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(shù)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(yīng)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(wù)。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(shù)。

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(shù)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(yīng)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(wù)。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(jī)、料、法、環(huán)、測。“人”是工廠生產(chǎn)線的工人，“機(jī)”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(jī)、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(wù)平臺收集用戶個性化需求開始，包括預(yù)測用戶的需求。之后，從電商平臺進(jìn)入到ERP系統(tǒng)，把訂單分撿到工廠進(jìn)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(jìn)行精準(zhǔn)推薦。

總之，需要把制造的環(huán)節(jié)和企業(yè)整體運(yùn)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(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)化全價值鏈?！把小a(chǎn)、供、銷、服”各個領(lǐng)域中均有諸多智能化應(yīng)用場景，通過這些應(yīng)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(shù)優(yōu)化自身業(yè)務(wù)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(wù)，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(wù)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(jìn)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(guān)，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(yù)？其實這是由于智能制造、自動化、IT信息技術(shù)的價值鏈非常復(fù)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(shè)備，比如當(dāng)今配備的諸多機(jī)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(shè)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(biāo)準(zhǔn)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(lǐng)域里支持標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，但在希望建立壁壘的領(lǐng)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(yùn)算、實時規(guī)劃，這都是巨大的技術(shù)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(chǔ)，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(chǔ)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(chǔ)更無從談起。人工智能技術(shù)不僅僅是算法，還要和機(jī)理模型、業(yè)務(wù)相結(jié)合才能發(fā)揮最大價值。所以基于此，聯(lián)想構(gòu)建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以支撐智能制造應(yīng)用。Leap IoT是物聯(lián)網(wǎng)平臺，核心目標(biāo)是獲取全量實時的產(chǎn)線數(shù)據(jù)和產(chǎn)品運(yùn)營數(shù)據(jù)，并且支撐邊緣計算，以便在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)工業(yè)APP應(yīng)用。

從技術(shù)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(jī)也可以和CNC智能設(shè)備結(jié)合。一方面是從這些設(shè)備種采集運(yùn)營數(shù)據(jù)，同時也可以通過反向控制進(jìn)行優(yōu)化。另一側(cè)是邊緣側(cè)，配備了大量邊緣服務(wù)器。邊緣服務(wù)器在整個架構(gòu)中處于非常關(guān)鍵的地位。一方面把大量的前端產(chǎn)線和運(yùn)營設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)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(guān)鍵的則是在邊緣側(cè)加入一些人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的計算能力。邊緣處理能力加強(qiáng)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(chǔ)上，可以實現(xiàn)各種工藝參數(shù)優(yōu)化應(yīng)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(dāng)下最先進(jìn)的PC機(jī)或者臺式機(jī)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(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)并不是智能制造的全部，一定要和工業(yè)機(jī)理深度融合才能真正實現(xiàn)智能化應(yīng)用。該平臺支撐大概200多種算法和數(shù)百種細(xì)分行業(yè)應(yīng)用模型，這些應(yīng)用模型通過標(biāo)準(zhǔn)、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(shè)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(yīng)商共同打通物流、生產(chǎn)、制造、營銷、采購全供應(yīng)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(wù)。在此基礎(chǔ)上，從業(yè)務(wù)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(yīng)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(yù)測、銷售預(yù)測都可以基于大量產(chǎn)品實時運(yùn)營數(shù)據(jù)和客戶評價的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，將這2000多個數(shù)據(jù)進(jìn)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(wù)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(jī)廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升、智能制造提升和智能化應(yīng)用服務(wù)的普及。其中，最核心的是構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)，包括訂單數(shù)據(jù)、運(yùn)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(luò)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(jìn)行全價值鏈的優(yōu)化。因為無論是精準(zhǔn)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(guān)。另外一個典型行業(yè)則是金融行業(yè)。通過設(shè)備運(yùn)營過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)客戶畫像和風(fēng)險控制尤為重要。因為這些設(shè)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(fēng)險控制在供應(yīng)鏈金融的服務(wù)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(shù)平臺的認(rèn)知和諸多實際應(yīng)用案例。希望通過這些應(yīng)用案例和技術(shù)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(qiáng)國。

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