以下是现场速记。
上汽集团云计算公司IOT总监 王海涛
王海涛:今天我想代表上汽来做演讲,其实也蛮感谢范总,范总给我这个题目时我看了一下,上汽是一家汽车企业,理论上是明天的主题,但是因为我是在上汽集团内部是做云计算公司的,今天我看到有蛮多的云计算企业,我们自己在这个领域里面深耕了蛮多年,我们自己是负责工业互联网,智能制造事业部的,我跟范总讨论了一下,参加今天这个议题可能更为适合,大家今天下午已经到了这个节点,也蛮困了,可能我讲完之后就有茶歇了,大家坚持一下。
上汽其实在做这块内容的时候,也做了很多年,大家知道我们整个上汽是做汽车产业的,我们本身就是一个最大的制造型企业,做工业互联网在一汽、北汽、广汽,很多企业有专门的企业专门做工业互联网的,唯独上汽没有这个公司,但是我们帆一在这个行道里走在了前沿,我今天来不能代表上汽,可以代表汽车产业链在工业互联网的实践。
这是我今天的主题,我发现还是我比较老实,我完全拿你们的模板在改,我今天的片子只有10页,片子不用多,我们还是把我们在这个产业里面的一些实践、理论,和我们碰到的问题,跟大家做一个分享,这是我今天主要讲的内容。
首先把整个帆一在数字化转型的框架做一个介绍,其实最右边看到“135”这几个字,“1”代表用户为中心,我们做所有企业的内容用户为中心是根本的,车也好,产品也好如果最终不是用户导向很难达到市场的需求。
“3”是上汽本身做的三个数字化,产品数字化很好理解上汽是做车的,现在我们在新能源上做了很多的投入,新能源汽车有一个智己的品牌,做的是比较高端的品牌,跟特斯拉对标的。从原来中低端的产品,包括大众通用,包括以后的智己汽车,对于品牌有一个定位的标准,所以这叫产品的数字化。最右边这个生态的数字化,上汽本身在产业链里面有智慧出行,有车享,有享道出行,分时租赁,我觉得这跟整个生态,玩整个产业生态的内容。体系数字化这个跟今天的主题比较贴切,最底下是整个上汽在技术体系方面的布局,我们以前叫ABCS,现在有了最新的,去年开始,我们成立了软件中心,做新能源车,有一个软件定义汽车的概念,因为新能源的概念产生以后,上汽成立的新的事业中心。A是人工智能,B是大数据,C是云计算公司,今天好几位嘉宾都讲了网络安全,这在工业互联网里面就变成了公共安全,工业领域的安全,上汽在技术平台,技术中台的领域,就是ABCSS,帆一做的是C和S,云计算和网络安全,都是由帆一代表上汽来承接这个技术领域的,这是整个上汽在数字化转型整体的框架目标,今天也跟大家分享一下。
第二个,前面我讲到的是体系数字化,体系数字化进行了更深度的,跟工业互联网有关联的点,大家看到有四个领域,研发设计,销售,供应链和生产制造,其实大家讲工业互联网,往往会讲哪一块儿,往往讲的是右下角这一块儿,生产制造,因为生产制造做的是工业设备的互联,数字化工厂,工业App,其实大家都觉得工业互联网是在这个领域,这只是一块内容而已。真正我们从工业,因为上汽做车的研发,包括有很多做航天航空等等,制造业有很多的领域,从研发端到验证端,仿真验证端,到设计端,这个领域的内容是非常大的。
二是供应链领域,一部车有很多的零部件,零部件体系里面,从一部车的底盘,下面有几千个零部件,到生产流水线是供应链整体的体系,造一部车,供应链是非常重要的。在整个工业互联网领域,大家可以看到整体做汽车产业会比较熟悉的词,一体BOM管理、生产规划排程、供应链金融,这些都是工业互联网里面很重要的一块。
还有一块是销售领域,做工业互联网,最终是把工业赋能到制造,最终让车卖得更好,整个领域是人、车、物的互联,才能真正形成工业互联网的布局。
