产能在线——谈“危”与“机”下制造型企业的转型升级(下)-阿里云开发者社区

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产能在线——谈“危”与“机”下制造型企业的转型升级(下)

简介: 本次分享分为上、下篇,本文为下篇。首先,我们将从当前疫情下口罩产能说起,聊聊口罩当前产能与预期产能的决定要素,为什么说产能在线是下次危机之前的必要准备,给出通过企业级和行业级工业互联网实现企业产能在线的最佳实践方案,为数字经济下的制造型企业转型带来一些启发。

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实现产能在线的基础设置

3.1 产业互联网

产业互联网的概念其实这几年才得到大家广泛的认识。20年前消费互联网刚刚兴起,经过20年发展,一些巨头已经出现了,比如说百度的搜索引擎,阿里淘宝啊,公众号等等,但是有意思的是这些巨无霸之间数据不共享,他们是一个个大的孤岛。

行业内很多人说2019是产业互联网的元年,在这一年包括阿里腾讯,都将在这方面布局摆到了台面上。那我们设想一下20年后,产业互联网究竟是一个大的孤岛,还是互联的方式存在。
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图7 产业互联网

3.2. 孤岛与互联

我们先来探讨一下孤岛和互联的两种状态。
我认为孤岛是分几个级别的。首先企业内部,第二是企业之间的孤岛,第三是行业之间的信息孤岛。如果我们建立了企业内部、企业之间和行业之间的信息互联互通,那么才真正称得上产业互联网,否则依然是一个产业的孤岛。

根据这个理解,从工业互联网的角度来说是这是一个横向集成,上下游行业包括服务行业通过供应链连接在一起。那么纵向呢,是一个行业比方说刚刚提到的石化行业,行业里面又是相互竞争的各个企业。每个企业内部又是由各个相对独立或者相互关系的一些应用组成的,有些企业将各个模块之间通过这种非常复杂的网状结构进行互联互通,而另一些企业则通过总线或中台方式来进行相连。不同行业之间通过销售和采购相连。

从每个企业来说,如果希望在行业中成为佼佼者,首先生产要透明化,其次要能在行业当中发声。这也是为什么现在很多企业特别是行业领头羊,在积极建立行业级和企业级的工业互联网平台。
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图8 孤岛与互联

3.3. 建设形态

我们再来看产能在线基础设施,也就是行业级工业互联网的建设形态。

目前建设形态主要是三大类,第一种是头部企业有自己的研发团队甚至是子公司。这种形式优缺点比较明显,优点是按需定制,业务上需要什么,技术上就提供什么,执行能力强;缺点是团队开销大、团队稳定性相对较低。这样的形式对外服务难度是比较大的,它可能非常好的服务于自身业务的需求,但是对外成功复制难度大,因为研发初衷是满足企业特定业务需求,如果以成产品的形式进行推广,系统需要重构,维护开销大。

第二种是专业的软件公司,优点也是按需定制而且经验丰富,可能在某个行业深耕多年。它缺点是服务费用偏高,因为定制,升级维护效率低,往往是客户体量大并且每个的需求都不太一样,维护升级需要耗费非常大的人力和物力。此外,系统质量难以保证,除非做好流程管控,否则项目质量完全依赖于开发小团队的能力。

现在已经慢慢出现有第三种类型,是以共性平台和标准应用为基础。优点是按需配置,这类产品往往是做成一个高度可配置的系统。可以配置工艺、工序、设备、质量模板,甚至报表都可以配置,配完之后企业再去使用。不断迭代的同时,因为产品化,价格持续降低。和前一种相比价格可能是1/5甚至1/10。当然这种形式也有缺点,例如大企业的标准化程度相当高,一些流程已经固化了,那标准化产品可能是不能匹配的。另外标准化产品的研发难度相当大,同样一个功能,如果标准化的方式和定制化的方式开发难度比例是10:1,这也导致目前工业软件中,国内产品标准化程度低的原因。下面我再逐步展开下,第三种建立行业级工业互联网平台的方式。
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图9 建设形态

