由企業網D1Net、中國企業數字化聯盟、信眾智CIO共享平臺共同主辦的2021工業互聯網CIO大會及《2021工業互聯網白皮書》發布會于10月22日在浙江•嘉興順利召開。上汽集團云計算公司IOT總監王海濤在會上分享了“上汽集團企業數字化轉型與實踐——工業互聯網篇”。

上汽集團云計算公司IOT總監王海濤

王海濤強調：上汽集團從研發端到數據端實現了產業鏈的全覆蓋，帆一制造具備汽車制造基因，結合云+邊技術，能夠通過軟硬件產品幫助中小企業實現低成本、 高可用、高性價比的數字化轉型。隨后他介紹了帆一制造的云邊協同管理平臺、工業應用服務以及工業制造云，最后分享了其在汽車行業的主要應用場景，數智工廠實踐案例，以及對制造行業數字化轉型的思考與展望。

上海帆一尚行科技有限公司(以下簡稱“帆一”)作為上汽全資投資的云計算中心，于 2015 年啟動云平臺建設，以期建成支持上汽集團新四化(電動化、網聯化、智能化、共享化)戰略轉型、引領中國汽車行業創新的趨勢科技基礎平臺。

上汽集團數字化轉型框架

王海濤首先介紹了上汽集團數字化轉型的“135”框架，“1”指以用戶為中心、直聯用戶;“3”是3個方向：產品數字化、體系數字化和生態數字化;“5”指5項能力：ABCSS，A是人工智能，B是大數據，C是云計算公司，SS是軟件開發能力和網絡安全。“帆一”承接上汽集團云計算和網絡安全技術方面的數字化工作。

體系數字化建設

其中，3個方向之一的體系數字化與工業互聯網相關聯，包括研發設計、銷售、供應鏈和生產制造四個領域。工業互聯網需要萬物互聯，上汽工業互聯網的生態鏈路，向上是企業用戶，向下是上下游企業。

王海濤提到：以往大家關注工業互聯網，往往更側重工業設備互聯、數字化工廠、工業App這些生產制造領域，其實這些只是工業互聯網應用的一部分內容，上汽的業務覆蓋制造業的諸多領域，從研發端到仿真驗證端、設計端，工業互聯網的應用領域非常廣闊。

對于汽車生產流水線來說供應鏈體系至關重要，在上汽的供應鏈領域，一體BOM管理、生產規劃排程、供應鏈金融等都是非常重要的內容。銷售也是工業互聯網的重要應用領域之一，上汽希望通過工業賦能制造，讓車賣得更好，通過人、車、物的互聯形成真正的工業互聯網布局。

帆一智造工業互聯網平臺

帆一智造是上海帆一尚行科技公司的智能制造事業部，深耕制造行業、具備汽車制造基因，擁有云邊結合的工業互聯網技術經驗，覆蓋從研發端到數據端的全產業鏈。王海濤在帆一智造云邊協同管理平臺的架構圖中列舉了一些具有代表性的典型應用，其中工業PaaS層和工業SaaS層尤為重要。

工業PaaS層主要包括IoT系統整合平臺和AI+工業數據平臺兩大組成部分。王海濤把IoT系統整合平臺看成是工業協議的網關以及數據的管道，IoT平臺除了考慮OT層外，還需要把ERP等IT層的內容考慮進來，通過IoT的整合以及數據平臺將數據灌入。他認為工業數據平臺與數據中臺的本質區別在于工業數據平臺有一個“工業數據字典”的概念，具備來自工業基因的字段、表格和工具，通過制造業的提煉，可以為使用者在使用的過程中提供諸多參考。

工業SaaS層包含工業互聯應用和工業數據服務兩個方面。

工業互聯應用底層由工業制造云提供技術支撐。工業互聯應用包含研發、設計等偏制造執行的模塊，也就是MES系統。MES系統包含生產、設備、物流、質量、供應商協同等主要模塊，是非常重的一套系統，過去企業做一套MES系統少則一兩百萬，多則上千萬。然而，對于分布在二三四線城市的中小企業來說，由于工業化水平偏低，可能只需要其中的一個模塊。為此，帆一通過微服務化的結構將MES的整個體系進行內容的切割，經過輕量化的拆分后以云服務模塊的形式售賣給企業，不但降低了MES的入門成本，運維也可以得到很好的保障。