再上面是什么,企业的用户,下端是上下游的企业,我们的理解,工业互联网是万物互联,IoT是万物互联,现在整个IoT有几个布局,制造是一个布局,智能驾驶是一个布局,汽车是一个布局,第三个,像小米,智能音箱,智慧家居是一个布局,还有国家提倡的智慧城市的概念,我们看到智能楼宇和智慧园区的布局,我们讲到工业互联网,就是制造这个领域里面。讲这个片子也是帮助大家理解一下,工业互联网整个生态的链路是非常大的,是这么一个版图。
我们这个团队做了这么多年的工业互联网,我们自己的理解。首先这个是帆一智造的品牌,大家看一下,底下有三个我们的标记,和很多BAT不一样的,大家都说用云的技术,云本身是技术的代表,云和制造怎么结合,这个很关键,当中的是我们最深的烙印,云和边技术的结合,等会儿我会有案例跟大家分享。第二,上汽是做汽车的,我的汽车产业的制造基因是很深的,去年我10月份到北京,上汽有自己清华班学习的时候,我去参加了两家企业,一家是百度,一家是IBM,提到了云边结合的工业互联网的技术,我当时很诧异的,你们都是BAT的产业,为什么你们不是制造类型的企业,怎么会懂工业互联网呢,真正做工业制造,一定是在这个制造企业里面根深蒂固,有自己提炼内容的人才能去做工业互联网,这是我跟很多专家不同的观点,你必须在制造行业里面深耕,才能去做这块的内容,否则你讲的是技术,你讲的不是业务。最后一个是产业链覆盖,上汽从研发端到数据端,整个产业链上汽是全覆盖的,我们做工业互联网这个领域,汽车制造基因、产业的覆盖,以及云和边技术的结合,这是我对于做工业互联网应该要有的几个基因的理解。
这张图其实前面有几位CIO都讲到了,我想着重说一下上面的点,上面的是云计算公司都比较理解的几个层面,我先讲一下PaaS层,是工业PaaS,不同的企业会有不同的PaaS层,我讲两块,一个是IoT的整合平台,第二块是工业数据的平台,我怎么理解的,IoT有很多人做,把他看成是一个工业协议的网关,数据的管道。我的理解只考虑了OT层,但是更多的还是要把IT层的内容考虑进来,包括ERP的系统等等,通过IoT的整合,通过数据平台把数据灌入。第二个是工业数据平台层,大家看到很多人都会说数据中台,其实这只是IT的产品,我个人认为叫工业数据平台,有工业数据字典的概念在里面,举一个例子,我们给一家企业做解决方案的时候,你给他这个平台,他是用不上去的,是空的,但是里面有工业基因的字段、表格、工具的时候,可以很快运用上去,这是需要有产业的提炼,才能做到工业数据平台。当我们这个平台,像PPT为什么觉得很好用?当你用这个平台的时候,给你很多的参考让你使用,会发现用起来非常快。我们今天讲的还是偏理论的东西,具体产品的内容我今天不便在这里展示,大家有兴趣的话,可以线下做一些交流。工业PaaS,不是一个PaaS的平台,很多云公司谈的更多的是PaaS,但是我们谈的是工业的PaaS,有工业的基因在里面。
最上面是我们结合云的技术来做的工业的基因的内容,大家可以看到,前面我也讲了,整个产业链,最左边是研发、设计的模块,当中这一块儿是偏制造执行的模块,大家经常讲的MES系统,很多人对这个不太了解,是一个制造执行系统,很多年前,制造类企业都开使用了。这个系统我们目前把这个系统里面的模块进行切分,为什么切分?我跟大家解释一下,因为整个MES系统非常重,以前做一套MES系统,大的厂家要上千万,现在一般的零部件企业有的要做到一两百万的体量。但是其实大家知道吗,工业制造有很多的二三四线城市的企业,他的工业化水平是很低的,不需要用到整个体系那么多的内容,我列了几个是生产的、设备的、物流的、质量的、供应商协同的,差不多有七到八个主要的模块,可能他只需要用到其中的一块。比如说有一个厂长说,我对于设备这一块儿非常的想要去做这块设备的管理,我其实把这块内容给到他用就足够了。我们现在做云的时候,做的是微服务化的结构,我们把整个体系的内容进行切割,切割以后,整个定价模式不是把整个东西卖给你,是根据云服务微服务化的架构,根据他的定价给企业做售卖。这样的话,有两个好处,第一个,成本会降低,很简单的成本就可以入门了,第二,运维也可以得到保障。这是我们现在讲的概念,不是像很多企业,把技术尽量往前堆,相反我们尽量把所有的模块尽量拆分,轻量化拆解,不是做加法,而是做减法。
