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　　寄云科技CEO時培昕受邀做客2022智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系列公益聯(lián)播第二期“數(shù)字化咨詢”第四講，以《數(shù)據(jù)驅(qū)動-高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型》為課題做深入解讀。時博士分別從工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)、高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例分享和寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺四方面展開了精彩講解。

　　1、溯源：工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)

　　當(dāng)前，中國工業(yè)正進(jìn)入轉(zhuǎn)型升級、高質(zhì)量發(fā)展的重要時期。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為未來企業(yè)核心價值與競爭力，是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心生產(chǎn)要素。企業(yè)數(shù)字化的過程，實際上就是數(shù)據(jù)價值釋放過程，但邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功之路充滿挑戰(zhàn)。

　　時培昕博士指出，工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個子集，通過利用先進(jìn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對現(xiàn)有的資產(chǎn)、過程、產(chǎn)品進(jìn)行轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)運營指標(biāo)的提升，走向卓越運營。

　　工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵本質(zhì)就是運營指標(biāo)的提升。卓越的運營，是通過一系列關(guān)鍵指標(biāo)的優(yōu)化，更快、更有效地改善制造運營。其應(yīng)用場景涵蓋裝配、加工、預(yù)測性維護(hù)、績效管理、質(zhì)量管理以及可持續(xù)發(fā)展這一系列的制造環(huán)節(jié)，甚至延展到產(chǎn)業(yè)鏈的上下游，為工業(yè)企業(yè)帶來可衡量的、顯著的效益。

　　工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通向未來工廠的交通工具。未來工廠的成熟度標(biāo)準(zhǔn)，可以通過初始化階段、可管理階段、明確性階段、定量化管理階段、優(yōu)化階段等五個成熟度標(biāo)準(zhǔn)為工業(yè)企業(yè)對自身的數(shù)字化進(jìn)程提供一個有據(jù)可循的科學(xué)體系。第一，初始化階段需要人為大量干預(yù)，過程不可預(yù)測且結(jié)果不確定，被動式響應(yīng)；第二，可管理階段，需要根據(jù)項目來劃分過程，同樣是被動式響應(yīng)；第三，明確性階段，是依照組織來劃分過程，能進(jìn)行主動式響應(yīng)；第四，定量化管理階段，過程能夠測量、結(jié)果也是能控制的；第五，優(yōu)化階段，集中于持續(xù)的過程優(yōu)化。

　　2、高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大挑戰(zhàn)

　　制造業(yè)是工業(yè)數(shù)字化的重心。制造業(yè)作為國家經(jīng)濟命脈所系，是立國之本、強國之基，把制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作為主攻方向，支撐制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置，提升制造業(yè)在全球價值鏈分工的地位，正成為全球新一輪產(chǎn)業(yè)變革的重要方向。對制造業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠產(chǎn)生強大的蝶變效應(yīng)，是關(guān)乎生存和發(fā)展的“必修課”，而非“選修課”。

　　高端制造作為復(fù)雜制造業(yè)，有著供應(yīng)鏈多樣化、生產(chǎn)工藝復(fù)雜度高和生產(chǎn)設(shè)備復(fù)雜度高等顯著特點，其要求是精準(zhǔn)性強、實時性高、靈活性大，可預(yù)測、也可優(yōu)化。因而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級是高端制造業(yè)必然的發(fā)展趨勢。

　　當(dāng)前，高端制造數(shù)字化的轉(zhuǎn)型主要有五大挑戰(zhàn)：

　　 生產(chǎn)過程數(shù)字化程度不高。數(shù)據(jù)采集不夠全面，缺乏生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境的實時數(shù)據(jù)采集、以及生產(chǎn)過程的實時記錄、以及生產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的銜接記錄等足夠的數(shù)據(jù)支撐。

　　 數(shù)據(jù)離散化程度高，IT和OT分離。面對跨領(lǐng)域、跨部門的數(shù)據(jù)優(yōu)化和分析，進(jìn)而實現(xiàn)優(yōu)化生產(chǎn)指標(biāo)、庫存指標(biāo)、質(zhì)量指標(biāo)的時候，需要從花費大量的時間從不同的IT和OT 系統(tǒng)中提取相應(yīng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行一系列瑣碎和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分析。

