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2020.11.12 智能制造新模式与智慧工厂建设 会议主题：智能制造新模式与智慧工厂建设 会议时间：2020.11.12 下午 会议地点：南京恒大酒店会议中心二楼合肥杭州厅 陈江宁：各位领导、各位来宾，大家下午好，我们是中国企业家智慧制造论坛的第四 场，虽然写的是论坛三，我们应该是叫智慧制造的新模式与智慧工厂的建设，我想在座各位 现在到了4点多，大家能坚持到现在非常不容易，待会儿晚上还要赶高铁，这个地方离高铁 站也不是很近，所以我们尽量加快进度，大家也振奋精神，我们把下半场工作做好。 我是来自四源合智能制造基金的陈江宁，原来我在西门子工作，可能有些人也认识我， 在企业家联合会也认识我。为什么我会从西门子单位跳槽到这个地方来呢？最大的原因是我 们发现了做了五年智能制造，我们发现做智能制造和智能工厂最重要解决生产和管理的匹 配，也就是资源的有效结合。 邀请了很多领导，包括中国电子科技集团公司第十四研究所，包括天津海尔洗涤公司、 富士康工业互联，包括炭材、石化盈科，还有中车瑞伯德，还有西门子的加入。 首先热烈掌声欢迎中国电子科技集团公司第十四研究所首席专家章宏先生，他演讲的主 题是《发布基于MBSE的智慧院所智慧指南》的报告，大家欢迎！ 章宏：各位嘉宾下午好，很荣幸受委托发布这个指南。下面分五个方面介绍：第一个是 内涵与特征。 智慧院所是基于知识构筑的智慧化组织，其组织、决策、运营、市场营销、管理和科研 生产模式是以知识应用为基础，以创新驱动发展为目的，具有自学习、自成长、自优化、自 适应的特征，是支撑我国科研院所未来创新发展的重要组织形态。 科研院所的实施意义：科研院所具有先进信息化技术，以最终实现“数字化、网络化、 智能化”，上下穿透、全息感知，全面升级产品研发、企业管理等要素，它是把我们的经验 设计转化成我们的仿真设计、协同设计，把分散设计推向我们协同设计，把传统制造推向基 于工业互联网的智能制造，把我们的传统的人工售后服务推向全生命周期。 总体架构设计：我们院所主要有三个业务，第一个是研发，第二个是制造，第三个是社 会保障。为了把这三个业务，我们要进行一系列的管理，包括计划管理、成本管理、预算管 理、财务管理等等，如果要实现智慧化，需要我们有一个IT基础，另外需要一套软件把它管 起来，这就是我们智慧院所基本构架，我们称之为“3+N”的架构。 研发模式：研发的架构是现在国际上通常采用的基于模型的系统设计基本上把架构具体 化。 在制造方面，是基于工业大数据生产，制造平台基于工业互联网大数据的技术，纵向实 现企业资源、车间管理、控制设备的集成，横向实现产业链集成，打造以自动化、无纸化、 互联化、智能化为特征的信息生产模式。我们要把这个东西所有的数据要打通，包括跟我们 的研发打通，跟社会打通。 在保障方面构建以维修决策智能化，技术培训数字化和保障知识数据化为特征的，涵盖 装备全生命的精确保障平台。我们传统的平台是坏了就修，这么一个模式，但是现在有些飞 机和装备之类的坏了就修是不行了，坏了就失去能力了，所以我们要搞一个智能保障体系， 也就是说我要故障预测，推断出来它的性能在什么时候坏，在坏之前我要进行预防性维修， 然后我们建立一系列的体制来保证维修体制的实施。 在管理方面，将企业收入、成本、利润等企业利润战略目标进行分解，形成各项全生命 周期的计划体现、成本体现。 下面重点介绍的内容，第一个是在“3+N”落地的过程中建研发、制造、保障、管理、 IT架构等内容进行重点关注。在研发领域首先关注基于模型的正向设计，我们的研发现在国 内最缺的是从顶到下的，拿我们的装备来说，我们装备是干什么？第一个是打仗，所以我们 在研发的时候首先进行需求分析。以我们十四所的例子，首先我们要做各种视图，然后根据 视图分解做能力视图，我们要从各个视角看我们产品的模型，这套体系从顶到下是一个需求 模型到人力模型，到我们的架构模型，到我们的物理模型，从下往上管束，整个是模型传递 的，代替了原来的方法。 另外一个是在模型的建立过程中我们建立了整个场景的数字化样机，就相当于数字孪 生，我们开发的模型第一个不光是静态开发，以我们的案例来说我们开发工具能动态感知， 以后还能自动生成软件，是这么一个想法。 这是我们整个研发的架构，在智能制造方面着力打造智能化工厂，实现数字化模型贯穿 到生产端，这个大家熟悉，各个汽车厂都已经实现了。 在保障领域开展数字化保障设计与验证，一方面提供单一数据源的装备全生命数据管理 服务，一方面保证装备综合保障设计分析工作，就是我们在军品设计的时候除了要设计产品 以外，我们还开展一些通用质量的设计，包括可靠性、安全性、环境适应性、维修性等等。 开展设计以外，我们还组织整个的售后管理工具。 在管理方面，以产品研制为核心，建立以项目立项到项目交互的管理端到端流程，第一 个是流程，第二个是每个流程出什么模型定标准，第三个是用一套信息化工具完成。 这是IT架构设计，重点关注互联网、数据中心和网络安全保密的建设。 关键技术与保障条件，总的来说其中涉及的关键技术有需求建模、模型构建、数字化样 机、虚拟现实、5G物联网、大数据等等。 为了推演智慧院所的建设，科研院所应从推进考核、人才队伍、培训制度、经费和技术 保障等方面做好充分地保障措施如果建这个能给企业带来很好的效益，但是这投入也是蛮大 的。 下面一个应用典型案例，这是一个14所的案例，稍微讲一下，刚才讲如果我要研发一个 装备，首先我要分析作战对象是什么、作战产品是什么，不仅要做新战略，未来5年、未来 10年怎么打算，根据作战视图的运行我们得出装备的能力视图，能力视图完了以后能力需求 根据架构要素得出了我们的系统视图，然后我们从系统把需求模型往下传递，再设计逻辑架 构、物理架构。设计完了进行虚拟验证之后我们就可以直接投入工厂，把订单下到工厂开始 做，做完以后在我们实验完以后就可以交付了，但是我们始终追踪到他在服务期间的性能， 包括状态性能和故障预测，这是我们14所的一些案例。 614所采用虚拟现实技术，提供VR智能培训平台，建立基于VR互动教学、深入开展高沉 浸感的场景设计和基于业务规划的人机交互设计，解决当前存在的业务难题，开发物料配套 单自动化机器人，提高工作效率。 强度所的案例，强度所通过“5G+工业互联网+AR”航空试验专网，突破复杂环境覆盖。 最后对本次分享做个小结，智慧院所是我国科研院所自主创新核心科研组织，建设智慧 院所是一项系统性工程，及范围涉及院所全流程所有的领域，包括院所的战略、生产、保 障、信息化、人力、财务等领域，本参考指南提出了智慧院所“3+N”架构，在不同院所实 践进展不尽相同，我们期待在不同阶段的企业通过本指南得到受益。 最后感谢大家，谢谢！ 陈江宁：谢谢章宏院长的精彩演讲。 接下来有请天津海尔衣联网研究院副院长窦彦，他演讲的题目是《5G+物联网助力企业 数字化转型与生态产业发展》，大家欢迎！ 窦彦：刚才听了中科电讲解的14所工业互联网应用场景，我觉得跟我们天津海尔洗衣机 工厂和天津研究院业务是有相关性，也受到很多启发。我题目是《5G+物联网助力企业数字 化转型与生态产业发展》，这边是两个身份，天津海尔洗衣机有限公司，以及我们海尔衣联 网研究演。 