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未设工业互联网部门的软通动力,如何落地智能制造项目

导语:​软通动力在智能制造中的草蛇灰线。

2017年9月20日,在第二届全国铸造行业创新发展论坛上,国家智能铸造产业创新中心正式发布了国内首个面向铸造业、区域制造业的共享工业云平台,官方针对这一平台能力给出的部分注解是“一站式解决研发设计、产品制造、检测检验、物流配送供需的协同制造平台。”

经过两年的发展,从官网呈现的信息来看,这一平台已有360家会员单位,平台通过网络电商模式为工业领域提供各类SaaS平台、信息化软件、数字化解决方案,甚至工业设备。

值得注意的是,这一平台中提到的「协同制造」的概念,也是当下工业互联网发展进程中的一个关键词,无论是针对企业内部的IT、OT融合,还是针对企业上下游产业链的协同,已然是当下物联网时代工业领域的一个必然趋势。

雷锋网在翻阅这一共享工业云平台成立之初资料时,从最初为其提供技术支持的企业名单中发现,软通动力也一直在强调「协同制造」这一概念和产业应用。

据雷锋网了解,软通动力企业内部架构中并没有设专做工业互联网的部门,而是将其分为工业、物联网两条线部署。这样不同于当下诸多企业集中打法的两线布局,是软通动力对于自身转型的思考和当下策略,也是整个行业发展初期所呈现的多样性和阶段性。

然而,像软通动力这样在互联网时代为大型央企、大型制造业企业提供软件服务,过得还不错的企业,如何在这波工业互联网大潮中找准位置,站稳脚跟,寻找新的技术和经济增长点,仍是一个问题。

目前来看,软通动力为这个时代的更迭也已经准备了五年,对于工业互联网从产品布局到项目落地牌局也渐渐呈现出来。

为此,雷锋网特别专访了软通动力集团执行副总裁兼CTO黄立,并向黄立寻求了诸多问题的答案。

未设工业互联网部门的软通动力,如何落地智能制造项目

工业互联网,从工业软件国产化说起

创立已有二十个年头的软通动力,在技术上还是有不少干货值得拿出来讲的,当然,对于对技术国产化有强需求的制造业领域,软通动力在工业互联网领域的发展还要从工业软件国产化说起。

与电机、减速器等关键工业器件类似,诸如APS、ERP、MES等当下工业互联网或制造业数字化转型中的核心工业系统,此前多数也是由国外供应。

对于制造业而言,此类软件采用国外产品可以快速提高生产效率和企业管理效率,但同时也带来了两个弊端:

第一,维护成本很高,每年维护费用高达数千万;

第二,由于代码不开源,企业自己难以实现定制化二次开发,尤其面对如当下工业互联网对联网化、智能化的需求,难以快速、低成本实现。

因而,软件国产化的需求也日益凸显,尤其对于像汽车制造这样数字化程度较高的行业,此前以合资建厂方式居多,对于软件国产化的需求尤其强烈。

软通动力集团执行副总裁兼CTO黄立告诉雷锋网,2014年,软通动力研发的汽车制造核心系统APS+ERP+MES在神龙公司完成部署,系统替换了神龙原有以国外Hermès系统为核心的七套旧系统。

神龙汽车从2012年、2013年开始思考如何通过国产化软件替代原有国外软件系统,我们真正开始合作做这件事是在2014年。当时软通动力被神龙选为软件供应商,开始做国产MES系统,后来一直做到APS系统,从而取代了原来应用的国外Hermès系统。

也正是基于与软通动力这样的前期合作部署,为神龙汽车之后的数字化转型升级,赶赴工业互联网这波潮流埋下了伏笔。

未设工业互联网部门的软通动力,如何落地智能制造项目

神龙公司武汉二厂生产现场【 图片来源:新华网  所有者:欧阳小洁 】

软通动力为整车厂做了什么?