还有能源这一块儿,现在国家对于双碳这个领域非常注重,能源的管控这一块儿内容国家也很看重,前段时间开始节能减排,很多工厂开始做掐电,就是做管控,能源这个领域,本身我们也是在这一块儿做投入,目前这类的产品给企业达到的效应是什么?可以给你节省10%的电量,一年用1000万的电量,可以帮你减少100万的支出,用一套系统只要100万,第二年就会收回成本,这一块儿也是我们着力看的点。
最右边的点是工业数据云和工业服务云,是我们最后考虑的,大家知道,很多的数据,包括今天早上余总讲的数字孪生的概念,很多内容当数据没有进来的时候,这块内容是做不出来的。很多人跑上来就说我是做大数据的,我是做AI的,我一听就知道是吹,这条路都没通,他做不了后面的东西。AI的东西更往后靠,你连数据都没有,怎么做AI,更不可能,AI里面有很多模型要去走,这个模型有自动学习的过程,需要大量的数据做迭代,做演进,做工业互联网的内容,是一步步从这里向上,从上面下来,往右,再往上,是这么一个过程。做到最后一步,做工业服务云的时候,AI、VI、数字孪生才可能有一定的价值。今天早上余总讲了数字孪生的点,我做一个补充,余总今天讲了三个字,其实很多人做的是第一个,镜,做了类似的镜像,我的老板不需要到工厂,就能看到工厂里面的布局,我认为这只是第一步,这个效用不大,真正能做到警报,因为孪生,以前军工类的,飞机制造,航天用孪生,他做很多的验证仿真,成本很大的器械,可以通过孪生的方式来帮你进行验证,你再大批量生产,他是做验证的。孪生如果做到这个程度,是真正有价值的,如果只是做第一步的镜还不够,现在很多工厂做孪生,花了很多钱只是做了第一步,还远远不够,这是我的理解。我觉得在工业互联网的布局里面,这张图我个人感觉,大家都是差不多,底层是Iaa而S的内容,再底层是OT的内容,上面工业PaaS、工业SaaS是真正重要的,工业PaaS的内容做完以后,工业SaaS的内容才是我们触发到用户的点,这里面我没有把所有的应用都列上来,只是挑了有代表性的,每家企业根据他自己的实际业务诉求挑选属于他的模块。
这是用另外一个视角阐述了一下,SaaS层,因为上汽对于整个产业链的内容做得比较全,从研发的协同,供应的协同,到制造协同,物流,绿色,绿色是我前面讲的能源,到最后的数据的协同,是这么一个路程。这里面很多人目前做的还是偏这一块儿,设备管理的,MES的都在这个里面,我们对于产业类的产品是比较全的,但是云上的产品,可能应该是挑一些和生产执行不强相关的上云会好一点。大家都在说云,我们的理解,不可能所有的内容、模块、应用都上云,为什么?云还是有风险在于网络链路,包括时延性都会有一定的偏差,我们认为跟生产紧耦合的模块尽量放在边端去执行,T+O以外的模块,比如说质量模块,设备模块,可以放到云端去做分析和验证。这是我们实践下来的体会和感想。
前面这一块儿我讲了这么多内容,拿一个例子来讲,我们目前给很多企业在实际应用当中挑的一个最重要的场景,工业制造云里面的数字工厂,这一块儿怎么理解?我们定的客户,一般是多工厂的集团客户或者是中小企业,为什么?如果一家企业他的产值在一个亿以下,我个人认为,他去上这套系统没有什么意义,因为他的成本还没堆积到这个程度,这家企业到十个亿以上的时候,也没有意义,因为他的定制化程度很高,云化、SaaS化的概念是不合适的。我做一套系统可以给不同的用户,租户去使用,这样的话,我的资源可以得到共用和利用,对于用户来说,他所投入的成本不会那么高。