今天本来是周总来跟大家做分享，集团有个会所以派我做代表跟大家分享。我们周总带 领我们天津洗衣机工厂和研究院从2017年一步步走到今天，产生了很多在质量方面、数字化 转型方面，包括工厂在绿色工厂，以及工业互联网，还有5G方面的一些标杆性的示范案例， 他都是一步步带领我们走过来的，后面我会跟大家分享一下具体的内容。 简单介绍一下我本人，我本人是研究院副院长和研究经理，我从业经历从航天系统出来 的，后来2018年到了海尔集团任研发中心，现在担任研究院，互联网研究院的职务。 我的分享有五个方向吧，首先说一下引言，还是要介绍一下天津海尔洗衣机互联工厂， 工厂从2017年开始规划建设，一直到2019年的2月份从青岛洗衣机工厂到天津，工厂的定位 是基于洗衣机大规模定制示范基地作为引领的目标，所以成立了我们工厂，现在看到图是我 们工厂的实景，这都是工业制造的实景。 为大家介绍一下我们在转型方面的探索，作为海尔的制造产业，我们还是要看清楚时代 的机遇。在张首席的指导下，工业互联网是互联网下半场，后端是在物联网方面的探索机 遇。我们有这三个阶段，从工业时代到消费时代，到工业互联网万物互联的时代，我们工厂 有200多年的历史，从传统的生产制造一台洗衣机，再到我们互联网消费逐渐走向了电商， 最终走到了第三个阶段到了万物互联阶段，相信大家也都是海尔电器的一些用户，相信大家 肯定会有，对于我们海尔洗衣机的产品迭代或者品牌的力度现在就肯定会有一些认知。 在认清时代之后我们逐步探索转型，原来我们只是生产洗衣机的，洗衣机我们做得再好 不如我们做到超级工厂，超级工厂实现大规模定制、实现柔性定制，实现现在万物互联的时 代，所有用户，包括在场用户，所有人对家电的需求，不同迭代的需求，我们已经达到了互 联工厂的迭代水平，这里有显示我们是全国打造用15家互联工厂我们是其中一家，最先进的 工厂也是我们这一家，到2013年的时候我们成为了GSMA国际5G联盟首批工厂之一。 迭代的过程中会说到转型，转型要理清思路，思路是什么呢？企业转型的第二曲线，在 李善友（音）教授《第二曲线》书中大家可以了解一下，第二曲线在传统企业你要发展到一 定的饱和期，要寻求突破和转型才能获得发展。海尔在家电行业的成熟期，由家电产品到网 器曲线拐点的转型变成了生态的产品和生态品牌，现在我们走着数字化的路线和思路，后面 会给大家一一去简单地阐述一下。 整合到我们的天津工厂，我们天津工厂建设来讲，我们还是沿着智能和5G的应用示范基 地来进行建设的，大家看到了这边我们应用了6项的咱们主流的一些技术领域，都统统应用 在了我们的工厂里，2017年开始建设的时候从顶层规划到最后2019年落地实施，我们用时4 年，结合工业互联网和物联网应用，结合的点就是我们实际传统的老工厂如何升级改造成智 能化柔性工厂，减人提效，这是我们的要求，我们是逆向去思考这个问题。比如说我们通过 物联网的方式，我们通过物联网手段解决什么问题？解决员工和机器如何去协同，还有机器 人怎么能够替代人降本增效，提高我们的产能和产量，这是我们对企业来讲生存的KPI的指 标。 再包括人工智能和大数据，包括网络化，这块集成我们用的海尔自有品牌的工业互联网 品牌，统统把ERP、WMS、LT等等这些子平台或者子场景的一些应用的点全都通过工业互联网 串联起来，构建了我们现在5G+智能制造，这个就显示了我们测试的成果，包括试错率，包 括建设成本、周期等等这方面我们都取得了定量指标的成长。 技术创新这块，在我们转型的过程中，技术创新是作为一个原动力，这个原动力我们刚 才前面的专家也都讲到，工业互联网要有全要素的互联子决策，包括还有一些人机协同，能 够来支撑我们强大的生产制造能力，我们现在UPH由原来的300台提高到了400台，我们的年 产能由原来的100万台现在提高到了200万台，这就是实质性的收益。我们收益的背后其实都 是依托于我们的技术创新，我们的技术创新，这张图讲到技术创新，其实就是构建了我们工 厂的数字化模型，它包括的点这些工厂都会耳熟能详的一些维度，如何串联，如何并联，如 何交互，这块的方案还是基于一点，我们的根本需求是降本增效、减人提效，能够通过我们 自身的弱点、想解决的问题应用这个架构打造了我们5G可确定性网络的智能制造应用端，这 个框架我就不再赘述，可以到天津工厂，欢迎大家也到天津工厂来参观我们的工厂，过程中 咱们就细致交流。 在架构之中，我们不得不提的是现在5G智慧园区，5G智慧园区刚才说了，我们在国家工 信，还有发改，还有互联网应用试点示范案例我们都取得了一定的探索成果，探索成果的背 后无非就涉及到具体应用场景，看到这些照片、这些场景都是我们在现场的实景，包括5GAR 远程协助，刚才有专家说到的，就是远程的设备维保、远程的生产支持，还有远程的设备维 护，还有质量追溯、质量查询这块，我们实现了设备的交互，还有AR在2019年也被央视报道 过，因为这是全球首例用5G AR技术完成了中拣测试，实现了无纸化、信息的数据化，还有 人员检测效率的高效，其他的像数字孪生也都是通用的应用场景，在生产过程中达到了我们 核心竞争力的提升，比如入户率达到75%以上，OTD30%，效率提升70%等等成果。 5G这块刚才讲了应用场景，反过来说5G如何去规划，5G怎么用，在制造行业怎么用，我 们就统一了规划这张版图，分为这几个方面，首先是解决生产，然后就是质量、生命制造、 工业制造，还有运输物流，还有包括园区周边路政性的管理，整个园区打造成5G应用。 这张图更明确，我们打造15个应用场景包括哪些，大家可以了解一下。 这边有了应用场景之后，我们把所有场景抓在5G的智慧园区平台上，形成综合管控可视 化的中台。 这个就刚才说的AR场景封样的应用实景。 这个是智慧安防，包括园区，包括生产过程中，通过视觉算法，包括人员定位，包括防 护等等，这块是一个安防方面的。 这个是夹包车，刚才上一场提到很多无人驾驶汽车，无人驾驶夹包车还是比较少见的， 实现24小时无人职守，把洗衣机进行装卸货和搬运。 另外是视觉检测，能够实现钢板表面的材质挂伤等等一些问题。 这个是在模具方面的应用，实现了模具自主化可工管理，达到了事前预防，自决策管 控，包括自动换料，还有自动匹配环境的数模匹配这块，都实现了整体平台化的运作。开放 的工业互联网，这块说我们整体把5G归纳起来，我们要拆掉传统制造的围墙，走向开放的生 态系统我们与很多的资源方，包括商汤，包括阿里云，还有天津大学，有个企业我想不起来 了，跟很多学校和企业达成了生态共建的体系，然后建设我们的天津工厂。 在5G方面，我们也是在10月15日的时候参加了国家的5G高峰论坛，我们周总也是作为发 言人进行了汇报，还有交互。 这个也是在天津比较重视5G的应用发展，现在基站达到了2万多个，这是一些具体报 道。 这是工厂探索的成果案例。 后面就是产学研，产学研这块根本目的刚才说到了，我们要数字化转型，我们要提高产 能、提高产量，要做新技术，应用型新技术核心还是人才，以人为本。我们大背景还是天津 的，有一个产教融合试点城市的优势，所以我们注重产教融合。这边是产教融合的迭代思 路，这边是管理者经营和创业颠覆，我们要给自己工厂的员工，包括自身要给予的角色担 任，这边是我们迭代的模式，我们最开始从青岛，从学生，就学生过来实习到天津之后有专 业班，再过度到现在有产业学院，产业学院是学校、企业、文化课融合在一起，与五家高校 进行深度合作。