3.4. 分工合作

中小企业甚至相当部分的大型工业企业是可以借助行业级工业互联网来实现企业级工业互联网。也就是说一部分企业其实不需要单独的去建自己的企业工业互联网,而是借助于既有的行业互联网来搭建自己的企业互联网。

这是一种最佳实践,其核心是在于四个角色加上两个属性
第一属性就是技术支撑,首先需要有PaaS的支撑,包括物联网平台、数据平台、行业算法和应用托管。这是由工业互联网平台服务商提供的,比如说像阿里、华为。在这个基础上面,ISV,也就是独立软件供应商,来提供具体行业的业务,这个我们称为SaaS,加上前面提到的PaaS一起称为技术支撑,也就是行业级工业互联网的技术属性。工业企业其实也是在这层业务平台上面去获得所有的数据。

行业级工业互联网平台不仅是技术支撑,更重要的是一个交易汇聚的中心。一方面,软件供应商能把自己应用放上去。另一方面呢,工业企业选择各种应用来搭建自己的企业互联网平台。比如说在这个应用市场上找到适合自己的ERP、MES等等,整合在一起,形成自己企业的工业互联网,同时把产能数据放上去。因此这个市场至少是有两个属性,一个是产能属性,一个是应用属性。当然还具备交易属性,包括买和卖、信息检索等,通常由运营商来做这个事情。

所以整个行业工业互联网平台,它实际上是分工协作的,每一位参与者做自己适合的事情。
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图 10 分工合作

3.5. 业务架构

我们接下来看一下业务架构,主要包含企业级集成、产业链集成、产能及应用市场。

首先,我们看到业务运行,也称作业务中台,涵盖了企业整个应用,如研发设计、生产制造、经营管理、运维服务。在此基础上,构建创新应用,包括优化设计,优化工艺,同时也能够进行网络协同,还能预测设备故障等等,这些我们称为创新型应用。这两者合在一起,我们称为企业级集成。

其次是产业链集成,当企业内部集成之后如何和上下游产业链集成。因为只有企业数据能够通过产业链进行拉动或者暴露出来,那数据就才能发挥更多价值。要注意是,产业链数据需要标准化,不然没有办法和上下级产业互通,这是数据驱动产业链的基础。另外,数据能够交互,需要由共性支撑平台来完成,后面会详细说共性支撑平台究竟怎样来支持。

第三块很重要,叫做市场,一方面,企业产能能够自主发布到产业市场上去。另一方面是应用可以自主采购、线上部署。这是构建工业互联网最佳实践的业务架构。
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图11 业务架构

3.6. 技术架构

前面说到共性支撑平台,究竟如何搭建这个系统?其实是分为四个层次。

第一个层次,最底层是设备层,以离散制造业来说,有加工、装配、检测这些设备。

设备之上需要边缘层面,这一层至少包括4个模块,首先是数据采集,采集异构数据,同时具备边缘计算的能力;然后是消息路由,就是把这些消息传到平台上去;最后就是断网续传,假如出现网络故障,在本地具备数据存储能力。

再往上一层,PaaS的所有内容都是布在云端的,这层也分为这4个层次,第1层,我们采用阿里云的PaaS,其实是阿里云提供了一些通用技术服务,比如说大家比较熟悉的存储服务、安全服务、容器服务、人工智能服务,这些技术服务用于搭建我们系统是非常方便的,因为它是成熟产品,在消费互联网行业当中也得到了充分的验证。

这个组件再往上一层是物联网层,也就是IOT, IOT hub能够处理大规模数据;规则引擎,能够将这些数据合理的转发到阿里云其他模块上去进行后续处理;设备管理其核心在于能把不同的设备数据进行建模,形成标准的物模型。下一个就是应用托管,它主要解决应用存放的问题。

再往上一层,和工业就密切相关,阿里云也有这样一类产品,叫数字化工厂运营中心,我们又把它称为数据中台。我们刚才已经说到了,企业内部各应用像设计、管理、研发、运维需要互联互通,同时要和产业链互联互通,没有数据标准是不行的,没有标准建模是不行的,所以工厂建模主要作用是实现数据的标准化定义,使得数据能够按照总线的方式进行通信,比如我们熟悉的消息发布和订阅。第4个大家可能比较熟悉就是数据仓库。异构数据存放位置,它是有含义的数据放在里面。以上这四者呢,其实构成数字化应用中心的核心组件。

