由企业网D1Net、中国企业数字化联盟、信众智CIO共享平台共同主办的2021工业互联网CIO大会及《2021工业互联网白皮书》发布会于10月22日在浙江•嘉兴顺利召开。上汽集团云计算公司IOT总监王海涛在会上分享了“上汽集团企业数字化转型与实践——工业互联网篇”。

上汽集团云计算公司IOT总监王海涛

王海涛强调：上汽集团从研发端到数据端实现了产业链的全覆盖，帆一制造具备汽车制造基因，结合云+边技术，能够通过软硬件产品帮助中小企业实现低成本、 高可用、高性价比的数字化转型。随后他介绍了帆一制造的云边协同管理平台、工业应用服务以及工业制造云，最后分享了其在汽车行业的主要应用场景，数智工厂实践案例，以及对制造行业数字化转型的思考与展望。

上海帆一尚行科技有限公司(以下简称“帆一”)作为上汽全资投资的云计算中心，于 2015 年启动云平台建设，以期建成支持上汽集团新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)战略转型、引领中国汽车行业创新的趋势科技基础平台。

上汽集团数字化转型框架

王海涛首先介绍了上汽集团数字化转型的“135”框架，“1”指以用户为中心、直联用户;“3”是3个方向：产品数字化、体系数字化和生态数字化;“5”指5项能力：ABCSS，A是人工智能，B是大数据，C是云计算公司，SS是软件开发能力和网络安全。“帆一”承接上汽集团云计算和网络安全技术方面的数字化工作。

体系数字化建设

其中，3个方向之一的体系数字化与工业互联网相关联，包括研发设计、销售、供应链和生产制造四个领域。工业互联网需要万物互联，上汽工业互联网的生态链路，向上是企业用户，向下是上下游企业。

王海涛提到：以往大家关注工业互联网，往往更侧重工业设备互联、数字化工厂、工业App这些生产制造领域，其实这些只是工业互联网应用的一部分内容，上汽的业务覆盖制造业的诸多领域，从研发端到仿真验证端、设计端，工业互联网的应用领域非常广阔。

对于汽车生产流水线来说供应链体系至关重要，在上汽的供应链领域，一体BOM管理、生产规划排程、供应链金融等都是非常重要的内容。销售也是工业互联网的重要应用领域之一，上汽希望通过工业赋能制造，让车卖得更好，通过人、车、物的互联形成真正的工业互联网布局。

帆一智造工业互联网平台

帆一智造是上海帆一尚行科技公司的智能制造事业部，深耕制造行业、具备汽车制造基因，拥有云边结合的工业互联网技术经验，覆盖从研发端到数据端的全产业链。王海涛在帆一智造云边协同管理平台的架构图中列举了一些具有代表性的典型应用，其中工业PaaS层和工业SaaS层尤为重要。

工业PaaS层主要包括IoT系统整合平台和AI+工业数据平台两大组成部分。王海涛把IoT系统整合平台看成是工业协议的网关以及数据的管道，IoT平台除了考虑OT层外，还需要把ERP等IT层的内容考虑进来，通过IoT的整合以及数据平台将数据灌入。他认为工业数据平台与数据中台的本质区别在于工业数据平台有一个“工业数据字典”的概念，具备来自工业基因的字段、表格和工具，通过制造业的提炼，可以为使用者在使用的过程中提供诸多参考。

工业SaaS层包含工业互联应用和工业数据服务两个方面。

工业互联应用底层由工业制造云提供技术支撑。工业互联应用包含研发、设计等偏制造执行的模块，也就是MES系统。MES系统包含生产、设备、物流、质量、供应商协同等主要模块，是非常重的一套系统，过去企业做一套MES系统少则一两百万，多则上千万。然而，对于分布在二三四线城市的中小企业来说，由于工业化水平偏低，可能只需要其中的一个模块。为此，帆一通过微服务化的结构将MES的整个体系进行内容的切割，经过轻量化的拆分后以云服务模块的形式售卖给企业，不但降低了MES的入门成本，运维也可以得到很好的保障。