现在2021年准备了要培养具有企业家精神的创客，包括海尔自身在内，还有 高校的学生在内、老师在内有企业家精神到产业走进来，在天津形成一个产融创的新的模 式。 这个就不多说了，因为时间原因，这个是整体的框架，这个框架在青岛已经有一个版 本，在天津我们继续把这个版本迭代，因为它融入了我们现在实际的产业就是5G工厂。 这是我们探索成果与天津的各个院校达成的产学研一些成果产出，还有人才产出，还有 我们创业的平台，海尔创业平台给学生和老师提供了创业机遇。 这个是我们产学研融合之后输出的人才，很荣幸我也是属于创业者，由工厂的研发中心 走到了研究院独立创业的成果转化的机构，由我来把以上所有的技术、场景，还有应用的一 些理念，包括我们共同探索的平台，统一地放到我们研究院之中，这边李赛文上过央视，就 是AR眼镜5G工厂的案例。 首先是我们的生态，我担任海尔衣联网研究院的副院长，在生态方面衣联网研究院，因 为我们是做洗衣机，我们洗的是衣服，围绕衣服的终端，民用终端来讲我们打造的是全生命 周期解决方案。第一个从品牌的引领方面，从2017年开始在洗护、家纺等等方面有主导，在 国际标准方面我们有取得话语权，还有我们引领的一些技术和方案在里面，最终成立了我们 天津研究院和天津公司。 这边是我们在行业维度上探索的成果，我们把洗衣机制造、服装制造总结归纳为 了“田、厂、店、家、收”，这边是我们天津研究院的一些关键的项目，包括工厂智能制造 赋能输出，还有工业游学、讲座，还有数字化转型、5G新基建等等。 天津研究演还是基于海尔的市场份额，万元以上的家电产品我们海尔占到了80%以上， 所以基于这个强大的背书，产生了海尔衣联网的转型，三阶段，三个梯度，刚才过度到了第 三阶段，衣物的全生命周期解决方案。 在我们生态里，在海尔衣联网研究院的生态里，我们是三个场景的迭代，从硬件到场 景、到生态，这也是我们海尔集团张首席给我们的定位，要从硬件一直到生态的探索。 这是我们在过程中，在研发过程中工厂和研究院的探索过程中，6000家的生态平台已经 形成了天津海尔衣联网强力的资源平台，形成了链群模式，这些企业都已经跟我们达成了一 定的协议，现在共同探索一种全新的模式。 这就不多说了，刚才有说到，这个是我们衣联网产业的整体布局，其实也类似于咱们的 五大生产要素。这边从技术一直到最后终端跨界我们进行了一些探索，还有一些成果。 这个是我们技术方面的云平台，包括AIoT，还有BloT。这个是我们在终端产品上最新推 出的产品，大家如果有京东APP可以搜一下这款产品，它突破了原有洗衣机最大的亮点它是 物联网消费，改变了互联网消费，这个洗衣机最大的特点是两个，第一个我们把传统的洗涤 剂变成了打印机一样，插进去之后会自己匹配定量，还有自动可以下单，在你授信的情况下 可以自动下单，这个技术我们酝酿了两年，今年终于推出来，这个是物联网在家电终端上的 探索。 UPF就简单说一下，是全国首发性案例，UPF实现了5G企业能够管理5流量，数据数据不 出目前园的管理模式，这个我们与工信部做的案例。 5G物流园不多说了，这个是我们对外的赋能案例。这个是我们产教融合全新模式，刚才 说了产教融合要打造创业学院，分为这四个板块，这块是颠覆了我们原有的理论课和实践课 脱离，而是以创业者和企业家格局的一种培养模式来进行颠覆和探索。 这是我们衣联网在国内外的一些受到认可，我们的商业模式列入了麻省理工学院的教材 中。 文化引领这块简单说，海尔集团的“人单合一”模式，“人”是根本，“人”是指的我 们的员工，“单”是为用户创造的价值，人单合一的情况下才能打造共生、互生、再生的海 尔生态体系、海尔生态品牌。 海尔共赢生态，包括研发，包括生产销售，包括迭代的整体的生态系统，也不多，因为 时间原因。 最后终结，“场景替代产品，生态覆盖行业”，这句话是我们首席提出的，现在我们海 尔的品牌不再是产品品牌了，是生态品牌，逐步通过场景，像智慧衣帽间、智慧家具，还有 智慧工厂等等场景来构建我们全方位互补互利的生态体系，来横向颠覆我们的所有行业，这 就是我们整体的思路。 好吧，有点拖堂，还是感谢跟大家一起交流，谢谢！ 陈江宁：谢谢窦院长，我觉得大家理解了海尔到底要干啥，都没听明白，最后一句可能 明白了“生态颠覆所有的行业”。 接下来有请左赣鸿先生，来自富士康工业互联网股份有限公司卓越制造咨询处总监，他 带来的题目是《数字化组织能力建设》，大家掌声有请！ 左赣鸿：我开始计时，保证不超时。好多人头抬起来了，好开心的样子。窦总讲完之后 人就出去了，他说可以去海尔参观，我想问他去海尔参观收不收钱，结果他就跑了。开个玩 笑。 直接进入整体，说到转型都会面临一些典型的问题，我这边讲了三个典型问题，讲得不 多。第一个是相同的信息化软件，不同的企业导入的时候差异是非常明显的，同样大家都用 SAP，有的公司会用得特别好，有的公司用SAP会骂人的，同样用西门子的工业软件，有的也 用得很好，有的也用得会骂人的，这是为什么？可以思考一下，这是一个问题。 第二个问题是很多企业在做升级、在做转型的时候，到底应该先说升级还是转型，到底 应该先转型再升级还是应该先升级再转型，这也是应该思考一下。很多公司在做这个事情的 时候，很多公司撤离之后慢慢又回到原来的轨道上去，并没有真正做到减法的作用，然后开 始埋怨，这也是很典型的情况。 第三个情况是我们一直看下来，包括我们公司自己也是有这种问题，是什么？采集上来 的数据采集了一大堆，人家采上来的一看可以看设备的状态，包括人的轨迹都可以看到，像 我们公司，我现在包里还有个电子厂牌，在任何地方待多久公司动知道，但是有用起来吗？ 没有。其实我们发现很多做数字化、做信息化，把数据采集上来以后利用率非常非常低，很 多企业都面临这样的问题。 那为什么会有这样的结果？我们看一下这里面的关系就知道了。刚才讲到很重要的，我 们讲到信息系统就是个工具，有的人买了个很高级的乐高他能够把它搭起来、组起来，有些 人就是没办法把它组起来，信息系统在那个地方是一样的，但是不同人用它出来的效果是不 一样的。我们认为把信息系统用好之后，其实它关键的是什么？关键的是流程和管理机制， 所以你看所有的公司不管做任何系统一进来先梳理流程，流程只有定义清楚之后你的系统才 能发挥巨大的作用。但这个流程是不是定下来之后就一成不变，不是的，还要不断地迭代。 当流程和管理机制定义好了之后，你才能够知道说什么样的数据起什么作用，你采上来的数 据哪些数据是跟VOC有关，VOC再转化成关键质量特性，这样你的数据才能发挥作用，才能做 预判，这是一定要去思考的事情，就是太多公司没有先把这些事情理清楚，反正人家不上好 像我不上不太好意思，反正我先上一个，先上了再说，上的过程当中有点跟不上，是这个关 系。 我们讲说刚刚提到，刚刚我们陈总就提到，其实要解决的是我们现在这些信息系统，这 些工具和管理之间融合的问题。我们看到刚刚前面讲这三个典型的问题点，我们就会看到其 实我们发现组织能力和管理机制，和思维的转变是特别困难，在我们公司定义叫OT和IT之间 融合的关系，我是一个OT的，我自己是做生产管理和质量管理出身的，章总是管质量的，我 也是管质量出去的。