一套MES,标准的零部件厂是两百万,我们这一套二十万就够了,因为这套系统是给多人使用的,云资源是平摊的,就是这么简单的道理。SaaS化的模式一定是未来的方向,做的过程当中也碰到很多问题,第一,很多智造云企业都有定制化的需求,所以左边是通用的服务,基础的模块和应用的服务,右边是客户化的服务,这是客户定制的内容,我们现在基本上做到60%通用的模块大家能适用,30-40%是客户化的定制模块。前面大家讲到Docker,就是容器,云计算大家都知道,虚拟机的概念大家都比较清楚,在座的不一定是做技术的,Docker的概念,所有的模块能微服务化进行切分。很多企业说他上云,其实是比较伪的概念,他把一套工业制造的系统通过云化包装直接上到云上,这个在云上和云下没有什么区别。真正云端的产品应该是完全微服务化可以进行切割,用户可以根据他的诉求定制我的模块进行订阅和使用,真正SaaS化的服务是这样的资源。每一个服务和内容都是完全切分的独立体,一个Docker一个镜像,就是一个独立体,这样才是真正SaaS化的应用模块,这是我今天着重跟大家讲的概念,底下的工厂制造企业他在写的时候,可以根据他的诉求选用他的模块,这样可以降本,可以增效,也不需要管运维,因为运维都在云端,他只要使用就够了。
我也讲一下我们的实践,这是我们目前在整个体系里面应用到的案例,包括能源的,生产的全流程管控讲的就是整个MES从生产制造,排程等等,这是工厂经常会用的一块,质量检测、预测性维护,大家知道工业互联网,上午也有老师讲到,设备的预测维护来降低我们的成本,预测维护这个课题讲了两年,里面有一些AI的算法在里面,我们实践的感受是什么?预测维护不好做,因为设备的种类很多,预测性的AI模型在这个设备上适用,不代表在另外的设备上适用,这样造成当我把这个模型做完以后,配置到另外一个模型的时候,是不适用的,这就很简单,因为他的投入成本很高,有一家企业跟各位老师来说,我可以把这套模型可以给你用,他肯定在吹牛,因为每个设备的模型是完全不同的,里面的参数在不同的是企业是不同的,这一块儿的投入成本会很高。我们为什么投入去做呢?因为工业互联网做到一定的程度,我肯定要以AI的方式体现整个产业互联的优势,这块内容我们也是在投入,真正在刀具、枪的领域其实是比较难做的。
底下包括产线的孪生,场内的物流,设备的互联,研发的协同,这些都是我们目前推广和应用比较成熟的场景,以后我个人感觉,可能有一些场景我们会慢慢使用,我们公司也是做智能驾驶,智驾这个领域相对来说,已经达到了L3、L4的层面,里面有很多AI的算法慢慢会往工业的领域进行外延,但是目前先不要太考虑AI,因为工业制造,中国讲工业4.0,今天早上有嘉宾讲到工业2.0都没做好,做工业4.0是跳级的,中国有80%的企业真正的互联网化还没做到,怎么去做所谓的工业4.0。我们先把根基打完,国家对于这一块儿内容投入很大,工业互联网为什么在风口?因为国家在投入,像新能源车,我们那么多人去做,因为在风口,有钱赚,也是一样的道理。这一块儿内容,中国的制造企业,包括我自己,我也是有自己的一些梦想,希望给我们整个产业,说实话做工业挺苦逼的。但是我们作为产业人,都是有一些梦想,希望能够带动中国这么多的制造企业能够往更高的产业链提升的方向去走,是我们这些人的夙愿和梦想。