工業數據服務底層是工業數據云和工業服務云。首先是數據云，數據是大數據和人工智能的基礎，模型的自動學習需要大量的數據進行迭代和演進。而工業服務云能夠充分發揮AR、VR和數字孿生的價值。王海濤強調，鏡像是數字孿生的第一步，只做鏡像意義不大，在航天、軍工制造領域已將數字孿生用于大型器械的驗證仿真，驗證成功后再批量生產，更能發揮數字孿生的價值。

在能源方面，云邊協同管理平臺能夠幫助企業節約10%的電量，對于一年用電1000萬的企業來說，每年可節約100萬用電開支，第二年就會收回成本。

上汽的產業鏈覆蓋研發協同、供應協同、制造協同、物流協同、綠色協同(雙碳)和數據協同六大塊。王海濤認為，上汽的產業與產品覆蓋范圍非常廣，但是內容、模塊、應用不建議全部上云，他建議跟生產緊耦合的模塊盡量放在邊端去執行，這樣做的好處是能夠降低網絡鏈路的風險以及時延的偏差，而T+O以外的模塊，例如質量模塊和設備模塊，可以放到云端去做分析和驗證。

帆一智造工業互聯網平臺在汽車行業的能源管理、生產全流程管控、視覺質檢、預測性維護、產線孿生、場內物流、設備互聯、研發協同等領域得到了充分的實踐應用，其中質量檢測和預測性維護的應用范圍最為廣泛。

由于每個設備的模型不同，AI預測模型在一個設備上適用，不代表在另一個設備上同樣適用，設備越多，AI模型的投入成本越高，上汽在模型方面進行重點投入，從而以AI的方式體現產業互聯的優勢。

據悉，上汽在智能駕駛領域投入較早，已經達到L3、L4層，智能駕駛中的諸多AI算法也會慢慢向工業領域外延。但是王海濤強調：企業不能只考慮AI，因為中國有很多企業尚未達到工業2.0，約80%的企業尚未實現互聯網化，跳級做工業4.0為時尚早，必須先把企業的根基打牢。

數智工廠實踐案例

隨后，他以工業制造中的一個重要場景——數智工廠為例，數智工廠以云邊結合的方式實現，最底層是IoT平臺，邊緣層有一些工業大屏看板，工業大屏在工廠端有很多計算，更適合放在邊端，IoT平臺上層是工業數據平臺，歷史數據的查詢和分析可以放到云端;頂層是工業SaaS，常用的生產制造執行系統應用模塊包括車間管理、物料管理、設備管理、質量管理、報表管理等，此外還包括一些預測性維護以及設備檢測類的應用。

對于那些多工廠集團客戶或中小企業客戶而言，可以通過一套部署、SaaS訂閱使用的云服務模式，以非常低的成本得到一套成熟的MES資源。針對企業對智造云的定制化需求，帆一將通用模塊的比例控制在60%，定制化模塊占30-40%。

王海濤強調：如果只把一套工業制造系統通過云化包裝直接上云，那么這套系統在云上和云下沒有什么本質區別，真正的云端產品應該是完全微服務化的，可以進行切割，用戶可以根據自身的需求定制，進行SaaS模塊的訂閱和使用，達到降本增效等目標。

制造行業數字化轉型展望

當前中國制造企業總體處于自動化+數字化階段。智庫調研顯示，當前90%的制造企業配有自動生產線，但僅有40%實現數字化管理，5%打通工廠數據，1%使用智能化技術。預計2025年數字化、網絡化、 智能化制造企業占比將達到70%、30%、10%。

上海市政府發布的《推動工業互聯網創新升級 實施“工賦上海”三年行動計劃(2020-2022)年》中有三個核心的關鍵詞：設備聯網，云化MES和協同制造，這也是上汽未來重點發力的三個方面。

第一步是設備聯網，將沒有聯網的眾多工業設備聯網，實現OT層的數據連接。

第二步是云化MES，這是帆一的主攻方向。每個工廠都有自己的云化MES訴求和定制化開發需求，如何做到通用化，以模塊化的方式為用戶提供服務，使云化MES更落地可行，是帆一的目標。

第三步是協同制造，數據孤島仍然存在，上汽從研發、制造到數據分析，整個產業鏈如何實現數據的互聯互通，相互協同，是帆一研究的重要課題。