以数据驱动价值服务 建构工业赋能之路

生态助力数字升级 智造转型

文：整理自/工业富联首席数据官 刘宗长现场演讲实录（全文有删减）

数字化转型 新技术 工业互联网

站在富士康的角度，我们更多谈的是从实践出发，怎样把理念转化成技术，并利用这些技术真正转化成价值。熄灯工厂是在富士康内部代表智能化制造水平较高的工厂，我们现在在全世界有八座这样的工厂，下面简单介绍一下我们在做灯塔工厂期间的一些理念和体会。

｢熄灯工厂｣的背后是｢无忧工厂｣

首先灯塔工厂的定义就是麦肯锡和达沃斯世界经济论坛WEF共同评定在工业4.0推广历程中，无论在技术可行性还是经济可行性上，都具有典范作用的工厂。我们为什么把它叫做灯塔工厂？其实我们要实现的是三个W的优化：一个W叫Waste Reduction节能，就是怎样减少浪费，过去靠的更多的是组织，包括流程改善、人员训练等，现在我们慢慢要把它变成数字化的精益，让浪费变得可见，并且能够及时管控，这是我们做的第一步。第二W叫Work Reduction减劳，这并不意味全部替代人工，而是说把像电子制造、装备制造这样的制造业中大量的重复性工作，或者一些危险性的工作以及人不愿意做的工作，用这些自动化设备替代掉。 在自动化领域里，除了过去强调和追求的全自动化之外，我们更关注柔性生产，也就是自动化怎样适应并满足工业4.0阶段下的小批量个性化定制。第三个W叫Worry Reduction无忧，我们常看到的自动化工厂，在车间里还有很多人，那些人会经常需要现场巡视，确保不会出现设备宕机、关键参数出错等这样的问题。所以如果我们能用数据分析，实现这些隐患的自动识别并且能够及时预测，这样在生产现场就没有忧虑了，那个时候我们就可以把灯关掉。所以熄灯工厂的核心并不是无人，而是说我们要把它做到无忧，也就是无忧工厂。

因此灯塔工厂衍生出了两个重要价值，首先是在“创新生产系统”上的价值，就是怎样用更高的效率、较小的成本，生产出较高较好质量的产品。在这其中我们更看重的是，在生产系统中怎样避免不确定性，其中我们所要优化的一个对象是每单位小时能够带来的利润。另一个价值面向是“创新端到端价值链”，如何整合供应链资源快速推出新的产品和服务，从而更加灵活地适应及满足小批量多批次生产模式下，更短的生产周期和更快的产品迭代要求。

 ｢灯塔工厂｣价值引领创新场景应用

在这样的价值驱动下可以说 “灯塔工厂”引领了三大科技趋势，一个是互联，就是在离散的网络节点之间建立连接。过去不论是工厂自动化还是信息化，都是在单点设备上或者在产线上单点做一些数字化转变。现在我们要更关注的是怎么能够建立一个互联互通网络，并希望有更好的灵活性以及更好的拓展性，同时能够具备更好的安全性和更好的私有化。这方面将会有非常多的探索。第二个就是工业智能，通过互联网络把这些设备连接起来后将产生很多数据，智能就是怎样迅速地把数据转化成洞察，再变为决策的过程。这里我们会关注怎样完成一个事件的自动识别，过去虽然把设备连起来了，并且数据做到可视化，但是到底发生了什么事情，还是靠人的经验来判断进而做出决策。能不能基于数据分析，基于AI来实现自动化决策，也体现了在工厂上的智能化。第三方面我们叫灵活的自动化，人机料法环所有的这些流程或元素能不能在一个平台上被整合，这些决策能不能迅速地下达到制造系统中去，从而被迅速执行。过去都是人在现场盯着事，现在能够让事情来主动找人，从而实现一些自动化的决策支持。

从具体应用场景的角度，我们看到全世界的灯塔工厂当中，其实用的较多的一些应用，还是在OEE管理、人员管理、设备健康管理、过程质量和过程关键参数的管理，以及物料和资源协同和匹配的优化。我们看到很多的需求可能是共性的，但是在不同行业中，应该怎么被具体体现，应该会整合哪些要素，这些可能是会有些区别。

连接人事务 构建工业智能协同闭环

回到刚刚提到的工业智能。我引用一下我的导师李杰教授新书中的一张图，其实在整个生产系统中的几个重要要素是人、物还有系统。其实不论是互联网或是移动互联网，更多是把人和人连在一起，网约车、外卖等这些O2O服务，则更多的是实现人和服务之间的连接。而在工业领域，大概十年前互联网技术才刚刚有了突破。