我会跟信息化讲我需要什么，我跟他讲，跟他描述之后他心里出来另外 一个画面，他做出来我发现根本不好用。所以现在很多的公司在这个时候面临到非常大的挑 战，其实这个是整个行业里的挑战。 所以这个我就把它跳过去不讲了，这个是从数据到决策的过程。 所有的问题到最后的根源就会发现是企业的资源不足的问题、能力不足，其实现在大家 都在做数字化转型，在行业里现在大家都很缺。现在看到几个数字化组织的几个典型能力问 题，传统的组织和数字化组织，像我们公司，大家应该都听说过是强管控公司，市场等级区 分非常非常明显。 但是数字化的组织它有个特性，它会任务导向和专项导向性，它要随机去解决专门的问 题，再把它标准化下来，所以它要非常非常敏捷。现在一直都在提敏捷组织，其实现在真的 敏捷组织在真正的制造业里我还没有看到说做得特别好的，但是在我们生活周边有没有做得 特别好的敏捷组织？我告诉大家，有，伟大的中国政府一定是敏捷组织，法院给你下个令说 你失信了，限制你高消费，你马上就买不了高铁票、买不了飞机票，你看携程是多么快。现 在疫情问题，我从上海来的，我一直在浙江出差，大家放心。大家看看敏捷，谁最敏捷？政 府最敏捷，所以就讲这个例子。实际上现在面临的问题点是什么？愿景目标是不一致的，没 有形成广泛一致的认知，外部是这样子，在企业内部也是这样子，高层和执行层永远不一 样，这个是很难沟通的。 还有数字能力储备不足，我们一直讲数据分析人不够，现在数据分析在什么行业做得比 较好呢？像金融行业，金融行业数据分析的人能力是很强的。还有什么？电商，电商是很厉 害的。但传统制造业数据分析的人非常非常缺乏，还有就是刚刚已经讲过了，一般企业里IT 人才比较多，什么叫IT人才？就专业人才，他对这个设备特别懂，但是他不懂信息化的东 西。企业里大部分都是专业人才，有的人搞焊接，有的人搞检测，有的人搞自动化，但是缺 乏复合型人才，这是最大的问题。 我们看到这个，所以要聚焦OT、IT、AT来构建一个完善的数字化岗位，我们可以看到这 里面，我走过来，这里面大家可以看到这个位置，F这个位置就是从数据分析到运营交叉这 个地方要有一座桥梁，这个是什么？我把它定义为需求转译员，麦肯锡就是这么叫的。需求 转译员我没办法一个个跟大家解释，因为时间的关系。 我们可以来看一下，一般来讲我们认为这些人才的培养怎么培养呢？像需求转译员我们 说一定要在内部培养，你说外部聘一个，没那么容易，你除非到同行那里挖，他自己都没培 养出来，哪里给你挖？我们现在做这个行业，我们面临的产业是各种各样的，什么样的都 有，做5G的、做服装的、做匀染的、做电子的，什么都有，你说你到外面随便挖个人来他什 么都懂这个好像有点难度，所以一般来讲需求转译员一定要在内部培养。对于这个来讲，行 业里基本上现在有一点点共识。 基于这个，我现在在富士康工业互联网带这个团队，我们叫卓越制造的服务，就是顶层 设计、数字化能力的构建。大家可以看这张表，事实上我们一直都认为说最下面的是精益和 柔性自动化系统，海尔是第一批灯塔工厂，我们工厂也是第一批的灯塔工厂，2019年1月份 发布的《灯塔工厂白皮书》16家，我们也是其中之一，但是我们一直觉得说传统的工艺和手 法，就是你的精益和柔性自动化在灯塔工厂定义里不追求完全自动化，因为人是有温度的， 机器还缺温度，很多工作机器没办法取代，不管今天数字化和信息化到底怎么做，我们认为 真正创造价值的东西是最传统的东西、是最基础的东西，它存在太多年了。数字化、信息化 是不是没有帮助？错，它可以让数据更透明，它可以做预判，而不是事后检讨。所以信息 化、数据化是什么？是锦上添花，它可以让你传统的东西发挥更大的价值、发挥更大的威 力，这是我们的认知。所以我们一直认为精细和柔性自动化是基础，永远不能抛掉。在这个 基础上对订单、对快速交付做定义，做数字化、基础化的定义，至于说你如何柔性、如何快 速就看你流程怎么制定，流程定得好你就能够快速，流程非常长，没有人愿意担责任，对不 起，你就不要想快速，就是这么一个情况。 所有这些都联动起来，包括说设备我们也都全部管起来之后，在上面就可以形成一个运 营指挥塔的信号。运营指挥塔可以根据需要按需去订，就像电商的“千人千面”一样，我们 公司现在做到了一件事情，这个还蛮自豪的，每个月月底如果30号就30号结账，如果31号就 31号结账，我们在2号的时候财报就能出来，不要人去点，系统在后台自动跑。但是这个迭 代我们花了多少年的时间？我们很早就上了ERP，非常早，后面我们是2005年上的SAP，从 2005年到现在我们经历了15年的搬迁，这个大概在2018年底的时候实现指标，所以数字化转 型这件事情是长征，很多企业想我想一蹴而就，马上做到完美，这个观点还是和大家多讲一 下，我们做了这么多年，到现在为止还是一堆问题，千疮百孔，不敢说自己好，这绝对是长 征式的工作，绝对是马拉松，各位如果要做转型升级，这个心态一定要有。 好，我就讲到这里，谢谢大家！ 陈江宁：谢谢左先生的精彩演讲。 接下来有请来自世界第一大钢铁公司——宝武集团的代表，宝武炭材科技有限公司智慧 制造工作组副组长吴广俊，他带来的题目是《宝武炭材智慧制造规划与建设》，大家欢迎！ 吴广俊：前面几位嘉宾讲都得非常精彩，我仔细听了一下，包括我自己在内感觉也是学 到了很多的东西。下面我代表宝武炭材向在座的各位领导、各位专家汇报一下我们宝武炭材 在智慧制造这项工作中的一些思考，包括在这项工作中、在实践工作中开展的工作，向各位 领导、各位专家进行汇报。 我抓紧时间，首先还是简单地介绍一下宝武炭材，我们宝武炭材是宝武集团旗下的二级 子公司，总部在上海。宝武炭材是1978年跟宝钢一汽工程同步建设的，在1985年投入建成使 用。我们原先是叫上海宝钢化工有限公司，宝武炭材是整个宝钢集团新材料多元板块整个的 承载者，原来是钢铁、冶金、煤化工，我们也是从这个行业向新材料行业转型，在这个过程 中也是通过智慧制造进行管理变革、流程再造，进一步提升管理水平。这个是简单的基本情 况，目前宝武炭材在全国有13家分支公司和生产基地。 我们整个是流程性的生产制造企业，在整个智慧制造的发展当中我们考虑主要是从六个 大的方面：一个是新材料，新材料这个行业关键核心，包括大数据、人工智能与制造过程的 深度融合，这两块我们觉得应该说是我们比较重要的，这个是把智慧制造跟整个新材料生产 工艺相结合，掌握制造过程中核心的技术，这个对于我们来讲是比较重要。其他的包括质量 管控、数字化的设计及交付，以及大基地协同运营，这块也是结合了刚才说的，随着进一步 发展，在全国有更多的生产基地加入我们公司，怎么样来把各个基地来进行协同的运营创造 效率，这块对我们来讲也是非常重要。第六个是安全，安全和环保。 我们整个的智慧工厂总体架构我们是这么考虑的，分三块，是呈金字塔的结构。从下到 上是智能控制、智能管理、智能决策。智能控制这块我们觉得还是基础，直接与现场的生产 过程相结合，主要是通过生产和实时优化，包括全流程实时控制做到智能的生产控制。第二 个对于生产计划，包括生产调度的实时优化来做到智能的生产调度，最上面通过刚才说的两 个基础，对整个公司经营决策形成一个智能化决策依据。 这个也是简单说一下，智能制造三个目标：智能、绿色、安全，时间关系我就简单说一 下。 