　　 缺少全生命周期的數(shù)據(jù)管理能力。從研發(fā)設(shè)計到生產(chǎn)制造，再到客戶服務(wù)，急需數(shù)字化的一個基把整個企業(yè)生命周期里的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來，實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)管理。

　　海量數(shù)據(jù)的采集和處理。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大、數(shù)據(jù)類型越來越豐富，以及數(shù)據(jù)實時分析需求越來越高，無論指標(biāo)計算還是深度分析，企業(yè)如何加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值依然是其面臨的極大考驗。

　　數(shù)據(jù)分析離智能化目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。目前的數(shù)據(jù)分析主要以統(tǒng)計和對比為主，缺少結(jié)合領(lǐng)域知識的診斷、預(yù)測和優(yōu)化分析。從海量多樣性數(shù)據(jù)中獲取有價值的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，采用人工智能方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，是提升智能化水平的未來趨勢。

　　時博士指出：高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是基于數(shù)據(jù)智能的指標(biāo)優(yōu)化。即通過數(shù)據(jù)智能實現(xiàn)可量化的生產(chǎn)、經(jīng)營以及資產(chǎn)性能指標(biāo)優(yōu)化。利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把不同的IT和OT數(shù)據(jù)充分融合，在數(shù)據(jù)平臺上構(gòu)建起來一系列指標(biāo)優(yōu)化的能力。這個指標(biāo)不僅包含底層設(shè)備的可靠性指標(biāo)，oee指標(biāo)等，還要包括生產(chǎn)過程中的產(chǎn)能、質(zhì)量效率，以及企業(yè)的經(jīng)營指標(biāo)。 所有指標(biāo)的優(yōu)化都基于對不同領(lǐng)域、不同部門、不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)集成和分析，進(jìn)而來達(dá)到上述提到高端制造精準(zhǔn)性強、實時性高、靈活性大，可預(yù)測、可優(yōu)化的要求。

　　3、高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型有路可循

　　通過近幾年工業(yè)數(shù)字化應(yīng)用實踐和思考，寄云科技已逐漸看到高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向和著力點。

　　以高端制造中極為復(fù)雜且精密的半導(dǎo)體行業(yè)為例，面對半導(dǎo)體制造的關(guān)鍵生產(chǎn)步驟上千個、每道工序的工藝參數(shù)多達(dá)數(shù)千個、每道工序良率要求99.99%以上等顯著特點，如何有效對海量多樣性數(shù)據(jù)的分析處理，以及更好控制生產(chǎn)過程與品質(zhì)成為巨大挑戰(zhàn)。

　　時博士指出，針對于類似半導(dǎo)體的這類復(fù)雜性高端制造行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建以信息技術(shù)和自動化技術(shù)來構(gòu)建IT和OT 高度融合的半導(dǎo)體智能化應(yīng)用至關(guān)重要。即從設(shè)備端的海量、多樣性數(shù)據(jù)中獲取到關(guān)鍵的、可用的數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建一系列半導(dǎo)體行業(yè)的智能應(yīng)用，提升設(shè)備管理能力、可靠性、幫助實時預(yù)測生產(chǎn)質(zhì)量、加速配方優(yōu)化效率以及提供標(biāo)準(zhǔn)通信及控制能力。

　　基于NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)品，寄云科技為半導(dǎo)體裝備企業(yè)提供從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的全流程一體化數(shù)據(jù)服務(wù)能力。在此基礎(chǔ)上形成了設(shè)備狀態(tài)管理，設(shè)備監(jiān)控，設(shè)備告警、配方管理，制程管理，制程分析等應(yīng)用，并可進(jìn)一步提供質(zhì)量分析、配方參數(shù)優(yōu)化，虛擬量測和預(yù)測性維護(hù)等擴展智能應(yīng)用，以有效實現(xiàn)企業(yè)對生產(chǎn)全局可追溯、可評價和數(shù)字化經(jīng)營決策，加強設(shè)備智能管控可視化管理，提升綜合良品率，以及減少設(shè)備非故障停機和智能調(diào)度管控。

