互联物流，让制造业更透明

2019-04-18 15:14

　　图：博世互联工业中国区生态系统执行官任晓霞

　　从以前的3.0自动化到智能化，我们期待将来有一个系统能代替人去做一些决策，我们需要建模，要建模我们需要数据，要数据我需要把整个价值链的信息都拿上来。所以第一步要做的动作就是互联，立足于本土我们这些行业企业我们所看到的，在中国我们可能大部分的企业面临的问题首先还是互联。

　　很多的企业我们还习惯于先见到一个实物，见到一项技术，开始想这个技术会用到哪里去。但是实际是我们说自动化也好，软件也好是帮我们解决问题的，要么帮我们解决质量的问题，要么成本的问题，要么效率的问题和交付的问题。所以正确或者说比较靠谱落地的思维应该是先看我有什么问题，然后再去看有没有哪一项技术能帮到我。

　　要看这个问题在哪里，很重要的就是说我们在做经济生产的时候说我想要找问题我先把问题暴露出来我先要看一下透明化、可视化，先找到我的问题，然后再去看哪些技术能帮助我。

　　在工业4.0的概念提出后，我们首先要认清自己所处的位置，找到自己的瓶颈和痛点在哪里，再看这些新技术能为我们带来哪些改善，实施路径我们是从点到线再到面这样一个递进的过程，比较系统化。点就是线，面就是整个国际的生态系统，生态网络。

　　先用一个案例来说“点”。博世在无锡工厂要做一个深孔，直径大概和手里的铅笔那么粗。即使直径是超过一分米以上的，里面的洞也是非常小的，在这样一个圆柱棒上去加工一个深孔会碰到什么问题呢?加工精度暂且不提，深孔钻会经常断。整个工厂一年要加工百万千万这样的产品，刀的使用也是这个级别的，也就是说我们上千万上亿的成本都用在了刀上。现在也了新的技术，还有数据，能用怎样的技术去改善呢?所以开始做了一个尝试，我们想想我们有没有可能打开这个黑匣子，从我看不到的这些数据里来找到规矩帮忙改善，所以就有了现在我所看到的三步走。

　　第一步是要去搜集数据，搜集刀在加工中的数据，主轴的数据，我们要收集刀在安装上的对刀数据。第二步就开始建各种各样的模型来看这些数据所能做出来的数学模型有哪些，随着时间慢慢地积累，大家开始发现某些相关因子的影响比较准确，才开始享受我们说增值的服务或胜利的果实，就是大家所看到的第三步。当刀断了的时候，系统会自动地来告诉你你是因为哪些原因而发生的断刀，而不是说像过去换了一把刀听听声音，结果又断了，再换一把刀，这个过程不仅在换刀试刀，不仅换刀试刀浪费了时间，我们说生产每分钟都是价值，这里面断刀的成本应该说也是海量的。

　　大家就看到这样一个我们所说的大数据，其实这个过程真的不是一蹴而就的，需要我们现场懂设备，懂加工工艺的，需要懂刀具的人员我们把OT的知识采集过来，还需要IT的人员，他需要去后端建模，还需要一些人帮你建立一些分析，还有数字科学家帮你去做这样的事情，所以说这个过程真的不是那么轻松的。

　　我们OT+IT其实OT是技术，IT是一种技术去帮我们实现OT的优化， AI也好，大数据也好，这个过程永远是甲乙双方把OT和IT结合的成果。

　　第二我们说是一个面，价值链。刚才我们说的是一个点，刀具的影响对整个价值链的影响是有限的，我们说要正中地提升就是要把整个价值链进行提升，所以在长沙工厂我们在新建一条生产线的时候，我们就把我们生产和物流、质量各个部门一起集中起来，在设计的时候就从价值链的角度上去看。配合生产自动化做的时候我们物流有哪些地方是需要自动化的，有哪些地方是要进行信息化的，来把这条价值链一起连接起来，让我们的价值链得到提升。现在这样的方式基本上在博世所有的工厂都在应用，也就是说我们所有的信息化工作一定是立足于价值流，服务于价值流，最后再来增值。

　　第三就是面，面的互联。所有的工厂它的流程是标准化的，然后统一地上了MES系统，我们能实时地看到每天、每个工厂、每条生产线，再到每个设备、生产每个零件时的所有的数据。拿到这些数据之后，就可以做一下对标，借助这样的对标找最佳的实践，再把这个最佳实践向所有的设备、工厂推广，帮助全球生产网络中所有的工厂进行提升。

　　所以大家看到说互联只是我们的第一步，但是如果我们拿到数据之后，没有后续的这些分析，以及一些决策和一些行为，所有的数据其实在手里就是一个数据，只占用我们的服务器。

　　我们所有的解决方案大致分成了制造以及物流，制造下面会有很多大家见到的，数据分析平台，物流分了两个大类，一个是外部的物流做一些追踪，还有是场内物流的执行系统。下面的话也是一个PAAS，如何能把应用端我们整个这个平台上进行互联。我们将来的整个的场景应该是像魔方一样是模块化的，整个是开放性的标准，只要有需求的时候有标准的接口魔方都能组合起来，这是我们整个解决方案集的架构。