以下是現場速記。

騰訊云數字工廠產品總監 楊秀春

 

楊秀春：大家好，我來自騰訊云智慧工業，今天很榮幸有這樣一個機會能夠跟各位一起探討制造業數字化轉型的話題。騰訊云是做To C起家的，大家也都不了解，但一定不了解騰訊云在制造業和工業做的一些事情，借此機會和各位分享這樣的解決方案。

 

我們了解數字化轉型的目標和出發點是什么?就是實現效率的最優。效率分為三類：

 

鏈接效率、協同效率以及決策效率。鏈接效率就是人與人、人與物、物與物的鏈接。對于制造業和工業來講，就是鏈接我們的員工、內外部的客戶和設備。數據流轉效率主要就是協同，我們與供應商的協同，公司內部各個部門之間的協同。決策效率代表的是領導快速進行決策，需要有些數據的支撐，通過AI模型幫助我們企業去做決策。效率最優需要底層能力作為支撐，需要鏈接工具，需要數據，需要算力以及算法，所以需要達到效率的最優。

 

消費者選擇更多，迫使企業、制造業去做數字化轉型。消費者現在有更多選擇，需求得到充分滿足的時候，企業需要為了迎合消費者做個性化的產品提供。個性化產品的提供一定需要企業更加了解客戶的訴求，客戶的訴求需要我們快速滿足，要有柔性制造，柔性供應鏈去做支撐，要有營銷系統去做支持。隨著消費者需求不斷被滿足，同時也推動我們上下游整個制造業進行數字化轉型。

 

企業要做數字化轉型一定要知道企業的數據在哪里，過去我們建設信息化系統就是煙囪式的架構，企業有沒有數據?其實是有的，但這樣一些系統的數據能不能拿出來?不一定，有些企業建設了ESB和數據中臺，可以把這樣一些數據抽取出來，有些企業可能沒做，還有一些數據在OT設備中沒有采集上來，形成了一些數據孤島。

 

今天我們推出的其實是孤島系統的建設到平臺的建設，包括過去的流程驅動到數據驅動的建設。圖中就是我們提供的新的架構，底層是云基礎設施，為什么要用云基礎設施?可以做到動態擴展，可以做到高可用，然后在云基礎設施上搭建數據物聯這樣的平臺，把我們的能力和數據匯聚在這一層，上層業務用到數據的時候可以通過這個平臺去拿。IT架構技術是統一的，我們可以做到自動化運維，數據能夠沉淀，能力能夠沉淀，這些就是把數據匯集起來的過程。

 

數據要拿來干什么?這里選擇五個場景：工廠的透明化，幫助我們的生產連續性，安全生產、能源能耗、AI質檢。為什么選擇這樣幾個場景?主要是有三個方面的因素：我們不去搶傳統IT企業的飯碗，不去做ERP，不去做MaaS，幾個場景其實是多技術的融合，需要有大數據、有物聯、有AI的能力來做支撐。可能這幾個場景比較好講OI，在座的各位都是CIO、IT總監，我們要跟老板匯報這些場景的建設，能夠給企業帶來哪些回報。

 

生產透明化。先講一個小故事，我們有個老板在半年年中總結的時候發現營收不好，然后問財務，為什么營收不好?財務告訴他有幾筆款沒收回來，然后老板就問銷售，為什么沒收回來?銷售回答說沒有按時交貨，老板又問生產部的主管，為什么沒有按時交貨?生產部主管說我們供應鏈原材料不足，老板又跑去問供應鏈主管，主管告訴他上游供應商出現了問題，供應商倒閉了，就是這樣一個過程，非常曲折，最后找到了問題的原因。我們要幫助企業解決上面的問題，應該怎么去做呢?其實就是基于數據中臺，數據中臺下建設企業指標體系。指標體系怎么建設?自上而下逐級拆解，不同的應用系統之間把數據抽取上來，形成指標的逐級下放的血緣關系，最上面的就是集團指標再到子公司、基地和車間。通過可視化的手段，通過3D和2D的呈現，把企業的經營問題能夠很直觀地呈現在領導面前。

 

