从制造企业遇到的困难，谈到企业数字化如何演进，从工业互联网平台的概述，进而说到如何打造自己的平台，着重介绍了积梦工业互联网平台架构，最后分享了积梦助力余姚振大塑胶集团进行数字化转型的案例。
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制造企业遇到的困难
我们都知道，中国很多的企业大都在微笑曲线的底部，都是在组装、制造，对于品牌、服务、专利、技术这一部分大多把控在国外制造商的手上。随着销售模式的变更，越来越多的制造厂商制造出来很多自己的品牌，例如格力、美的等很多好的品牌逐步出现，伴随着很多专利、技术也增多了，但是中国大部分企业还是处于底部的过程中。
制造企业面临的四大挑战如下：
- 企业运营成本逐渐提高。很多制造企业很讨厌过年，因为过年很多人要回家，回去100个人，可能回来10个人，企业就会面临招不到人的困境，只能涨薪招人，导致人员成本越来越高。
- 个性化定制需求越来越多。比如前段时间与格力讨论工业互联网的事情时，发现格力的有些产线非常具有定制化特色，每一台空调都不一样，有些是中东的，有些是印度的，有些是南美的，有些是中国的。每个国家对空调的标准也不一样，它们的组装过程也不一样，所以整个过程是越来越丰富的。
- 质量要求日益提升。中国现在大约有一亿中产阶级，大家可能看到中国人到国外都是买买买，因为大家心里觉得国产的很多东西质量一般，但实际上国产的很多产品质量都是在逐步提升的，正因为我们有这么多的中产阶级，所有对质量要求肯定是越来越高的。这也给我们的制造企业提出很大的挑战。
- 市场要货交期缩短。抖音、快手中很多的大明星都是可以帮粉丝带货，比如今天某明星穿的一件衣服很受粉丝喜欢，今天就要10W+的量，制造企业是否可以快速生产出这么多呢？这对制造企业提出了巨大的要求，怎么样能够在交期短的情况下快速生产出来。
在这么大的挑战情况下，我们还是看到很多传统企业落后的生产方式无法满足现实需求，行业消费升级、供给侧改革这都驱动传统生产模式向智能制造转型升级。这就是制造业数字化的背景。如图中两个例子，一是质量造成的损失原则，比如macbook的键盘按钮，如果生产过程中快速检测出不良品，损失即是1，如果在成品中检测出质量问题，损失就会变成10倍，如果卖出去售后检测出质量问题，还要加上品牌的损失，损失可能会变成100倍，这是指数上升的过程；一是个性化定制需求的基础要求，每一台组装配件完全不一样，需要我们有一个柔性化生产线、多功能数控/数字化设备代替普机和工装模具。这就是现在很多制造业遇到的转型困境，在这个转型的过程中，肯定会回到两点，一是效率，一是质量，如何去提升它们。
企业数字化如何演进
数字化转型过程中，企业去演进呢？
如图所示，传统制造业一般会分为五个模式，从最底层的单元控制到产线控制，这里面会有PLC过程、PCS生产数据采集与控制系统，到工厂车间管理，会有MES制造执行系统进行生产管控，到企业管理，即企业资源如何管控，再到BI的管理决策分析。该模型是德国提出的分层模型，为什么要这样做呢？因为德国人在每一项中都是比较爱钻研的，在每一个行业中都有一家大型企业，比如ERP企业管理中有SAP公司，MES、PCS有西门子公司，德国希望通过这些东西把各环节打散，让许多公司帮助你把事情从头做到尾。中国最大的优势是供应链特别厉害，上下游数据可以打通，行业非常齐全，那么，我们为什么要引入工业互联网？如果我们想要实现对德国、日本等工业的弯道超车，就要利用好自己的优势。
现在很多传统企业数字化还是上各种IT系统，各种系统上完后，质量问题频发，业务效率还是低、解决问题流程还是复杂。这是为什么呢？
如图所示，很多上了数字化系统的公司，你会发现各个部门穿插在各个地方，就是目前很多大型公司的现状。你要想知道每一块地方发生了什么，都是在单点的东西，我们先前看过有一些大型企业，发现一些高管座位上贴了好多用户名和密码，因为他们公司有20几个系统，每个系统对密码又有特殊的要求，自己又记不住，只能罗列出来。每天都在各个系统中切换登录，这就是很多大中型企业数字化过程中的困境。具体总结如下三点：