汽车制造核心系统国产化是软通动力为神龙送上的第一份礼物,同时,也是神龙自身业务发展寻求阶段性突破的一个关键转折点。

汽车制造核心系统国产化为神龙带来的实际效益是显而易见的,据官方统计数据显示,这一系统的国产化为神龙每年减少了近1500万维护费。

除去实际效益外,现在回头复盘这一次系统升级也有一定前瞻性,为神龙之后的数字化转型升级,做现在所谓的工业互联网相关建设、改造奠定了基础。

2015年,软通动力又基于这套管理软件为神龙汽车生产线实现了跨品牌、跨工厂柔性生产,完成东风乘用车、郑州日产、东风标致的跨品牌跨工厂混流生产,实现了小时级的产能共享。

这里有必要简要介绍一下柔性生产这一当下制造业中的“时髦”概念。

其实,柔性生产是一个复杂的工程化问题,其中,柔性制造系统主要包括:

  • 加工系统。自动化加工各种工件,并能自动更换工件和刀具,通常由若干台对工件进行加工的数控机床和所使用的刀具构成。

  • 物流系统。工件、工具流等物料贮运系统,包括输送系统(建立各加工设备之间的自动化联系)、贮存系统(自动化存储仓库)、操作系统(建立加工系统和贮存系统之间的自动化联系)组成。

  • 信息系统。包括过程控制和过程监控系统。过程控制系统进行加工系统及物流系统的自动控制,过程监控系统进行在状态数据自动采集和处理。

通过这些复杂系统构建的柔性制造系统接到上一级拥有生产计划信息和加工信息的控制系统后,由其信息系统进行数据信息的处理、分配,并按照所给程序对物流系统进行控制。当需要改变加工产品时,只需改变传输到信息系统的生产计划信息、技术参数和加工程序,整个系统即能迅速、自动地按照新的要求来完成新产品的加工。

软通动力如何基于神龙原有设备、系统实现的柔性生产线的改造升级?

这其中更多是工程化的问题,软通动力主要通过对生产设备中的光眼、到位开关、随车RFID、WBS PBS缓冲区、出入道的改造,VIN打刻机、加注机、涂胶机等自动化设备,以及自动化检测设备的引入,为神龙做的柔性生产线的改造升级。

对于制造业而言,工厂产能升级、数字化转型,不会像互联网产业中一个新的技术概念的提出或爆款产品的出现一样一夜风起,更多是在生产过程中发现问题、解决问题,或是一些有前瞻性的企业领导者从上直下的一项技术落地。

“软通动力之所以与神龙的这一合作项目如此顺利,一个很主要的原因是当时神龙的这一项目负责人在神龙工作多年,对汽车制造业非常了解,同时他又很喜欢钻研软件技术,我们的团队和他在一起能把需求梳理清楚。”黄立告诉雷锋网,“因为对于(工业)软件而言,最主要的是需求的梳理。”

正因如此,软通动力与神龙的蜜月期再次延长,软通动力也进一步为神龙打造了一整套供应链管理系统(SCM,Supply Chain Management)。

尤其对于制造业这类拥有长供应链的产业而言,供应链管理会耗费企业大量运营成本。据相关统计数据小时,企业供应链可以耗费企业高达25%的运营成本。

SCM是对供应、需求、原材料采购、市场、生产、库存、定单、分销发货等在内的各环节的综合管理系统。SCM在企业资源规划(ERP)的基础上,把公司的制造过程、库存系统和供应商产生的数据合并在一起,统一展示产品建造过程中的各种影响因素。

具体而言,SCM通过物流管理压缩外部物流成本,通过仓储管理压缩内部库存成本,从而实现整体供应链成本的降低。

软通动力为神龙构建的正是这样一整套供应链管理系统。

未设工业互联网部门的软通动力,如何落地智能制造项目

对于制造业企业而言,关心的实质是提质增效。软通动力和神龙这样一套组合拳下来,在对神龙生产线的提质增效方面也有显著“疗效”。

据统计数据显示,就不同生产线而言:

物流管理方面,提高库存准确度5%~50%;消除冗余、漏记录,减少库存持有成本,库存降低8%~15%;降低物理盘点相关联的成本75%;减少产品过期报废13%~30%;仓库整体生产力提升10%~25%。

