構建數據驅動的智慧企業

航天云網

工業互聯是互聯網+制造業的基礎

習近平總書記在十九大報告中提出的100項任務中，頭三條是：加快建設制造強國，加快發展先進制造業；推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合；培育若干世界級先進制造業集群。

在2017年10月30日國務院常務會議上，李克強總理也表示：“要通過深化‘互聯網+先進制造業’、發展工業互聯網，促進實體經濟振興、加快轉型升級！”這次會議還通過了《深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，旨在加快建設和發展工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業深度融合。這個指導意見與《中國制造2025》一脈相承，是《中國制造2025》的主攻方向。《指導意見》確定的主要任務是：打造網絡、平臺和安全三大體系，推進大型企業集成創新和中小企業應用普及兩類應用，構筑產業、生態和國際化三大支撐、七項任務（簡稱“工業互聯網發展323行動”）。

“工業互聯網發展323行動”主要包括了三大體系：網絡體系、平臺體系和安全體系。兩類應用：推進大型企業集成創新，推進中小企業應用普及。三大支撐：產業支撐、生態支撐和國際化支撐。三個重點工程：平臺培育工程，百萬企業上云工程，以及百萬工業APP工程。

從工業云到工業互聯網

工信部信息化和軟件服務業司副司長安筱鵬認為：“工業企業上云，要回答三個基本問題，企業為什么要上云？什么業務上云？如何上云？”目前，制造業云端正從工業云平臺到工業互聯網平臺演進，兩者在回答三個基本問題上有著本質區別，主要體現在：從成本控制導向到知識創造導向、生態導向，從軟件上云到硬件上云，從平臺及軟件開發商到海量第三方開發者，從單邊市場到雙邊市場。

2015年11月3日，馬凱副總理給航天科工集團的批示中提到：“加快發展一批像航天云網一樣的高質量、開放式的工業云服務和工業大數據平臺，并實現強強聯合、資源共享，為“互聯網＋制造”、“互聯網＋雙創”提供強有力的支撐。”目前，航天云網是全球第一批、國內第一個國家工業互聯網平臺，主要包括：形成規模最大、連接設備最多、價值最大網絡的國家平臺，基于產業價值鏈和平臺生態化特征，整合行業相關企業的行業平臺，以及以技術、產品為牽引，發展本領域工業互聯網的龍頭企業平臺。這三種平臺的共性技術是相同的，即：云計算、大數據、物聯網和人工智能，以工業物聯為基礎、云計算為平臺、大數據為核心資源、人工智能為新的數據資源使用手段，未來將呈現三種類型平臺并行發展局面。

打造工業互聯網，實現數據驅動的智慧企業

工業互聯網是新的產業領域，主要包括三個業務。首先是智能制造，包括工廠自動化、智能改造和數字化工廠解決方案。其次是工業云，通過工業軟件的云化及云的方式實現工廠的兩化融合。第三是工業大數據，它是工業互聯網的命脈，創造工業互聯網新模式，主要體現為工業設備和裝備的智能化和互聯，其核心是掌握工業數據。

云制造通過智能制造、協同制造，涵養云制造生態圈，全面整合產品設計、制造、試驗、管理等制造全生命周期過程各類活動的資源，是一種自組織、自制造的“自工業”模式，其特點是：通過“線上線下相結合、制造服務相結合、創新創業相結合”，重塑制造業社會化、服務化和平臺化新生態，激發制造企業創新活力，提升產業整體競爭能力和區域經濟持續發展。企業有組織，而資源無邊界，制造資源共享平臺（航天云網門戶）通過研發設計能力服務平臺、制造服務化支持平臺和區域性加工協同制造平臺，融合了研、產、供、銷、服等方面的資源，包括工業與互聯網平臺線上服務企業，綜合經營管理線下服務企業，各類ODM和ODE企業，專業化技術服務企業，以及項目經營企業和專業化商業服務企業。通過云智造，形成制造眾包的區域協作模式，將個體優勢整合成區域優勢，盤活企業閑置資源，提高企業資產的利用效率，降低企業經營成本。通過工業互聯網，以數據為核心，流程為紐帶，打通設計、工藝和生產的全價值鏈，加速新舊產能轉化。