刚才是一些规划，那么怎么来衡量智慧制造，能不能达到效果，整个宝武集团应该说是 有这样一个指标，就是四个“一律”，怎么来理解？操作岗位一律机器人这个很好理解；运 行维护一律远程指的是设备，通过运维的方式来进行；服务环节指的是销售，包括销售采 购、物流运输等服务环节要通过信息系统来进行。 另外宝钢股份提出了ONEMILL概念，核心实际上是一个扁平化的管理，因为刚才说了整 个包括宝武集团，包括宝武炭材在内，全国有更多的生产基地不断地加入我们，怎么样来通 过一体化的运营，核心刚才说了是把职能业务管理，包括销售、人力资源规划、采购、研发 等职能性业务通过智能化、信息化手段进行结合，将来在总部对于这些职能性的管理业务进 行统一的管理，将来分布在全国各地的一些生产单元更多的纯粹是一个生产基地，是一总 部、多基地的管理模式，也是通过这样来不断地探索。 这个我简单说一下，下面是我们在实践工作中所开展的一些智慧制造实践，因为刚才说 了我们应该说更接近传统的生产制造企业流程型的，在这当中怎么来开展智慧制造，实际上 确实也是一个难题，我们也在工作当中也在不断地摸索，第一个是数字工厂，就是所谓的数 字卵生工厂，这块讲得比较多了。作为我们来讲，也开展了这项工作，目前是在一个是上海 基地，包括苏州基地也建成了数字化的三维模型，完全是1：1的，所有的设备设施在三维数 字模型上，所有的设备，包括设施的参数都可以在这个三维模型上进行实时展示。同时我们 也对已经建成的三维模型也进行了二次的开发整合，包括安全能源定位系统，包括视频安全 监控系统跟三维模型进行整合，可以在三维模型上进行实时的展示。 第三个同时在工程建设方面，我们也把三维模型也应用起来，特别是在设计这个环节， 因为搞过工厂的应该都比较清楚，特别是是在工程建设的设计环节，设计图纸从编制到分发 运输等等环节，这个环节实际上效率是比较低的，我们从在工程建设方面，从建设开始就把 三维模型用起来，同时包括设计院、施工方，包括业主，大家可以统一的在一个平台上进行 实时的监控。包括传统的纸质图纸在建设当中会有变更，这应该说也是一个经常会发生的信 号，如果说再重复一遍图纸的重新编制，这个效率就更加低了，三维模型从项目的规划设计 最开始就在一个统一的平台上进行建设，大家都可以看到这可以有效的提升项目建设的效 率，同时三维模型建成以后对于公司快速扩张，这个过程当中会有一些类似的性质相同的产 线，也了这个三维在这个过程当中同样可以提高效率。 这个是集中控制的建设，也是对应了刚才说的我们四个“一律”指标实现，目前应该说 到今年为止除了南京，除了眉山，其他都可以在基地内部做到集中，这个是上海基地的例 子。以前从12个控制室、23套DCS合并成一个，工位从72个缩短到了44个，实现了内、外操 分离，打破了现有的厂、作业区的界限，加强上下工序间的协作，改变了原先管理的模式。 这个是设备智能运维平台的建设，这个是在今年我们刚刚建立成功的，这个应该说目前 是把上海基地所谓设备都接入这个平台，在明年逐步把其他各个基地，包括湛江、苏州基地 逐步接入这个平台，这个平台建成以后在线能够对运行设备做到故障预警、生命预测、能效 预警、状态诊断等等。 这个是远程的操控，这个也是今年我们的尝试，目前已经做到在上海对于湛江基地的远 程操控，完全是实时的，我在湛江操控的阀门在上海也可以做到实时操控，从技术上来讲应 该说不是非常要求高，一个是控制系统支持，另外需要一个专线，考虑到专线一个是线路传 输安全，第二个考虑控制对于延时的要求比较高，实时的控制对于带宽的要求不是很高，所 以一个是系统支持，另外通过一条专线。 一个是在我们流程性企业我认为还是做得比较早，更多的是对于刚才说的控制有了进一 步的提升，因为刚才说的集中控制可能是在我的某一个基地内部已经做到控制统一，远程操 控实现以后，在将来可以做到几个基地之间或者说就以上海作为中心，在全国各个基地做到 进一步控制统一，进一步提高效率。 这个是一条新材料的智能制造产线，这条产线我们是在2018年进行规划，并且投入建 设，在2019年建成，这个也是刚才说的，我们智慧制造的核心，把新材料行业领域的关键智 能制造技术结合在里面。从这条新的产线在设计规划的最初，包括多种的智能制造核心装 备，包括多种的工业软件，包括数字化的工厂数字建模，以及生产工艺的可视化，以及可预 测，包括智能传感在线诊断技术进行有效融合，我们也是在2018年投入建设同时也向国家工 信部申报了智能制造新模式的应用示范的项目，在上个月，也就是上个月10月份通过了工信 部的验收，计划是在今年的年底会对整个项目进行正式的验收。 这个是我们做的全流程的智能生产，刚才说我们是一个流程型的制造型企业，也是更接 近传统的化工企业，化工企业在生产过程中所能影响生产的因素是非常多的，我们也是通过 大数据建模的方式对我们现有的产线，对以前投入运行的产线做了建模，通过实时优化来优 化我们已经投入生产的产线。 这个我简单说一下，一个是对于自控率，以前因为各种各样的因素，通过优化以后把自 控率从比较低的，能够做到全部在线的自控。第二个通过建模以后，对于我们整个生产建 模，建模以后不停地进行实时的优化，对于过程的生产参数进行优化，实际上取得的效果一 个是对于我们现场操作人员的操作频度有一个大幅度下降，我们也做了统计，平均从每天的 150次人工的干预，需要对设备进行干预，对于生产过程的干预降到平均每天只需要两次， 基本上在正常生产的过程当中可以做到无人化，同时对于产品的质量，包括我们的节能，因 为整个生产工艺优化以后，整个生产的过程就比较平稳，也避免了生产剧烈波动所造成的额 外的能源的损耗，这对于节能降耗来讲也是取得了比较大的效益。 正好15分钟，我简单说一下。因为这几个例子，每个例子还可以更多地展开讲，也是上 周在南京参加了第二十五届全国自动化学会的学术交流会，这个会上的主题就是智能制造， 其中两个例子，包括一个是控制集中，一个是三维建模，其中有两位专家都讲了很长时间， 也是因为时间的关系，每个例子我都做了比较简要的描述，也是欢迎会后如果说各位感兴趣 的话，我们也可以做单独的交流。 我要说的就这些，谢谢大家。 陈江宁：谢谢吴部长的介绍。 接下来我们有请石化盈科的王建峰业务总监发表《基于工业互联网石化行业智能制造的 经验分享》，大家掌声有请！ 王建峰：各位专家大家好，我要快一点，时间有限，所以说给大家做一个基于石化行业 智能工厂经验的分享，我讲的更多是思考，这一块对于智能工厂的认识，现在看来在全世界 范围内可能也没有准确的定义。但是现在讲智能工厂的理念，我们怎么思考智能工厂，我们 把人，人是有智慧的生命，但是我们有几个特点，可能跟我们现在所说的智能工厂有很多相 似点，第一人身体的部件应该是连接的，应该是无缝连接或者说连接很有效；第二个就是能 够感知到，我身体的部件虽然在连接，但是不能感知到也很难为我们做决策，无法真正决 策；第三个人的决策是很灵敏的，人的手指触碰到热的时候很快能收回来，而不是别人跟我 说收回来。 还有智能化体现在学习能力，我们现在说智能工厂机器学习，让机器能够学习来进行决 策，我觉得这是对智能工厂特征的思考，所以说是智能工厂来说的特征。虽然说在世界范围 没有更多的定义，但是我们通过思考，智能工厂会有这些特征，首先要有自动化的特点，就 是刚才各位专家都讲了，在咱们工厂内有很多设备都是自动化的。