工业数据服务底层是工业数据云和工业服务云。首先是数据云，数据是大数据和人工智能的基础，模型的自动学习需要大量的数据进行迭代和演进。而工业服务云能够充分发挥AR、VR和数字孪生的价值。王海涛强调，镜像是数字孪生的第一步，只做镜像意义不大，在航天、军工制造领域已将数字孪生用于大型器械的验证仿真，验证成功后再批量生产，更能发挥数字孪生的价值。

在能源方面，云边协同管理平台能够帮助企业节约10%的电量，对于一年用电1000万的企业来说，每年可节约100万用电开支，第二年就会收回成本。

上汽的产业链覆盖研发协同、供应协同、制造协同、物流协同、绿色协同(双碳)和数据协同六大块。王海涛认为，上汽的产业与产品覆盖范围非常广，但是内容、模块、应用不建议全部上云，他建议跟生产紧耦合的模块尽量放在边端去执行，这样做的好处是能够降低网络链路的风险以及时延的偏差，而T+O以外的模块，例如质量模块和设备模块，可以放到云端去做分析和验证。

帆一智造工业互联网平台在汽车行业的能源管理、生产全流程管控、视觉质检、预测性维护、产线孪生、场内物流、设备互联、研发协同等领域得到了充分的实践应用，其中质量检测和预测性维护的应用范围最为广泛。

由于每个设备的模型不同，AI预测模型在一个设备上适用，不代表在另一个设备上同样适用，设备越多，AI模型的投入成本越高，上汽在模型方面进行重点投入，从而以AI的方式体现产业互联的优势。

据悉，上汽在智能驾驶领域投入较早，已经达到L3、L4层，智能驾驶中的诸多AI算法也会慢慢向工业领域外延。但是王海涛强调：企业不能只考虑AI，因为中国有很多企业尚未达到工业2.0，约80%的企业尚未实现互联网化，跳级做工业4.0为时尚早，必须先把企业的根基打牢。

数智工厂实践案例

随后，他以工业制造中的一个重要场景——数智工厂为例，数智工厂以云边结合的方式实现，最底层是IoT平台，边缘层有一些工业大屏看板，工业大屏在工厂端有很多计算，更适合放在边端，IoT平台上层是工业数据平台，历史数据的查询和分析可以放到云端;顶层是工业SaaS，常用的生产制造执行系统应用模块包括车间管理、物料管理、设备管理、质量管理、报表管理等，此外还包括一些预测性维护以及设备检测类的应用。

对于那些多工厂集团客户或中小企业客户而言，可以通过一套部署、SaaS订阅使用的云服务模式，以非常低的成本得到一套成熟的MES资源。针对企业对智造云的定制化需求，帆一将通用模块的比例控制在60%，定制化模块占30-40%。

王海涛强调：如果只把一套工业制造系统通过云化包装直接上云，那么这套系统在云上和云下没有什么本质区别，真正的云端产品应该是完全微服务化的，可以进行切割，用户可以根据自身的需求定制，进行SaaS模块的订阅和使用，达到降本增效等目标。

制造行业数字化转型展望

当前中国制造企业总体处于自动化+数字化阶段。智库调研显示，当前90%的制造企业配有自动生产线，但仅有40%实现数字化管理，5%打通工厂数据，1%使用智能化技术。预计2025年数字化、网络化、 智能化制造企业占比将达到70%、30%、10%。

上海市政府发布的《推动工业互联网创新升级 实施“工赋上海”三年行动计划(2020-2022)年》中有三个核心的关键词：设备联网，云化MES和协同制造，这也是上汽未来重点发力的三个方面。

第一步是设备联网，将没有联网的众多工业设备联网，实现OT层的数据连接。

第二步是云化MES，这是帆一的主攻方向。每个工厂都有自己的云化MES诉求和定制化开发需求，如何做到通用化，以模块化的方式为用户提供服务，使云化MES更落地可行，是帆一的目标。

第三步是协同制造，数据孤岛仍然存在，上汽从研发、制造到数据分析，整个产业链如何实现数据的互联互通，相互协同，是帆一研究的重要课题。