數據驅動的運營環境主要分為資源層、平臺層和應用層。其中資源層包括系統（PLM、ERP、MES和SCADA等）、設備（物流、AGV和智能設備）和人員（工人、管理和領導）。平臺層主要提供應用開發及運行環境，以及工業大數據存儲、計算和分析。在應用層包括了數據感知、分析和決策優化等功能。

要打造數據驅動的智慧企業，首先要了解智慧企業的核心特征，主要分為5級。

第1級：能夠使用軟件完成輔助決策，實現辦公自動化，簡單的生產自動化。

第2級：廣泛開展云建設，企業業務轉移到云端；完成機器與云的連接及簡單的云計算，加快決策速度；利用大數據技術對部分業務的運行狀態進行分析和報警。

第3級：使用物聯網，完成部分信息獲取與傳遞；研發設計、生產制造、經營管理和市場營銷等關鍵環節智能化程度高；人財物信息等價值創造環節實現智能化監控預警。

第4級：全部機器連接傳感器，實現企業內部、上下游企業萬物互聯；管控調整全部由機器自動完成；制度化管理、程序化運行，特殊問題特殊處理。

第5級：體系、流程、人和技術實現自適應協調；企業擁有數字神經系統，能快速感知市場變化，并敏捷做出反應；實現“自感知、自判斷、自分析、自適應、自決策和自執行。實現智慧企業，需在企業已有信息化軟件基礎上，搭建企業大數據總線，實現企業全部數據集成，打通企業生產鏈條和業務鏈條，打通企業上下游、內外部，形成由數據驅動的智慧企業新模式。

智慧企業的主要問題和INDICS工業互聯網平臺的企業實踐

圖1 INDICS工業物聯網大數據平臺

企業當前面臨不少問題，如管理乏力，主要體現在看不見設備、產線和進度等等，看不清數據、信息不全以及無分析手段，缺乏決策手段；設備資產不平衡，設備資產利用缺乏統籌手段、關鍵設備缺乏預測性維護手段；從量大到質優的跨越，關鍵技術或性能指標難突破，缺乏精細化的數據分析方法；自動化不等于智能化，自動化程度高，工藝知識模塊有待沉淀，產線缺乏柔性，自動化程度低，缺乏面向未來個性化、小批量的智能改造準備，工人缺乏精確指導手段。

為解決企業所面臨的問題，INDICS工業物聯網大數據平臺，如圖1所示，通過連接實體世界與虛擬世界，將智能制造設備互聯，實現工廠和設備資產的邊界管理，設備監控報警與故障診斷，基于機器學習的設備預測性維護，企業在線遠程維護及生產托管，企業信息化升級及生產決策支持，基于人工智能的全新系統交互模式，以及開發者支持、社區開放平臺和動態報表、大屏展示等平臺功能。

目前INDICS平臺的技術體系，如圖2所示，主要分為數據采集層、數據存儲層、數據分析層、業務服務層、工業APP以及安全子系統和開發者支持幾大模塊。其中數據采集是關鍵，不僅業務系統數據源眾多，如PLC、PLM、MES、ERP、PDM、CRM、SCM、SAP和Web等系統，而且要容納多種數據格式，并通過全量集成分析，在INDICS平臺上完成清洗存儲、加載、機器學習和計算、轉換等步驟，同時還服務于工業全流程，涵蓋研發、采購、生產、物流、審計、銷售和售后等環節。

INDICS平臺在設備級的設備監控及健康管理方面主要體現在設備運行趨勢分析，以及基于設備操作中的一場現象進行報警，對設備進行實效預測，并指出未來失效的關鍵指示和特征。而智能工廠的設備、人員和生產狀態的實時映射、產線關鍵KPI展示和工藝流程分析和優化同樣是INDICS平臺的功能實踐。對于智能工廠改造能力的構架，主要業務以智能制造為主線，以航天云網平臺為依托，打造核心部件貫穿智能裝備、智能產線和智能車間的產業鏈條，擁有智能制造、智能產線和智能車間管理系統三位一體的智能制造關鍵技術，可提供智能化升級改造所需的產品和服務，以及智能制造完整的系統解決方案。