再往上构建了行业算法,如果能对业务进行精准建模的话,称为机理模型。如果不能精准建模,可能是以概率方式建模或者以数据方式进行建模,我们称为大数据模型,那么这两种模型基本涵盖了目前主流的建模方式。行业算法是服务商逐步积累下来的。

再往上我们称为SaaS层,那么SaaS其实是由ISV来搭建的,搭建各种各样的微服务,微服务其实就是传统软件进行分割拆离之后重新建立,既可以独立为企业服务,也可以集成之后为客户进行服务。比如说计划生产,设备管理、供应链等等。基于这些业务数据和行业算法可以为客户提供创新应用,例如,如何优化排程。
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图12 技术架构

产能在线视角

4.1. 数据视角

最后我们再来讲一下企业依托行业互联网平台的支撑技术和交易聚集,来实现企业的产能在线,这里提供两个视角,第一个是数据视角。前面我们提到过了产能在线,其核心在于我们要知道当前产能,同时我们也能知道未来产能。作为企业来说,如何知道当前产能?

从数据角度来说,首先需要采集数据,设备数据、库存数据、质量数据等等。原数据必须要经过分析才能获得有价值的数据,分析数据的结果有哪些呢?设备OEE、库存周转率、SPC这些都是有价值数据的。当前的产能在线,既有数据采集,也有数据分析。

我们如何知道未来产能数据,这个需要预测和优化。数据预测包括库存预测、质量溯源。库存预测,比如估计库存多少是最合适的水平,也能够应付生产又不至于占用流动资金。质量溯源,举个简单的例子,产品出现质量问题究竟是哪台设备?哪个人?这其中可以采用很多AI算法,如离群点、分类、聚类算法,这些算法有助于企业发现产品质量问题的根源。

我们再来谈优化,如排程优化和工艺优化。当企业设备有几百台甚至数千台的时候,生产包含几十道甚至上百道工序的时候,如何让资源更加有效的进行协同工作。排程作为一个非常重要的功能能够优化资源,当然这背后也是一些非常复杂的问题,而大多是NP难的问题。还比如工艺优化,有了一些数据之后,我们能持续优化工艺,特别是离散行业,比如热处理工艺,根据时间、温度、原材料,通过数据和检测结果来进行建立模型,那么就能够实现工艺优化,对于未来产能的提升是很有好处的。

以上是我们讲的数据视角的的产能在线。
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图 13 数据视角

4.2. 业务视角

再来看业务角度的产能在线。主要包括库存在线、排程在线、质量在线和设备在线。

设备在线,当所有设备在线之后,能满足企业生产需求,哪些在维护、哪些故障。开放接口之后,能响应产业链调度,闲置的设备就可以供应给其他的企业进行调度。

其次就是质量在线,一方面是企业内部需要,另一方面上下游企业可以进行追溯,现在很好的一个技术就是把整个产业连全放出来一个区块链里面,如果解决效率问题,那么区块链技术将在产业互联网中大有可为。

库存在线,不但能满足自身企业需求,如果库存数据透明的话,那么企业能快速提供库存数据,一个产业链可能下一子就被快速的拉动起来。

最后是排程在线,每一个企业都开始利用自己的排程把预期数据提供出来,我们对于未来一个月甚至半年的预期就有数据支撑基础了,而不是一个预估。
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图14业务视角

小结

最后总结一下,今天讲的产能在线其实是三个层次内容。一个是基础设施,就是企业级/行业级工业互联网和产业互联网。第二个是建设内容,就是实时产能在线和预期产能在线。那最终建设成效是什么呢?我们希望一方面能实现企业透明化生产,另一方面呢,我们产能在线能够响应产业链的全局调度。
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图15 产能在线小结

查看上篇,请点击这里。

本文作者:阿里云 MVP 滕国栋,杭州博拉网络科技有限公司CTO

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