再有我们现在讲的数字 化，虽然自动化的设备是很多的，如何把设备有机地联系起来进行数字化也很重要，尤其咱 们国家现在大部分企业应该都处在数字化工厂这个阶段，向智能化工厂来转换，真正的智能 工厂应该说是少之又少，但是在新兴行业智能化程度应该是非常高的。还有模型，未来系统 处理的都是数据，基于数据的处理，我们采集了数据、加工了数据，通过数据产生智能、产 生决策。再有在大型企业里讲集成和可视化，我们智慧的东西或者为工厂体验的东西通过可 视化展示出来，刚才各位演讲嘉宾对于工厂可视化的体现，推动可视化感知到企业各种连 接，包括现在所说的边缘连接产生的数据它的运行状态，能够展示出来。 再有我们对于自动工厂来说，要采用制造的工艺技术、自动控制技术、信息技术、现代 管理技术和智能化技术融合，将生产制造、供应商、消费者、业务信息系统进行综合集成， 实现企业整体的优化和协同的智能。也就是说，我们现在总结起来智能工厂可能要包含几个 因素，第一个是泛在感知，第二个是高度集成，再外是模型驱动、自治能力和人机协同，对 于石化行业来说未来的路非常艰难，现在对于油价的低价运行应该是常态化，全世界都是这 样，包括中国的三桶油（音）、外国的美孚（音），所有石油公司都面临相同的难题。包括 未来都是在这种新能源的环境下来发展，包括咱们国家也承诺到2060年要实现碳综合，所以 对于能源行业来说这种数字化转型或者说这种转型更加迫切。 我们怎么去来支持数字化转型，我们想到的是我们现在说建智能工厂，其实建智能工 厂，比如说我们降本增效，其实降本增效未必能支持企业长久持续地发展，还是要朝可持续 长期的能发展的业态来转变，所以说在这一块我们作为中石化的信息公司，通过数据中台或 者工业互联网这样一个平台，去来赋能系统，实现我们整体数字化转型的使能器，所以说在 这一块石化盈科也研究了全世界各个优秀厂商工业互联网的平台，实际上我们所做的工业互 联网平台更基于石油石化行业，并不能对所有行业都能普适，智能工厂在不同行业、不同企 业数字化的进程是不一样的，所以它很难有一个普适性方案来解决整体智能化的问题，所以 说我们这个工业互联网平台主要与石油石化行业的深度融合、流程工业CPS具体实现，以及 在咱们国内石油石化这个行业形成的一种整体的解决方案。 整体来说，这个架构分成几个方面，首先我们都是一些，包括边缘的一些设备，包括一 些产品、环境、人员等等等等，通过物联网来接入，通过异构网络的融合和上层的这些应用 进行融合，首先下面是通过整体是三个层，一个是IaaS层，是我们通常说的计算资源、存储 资源、网络资源，下面是工业的PaaS层，提供了一些应用，上面是SaaS层，整体上形成了对 智能工厂的支撑，智能研究院、智能物流、智能服务站，这些是基于对石油石化行业不同产 业链间的应用。 目前来说，还包括一些标准体系、安全体系，我们现在做智能工厂可能很多时候更差的 是标准，因为是数据标准、一些模型的标准，包括算法、算力的东西，实际上这些可能是我 们做智能工厂，或者说也不一定是智能工厂，在我们信息化的建设过程中一种非常需要我们 去深入研究的一些东西。 包括未来的安全体系，现在国家非常重视安全，包括在年前，前半年的时候国家对所有 的工业企业进行了端口的扫描，很多企业的安全性还是存在很大的隐患，这块也是咱们做工 业企业特别重视的安全。包括咱们国家先又出台了数据分类、分级的指导意见，尤其对工业 企业这块未来应该是比较重视的。 下面我们工业互联网整体主要是包括流程工业、专业服务、流程工业核心应用、流程工 业云平台、工业物联网、标准与安全体系，通过这几个体系来支撑，这块目前来说石化盈科 的工业互联网通过技术中台、业务中台、数据中台来做整体的支撑。 下面整个工业互联网的平台是规划了362个工业APP，其中智能工厂规划了142个工业 APP，包括生产类、管理类、服务类，基于这个平台完成操作报警和设备健康管理10个APP的 研发，刚才各位领导都提出了大数据应用的特点或者典型场景，就是预防性维修，因为在咱 们石化工厂很多大型的设备停一下机，它的损失是比较大的，所以基于预测行为，能够为企 业减少很多的成本。 再有就是说这一块，特别也重视了物理工厂和虚拟工厂的融合，刚才我看领导也讲到， 在宝武实现了我们现在叫数字孪生工厂，通过虚拟工厂和物理工厂融合，实现有效地控制， 包括对于生产的一些优化，实现降本增效，提高管理效率，转变管控的模式，优化我们现在 设备的性能，保障安全等等，包括通过工业互联网的平台，或者说我们自己智能工厂的架 构，实现新型能力，为未来商业创新提供一些重要的基础。 下面是我们对于智能工厂建设，就是我们也有一些相应的实践，提出了一些我们自己的 一些想法。首先通过石化智能工厂的建设，我们在石化整体的自动化内部对智能工厂形成了 比较明确的定义，形成了技术支撑体系和标准体系的两大支撑体系，形成了供应链一体化、 生产管控一体化、资产全生命周期一体化，形成了数字化、集成化、模型化、可视化、自动 化的五化特征，同时在生产管控、供应链管理、设备管理、能源管理、安环管控等等形成能 力。 智能工厂整体解决方案主要包括内涵、架构、应用规范、业务流程、主数据、实施模 板、IT基础设施共七大类支撑整体智能工厂的建设。 再有在一些方面也取得一些较好的应用效果，这个除了咱们自动化自己的工厂，还有一 些其他的我们建的，主要是建立了一体化协同管控的新模式，提升了资源优化和调度水平， 生产操作实现了移动化、自动化、集成化管理，提高了生产操作质量和效率，主要是提高了 效率，最主要是建成了三大类的指标体系，通过这个指标体系的运行。 下面通过智能工厂的建设，通过资料管理、运行检测、调度优化、优化的实操，包括实 现了像咱们安全的SAE管理，实现了精细化、协同化，实现了整咱们整个工厂的安全环保的 水平和应急的能力。 再有就是说从整体的在企业里的运行来看，建设了企业统一的集中集成平体，对大数据 分析和决策提供了重要的支撑。尤其我们在茂名石化利用重整装置近三年的实时数据库、 MES、LIMS等等数据，超过11亿条对近4600个批次的石脑油原料进行了分析建模，共形成13 个典型操作类型，组成了操作样本库。运用样本库指导工艺参数优化，使汽油收率提高 0.14%-0.22%。 最后实际上我觉得对于咱们智能工厂来说，或者说我们这种价值来说从技术的视角、业 务的视角，最终达到数字化建设对我们企业整体价值的提升，这个反倒是我们做智能化工 厂，或者说数字化工厂，或者说我们现在叫数字化转型，叫数字要素发挥价值的基础上，可 能最重要的是我们企业价值的提升，这个可能是咱们做智能工厂最重要的目的，谢谢大家， 我分享就这些。 陈江宁：感谢王先生给大家抢回了两分钟时间。 接下来有请上海中车瑞伯德智能系统股份有限公司数字化中心叶波总经理，带来的题目 是《从数字化到智能化中车瑞伯德智能制造系统建设实践》，大家鼓掌欢迎！ 叶波：帮我调试PPT过程中我先来计个时，一定不超时。首先非常感谢组委会，也感谢 主持人给我这个机会，给大家分享一下中车在智能制造方面我们这些年的实践。现在坦率地 说，今天会议我觉得很有收获，大家分享一下各自在智能制造领域各自不同的一些非常好的 经验，有一些其实我觉得对我来讲有非常大的借鉴意义，当然也有一些因为行业不同，也有 不同的想法，所以抛砖引玉和各位讨论。 