智能機床解決方案和設備改造定制服務，主要在于設備更新（性能和精度升級），根據設備使用情況，完成對設備性能提升和精度的修復；設備數控化改造，如對數控設備和低端數控設備升級改造；設備的自動化升級，如自動刀具交換、自動工件交換、自動物流、自動生產線；啞設備的改造，主要是數據采集和處理。其中的信息采集主要包括程序開始加工時間，程序結束加工時間，主軸轉速S，進給速度F等參數，以及刀具使用壽命記錄、設備報警信息和產品質量信息等。同時，對設備的上電、斷電、加工中、空閑、報警和停機信息監控。

圖2 INDICS平臺技術體系

智能產線改造方案則以精益生產和TOC理論為產線規劃的基礎理論，以工藝流程和工藝方法為核心的生產線規劃設計技術，為用戶提供完整的解決方案。例如，一條針對多品種（21種）、小批量產品加工的智能化柔性生產單元，即多品種、小批量柔性機加工生產線，采用立體料庫和智能倉儲，使用RFID數據傳輸，智能零件選型并指導后續加工，通過地軌式機器人自動上下料以及機器人自動毛刷清理，實施在線監測，高精度隨行工裝，確保快換裝，并使用HERO-MES系統。而對于包含料盤、上下料、機加、翻轉、檢測、打碼、裝配和入庫的全部流程，整個生產線實現了全自動運行和訂單式計劃排產。連接到云端的全自動智能生產線，則采用了HERO-MES系統的訂單式計劃排產，實現柔性生產，機器人自動上下料、自動翻轉工裝，視覺自動檢測，激光打碼（二維碼或條形碼），自動裝配，自動掃碼入庫，RFID數據傳輸以及質量追溯。針對智能倉儲物流系統的改造方案，主要體現在其衍生產品上，使用自有物料搬運及自動上下料設備，降低數據對接與系統集成難度，提供常見PLC、各類傳感器與識別技術的接口，提供自動化與信息化物流部分融合，實現智能化生產。

智能車間管理系統的改造方案，主要是HERO-MES航天云網智能車間制造執行系統，它是一套面向制造企業車間執行層的生產信息化管理系統，是集合系統管理軟件和多類硬件的綜合智能化系統，為企業搭建一個可擴展的生產管理信息平臺，以精益生產為指導，以TOC（Theory Of Constraints）理論為核心，對原材料上線到成品入庫的整個生產過程實時采集數據、控制和監控，使生產過程透明化、高效化、柔性化和可追溯化，滿足客戶高效控制、低成本運行的要求，提升企業核心競爭力。

INDICS平臺在企業級大數據平臺的實踐主要包括：企業數據總線，企業經營大數據分析，外部數據關聯分析和企業畫像。

以格力電器為例，通過分析其商機一部、商機二部和計算機中心的需求，得出其核心需求是建立能夠有效匯聚、處理企業各復雜業務系統數據的大數據分析平臺。格力電器業務系統眾多（100余個），各業務系統間數據關系復雜，數據庫表數量多（700余個），類型及版本多樣（Qracle、Mysql和SQLServer），格力電器實現大數據驅動運營的第一步即需要對各個業務系統的數據進行統一治理，實現數據融合。而大數據驅動的企業運營方式主要有以下七點：（1）故障診斷，及時發現設備運行故障并準確定位原因；（2）故障預測，及時發現設備的潛在故障，及時預警；（3）產品統計，分析產品銷售情況、客戶情況的規律、特點及變化趨勢，用于指導產品的個性化設計及銷售推廣；（4）配件預測，從大數據的角度對設備的配件消耗量進行準確預測，解決配送不及時、消耗量與配送量不匹配的問題，實現及時和準確的配件供應；（5）智能搜索，通過語音輸入關鍵詞進行信息查詢，以統計圖表的形式迅速呈現查詢結果，減少臨時統計、分析的工作量；（6）實時查詢，提供特定設備的工況信息實時查詢功能，用于分析、判斷特定設備在查詢時間范圍內的工作狀態，總結和發現業務規律；（7）營銷支持，分析產品及銷售數據，發現購買次序、重復購買及交叉購買的規律，提醒和推薦客戶購買特定的產品和服務，以提升銷量。