- 信息孤岛，打通不同系统间实现业务交互带来的协作和集成成本。不同的阶段会引入不同的系统，不同的系统又由不同的供应商去完成，想要从根本上进行数据打通是非常难的，中国80%～90%的企业还没有数字化，怎么样跨过这些鸿沟，去解决信息孤岛问题？
- 重复建设，各单体软件间重复功能建设和维护带来的成本浪费。每个软件都是标准化，不会去适配公司，可能里面已经有很多功能，每一套的很多功能都是重复的东西，比如设备，在ERP中也有管控，在MES中也有设备的监控、设备的质量关系等，最后可能导致数据对不上，且重复建设，造成了重复建设的费用，还有维护的成本。
- 创新迟钝，业务得不到集中沉淀和持续发展，无法快速响应。系统上完后，市场一直在变，生产线总归会有一些细微的变化，这就需要升级系统、改造系统，以适应生产方式，但是往往由于系统较大，变更耗费时间长，比如我只想将检测标准调一下，但是MES是一整套系统，导致很多人不大敢升级，升级后可能会影响其他跑顺的东西，进而影响生产，这就导致我们很难去快速变更系统去实现改造升级。
那么，小型企业数字化又有哪些困境呢？
与大中型企业不同，小型企业数字化困境包括以下三方面：
- 信息化建设能力不足，对信息化认识不定，缺乏长期规划，不知道数字化到底能带来什么，资金投入不够，中小企业可能更多是解决订单问题。
- 缺乏人才，人才招不来、用不好、留不住。
- 企业千差万别，不同行业、不同企业对于信息化诉求不同，没有标准产品可以服务所有企业，加大了企业信息化难度。
列举了这么多，那么，制造企业数字化最大的困难是什么呢？原来都是流程型的数字化管理，怎么样转化成数据型的数字化管理？这其实是最难的部分，也就是我们要从流程驱动转化到数据驱动的过程。
工业互联网平台概述
工业互联网白皮书如图所示，明确确定了边缘层、IaaS层、平台层、应用层四部分，在此之上有消费者、供应链、协作企业和开发者，还有工业安全防护平台。
工业互联网平台相当于数据中台和业务中台的集合，它的功能是将企业的核心能力、数据和用户信息以共享服务的形式加以沉淀，从而解决各业务部门重复作业的问题，降低创新成本，提升协作效率。工业互联网平台可以快速聚合后台的数据与能力，通过平台的快速开发、分析和服务编排等能力，提供前台更多的创新能力、试错能力。
积梦从一开始就是以数据为中心的工业互联网平台，我们完全打散了原来的五层模型，直接从load data开始，如图所示为无人工厂，左边有一个原材料仓库，AGV机器人会拿好原材料给上下料机器人，然后在两台加工中心加工完之后，进行自动清洗，清洗完后，AGV再送到视觉检测单元进行检测，再进行智能装配，自动打包，最后送入成品仓库。整个过程中所有的数据，包括订单数据、设备数据、动态数据、加工中心数据全部在工业互联网平台里，基于这些平台上，我们构建了很多应用，包括质量管理、智能报告、报警信息、产品追溯、生产管理等都是在该平台上构建的。
如图为实景图，工业互联网智能生产试验验证平台，选取离散型机械加工制造行业，模拟台阶轴的生产，汇聚智能仓储、复合式AGV柔性物流，机器人自动上下料，智能加工，视觉检测，智能协作机器人全自动装配，RFID物流追踪等智能制造先进加工元素。为什么会说以数据为中心的工业互联网平台是未来我们要做的方向呢？因为我们已经用这套东西做出来了无人工厂。
如何打造自己的平台
积梦工业互联网平台架构如图所示，我们分为三层架构。最底层边缘层我们称之为JI Agent，JI Agent适配各种工厂大数据平台和应用系统。第二层称之为JI OS，我们会在所有数据聚集在JI OS 里之后，根据这些数据，利用丰富的引擎，构建数字工厂模型。第三层称之为JI APP，我们会将所有数据通过API接口开放给上层，在此之上，构建各种JI APP，快速构建海量应用。