我自己在这个领域我最早是做IT出身，差不多也是近20年时间。我们自己公司情况就跳 过，更多的想分享一下我们自己在数字化方面的理解。 这张图我会跟大家看一下，比如说我们自己可能讲智能制造我们也离不开技术应用，同 时是流程。再有对未来应用的探索，最后更主要的其实反而是对于行业的理解，这个是构成 智能制造在行业里更多的是它的核心能力，而不是说单纯的只是靠某一项技术或者只是靠我 们现在新的所谓的不管是工业1.0也好，还是工业2.0也好，所有这些新的技术如果脱离开特 定应用场景是有问题的，你只有在场景内应用以后，任何讲智能制造一定不是一蹴而就的， 一定是不断迭代、不断优化的结果，所以如果抛开行业，抛开具体应用场景讲智能化，我自 己理解是传统IT的思维，但一定不是我们期望的智能制造的模式。 我们的数字化和智能制造一定从顶层规划开始，覆盖了软件到硬件，从自动化到信息化 是一定贯穿全过程的，而不是单一的在某个点上解决就是智能工厂。 在这里面我们也跟大家介绍一下，中车来讲我们认为自己的中车制造2025一方面跟国家 大的产业政策相呼应，另外一方面从中车来讲我们产品在全球来讲是80%的占有率，在国内 一骑绝尘。基于基础设施建设的加快，也得益于那么多年积累的大批量的高素质的产业工 人，但是未来我们怎么样走出去，走向国门，第二个在市场过程中怎么把现在具备的产业能 力的优势变成整个体系的优势，这是我们面临的新的挑战，也是中车为什么提出来我们讲五 大理念、几个中心、几条主线怎么去建设的过程。 当然了，我们现在既服务于中车的数字化和智能工厂的建设，同时我们也在汽车、零部 件、白色家电也做了很多的案例，这一方面同样时间关系，如果感兴趣，我们可以在会后交 流。 汽车产业里我们其实不管是说产线的自动化，包括我们现在福特、奔驰，还有西门子都 是我们实施的。同时来讲我们也有像机器视觉自有的专利在行业里得到应用，当然我们还有 自己控制电柜的工厂和高端定制的产品。 其实我把时间留出来重点想跟大家介绍打造中车自己内部超级工厂的项目，这个项目是 我们在湖南的常德，这个基地是重新打造的超级工厂，我们觉得在智能制造过程中可以有新 的优势，不受以前老的产线或者信息化系统的制约，我们可以从顶层开始一直来做整个数字 化的规划。 其次来讲海尔同事也在介绍5G，我们也认为做智能工厂一定离不开基础网络设施的支 撑，所以一个高速的、高可靠性的网络是实现数字化通信，实现数字化网络的新的条件。其 次来讲为什么我们把虚拟和真实世界融合，我们也讲数字化双胞胎，我们认为这样的打造过 程中不能再以老的思维方式或者传统经验去定义它，更多把整个工厂数字模型先建立起来， 建立完了之后我们再看基于这样的数字模型，哪些方面是制约我们生产柔性可控的模式的关 键点，所以在建设这样的工厂过程中我们首先实际上是做工厂的建模，基于工厂的建模我们 再看它的产线是怎么样、生产布局怎么样、物流布局怎么走，我们找到制约它产能也好，制 约它生产模式变革最核心的短板在哪里，我们才能有针对性进行优化。 当然了，这里面我们也是参考了国内智能制造相关标准，也参考了世界领先合作伙伴的 标准，这里细则不展开了，大家可以拍一下。 项目实施内容，我看今天早上我们的专家在介绍的时候其实也同样提到了我们的五大系 统，从上面工厂整个管理系统，其次是设计研发体系，然后现场控制，以及整个物流，我个 人认为其实现在我们讲智能工厂，从信息化的角度抛开产线部分，这五大系统是核心，所以 我非常赞同前面所讲的整个智能工厂建设它一定是长期持续投入，不可能说是我们今天有规 划，有专家定义完之后一蹴而就，一年两年打造出智能工厂，这个是我们的愿景，我们还需 要过程去实践。 这是我想跟大家介绍的第二个案例，也是个新能源做超级电容，跟新能源电池的生产场 景非常像，它同样也是需要有这么一个柔性的产线，它产品应用领域也非常广泛，跟新能源 电池几乎一样，但是它有些特定优势的一些行业。 同样的这个项目我们也是覆盖了从产品的三维设计开始到它整个三维仿真，以及整个智 能控制，当然也包括跟整个ERP系统，和整个物流系统，以及整个生产制造执行系统的结 合。同样在做这个项目过程中，我们先建了工厂示范模型，基于模型之后再做的优化。同样 这个项目里我们也是提供了产线，这个是整个算是新能源节能检测的产线，这个产线综合应 用到了多种数字化的相关技术。 这里面我们也觉得其实创新点，我自己觉得我们不是在智能化，首先还是在数字化。为 什么这么讲？我今天讲的题目也是说只有通过数字化，我们才能探讨应用智能化的可能。如 果抛开数字化，我们认为它是空中楼阁。当然今天各位专家也在分享，先具备数字化基础之 后才有可能实现我们怎么样去优化的问题，所以在这样两个项目上从中车角度，我们现在提 出来的关于智能制造总体纲领是生产数字化和数字化生产。 当然在整个信息化里，我们觉得我们认为这样的智能工厂的建设其实既符合于整个客户 生产过程需要，我们也需要整个服务过程能够对它的客户进行终端延伸，这样不断对于它的 质量改进还是整个生产效率提升会有更好的互动循环，这也是我们一直想强调的从产品设计 一直到生产过程，一直到整个售后全过程的生命周期的管理，而这样的管理过程其实是对智 能工厂来讲我觉得它也是贯穿始终的一条主线。 时间关系，我非常快地介绍了一下一些我们自己的心得和想法，还是希望能够和大家有 交流探讨的机会，再次感谢大家的时间，也感谢主持人，谢谢！ 陈江宁：谢谢叶波总经理精彩的演讲。最后这句话很重要，我们要专注用心去做事，而 不是取名。 在这里隆重推出最后一位演讲嘉宾，西门子是我们的基础和工具，有请来自于西门子数 字化工业软件中心团队的刘竣鹏，他的题目是《新技术赋能智慧工厂》，大家掌声有请！ 刘竣鹏：好，谢谢大家。我是最后一位演讲者，可能跟中国男足一样的问题，留给我的 时间不多了，我就尽快。 大家下午好，我是来自西门子数字化工业软件创新中心的项目经理，我叫刘竣鹏，今天 我会用15分钟的时间跟大家分享一个我们近期做的比较具体的案例，这个案例体现两点，一 个是应用到西门子最新的数字化技术，另外这个案例很好地体现了面向未来的智能制造工 厂，未来的智慧生产的模式我们是如何通过数字化为其赋能的，是一个非常具体的案例，所 以说如果说其中有新的技术能给大家带来新的启发，我的目的就达到了。 简单介绍一下我们西门子工业软件的由来，是由2007年西门子收购的第一家公司发展演 变而来，从2007年开始它不断收购，还有其他种种大量的公司都被我们收购而来，我们不断 地就像双11一样买买买，形成了全球体量最大的工业软件公司。刚才左总提到有些业务人员 希望开发一些APP，希望开发一些流程，给IT的技术人员一讲，他讲了，IT的人开发出来一 个B，这种情况怎么解决呢？可以通过低代码方式，不需要写代码就可以实现你自己的APP或 者应用的生成，这个是我回答一下他的问题，虽然他不在现场。 今天题目比较大，是新技术赋能智慧工厂，这个片子大家可以先看一下，这个是我们认 为工厂或者产线的演化进程，当然众所周知我们传统的流水线、传统的产线也是从福特先生 开创的，大批量生产单一的产品，慢慢演变成柔性的产线，柔性的产线就是进一步提高了柔 性，比如说上海的上汽通用一条产线既可以生产别克，也可以生产凯迪拉克，这个是同一条 产线。