽車行業(yè),而且在整體業(yè)務模式、產(chǎn)品質(zhì)量、全價值鏈管理中,汽車行業(yè)和聯(lián)想自身有諸多相似之處。聯(lián)想因此已經(jīng)助力十幾家主機廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升、智能制造提升和智能化應用服務的普及。其中,最核心的是構建數(shù)據(jù)服務,包括訂單數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、經(jīng)銷商數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡銷售數(shù)據(jù)等。所有數(shù)據(jù)整合、全量數(shù)據(jù)融合后便能進行全價值鏈的優(yōu)化。因為無論是精準營銷、工廠自動化排產(chǎn)、個性化定制等,均會和企業(yè)全價值鏈的數(shù)據(jù)相關。另外一個典型行業(yè)則是金融行業(yè)。通過設備運營過程中的數(shù)據(jù)進行精準客戶畫像和風險控制尤為重要。因為這些設備本身非常昂貴,大多是通過融資租賃模式提供給客戶,所以風險控制在供應鏈金融的服務中具有極大價值。

    以上是聯(lián)想對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)智能、技術平臺的認知和諸多實際應用案例。希望通過這些應用案例和技術成果,能夠讓行業(yè)內(nèi)外更深入了解聯(lián)想在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)智能方面的推動作用,這一方面為企業(yè)、國家整體效率提升帶來了巨大價值,但同時也面臨諸多挑戰(zhàn)。聯(lián)想希望能與產(chǎn)業(yè)內(nèi)外攜手共同克服以上挑戰(zhàn),推動行業(yè)持續(xù)智能升級,為國家創(chuàng)造更大價值,從而使我國從制造業(yè)大國變成真正的制造強國。

    (根據(jù)會議速記整理,未經(jīng)本人確認,有刪節(jié)。)

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