这一页我讲一个通俗的实例,大家一看就能看懂,从最底层的OT,到了边缘层,有一些工业大屏,大家都会看,这些到云端意义不大,在边端做一些计算,因为这里面有很多的计算逻辑,在边端去做就够了,工厂大屏往往在工厂端,做到云端意义不大。但是有很多历史数据的查询和分析可以放到云端,云边结合的方式怎么体现?这个地方就有体现了,这是一个例子,什么数据放到云端,什么数据在边端,给你们一个理解。当然,有很多的模型,很多的算法在背后,我觉得可能不用跟大家太去做过多的解释。然后到了工业数据以后,再上面一层,大家可以看到,是工业SaaS,我列了几个常用的车间,物料,设备,质量和报表,这些模块都是工厂往往做生产制造执行系统会用到的体系的内容,还是我那句话,这些模块在云端,可以用微服务化和更好的价格满足客户,这样的话,整个体系里面用到的真实的案例,从OT层到边缘计算层,到我的工业数据平台层,到我做最终的工业SaaS层,还有一些工业应用,预测维护和检测,这些内容是一般一家数字化工厂会做的传统比较通用的路径,大家基本上都是这样的模式。只是有些工厂说,我可能用到的上面某几个模块当中的某几个内容,这是不同的点,但是底下的点基本都差不多。工业互联网的实例,照搬这套基本上差不多了,我们是上汽,我们做这样的案例本身就很有经验,这些内容都可以跟大家分享一下。
我最后做一个展望,我自己摘取了一些,有几个词给大家看一下,大家可以看到,上海这三年整体规划讲到了几个关键词,设备联网,云化MES,协同制造,这几个词是我们做工业互联网着力发力的几个点。设备联网,有很多工业设备都没联网,先要联,所以OT层数据的连接,这是第一步要做的,所有的设备和内容数据线连上来。第二步,云化MES,本身我们是结合云端的,政府也是往云端方向去走,我们也会把这一块儿作为我们的主攻方向,其实云化MES很难做,每家工厂都有自己的诉求和定制化开发需求,怎么做到通用化,我们以切模块化的方式给用户提供服务,这种方式更罗迪克行。第三个是协同制造,我们的数据是一个个孤岛,是不连的,上汽在整个产业链里面是互通的,我在这个地方做了我自己的实践,从研发到制造,到最后的数据分析,整条产业链的协同。一年以后再聊,这个课题我可能会有答案,现在我还没有答案。
这底下是郑州,因为帆一在郑州也有一个数据中心,当时政府他其实对于自己的五年规划的落实目标,除了上云之外,工业互联网的发展,包括两化的融合,这些都是政府这几年主推的方向。国家在这一块儿,为什么工业互联网在风口,因为国家投入也是蛮大的,只是各个地方政府不知道怎么拉动当地制造型企业产业的升级,这个课题不是我们今天在座的这些人的课题,而是整个国家所要面对,中国有这么多的制造型企业,大家可以看一下右边这张图,我们做了一个统计,这么多企业,到了数字化阶段只有40%,到网络化和智能化,智能化只有1%,怎么理解?以后有很多数据一旦达到云端,通过计算,能够反哺给到制造端,让制造执行端做一个闭环,告诉他应该怎么做排程,怎么做生产排期的规划,这个才是真正我们做工业互联网,从OT层,从底层拿到数据,如何通过分析以后,把这个数据的价值返回给到生产层,这才是真正的闭环,很多工业互联网做都没考虑到这个层面,就是不闭环。可以看到2025年国家想要把这个圈拉到这么大,这个水平是到70、30和10,其实还有很大的空间给我们在这个环境里面做突破。
最后的结束语,其实我想讲一下,真正企业做的内容,什么叫100米宽,1米深?也是目前中国一家很有名的双跨平台的工业互联网公司,他做的行业很多,十几个行业,但是他只做1米深,做的行业很宽,帆一智造因为我们是做汽车制造的,目前只在两个领域,汽车离散零部件领域,第二是装备制造领域,我们要做深,每家做工业互联网,没有完全一样的答案,每家公司有自己品牌的宿命和自己的使命,所以我想表达的就是适合你自己的就是最优的工业互联网的解决方案。可能有的说我只要做5米宽,50米深就够了,都可以,不同的领域,不同的行业你做工业互联网时应该思考一下,你自己如何思考你的战略定位和你的业务定位的。
感谢今天跟大家做这些分享,通过这个分享,一个下午一个话题很难跟大家展开,工业互联网的内容还是很多,会后大家如果有机会的话,有些内容集团里面也有管控,我不便太多来阐述,但是在会后,我以口头的方式可以跟大家进行交流,这样是更适合的,谢谢大家!