2020全球供应链大会｜国机智能孔祥君：集成性、经济型如何保证是智能化落地的难点之一

9月16日，由南京市人民政府和中国电动汽车百人会共同主办的“2020全球新能源汽车供应链创新大会”正式开幕。本次大会以“如何做强三大汽车链，实现真正的汽车强国”为主题，联合国内外汽车制造商、零部件企业、跨国公司、汽车行业专家学者、政府相关部门代表，共同关注汽车行业将如何重视产业链变革，如何为全球汽车电动化变革持续深入的新时代做好准备。9月17日上午，国机集团智能技术研究院智能工厂有限公司总经理孔祥俊在“电气化供应链的未来机遇”主题峰会上发表了精彩演讲。以下为演讲实录:

孔祥俊:谢谢你，王教授。女士们先生们，你们好。我今天分享的话题是基于智能制造的企业转型探索。也许我们的主题和之前的不一样。其实应该属于之前企业的供应商，因为我是做智能制造和数字化转型解决方案的。从2015年开始，我们一直在做智能制造解决方案的研发和落地，有一些感受和经验分享。因为大家对智能制造都比较熟悉，从2015年国家提出这个概念开始，大家对智能制造的整体概念都比较熟悉，我就不做过多阐述了。今天我主要分享三个方面。首先，我将根据过去几年的实践，分析一些企业在智能制造建设过程中遇到的困难。除此之外，就是在建设智能制造或车间时，容易被忽略的一些关键点或点。第三个方面是国机集团在智能制造方面做的一些工作。这是智能工厂的技术架构，大家都很熟悉智能工厂的技术架构。大的方面分为两部分。一部分是实体工厂，包括工艺设备、物流设备、检测设备、电子终端，另一部分是信息系统。信息系统相对复杂，信息系统很多，既有设计和技术管理系统，也有制造执行相关系统和运维系统。以上是现在一些企业在做的比较成熟的供应链管理。从CRM、ERP到SRM，整个软硬方面通过物联网的手段连接起来，形成一个工厂或者一个整体方案，整个过程会产生实体产品。同时，在信息系统或数字化工厂领域，产品虚拟工厂的模式在制造阶段，包括后期的运维都会起到相应的作用。这是主要架构或主要概念。我们可以发现最大的特点或者说我最大的感受就是它更复杂了。落地过程中有一些困难，包括这几个方面，根据我个人的理解。企业做智能制造有很多选择。一个是概念多。现在智能制造的概念大家都知道了，但是最近几年工业互联网又出来了。可能很多人也在问智能制造和工业互联网的区别。然后是数字双胞胎和人工智能。只是制造业是由工信部装备司指导的，它包含的很多设备都是可见的，所以制造企业相对容易理解。至于工业互联网，它是由工信部ICT的几个部门主导的，所以它包含的这些概念和技术可能是大多数制造企业难以理解的。什么是工业互联网，这和智能制造有什么区别？我该如何选择这是一个很大的困惑，包括以下几点，包括这些基础技术。所以有很多概念和技术点，如何选择是个问题。第二是有许多系统，因为这些概念和……echnologies对应相应的体系化，包括我们传统的知名系统，这个系列的软件系统到后来的一些BI，包括工业互联网、PAAS、SAAS等等提出的思路。第三个方面是供应商多，因为系统多，领域多，很多领域目前还没有形成固定的市场格局，因为我实际上主要在MOM领域工作，是典型的没有形成市场格局的领域，所以供应商数量比较多，这个选择非常大。所以很难选择。第二是在做决定的时候，辅助信息可以帮助你做决定。一方面，整体解决方案的供应商较少，因为现在智能制造各个供应商的能力是碎片化的，企业的需求往往是集成的，所以集成的需求和碎片化的能力之间的矛盾非常突出。第二是可以参考的成功案例很少，很多行业的成功案例还很少。另外，同一个行业，你的技术，你的产品的类型，你的管理的基础可能都不一样，所以其他同类企业的经验其实很难复制。第三个方面是人才缺乏。如果要自己打造这样的规划，然后落地，这样的人才在企业内部是非常稀缺的。所以整个从策划到落地的过程会比较混乱，会暴露出一些问题。针对这些问题，我总结的第二个方面是企业智能制造的一些要点。这里面有几点。首先是整体规划，我觉得很重要。现在很多企业比较复杂，投资很多，所以我的意思是整体规划分步实施，但是重点和难点。有几个方面需要考虑。一个是如何保证落地，即选择哪些供应商，系统选择哪些规格。二是如何保证集成，发挥1+1大于2的功能，包括业务数据的集成。第三个方面是如何保证经济性，也就是你做了所有的软硬工作之后，特别是一些工艺环节和自动化都非常困难。