人员方面,节省20%~30%的直接员工,节省15%~25%的间接员工(诸如仓库行政人员)。

双线布局

回过头来再看软通动力在工业互联网领域的布局,主要分为工业、物联网两个版块。

“软通动力并没有一个专门做工业互联网的部门,我们更多是从两条线来看,一个是从行业的角度,将制造业作为一个行业;另一个是从技术角度,我们会将物联网和5G作为重点技术进行投入。”黄立告诉雷锋网,“工业互联网只是我们制造业业务线和物联网技术线布局的结合点。”

就制造业业务线而言,软通动力作为长于软件的服务型企业,早在2015年提出智能制造平台。

“这一平台最初叫「芯动」,是一个物联网PaaS平台的底层中间件,主要用来做数据整合、数据治理等工作,其实当时这一平台处于发展初期,并没有太多商用。”

中国制造业有一个比较鲜明的特色是:产业集群化。以珠三角、长三角为例,大量民营企业依托小城市传统产业或本地优势资源,逐渐形成某种产业的专业化生产基地及相应产业链。

为了适应更多中小企业的发展应用,软通动力将原有的由「芯动」发展起来的智能制造平台SaaS化,形成了软通动力现在的「工业云平台」,这一平台采用混合云结构,整合软通动力物联网的技术能力,在2017年开始实现商用。

软通动力工业云平台有诸多SaaS模块化组件,包括最初的「芯动」,用于硬件加速的「芯跃」,用于大数据采集、清洗、脱敏、分析的「芯见」,以及用于实现设备联动的「芯随」。整体面向汽车制造业协同制造,采用混合云架构,构建了1个大数据中心,物联网支撑、应用支撑和大数据支撑3个支撑平台以及产业链协同 和企业内部协同两类云服务。

据官方资料显示,工业云平台拥有新营销管理平台、MRP主计划管理、APS高级排程管理、LES+SRM内外部物流管理、MES生产执行系统等10余个业务领域子系统。具体面向B端用户,这一工业云平台提供两方面能力:

一方面,为核心企业(整车厂、核心零部件供应商)提供智能化生产、产品设计开发等私有云服务;

另一方面,为上下游企业提供产品设计协同、研发协同、柔性生产协同、供应链协同、金融协同等公有云服务。

未设工业互联网部门的软通动力,如何落地智能制造项目

据悉,目前已有3到4家主机厂纳入软通动力工业云体系,有10余家供应商、承运商应用了软通动力工业云。

就物联网技术线而言,软通动力2014年在深圳成立了物联网研究院(深圳能力中心),主要做相关技术研发。“在5G方面,我们与三大运营商均有合作,包括与移动的三大物联网研究院,以及重庆的车联网研究院都有合作。”

对于工业互联网主流应用场景而言,包括远程管理、资产追踪、柔性生产、预测性维护,在这些场景应用中,关键难点在于算法构建,尤其当下备受关注的预测性维护对于AI算法要求较高。为此,软通动力也构建了自己的算法团队。

据悉,软通动力的算法团队邀约了华中科技大学路松峰博士、四川大学王艺博士、武汉软通动力高级算法研究员孙晓莹硕士,以及软通动力集团的算法工程师博士在内的多位专家组成专家小组。经过多轮联合咨询与研发,分别采用灰度预测、蚁群算法、粒子群算法在实际工业业务逻辑中进行落地应用。

一手制造业业务线布局,一手物联网技术线布局,软通动力基于这双线布局,在智能制造领域中构建起自己的技术体系和商业逻辑。

协同制造

如果说中国制造业产业有什么特性的话,那就是前文提到的产业集群化;

如果说各国制造业产业有什么共性的话,物联网带来的由内到外整合趋势算是当下一个显著的共性。

当下制造业产业中的整合趋势由内到外基本可以分为三个阶段:

第一阶段,厂内及企业内互联,即M2M。通过将工厂内系统、设备之间实现互联,将企业内所有工厂间运营、监控和管理决策整合起来;

第二阶段,企业上下游产业链互联,即B2B。将企业内及其上下游各级供应商、渠道商的系统终端或设备实现互联,进一步提质增效;

第三阶段,消费者与最终工厂互联,即C2F。这一阶段其实在互联网时代兴起的电商已经在消费领域得以实现,最终工业领域也将会实现消费者直接与最终工厂互联,定制化需求和定制化生产也将在这一阶段成为可能。

未设工业互联网部门的软通动力,如何落地智能制造项目

在这三个发展阶段中,尤其在第二、第三阶段,体现了协同制造这一概念。

黄立以汽车生产环节向雷锋网举了一个体现协同制造的简单例子:

一辆汽车有四个车门,假如用户希望要四种不同颜色或图案,这就使得四个门很可能是从四个不同的工厂(供应商)中出来的,而车门又有一个专门的装配产线,要让四个门准时就位,又要让四个门准时到达正确的位置,这其中需要的就是协同制造。

而其实,协同制造贯穿制造业生产、物流、销售等各个环节。“当然总车厂商有钱去做整体解决方案,但类似车门这类做某一器件的供应商,没有足够资金去构建自己的IT系统,所以我们采用了「协同制造混合云解决方案」(私有云+公有云),私有云更多是总车厂应用,公有云为上下游供应商应用,为供应链上的参与者提供生产计划、排产、库存管理、物流管理等相关服务。”

工业互联网落地,难题不在技术

就前文无论是软通与神龙的合作,还是软通自家双线布局的体系构建来看,整个行业发展形势一片大好,似乎没有一点阻碍。

其实,不然。

正如当下行业认知:整个工业互联网仍处于初期发展阶段。

无论是技术体系架构的完备性、整个生态链的成熟度,还是具体项目执行中遇到的行业问题、长期效益与短期效益问题等,都是当下制造业产业数字化、智能化进程中的阻碍。

对此,黄立认为,“技术不是目前最大的难题,当下技术已经可以做很多事,当下面临最迫切的问题还在于企业协调、技术人才、行业标准。”

对于工业互联网落地中的难题,黄立具体谈了三点看法:

第一,很多企业的基础信息系统本身做得并不是很好(汽车制造产业底子相对要好一些)。无论是讲工业互联网或诸如云计算、人工智能等新兴技术概念,这些都需要较强的IT系统作为支撑,没有好的IT系统支撑,也就谈不上数据采集、数据分析等后续工作。

第二,制造业企业中很难找到既懂IT,又懂业务的管理人员。现在企业内部IT、OT存在一定的隔阂,这使得无论是工业互联网的项目实施、推进、落地,还是最终的应用,都会出现问题。“我们之所以与神龙的合作能够很好地进行,很重要的一个原因是因为在神龙找到了这样的一个能人。”

第三,企业对于长期效益和短期效益的权衡。目前国内制造业整体效益不是很好,这使得决策层面临长期利益与短期利益的决策。要考虑“到底是要先活下来,还是活得久一点”的问题。

工业互联网在国内的“命运”

工业互联网是当下一个比较新的概念,可以说是“风口”,也可以说是第四次工业革命。

然而,正如黄立所言,工业互联网目前应用的并不是什么新技术,“即使是人工智能、深度学习,我上大学的时候就已经在学了。”

更多来讲,工业互联网是某些技术逐渐走向成熟在工业界催生出的一次整体变革。

就工业互联网在国内的发展来看,国内企业既兴奋,又小心。兴奋是因为这次工业革命中国显然没有落后,刚好赶上这一趟快车;小心是因为国内制造业整体效益目前不好,仍要观望技术是否足够成熟,是否可以快速带来经济效益。

然而,当下国内部分企业已经开始尝试做协同制造,尝试在前文提到的M2M、B2B、C2F的阶段性道路上并行推进。试水智能制造的企业在国内逐渐增多,这样的趋势也将继续为整个产业带来新的局面。

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