生產連續性。剛才孫總也有講到設備其實是生產過程中的核心，設備經常出問題的話，生產一定不連續。過去設備出現問題以后我們才去修復，這樣可能會導致大量的停機停產時間。設備停產的話需要找上游供應商修機器，肯定需要一個很長的時間過程。企業通過一些老師傅的經驗做了預防性的維護，每周每月定下一個時間檢修，其實這種也會造成企業的停產，這對7×24小時不間斷生產的工廠其實也有傷害。現在大家都在探索的是預測性維護，基于AI的自動識別能力，提前發現設備的問題，這樣就可以把設備生產停機時間降到最低。怎么做呢?剛才孫總講到其實就是三步：搜集最準確的OT設備的數據，要有合理的預測性的分析模型，要有可靠的故障識別的算法，這樣的解決方案可以在設備快要出現故障的時候提前發現問題，提前修復。

 

生產安全。過去發生過生產安全事故或者高危行業的客戶是非常好講OI的，前一段時間我們跟一個石墨化工廠的企業去聊，他們在生產的過程中有些環境、火焰的識別能力沒有建立，小的事故下引發整個工廠大的事故，導致被政府停止生產，所以會有非常多的提升空間，可以跟老板講如果做了這個安全生產，可以給企業帶來多少價值。我們大部分的安全問題來自于人的不規范行為以及環境的變化，過去是靠人工，就是通過一些IT系統監管，這種監管其實是無法持續的。今天我們想要通過AI的能力和視頻識別的能力識別風險，自動告警，通過工端去做事故的閉環，這些是安全生產的AI識別。騰訊云有非常多的安全算法，開箱即用，焰火檢測、危險區域檢測、安全帽的檢測，這些都是工業上常用的安全檢測算法。

 

節能降碳。這是最好講OI的，每個企業都有能源能耗的使用，有些企業每月每年都會在能源上有大量費用，騰訊云其實是對水電氣的車間數據進行統一的采集，實現材算統管看，同時也可以做能源反控，通過AI算法。這里一共兩個場景：一個就是空壓站，這是大部分制造業企業都有的設備，會產生空氣壓力，通過空氣壓力驅動設備的運轉，騰訊是把空壓機的數據進行大量采集，采集以后去做需求預測，通過需求端和生產端平衡達到節能的效果，另一個就是中央空調的群控群優算法。

 

消費品電子行業如果有大量的質檢人員，品質得不到保障，出貨量又很大的情況下，通過這個場景解決方案是非常好的，可以快速提升生產效率。我們項目落成前的圖片，這里坐了一排人，項目落成后這排人就通過AI質檢的一體化設備代替掉了。首先是智能化的改善，加裝高速的光學傳感器，通過AI識別的算法去識別，帶來的直接效益就是整個質檢效率的提升，質檢的缺陷率降低，因為做到了無人化，可以實現生產的上下游協同，讓我們的生產更加柔性，整體上可以為工藝研發和優化提供最客觀最及時的結果，1臺機器可以代替10個人同時工作，從而降低成本。

 

怎么實現這些場景?我們提出騰訊WeMake數據工廠解決方案，屬于1+5+N的架構。1表示工業云底座，WeMake是騰訊做工業的品牌，為什么這里要用工業云底座?就是幫助客戶在機房進行云化，為什么要用云底座?我們可以動態擴展，因為數字化以后有很多大量的數據不停地生產，存儲空間、算力就是需要持續拓展，這些就是云底座最好的優勢。圍繞數據提供五大平臺能力，工業物聯網平臺，解決OT設備數據采集的問題，應用集成平臺，打通IT數據孤島，大數據平臺就是把數據進行匯總和治理、指標的建設，AI平臺就是提供AI算法，同時可以提供AI訓練平臺，讓企業自定義去做訓練，最后是孿生平臺，進行孿生的呈現和仿真的效果。N個場景就是根據企業自身情況打造。

 

整個業務流最底層就是硬件服務器，搭載私有云平臺，有容器，有虛機，有各種中間件數據庫，云管平臺可以把這些中間件數據庫，包括虛機管理起來，極大地提升IT運維人員工作的效率，在此之上就是構建五大平臺能力，設備物聯、應用集成、大數據、數字孿生以及AI。最上層是工業應用，就是PaaS平臺提供的能力、私有云提供的算力、存儲、網絡，包括數字工廠統一的門戶，把這些能力全部集中起來。

 