能不能通过软件加一些人工，或者软件加半自动化，做出一些经济的替代品？不同系统之间也有一些功能重叠，包括系统和设备。怎么分比较好，然后节省投资？还有就是先进性，就是智能制造建成以后，我的生产方式，我的生产组织方式，包括我的一些具体的运作方式都不一样了。如果先进的话，如何引入这些模式，另一方面就是扩展性，这一点很重要，因为在分步实施模式中，不断引入各种设备。介绍完后，如何将其添加到你已经构建好的大架构系统中，扩展性也是需要考虑的。最后一个是前瞻性的，因为现在新概念不断涌出，工业互联网等等不断涌出。如何保证我设计的系统按照这个技术的发展来积累，我需要哪些技术，包括拿进来之后如何改变我的商业模式，如何支撑系统，都是需要考虑的。这是统筹考虑的需要，所以统筹是智能制造有序推进的重要保障。第二点就是整合，就像我刚才说的，因为你有很多系统，所以整合是非常必要的。因为现在我们看到很多企业，包括我们的客户，有时候智能工厂建成后效果并不好，问题大多出现在集成的地方。这里有一个示例图，可以看到有这么多系统，下面还有许多不同的设备。如何把整个事情打通，让数据流动起来，无论是数据驱动，还是工业互联网提出的数据+模型，都是让数据流动起来。流量的前提是要有效整合。这种整合非常重要。整合有两个方面。一方面是技术协议的集成。总的来说，这个问题不大，不管是软件之间，还是软件和设备之间，技术协议集成肯定是可以的。它更多的是关于如何通过业务集成和业务流程……这也需要考虑与外部的整合，即与大供应链的整合。包括现在工业互联网的识别分析系统，也就是如何接入大的识别分析系统，以及未来与识别分析系统相关联的网络化协同制造，包括汽车行业可能面临的无工厂制造模式，都与此相关，所以这种融合需要重点考虑。这是一个整合的例子。我们已经在内部整合了钣金车间。其实大家都知道，钣金产品价值低，利润率高。成本控制有几点。一个是材料利用率，在制品可以压下来。这就是以排样算法为核心的钣金数字化车间。一个是板材的利用率，设备的利用率，这就是机加工。这是软件与设备和测量仪器的组合，包括物理对象。这是机械加工的一个整体例子。第三点是物流管理。一般我们做系统集成，先做信息流，也就是先管理进度和这些信息流。其实物流管理也很重要。这就是车间内部的物流管理，因为很多实物一旦进入车间，就作为成本进去了。其实实物留了多久，有没有被使用过或者已经被使用并成为一个产品，都是可以精心管理的。了解这种物料的当前状态、数量和会计期间，会对你的生产和信息流形成闭环控制，对成本控制也很重要。第四个方面是算法，这是企业真正智能化的主要驱动力。当初他们在做智能制造的时候，特别是15年的时候，很多企业会问，你们的智能制造是怎么体现智能的？其实这个智能的定义还是算法。这些算法包括我们熟悉的APS、SPC等常见模型。此外，它们是面向过程的、特定过程的、特定场景的、特定工况的、特定产品的算法，也称为工业知识软件。把自己的经验提炼成模型，放到系统里也是很重要的。当然这主要是针对一般型号，主要是你需要选择合适的产品。对于具体的场景，你要关注平台的可扩展性，你的具体算法和模型能不能实现，能不能无缝连接到搭建的制造平台上，这也需要平台的可扩展性。我认为以上四点是智能制造实施过程中非常需要注意的，也是非常容易出现问题的。最后，我想分享一下国机集团在这方面的信息。国机集团智能技术研究院是原中央研究院，成立于2012年，因为国机集团是传统的机械工业企业，主要由机械工业部各设计院组成，后来与制造企业合并，但数字化方面没有智能相关的业务，所以国机集团成立于2012年，主营业务是工业软件。一个是工业机器人的共性技术，现在已经独立注册为国机集团的三级全资子公司。这是我们一些行业的荣誉。从15年开始就一直跟随国家政策，包括国家政策层面，包括落地层面。刚才我们说了，主要有两块业务。我们主要依赖的产品一个是MOM软件系统，一个是机器人的系统集成。我们开发的理念也是国机集团在成立的时候就是平台化开发，而不是定制化。我们有自己的技术平台，我们产品的平台，最后推一些行业。基于我们平台近几年形成的机加工、钣金冲压、焊接、装配，这些都是我们的一些产业。这是我们这几年做的一些案例，包括执行。此外，除了落地，国家政策规划还连续三年牵头工信部智能制造综合标准化项目。以上，我们有一些关于实践智能的想法……nt制造在过去几年和一些信息分享。谢谢大家！9月16日，由南京市人民政府和中国电动汽车百人会共同主办的“2020全球新能源汽车供应链创新大会”正式开幕。本次大会以“如何做强三大汽车链，实现真正的汽车强国”为主题，联合国内外汽车制造商、零部件企业、跨国公司、汽车行业专家学者、政府相关部门代表，共同关注汽车行业将如何重视产业链变革，如何为全球汽车电动化变革持续深入的新时代做好准备。9月17日上午，国机集团智能技术研究院智能工厂有限公司总经理孔祥俊在“电气化供应链的未来机遇”主题峰会上发表了精彩演讲。以下为演讲实录:

孔祥俊:谢谢你，王教授。女士们先生们，你们好。我今天分享的话题是基于智能制造的企业转型探索。也许我们的主题和之前的不一样。其实应该属于之前企业的供应商，因为我是做智能制造和数字化转型解决方案的。从2015年开始，我们一直在做智能制造解决方案的研发和落地，有一些感受和经验分享。因为大家对智能制造都比较熟悉，从2015年国家提出这个概念开始，大家对智能制造的整体概念都比较熟悉，我就不做过多阐述了。今天我主要分享三个方面。首先，我将根据过去几年的实践，分析一些企业在智能制造建设过程中遇到的困难。除此之外，就是在建设智能制造或车间时，容易被忽略的一些关键点或点。第三个方面是国机集团在智能制造方面做的一些工作。这是智能工厂的技术架构，大家都很熟悉智能工厂的技术架构。大的方面分为两部分。一部分是实体工厂，包括工艺设备、物流设备、检测设备、电子终端，另一部分是信息系统。信息系统相对复杂，信息系统很多，既有设计和技术管理系统，也有制造执行相关系统和运维系统。以上是现在一些企业在做的比较成熟的供应链管理。从CRM、ERP到SRM，整个软硬方面通过物联网的手段连接起来，形成一个工厂或者一个整体方案，整个过程会产生实体产品。同时，在信息系统或数字化工厂领域，产品虚拟工厂的模式在制造阶段，包括后期的运维都会起到相应的作用。这是主要架构或主要概念。我们可以发现最大的特点或者说我最大的感受就是它更复杂了。落地过程中有一些困难，包括这几个方面，根据我个人的理解。企业做智能制造有很多选择。一个是概念多。现在智能制造的概念大家都知道了，但是最近几年工业互联网又出来了。可能很多人也在问智能制造和工业互联网的区别。然后是数字双胞胎和人工智能。只是制造业是由工信部装备司指导的，它包含的很多设备都是可见的，所以制造企业相对容易理解。至于工业互联网，它是由工信部ICT的几个部门主导的，所以它包含的这些概念和技术可能是大多数制造企业难以理解的。什么是工业互联网，这和智能制造有什么区别？我该如何选择这是一个很大的困惑，包括以下几点，包括这些基础技术。所以有很多概念和技术点，如何选择是个问题。第二是有许多系统，因为这些概念……技术对应相应的体系化，包括我们传统的知名系统，这个系列的软件系统到后来的一些BI，包括工业互联网提出的思路，PAAS，SAAS等等。第三个方面是供应商多，因为系统多，领域多，很多领域目前还没有形成固定的市场格局，因为我实际上主要在MOM领域工作，是典型的没有形成市场格局的领域，所以供应商数量比较多，这个选择非常大。所以很难选择。第二是在做决定的时候，辅助信息可以帮助你做决定。一方面，整体解决方案的供应商较少，因为现在智能制造各个供应商的能力是碎片化的，企业的需求往往是集成的，所以集成的需求和碎片化的能力之间的矛盾非常突出。第二是可以参考的成功案例很少，很多行业的成功案例还很少。另外，同一个行业，你的技术，你的产品的类型，你的管理的基础可能都不一样，所以其他同类企业的经验其实很难复制。第三个方面是人才缺乏。如果要自己打造这样的规划，然后落地，这样的人才在企业内部是非常稀缺的。所以整个从策划到落地的过程会比较混乱，会暴露出一些问题。针对这些问题，我总结的第二个方面是企业智能制造的一些要点。这里面有几点。首先是整体规划，我觉得很重要。现在很多企业比较复杂，投资很多，所以我的意思是整体规划分步实施，但是重点和难点。有几个方面需要考虑。一个是如何保证落地，即选择哪些供应商，系统选择哪些规格。二是如何保证集成，发挥1+1大于2的功能，包括业务数据的集成。第三个方面是如何保证经济性，也就是你做了所有的软硬工作之后，特别是一些工艺环节和自动化都非常困难。能不能通过软件加一些人工，或者软件加半自动化，做出一些经济的替代品？不同系统之间也有一些功能重叠，包括系统和设备。