制造業透明化是怎么做出來的？

以前的3.0自動化到智能化，我們期待將來有一個系統能代替人去做一些決策，我們需要建模，要建模我們需要數據，要數據我需要把整個價值鏈的信息都拿上來。所以第一步要做的動作就是互聯，立足于本土我們這些行業企業我們所看到的，在中國我們可能大部分的企業面臨的問題首先還是互聯。

很多的企業我們還習慣于先見到一個實物，見到一項技術，開始想這個技術會用到哪里去。但是實際是我們說自動化也好，軟件也好是幫我們解決問題的，要么幫我們解決質量的問題，要么成本的問題，要么效率的問題和交付的問題。所以正確或者說比較靠譜落地的思維應該是先看我有什么問題，然后再去看有沒有哪一項技術能幫到我。

要看這個問題在哪里，很重要的就是說我們在做經濟生產的時候說我想要找問題我先把問題暴露出來我先要看一下透明化、可視化，先找到我的問題，然后再去看哪些技術能幫助我。

在工業4.0的概念提出后，我們首先要認清自己所處的位置，找到自己的瓶頸和痛點在哪里，再看這些新技術能為我們帶來哪些改善，實施路徑我們是從點到線再到面這樣一個遞進的

過程，比較系統化。點就是線，面就是整個國際的生態系統，生態網絡。

先用一個案例來說“點”。博世在無錫工廠要做一個深孔，直徑大概和手里的鉛筆那么粗。即使直徑是超過一分米以上的，里面的洞也是非常小的，在這樣一個圓柱棒上去加工一個深孔會碰到什么問題呢？加工精度暫且不提，深孔鉆會經常斷。整個工廠一年要加工百萬千萬這樣的產品，刀的使用也是這個級別的，也就是說我們上千萬上億的成本都用在了刀上�，F在也了新的技術，還有數據，能用怎樣的技術去改善呢？所以開始做了一個嘗試，我們想想我們有沒有可能打開這個黑匣子，從我看不到的這些數據里來找到規矩幫忙改善，所以就有了現在我所看到的三步走。

第一步是要去搜集數據，搜集刀在加工中的數據，主軸的數據，我們要收集刀在安裝上的對刀數據。第二步就開始建各種各樣的模型來看這些數據所能做出來的數學模型有哪些，隨著時間慢慢地積累，大家開始發現某些相關因子的影響比較準確，才開始享受我們說增值的服務或勝利的果實，就是大家所看到的第三步。當刀斷了的時候，系統會自動地來告訴你你是因為哪些原因而發生的斷刀，而不是說像過去換了一把刀聽聽聲音，結果又斷了，再換一把刀，這個過程不僅在換刀試刀，不僅換刀試刀浪費了時間，我們說生產每分鐘都是價值，這里面斷刀的成本應該說也是海量的。

大家就看到這樣一個我們所說的大數據，其實這個過程真的不是一蹴而就的，需要我們現場懂設備，懂加工工藝的，需要懂刀具的人員我們把OT的知識采集過來，還需要IT的人員，他需要去后端建模，還需要一些人幫你建立一些分析，還有數字科學家幫你去做這樣的事情，所以說這個過程真的不是那么輕松的。

我們OT+IT其實OT是技術，IT是一種技術去幫我們實現OT的優化， AI也好，大數據也好，這個過程永遠是甲乙雙方把OT和IT結合的成果。

第二我們說是一個面，價值鏈。剛才我們說的是一個點，刀具的影響對整個價值鏈的影響是有限的，我們說要正中地提升就是要把整個價值鏈進行提升，所以在長沙工廠我們在新建一條生產線的時候，我們就把我們生產和物流、質量各個部門一起集中起來，在設計的時候就從價值鏈的角度上去看。配合生產自動化做的時候我們物流有哪些地方是需要自動化的，有哪些地方是要進行信息化的，來把這條價值鏈一起連接起來，讓我們的價值鏈得到提升�，F在這樣的方式基本上在博世所有的工廠都在應用，也就是說我們所有的信息化工作一定是立足于價值流，服務于價值流，最后再來增值。

第三就是面，面的互聯。所有的工廠它的流程是標準化的，然后統一地上了MES系統，我們能實時地看到每天、每個工廠、每條生產線，再到每個設備、生產每個零件時的所有的數據。拿到這些數據之后，就可以做一下對標，借助這樣的對標找最佳的實踐，再把這個最佳實踐向所有的設備、工廠推廣，幫助全球生產網絡中所有的工廠進行提升。

所以大家看到說互聯只是我們的第一步，但是如果我們拿到數據之后，沒有后續的這些分析，以及一些決策和一些行為，所有的數據其實在手里就是一個數據，只占用我們的服務器。

我們所有的解決方案大致分成了制造以及廣州物流，制造下面會有很多大家見到的，數據分析平臺，物流分了兩個大類，一個是外部的物流做一些追蹤，還有是場內物流的執行系統。下面的話也是一個PAAS，如何能把應用端我們整個這個平臺上進行互聯。我們將來的整個的場景應該是像魔方一樣是模塊化的，整個是開放性的標準，只要有需求的時候有標準的接口魔方都能組合起來，這是我們整個解決方案集的架構。

真的在做物流改造的時候我們真的要現做透明化，看看我們的鏈條在哪里，當CEO問的時候你可以告訴他我們的問題在這里，我們現在做的是部分工作，當所有工作做完之后，效益會像指數函數一樣瞬間爆發出來。做制造業的物流人一定要有這個概念，真的不是說投點錢做點啥就有一些效益出來的。