但是现在随着对于产品的需求的不提升，就拿汽车来说，我不仅有不同的配色、不同 的配置，还有燃油车、新能源、混动各种版本，对生产又提出了巨大的要求。我们认为未来 我们会从产线模式过度到导视的生产，这种生产特点是柔性特别高，而且是满足大批量的生 产模式，资源利用率也很高。 简单说一下项目背景，项目背景是我们选择了一款产品，这款产品是车顶，你在选配车 顶的时候可以选择一个带天窗的，可以选择带架或者是啥也不带的，就是需要不同配置的产 品。整个业务流程是面向订单的生产模式，根据客户下的订单可以实时匹配到工艺路线等等 一些信息所用的工艺资源，这些信息搭配到订单以后放在APS系统当中，会利用西门子工厂 仿真的软件对整个工厂的物流+生产进行仿真，大概是这么一个流程。生产产线也是有一个 数字化双胞胎的产线，产线生产出来的信息一部分回馈到MES系统当中，一部分回到DPV，就 是质量大数据平台进行尺寸质量的分析，以及管理。不管你是DPV系统，还是MES系统，对于 业务人员来讲我不需要再做一些大量的二次开发，开发我想要的报表和数据，我通过Mendix 迅速获取前端的展示，不管你是想看数据还是现场报警等等，都是可以通过Mendix实现的。 同样现场所有的硬件设备以及产线都可以通过连接方式直接上云，上云以后可以通过Mendix 实时读取数据，这个是整个我们业务流程的东西。 刚才讲了矩阵式生产已经打破了生产线的规划，它是由多个生产单元组成的生产模式， 具体里面有几个生产单元我们也是跟客户做了进一步的交流，针对这种生产模式我们大概规 划了七种生产单元，一个是我们的加工，粗加工、精加工等等加工方式，这种加工方式西门 子是非常成熟的，对机床代码的直接生成，以及通过虚拟调试的方式先生产一遍，然后直接 下发到计划当中，这个是对于五轴加工单元的数字化提升。 另外一个是中台制造，其实业界也都有提，但是目前行业当中使用中台制造企业不多 见。面向中台制造，我们也是在Mendix提供一体化平台支撑，不仅可以在这个平台上进行中 台制造的设计，同时面向中台制造的元件做一系列的热学，以及结构力学的仿真，来分析它 是否能达到我最优的结构，在机器的温度下它的性能能否达到我的要求等等，仿真优化结束 以后我也可以在我的平台上对它的仿真和路径进行进一步规划和编程。 后面也是几个传统的单元，一个是打磨，还有切割等等。切割平台我们可以利用对于这 个单元通过Simcenter平台，对它的材料都是提供仿真的支持。 后面还有一个是模具成型，是机器人。这个我可以多说两句，我们一共规划了三个机器 人的加工单元，其实机器人在加工过程当中已经起到了非常多的作用，除了做机器人协同装 配以外，他还可以通过终端工装进行增材或者减材的制造，同时还可以进行表面打磨、螺丝 拧紧等等种种工艺，都可以通过机械臂去做的。 最后一个是我们的精密检测单元，都是可以在我们平台进行仿真分析的。 后面大家刚刚看到的是我们设计的七个加工单元，背后通过什么系统将这几个单元串起 来的呢？一个是产品全生命周期管理的Teamcenter系统，这个其实大家很多企业都已经上 过，这很普遍了，最大的亮点是我作为一个OT的业务人员，我不需要再从我电脑上双击打开 客户端的方式调取我想要的信息，我想要的信息也不需要通过二次开发的方式，而是可以在 我们的手机或者在网页端利用Mendix低代码开发平台开发一个APP出来，满足我要获取这个 数据的需求，这些节点都是通过Mendix开发出来的，而且我的开发人员只需要经过一点点培 训就可以上手，所以说Mendix这个东西类似于我们讲的中台的概念。 我们还有两块生产仿真软件来仿真分析这个模式，比如工厂的项目分析、设备利用率、 整个厂的能源消耗情况、整个厂其他的一些关键数据，我是通过这个平台去实现的。 刚才讲到的对于单个的单元，刚刚提到的机械臂的单元，不管你是装配也好，还是打磨 也好，还是焊接也好，我都是可以通过工艺仿真的平台对它做虚拟调试。而且目前这个平台 发展得也是非常快，因为我们用一个单元是机械臂配上视觉相机进行抓取。大家都知道，现 在都在提倡工业AI，AI+工业，这个场景如何去做，大家现在都是在探索当中，我们在工业 +AI的这条路上我们是在测试仿真阶段找到的一条路，不管你是基于机器学习的抓取，或者 是基于增强学习算法的基于图像的抓取，都可以在我的工业规划这个平台上去进行测试。 大家知道，一个算法，算法其实不难，东西都很通用，不管你是开元的也好还是什么也 好，算法很通用。但是放在工业场景里去应用也里面还差十万八千里，很大一部分是我需要 不断地利用工业场景的一些数据去训练我的算法，让我的算法能更好地适应工业场景，如何 训练一个算法呢？一般来讲就拿视觉举例，需要不断地拍照，比如说我要求它来抓取一个无 序排列的零件，抓哪几个点，先抓那几个零件需要AI算法判断，在现场的工程师，数据民工 就需要不断地拍这些照片，现在在我们仿真平台可以通过三维仿真的方式再虚拟环境当中去 拍虚拟照片，这个效率是非常高的，我可以达到几万张、十几万张、几十万张。当你达到这 个量级、这个级别的时候，你的AI算法实施起来速度是非常快的。这个是我们比较新的技 术，比较新的应用。 当然最重要的环节是AGV，每个产品在不同的岛之间进行流转的时候都是通过AGV方式， 这个AGV也是硬件部门刚刚开发的系统，我们叫SIMOVE，不仅是AGV本体的硬性标准，同时也 包含AGV控制系统、AGV调度系统，通过数字化为AGV赋能。而且它的定位通过二维码方式定 位，定位的精度大概是在毫米级的精度。 最后一个是在整个施工现场部署了大量的RTLS系统，就是室内定位，有什么用处呢？精 度在10厘米-20厘米之间，最大的特点是电子围栏，第二个我通过不同的识别，不同点的数 据我不再需要人工去进行干预，不同点直接通过这个系统将信息直接发送到工具当中进行拧 紧，这也是电子化的作业指导+程序，通过无线的方式到终端的生产线当中，这个是最新的 技术。 有点超时，最后半分钟时间给大家做个广告，今年西门子跟北大光华物理学院共同开设 了数字经济智能制造高管研修班，是企业负责人，还有各个企业的高管，在这个班里我们不 仅是可以学到西门子的数字化制造方法，同时我们也有北大光华管理学院的老师，可以通过 北大光华管理学院的学习，学习到他们在金融、在管理领域的一些沉淀。同时在这个班里， 我们还会遴选出两个学院企业，为这两个学院企业由北大光华和西门子牵头，为这两个企业 免费提供一个中等规模的咨询，作为案例直接在班上分析。第三个是我们会有顶级的生态 圈，如果大家有感兴趣的可以扫描右侧的二维码，开办时间是明年的3月份-9月份，地点是 北京、上海、成都。 基本情况就是这些，谢谢。 陈江宁：谢谢刘先生的精彩演讲，我相信他讲的大家都听明白了。 今天来自各个不同行业、不同方向就智能制造和智能工厂建设提出了各自的经验和观 点，相信我们在座各位嘉宾都获得了很大的收益，也会去认真思考，特别是从以数据为核 心、供需驱动、场景牵引新的商业模式、新的业态探索。 最后也感谢在座各位嘉宾的精彩演讲，感谢中企联组织，感谢溧水区的大力支持。最后 祝愿各位嘉宾未来幸福安康，谢谢！ ——结束—— |
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