怎么分比较好，然后节省投资？还有就是先进性，就是智能制造建成以后，我的生产方式，我的生产组织方式，包括我的一些具体的运作方式都不一样了。如果先进的话，如何引入这些模式，另一方面就是扩展性，这一点很重要，因为在分步实施模式中，不断引入各种设备。介绍完后，如何将其添加到你已经构建好的大架构系统中，扩展性也是需要考虑的。最后一个是前瞻性的，因为现在新概念不断涌出，工业互联网等等不断涌出。如何保证我设计的系统按照这个技术的发展来积累，我需要哪些技术，包括拿进来之后如何改变我的商业模式，如何支撑系统，都是需要考虑的。这是统筹考虑的需要，所以统筹是智能制造有序推进的重要保障。第二点就是整合，就像我刚才说的，因为你有很多系统，所以整合是非常必要的。因为现在我们看到很多企业，包括我们的客户，有时候智能工厂建成后效果并不好，问题大多出现在集成的地方。这里有一个示例图，可以看到有这么多系统，下面还有许多不同的设备。如何把整个事情打通，让数据流动起来，无论是数据驱动，还是工业互联网提出的数据+模型，都是让数据流动起来。流量的前提是要有效整合。这种整合非常重要。整合有两个方面。一方面是技术协议的集成。总的来说，这个问题不大，不管是软件之间，还是软件和设备之间，技术协议集成肯定是可以的。它更多的是关于如何通过业务集成和业务流程……这也需要考虑与外部的整合，即与大供应链的整合。包括现在工业互联网的识别分析系统，也就是如何接入大的识别分析系统，以及未来与识别分析系统相关联的网络化协同制造，包括汽车行业可能面临的无工厂制造模式，都与此相关，所以这种融合需要重点考虑。这是一个整合的例子。我们已经在内部整合了钣金车间。其实大家都知道，钣金产品价值低，利润率高。成本控制有几点。一个是材料利用率，在制品可以压下来。这就是以排样算法为核心的钣金数字化车间。一个是板材的利用率，设备的利用率，这就是机加工。这是软件与设备和测量仪器的组合，包括物理对象。这是机械加工的一个整体例子。第三点是物流管理。一般我们做系统集成，先做信息流，也就是先管理进度和这些信息流。其实物流管理也很重要。这就是车间内部的物流管理，因为很多实物一旦进入车间，就作为成本进去了。其实实物留了多久，有没有被使用过或者已经被使用并成为一个产品，都是可以精心管理的。了解这种物料的当前状态、数量和会计期间，会对你的生产和信息流形成闭环控制，对成本控制也很重要。第四个方面是算法，这是企业真正智能化的主要驱动力。当初他们在做智能制造的时候，特别是15年的时候，很多企业会问，你们的智能制造是怎么体现智能的？其实这个智能的定义还是算法。这些算法包括我们熟悉的APS、SPC等常见模型。此外，它们是面向过程的、特定过程的、特定场景的、特定工况的、特定产品的算法，也称为工业知识软件。把自己的经验提炼成模型，放到系统里也是很重要的。当然这主要是针对一般型号，主要是你需要选择合适的产品。对于具体的场景，你要关注平台的可扩展性，你的具体算法和模型能不能实现，能不能无缝连接到搭建的制造平台上，这也需要平台的可扩展性。我认为以上四点是智能制造实施过程中非常需要注意的，也是非常容易出现问题的。最后，我想分享一下国机集团在这方面的信息。国机集团智能技术研究院是原中央研究院，成立于2012年，因为国机集团是传统的机械工业企业，主要由机械工业部各设计院组成，后来与制造企业合并，但数字化方面没有智能相关的业务，所以国机集团成立于2012年，主营业务是工业软件。一个是工业机器人的共性技术，现在已经独立注册为国机集团的三级全资子公司。这是我们一些行业的荣誉。从15年开始就一直跟随国家政策，包括国家政策层面，包括落地层面。刚才我们说了，主要有两块业务。我们主要依赖的产品一个是MOM软件系统，一个是机器人的系统集成。我们开发的理念也是国机集团在成立的时候就是平台化开发，而不是定制化。我们有自己的技术平台，我们产品的平台，最后推一些行业。基于我们平台近几年形成的机加工、钣金冲压、焊接、装配，这些都是我们的一些产业。这是我们这几年做的一些案例，包括执行。此外，除了落地，国家政策规划还连续三年牵头工信部智能制造综合标准化项目。以上是我们这几年实践智能制造的一些思考和一些信息分享。谢谢大家！

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