圖中就是工業云底座，我們提供軟硬一體機的方式，這樣的機柜可以搬到客戶現場，然后在里面部署私有云，五大PaaS平臺能力、工業應用等等，有著幾個特點：提供容器和虛機，很多工業應用都是基于原生技術開發，所以需要容器環境，支持國產CPU和OS信創的能力。最底層就是各種硬件，包括信創、公有云，上面有IaaS資源管理、PaaS資源管理。物聯網平臺相對傳統的來講能力是設備建模、指標分析、計算，里面提供流式計算、時序分析、離線計算的能力，一次采集可以做到多個場景數據的使用。

 

應用集成平臺是為了打通應用數據孤島，傳統的應用就是PRM、ERP、MaaS，有數據、有工作流、有帳號，通過這個集成平臺實現身份的統一管理、工作流的統一處理以及數據之間的協同。數據平臺主要是MPP數倉，也是對制造業結構化的數據的產品，可以做數據的匯集和指標開發，ODS原始數據的存儲開始到數倉明細數據、匯總數據，最后到數據應用全鏈路的工具平臺。

 

AI算法平臺就是從底層算力到算法算子和產品，AI產品可以去做AI模型訓練，包括模型推理，最后應用到各種場景，前面講的幾個場景都是通過AI平臺提供。

 

介紹一下騰訊在大模型的能力，騰訊推出混元大模型的產品，其實這是一個通用化的大模型，對工業和行業的客戶，現階段其實是不能太好地在某個具體的場景落地，所以我們結合客戶專家的數據，形成行業的大模型，包括金融的客服場景大模型，而對工業有圖紙識別場景的大模型。我們提供算力和平臺的能力，提供上層通用大模型能力。

 

這些是我們的數據孿生平臺，就是把物理工廠通過孿生平臺的幾何預建模、機理預建模和數據建模實現，可以做設備故障預警、健康分析、工藝優化、透明工廠管理。視頻是在園區層面、生產線層面、設備層面的數字孿生效果。最后提供統一門戶，就是把企業的各種工業應用匯集到這樣的門戶里面，然后結合騰訊在To C的產品，跟騰訊微信、企業微信進行整合，可以實現移動化的辦公能力。

 

杭州南山湖新材料公司要做未來工廠，騰訊幫助他們實現解決方案，最底層就是1+5平臺，場景應用層就是能源管理、孿生工廠、工藝管理等等。

 

光伏領域的智慧物流系統，大家都知道光伏板的生產從硅片到光伏板有十幾個工序，過去是用人傳遞成品和半成品，我們就是幫助他們去做光伏智慧物流的調度系統，然后幫助他們把這部分人力節省。

 

過去華數集團建設底座就是買一個應用就買幾臺服務器，買十個應用就買幾十臺服務器，有些服務資源使用非常少，通過騰訊的云底座把服務器的資源統一管理起來，通過集成平臺的能力把這些IT系統全部進行打通互聯，實現IT和OT的融合，通過AGV小車的調度提升整個工廠的運行效率。

 

最后一個案例就是FC的AI質檢，這是蘋果鏈上的一個企業，為蘋果提供各種3C零部件，大家都知道蘋果對品質要求很高，要求良品率達到多少，工廠自動化程度也有要求，所以騰訊跟他們做了這樣一個AI質檢平臺，幫助他們檢測蘋果的外觀。AI質檢平臺也在跟寧德時代去做電池檢測，因為也是對安全性要求很高，靠人檢測很難做到很精確，通過AI質檢和高速攝像機幫助客戶去做檢測。

 

這些是我們跟馬鋼做的數字孿生工廠，主要是對生產全流程的展示、安防和能耗設備監控等等都在孿生工廠里面呈現出來。

 

最后來看整個方案優勢，可以幫助企業去做數字化的頂層規劃，1+5+N的架構，企業多工廠云邊管理的架構，通過我們提供的私有云和分布式云可以做到，多技術的融合包括大數據、AI、物聯網這些技術，軟硬一體的交付，一站式的門戶以及平臺的開放性，今天來的都是IT團隊，賦能業務需要有一定的平臺開放自主二次開發的能力，一些小的業務變化可以自己搞定，不用去找合作伙伴。

 

騰訊云希望能夠跟各位一起深耕這個行業定義未來，大家如果想要更多地了解我們的方案，可以掃描二維碼，我們在線下交流。