　　智能應(yīng)用：裝備智能管控

　　基于寄云工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺和工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，為多種半導(dǎo)體裝備提供設(shè)備狀態(tài)管理，設(shè)備監(jiān)控，設(shè)備告警，配方管理，制程管理，制程分析等應(yīng)用，幫助實現(xiàn)了3000點/秒/機臺海量數(shù)據(jù)的寫入和查詢，關(guān)鍵工藝指標(biāo)的實時監(jiān)測，多臺設(shè)備的集群管理，以及故障檢測與分類、關(guān)鍵輸出指標(biāo)的穩(wěn)定性控制等。

　　智能應(yīng)用：預(yù)測性維護(hù) PdM

　　基于FDC輸出數(shù)據(jù)，良率數(shù)據(jù)以及量測數(shù)據(jù)，利用MVA技術(shù)開發(fā)預(yù)測模型，根據(jù)預(yù)測故障發(fā)生時間，獲得估計的故障發(fā)生時間(MTTF)范圍和預(yù)測的可信度。提前做出應(yīng)對計劃，減少計劃外downtime以及wafer 損傷風(fēng)險。

　　智能應(yīng)用：虛擬量測 VM

　　利用工藝流程和晶圓狀態(tài)信息（包括upstream量測和/或傳感器數(shù)據(jù)）預(yù)測工藝后量測結(jié)果。使用人工智能算法對芯片制造工藝參數(shù)和量測結(jié)果進(jìn)行建模分析，包括厚度、缺陷密度/數(shù)量、方塊電阻、以及在線電測試結(jié)果等。

　　智能應(yīng)用：智能配方優(yōu)化 ROS

　　通過人工智能算法加快配方開發(fā)速度，減少可變性并拓寬工藝窗口，可用于優(yōu)化單個腔室和整個設(shè)備，根據(jù)對結(jié)果的預(yù)測自動修改配方參數(shù)或選擇控制參數(shù)，提高加工性能和生產(chǎn)效率。

　　因此，針對高端制造企業(yè)數(shù)字化能力的構(gòu)建，不得不提到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。寄云科技認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺作為支撐工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“新基座”，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)配能力，能夠起到加速整個數(shù)據(jù)價值傳遞過程的作用。

　　制造企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用，從設(shè)備端匯總來自不同環(huán)節(jié)的IT/OT數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)采集和集成，數(shù)據(jù)清洗和治理，數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲，以及數(shù)據(jù)的分析和建模，再通過快速的應(yīng)用開發(fā)來去構(gòu)建設(shè)備管理、生產(chǎn)管理、以及經(jīng)營管理三個層面的指標(biāo)優(yōu)化能力。這三層通過釋放數(shù)據(jù)的價值環(huán)環(huán)相扣，最終實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營利潤的提升以及經(jīng)營風(fēng)險的規(guī)避。

　　高端制造行業(yè)是寄云科技產(chǎn)品和服務(wù)的主戰(zhàn)場?；跀?shù)據(jù)智能的NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，能夠有效的幫助高端制造的客戶改進(jìn)設(shè)備可靠性提升、質(zhì)量異常診斷和預(yù)測、產(chǎn)能分析和預(yù)測、供應(yīng)鏈優(yōu)化、和降低運維成本等核心價值及關(guān)鍵指標(biāo)，構(gòu)建一系列針對高端制造的過程控制和經(jīng)營決策能力，創(chuàng)造客戶價值。

　　1、經(jīng)營指標(biāo)優(yōu)化：實時生產(chǎn)決策

　　對于大批量的工業(yè)品生產(chǎn)，連續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要，它不僅需要大量的自動化設(shè)備以及全流程的過程控制系統(tǒng)，實現(xiàn)多個流程的無人自動化生產(chǎn)，更需要結(jié)合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的實時分析，對設(shè)備可靠性、關(guān)鍵部件的使用壽命進(jìn)行預(yù)測，通過優(yōu)化設(shè)備參數(shù)和維護(hù)策略來避免非計劃停機帶來的生產(chǎn)中斷；同時，還需要通過量化的生產(chǎn)效率指標(biāo)，持續(xù)減少自動化過程中的人為不確定因素，提高產(chǎn)能和生產(chǎn)效率；