在｢物｣上加传感器和网络，会发现｢物｣中的一些状态和关键数据就可以告诉｢人｣，｢人｣在接收到这些数据后，就可以去管理｢物｣，这是过去互联网的思维。这期间其实并没有看到系统性的提升，或是效率的大幅改善。这其中很重要的原因在于，如果我们只是把人从现场不操作换成了远程操作，其中的决策机制和人扮演的角色其实并没有本质上的变化。所以这里我们看到的是，把事和系统连起来，把物和事跟系统连起来，然后系统再去对接人。我们怎么把人机料法环所有这些用一个系统管理起来，设备加上传感器加上网络，再结合软件，从而构成这样一个系统，才能真正体现和实现协同。

在物和系统的连接上，核心技术就是信息物理系统CPS，这里是5个C，即智能化的连接、智能化的分析、数字化的建模、还有包括智能的认知以及自动化的决策。在人和系统的连接上，我们提出的｢六流｣和｢六管｣，其中｢六流｣就是怎么去管理数据流、技术流、资金流、人员流、物料流和过程流。大量的工业软件比如MES，就是管理我们的过程流或者技术流， ERP管理我们的物料流，过去我们的很多管理其实是线性平行的，现在我们要把它变成一个个离散的节点，一起织成一张网。 同时我们也关注系统层面的一些技术，我们认为工业互联网的四大支撑技术就是数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）、运营技术（OT），在这个闭环中，我们要通过数据3R分析不断地让这个闭环自动运转起来。这里我们首先我们需要对数据做来源性分析，即划分不同来源的数据，对应做管理、应用和分析；第二需要从数据中寻找关系性，比如产品质量跟中间过程的关系，关键过程参数如何定性定量地把它建模出来；第三就是参照性，什么样的数据对应什么样的管理指标体系，这背后对应了做决策的一些需求。

工业智能核心价值：自主识别事件并转化为决策

因此，我们认为如果能够把这样的机制建立起来，就可以变成一个自成长的智能化工业系统，从而实现自主完成事件识别并转化为决策。所以我们会关注从设备到数据采集，到数据服务，然后到分析建模再到工业应用系统，通过这样的循环，让设备数据进到AI模型中去，变成分析后的洞察，再反馈到决策。

但这其中还有很多问题要去解决，比如从设备到数据，这里面会有几个问题，首先我们现在发现采集数据也变成了难题，并不是传感器贴上去这数据就采对了，我们要关注这个设备，熟悉它的机理，还包括数据采集和信号处理的一些技术。另外我们发现在工业领域的建模能力是比较弱的，所以要有一些工具能够迅速地去建立敏捷低门槛的建模和开发平台。那模型训练好了，怎么能够上线？借用安博士提到的所谓微服务池的概念，其实每一个模型和算法背后都是一个服务，服务要在建模平台建好之后快速上线，而不再被中间的平台开发技术所束缚，这就需要一个快速上线的模型服务运行环境。因此，我们需要的是云平台架构，不一定是一个云平台，并不是所有的数据都要上云，但是我们希望未来我们的工厂IT系统都能够使用云平台架构下的一些开放系统。

较后，从分析到执行中间还要解决一个问题，就是分析的时效性、确定性和活动闭环。在工业系统中，很多问题是开放性的，有很多不确定性，我们怎么去管理这种不确定性？这个是我们从分析的结果到执行闭环中所要打通的一个重要环节。另外就是我们可能并不需要所有的事，所有的分析都是集中式的，并不一定都要放在云端，或者放在工厂的服务器当中，我们也可以把它放到我们的边缘计算层当中，这样也会更加灵活。 

打造富士康工业互联网生态体系

整体而言，工业富联的业务理念可以借用李杰教授的｢煎蛋模型｣概念来说明，“蛋黄”部分代表我们的核心产品，包括云网层、平台层、核心层这三个方面，还有灯塔工厂整体解决方案，在“蛋白”部分的赋能就是类似Micro Cloud这样对外的服务生态以及包含节能、环保、安全等在内的周边赋能层面，从而打造双蛋黄和蛋白的增长引擎。

除此之外，我们也希望打造富士康工业互联网的生态体系，包括鼎捷也是我们非常紧密的合作伙伴，无论是服务性的工业软件，还是在硬件设备层，我们也跟很多硬件厂商合作，将设备变成联网的智能设备。未来希望跟我们的合作伙伴共同携手，打造整个工业互联网生态，推动行业发展和进步，降低我们的制造业客户应用工业互联网的门槛。

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