怎么把這些透明化做出來？

第一是我們場外的，也就是說在運輸整個環節的追蹤和跟蹤，它所實現的就是大家看到說我場外物流。這是一個方案的總攬，這個方案的實施依托的還是物聯技術。我們怎么能把物料的實際的物理系統和虛擬系統連接起來，就是在這里依據我們的一些物聯的設備，連到系統就能實時地看到比如說我的物料在哪里，以及溫度、濕度的影響因素，最重要的是，我追蹤的這個點要和什么去進行互聯。

比如說現在很多的TMS我們很多的運輸計劃員在做什么呢？我有一個訂單拿到了，我再打開一個網頁，打開TMS的網頁，把這個訂單輸入進去看看這個到哪里了，再看看客戶在哪里，大概還有多遠。

現在面臨的不是沒有追蹤方案，是方案本身和我們場內的物流細化訂單的能力是脫節的，這些脫節就是靠人來手動地聯系起來。所以我們在做追蹤方案的時候做的是一個集成方案，它能和我們的訂單實時地匹配，甚至可以把數據返回到我們的訂單，也可以把訂單的信息比如說我是哪個客戶，距離還有多遠，在哪里等等全部在一個系統中得到體現，大家不用再打開兩個系統。

這個是怎么實現的？首先要定義我們的載具是什么，再就是我們物聯的東西是什么呢？不需要傳統的去寫入芯片，或者是再去copy一些什么再進去，而是直接用掃描儀或智能手機把運輸訂單拍一下照，它會自動地進行一個匹配，利用識別技術把所有的訂單自動寫入同一個系統中。所有數據的架構最后都是到云，我們這整個鏈條就比較清晰了。當我要用的時候，我把我物聯網的硬件和我信息的系統通過這樣一個簡單的動作會自動地識別比對，整個過程中就能去追蹤所有的信息，到了終端之后再來把這個綁定接開，它還可以用于下一個產品或者說載具的追蹤。

利用這樣一些新的技術就可以幫我們便捷地運用一些追蹤管理，同時還能把這些信息實時反饋到比如說我們原材料的計劃里面，或者說我們的成品客戶的計劃源，他們知道我現在的原材料在哪，是哪個訂單，這些就可以省掉他們不同地切換系統和看這樣的信息。

這個物聯網硬件也是有不同的匹配，舉兩個例子。

第一個案例是在Panalpind進行了追蹤，這里面放的是飛機和公路運輸聯運的追蹤，這個過程中的不透明所給我們物流人員帶來的影響永遠是很焦慮的狀態。有了這樣的解決方案就可以幫我們看到說在哪里，或者說我應該怎么去做，準備哪些解決措施。他就幫我們的計劃員把一些防范措施，降低后續的影響。

第二個案例是對于一個設備的制造商，有一些我們說精密的設備或者說貴重的設備它的載具追蹤也是比較重要的，一個是設備本身是比較貴重的，我需要看到整個過程中它的狀態，包括溫度濕度，包括過程當中有沒有打開，借助于這些影響因子來看過程中發生的數據，還有就是對載具的管理。依托互聯網的技術讓我們的載具使用率更加高了，可以在整個更大的范圍進行使用，讓我們的載具進入了一個真正的，共享經濟，把租用提升了變成了共享。

對于制造業來說通常是非常的急切的關注我的信息流是怎么流通的，訂單如何變化，生產線的現場一會兒要插單了，一會兒壞了，再一會兒原材料趕不上，整個物流的安排我什么時候從那個地方取料，要送到哪里去。需要很多的需要協調的工作，這里面也需要解決方案來幫助提升它整個的透明性。

第一我們叫運輸管理，我們現場經常會有小車，過程非常慢，浪費也有很多，當集成了我們把物聯網集成進去之后，既能看到信息的實時消耗信息，又能根據我的定位信息判斷我的這些車輛在哪里，來給他一個最優的線路，讓我們整個的空跑變得最低。

第二是庫存的管理，我們現場的庫存也一直對制造業是像黑箱子一樣，因為從倉庫一發貨開始就是半成品了。我們要做一些生產的調動，需要什么物料的時候和系統是對接的，倉庫馬上會說這邊有消耗我需要備料，當這個料到了現場之后，首先大家看到這里人是有一個手環的，這個手環是一個讀寫器，先卡拿出來，RFID拿出來，掃描槍掃描，我一拿到物料的時候自動讀取，讀完之后說你應該放到綠色的地方去。當你放錯的時候馬上就給你亮起了紅燈。

第三是車隊的管理。因為有很多生產的現場不僅是車間的作業而是多個車間和多種工藝的聯合加工，有機加工，涂裝、總裝等等，我們一直在倡導不是說為了讓它透明化我傳統的車就不用了，有時候我們還是要衡量一下產出回報比的，對于傳統的車我們也加了一些攝像頭的技術以及傳感器，來看看這個車現在在哪里，他的歷史路線怎么跑的，以及所有的車可能經常在哪里發生一些擁擠的現象。

可以在物流的路徑上需要充分地去優化，讓我們場內的物流路徑最端無交叉，還能判斷出車的控制力是多少，有多長時間是空跑的，以及上面放的東西有多重，是否符合負載以及安全程度是什么。這就基于物聯網技術讓我們實時看到數據，也可以根據歷史數據進行分析，對于我們接下來的改善和投資提供建議，我們可以很好地跟大家說我們投資這個是可以看到未來發生了什么。