　　在汽車零配件行業(yè)，寄云科技與全球500強企業(yè)麥格納集團(tuán)下屬格特拉克針對生產(chǎn)設(shè)備運行效率的優(yōu)化展開合作，依托寄云科技NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過采集設(shè)備實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合ERP和MES的工藝數(shù)據(jù)，實現(xiàn)秒級的生產(chǎn)指標(biāo)的實時計算，構(gòu)建工藝流程監(jiān)控、關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控，覆蓋設(shè)備端、工廠層、產(chǎn)線層到集團(tuán)層等不同層面的指標(biāo)，打通MES、ERP等OT/IT系統(tǒng)和應(yīng)用，最終幫助客戶實現(xiàn)產(chǎn)線所需人員減少，OEE(設(shè)備綜合效率)提升9%，MTBF(平均無故障工作時間)增加6%等可量化的可觀收益。

　　2、生產(chǎn)指標(biāo)優(yōu)化：工藝和質(zhì)量穩(wěn)定性管控

　　在電力、化工、有色、醫(yī)藥、半導(dǎo)體等復(fù)雜、連續(xù)、自動化的制造過程，存在著海量工藝控制點和外部影響因素，為了保證產(chǎn)品品質(zhì)，需要能夠通過關(guān)鍵工藝參數(shù)的實時監(jiān)控、結(jié)果一致性的管控，實現(xiàn)快速、自動化的根因分析和結(jié)果的預(yù)測。

　　在半導(dǎo)體行業(yè)，北方華創(chuàng)設(shè)備集群管理系統(tǒng)Advanced Group Controller（AGC）運用寄云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案平臺套件，提供全流程一體化數(shù)據(jù)服務(wù)能力，形成包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控，配置管理，制程分析等功能，實現(xiàn)半導(dǎo)體裝備的高性能實時數(shù)據(jù)采集，并有效實現(xiàn)關(guān)鍵控制指標(biāo)的異常檢測以及關(guān)鍵輸出指標(biāo)的在線穩(wěn)定性控制。作為完全自主研發(fā)，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的軟件，AGC軟件的研發(fā)使得北方華創(chuàng)的半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備具備和國外競爭廠商同等的集群管理軟件，進(jìn)一步提升了產(chǎn)品的競爭力。

　　3、設(shè)備性能指標(biāo)優(yōu)化：設(shè)備預(yù)測性維護(hù)

　　高端裝備的連續(xù)運行需要合理的運維方案，需要通過一系列的基于設(shè)備實時狀態(tài)的采集和分析，對設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，提供智能的故障診斷和健康評估，提供完整的維護(hù)保養(yǎng)和基于壽命預(yù)測的備件管理。

　　在油氣行業(yè)，某國內(nèi)陸地石油鉆機廠商攜手寄云科技以NeuSeer平臺為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于設(shè)備實時數(shù)據(jù)實現(xiàn)預(yù)測性維修的完整方案，有效實現(xiàn)設(shè)備軟性價值的增長點，滿足石油連續(xù)性生產(chǎn)要求。通過各種實時監(jiān)控、定期的計劃性維修和不定期的視情維修，對設(shè)備進(jìn)行有效的維護(hù)，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的故障匹配和故障預(yù)測，實現(xiàn)減少人員出差90人次，增加備件銷售3000萬，助力客戶向服務(wù)型制造企業(yè)轉(zhuǎn)型。

　　智能制造的大背景下，推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是國內(nèi)制造企業(yè)走向高端制造的必由之路。寄云科技將持續(xù)發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢和“數(shù)智”能力，以NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為“基座”，聚力解決工業(yè)企業(yè)的盲點、痛點，為企業(yè)提質(zhì)增效注入新動能，幫助中國高端制造行業(yè)實現(xiàn)全方位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動制造業(yè)的可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)我國制造強國的戰(zhàn)略目標(biāo)。