JI Agent包含了大量设备解码系统，我们也做了一些硬件，智能终端也做了平板电脑、工业电脑，很多大型企业已经有好多系统，我们会从ERP、MES等系统中做一些数据采集。将数据采集后，会汇聚到JI OS 中台中，我们会做很多引擎，包括文件存储引擎、流程框架引擎、机器学习框架、标识管理引擎等，标识管理引擎目前已经和国家标识系统做对接了，我们有一整套很丰富的标识规范，在此之上，构建数字工厂模型，进而构建JI APP，其中质量管理更多偏重分析、智能应用和模型等。
JI Agent
JI Agent自己做了一套IOT平台，我们需要部署到私有中去，所有自己进行了构建。有很多collector，有OPC-DA、SCADA-C、SCADA-S，有MQTT等，把数据从各种IOT设备中收过来，放在influxdb里面。
我们自己做了工控电脑，其中所有的操作系统都是积梦独立研发的，基于linux操作系统，我们做了一整套工业APP应用中心，其中有各种面向操作员的应用。
我们还自己研发了JiBox，JiBox操作简单，无需配置即可执行远程数据管理、设备交互等操作，支持上百种PLC、变频器、仪表等工业设备驱动，接口丰富，支持RS232、RS485、以太网等。
JI Agent也做了很多数据分类，内部也做了很多数据格式的东西。
JI OS
所有的数据经过JI Agent处理后，都会得到一个非常标准的东西进入到工业操作系统。
工业操作系统其实就是数据中台和业务中台的过程，我们会构建各种数据计算、数据存储、数据服务、数据治理，在此之上，构建了我们的业务数据规范。业务数据包括物料、产品BOM、工艺路线、人员部门、文档信息、设备信息。
如图所示，我们底层使用了HA Proxy、K8s、镜像服务、消息队列、文件存储、日志服务、Calico和监控系统，中间存储使用PG、Hana、Oracle、Hadoop，数字工厂包含供应链、生产、流程等，上层服务包括统计分析、机器学习、检测报警。
JI APP
我们已经针对不同的应用场景开发出40余中不同的应用，基本上覆盖了销售、采购、生产、仓储、质量分析、产品追溯、流控分析等。
数据上来后，JI APP可以做数据可视化，即大屏管理，还可以做数据分析，即流控分析，站与站之间如何去卡位等，还可以做数据智能，即重要度分析，设备与质量之间的重要度分析，设备的哪一个参数影响因子最大，利用这些去分析出质量问题最严重的点。
积梦是在向开放式的平台走，我们将数据中台和业务中台部分聚集起来，以数据驱动，对中小企业提供了很多方案，比如工控电脑、JiBox，帮助中小企业收集数据到平台上，积梦自己也在平台上帮助很多企业开发了应用，目前在汽车行业、电子电器、汽车零配件、化妆品等行业都有部署积梦平台的。我们现在将整个平台API是全部开放的，制造企业可以自己去开发，中国最大的优势在于产业链协同，也就是要做到数据协同，所以，我们把我们的数据与企业共享，也可以给供应商与我们对接，还可以让其他APP开发者在平台上快速创新、尝试创新，也可以跟国家标识的*节点对接。
工业互联网案例分享——隐形冠军的转型
宁波市余姚振大塑胶集团专注空调零部件生产，其核心产品占全国市场份额的80%，是名副其实的隐形冠军。它的工艺相对复杂，由注塑、机加工和涂料三个东西组装在一起，成为一个空调的零配件，目前营业额差不多在3亿左右，员工差不多在300人左右。
积梦改造之前，现场计数靠黑板，客户订单总是延期；纸质单据流转不及时，决策总是滞后；报表堆积如山，员工计算工资耗费精力。
积梦改造之后，数据电子化：注塑设备信息自动采集，自动取数率95%，其它数据通过工业电脑采集，自动生成管理报表58张；功能APP化，通过数字工厂平台，开发了17个应用，包括预测订单完工时间，提升客户满意度，自动计算员工工资，时间由10天到1天，库存预警采购APP等。
通过2个月的时间，我们完成了12个月的常规企业2年才能完成的信息化；通过30万的预算，完成了常规企业300万的信息化成果。这期间，不需要额外招募专门的人员维护系统，也不需要员工有很高的教育水平，极大的降低了企业使用门槛。
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