2019-02-22 09:40

　　高子和：大家好，我是富士康的高子和，我跟我们的业主，也就是我们的客户基准精密惠州有限公司为大家讲如何为行业赋能，以及电子行业的工业互联网。

　　跟各位报告一下，实际上我们公司在做的整个工业互联网的体系架构跟其他的不同，我们非常重视车间的边缘层，我们内部叫核心层，因为越接近产线我们就叫核心层，来取得关键有效的数据。刚刚早上王司长也提到了，如何把关键的数据上云上平台，这对我们来说也是重点。所以不光只是设备上云上平台，还要把关键的数据萃取出来，这是我们做的事。所以在我们公司开发了一系列包括网端、路由器，加上我们把所有的连接都全部做统一化，做成集群化。所以有一个叫做现场的中控中心，我们称之为雾小脑，这是一个部分。在上面有了架构，所有工业的云架构我们叫做富士康云平台，这整个云平台基本上它是一个中控平台，可以把关键的数据萃取之后，把不同的数据混合起来，知识积累在上面，打包成一个通用的模式，对外做输出，以生成行业价值的App，也就是我们做成的工业App。

　　实际上我们整个工厂都在做所有的数字化的车间改造，除此之外，也把关键的数据打包变成服务的方式，快速部署在云平台的架构上，来达到所谓的工业知识的复用和机理模型的调用，做到标准化的目的。最后是做到了共享，实际上我们在讲整个工业互联网体系，有边缘层、IaaS、PaaS、SaaS，这几个层，当然对我们来说这远远不够。也有人提到在上面是大数据、DaaS，从数据到核心层，到IaaS，是无处不在都需要利用到的。所以我们要做到从数据层开始，这个部分要做出来就有赖于我们如何结合各个不同有效的产线使用的空间，直接反馈到智能工业的场景中。

　　所以说在最上层叫做VaaS，我们要从SaaS上面再延伸出来VaaS的观念。VaaS的观念会产生各个不同的云架构，所有各个不同的行业属性等，好比我今天接入快速的机器人，我有接入数字化车间或者说车床，都在这个VaaS可以实现，换句话说它是各个不同的微服务的集合体，来产生服务的架构，到我们的车间，再到客户的身上。

　　这是我们的数据采集会遇到的难点，这个数据不好采，怎样的数据采集是对的？上传出来的文字有时候看起来像天书，看不懂。所以我们在公司内部把所有的做工业互联网区分为四个T，就是所谓的DT、AT、PT、OT。那我们是结合了DT、OT，把他们遇到的困难借BT跟OT的赋能手法去解决。我们怎么解决这个问题呢？我们开发了一系列的工业物联网方面的平台，它实际上是快速连接所谓的核心层。从电子行业来看，我们占了全球13%左右的电子表面贴砖的产能，也占15%左右的数字车床，我们打通了不同协议的环节，可以有效地萃取上来之后做到统一的标准化，跟统一的API输出。所以我们开发了物联网平台叫CorePro，解决了数据采集的难点，并且把数据对应到有效的应用，建立数据的快速模板。

　　我们接入CorePro很简单，第一个是快速的定义所谓的数据设计模板，之后做设备注册，第三是平台快速接入。利用这三步曲我们就可以打造数据采集。做工业互联网要做几件事，第一步当然是所谓的泛在连接，打通之后第二步就要做云化服务。那我们怎么做云化服务呢？我们做了一个Data服务，我们有一个数据库的产品，叫做Dingo。今天我有不同的来自机器数据的特征，这在我们平台的产品上，可以快速地借由各个不同的特征值提取之后，统一转化成输入单一的接口，供更上层云化的服务做应用。换句话说刚才我们用了CorePro打通了泛在连接的关键之后，第二步就要做云化服务，通过这个Dingo的产品可以快速地实现云化服务这件事，之后将对应所需求的，比如说我们现在跟数据专家合作，他们根据数据模型可以运行相对已经有的模型，可以让不同的行业属性跟设备，都得以在这个云化上面来实现。因为我们深信，做工业互联网不只是在看设备的架构率跟报警，而是如何把数据跟不同运行参数的模型匹配，比如说我要做好机台健康的诊断和保养，我要做下一个工单跟所有的智能生产的环节做匹配，可以送到更有效的机台做生产，这都会有赖于我如何建一个很好的模型，在平台上做一个实现，可以给我们所有的应用单位。

　　接下来是智能化、可视化的呈现。除了有丰富的AI图表，可以做快速的智能化部署。同时在我们的平台上可以对接各个不同的数据库，待会儿我们会有史总强调，在他的生产车间如何用这几个平台的工具，来达到提质、增效、有效的智能化的生产环节。

　　最后，我要跟大家各位强调一下，实际上我们李教授也说了，我们如果没有好的应用，我们就是阳台，不是平台。现在我站在这里是一个舞台，大家一起来有很好的应用，才能称为平台。所以说依照我们内部在定的，用这个观念加上我们富士康工业互联网平台的工具，可以打造VaaS。这就是平台跟阳台的差异。下面交给史总。

　　史俊鸿：我是来自基准精密的史俊鸿，我们生产的企业是硬质核心金刚石刀具，这是在机械加工行业的应用。我们每个人都有智能手机，十几年前有一家美国的公司开创性地把我们的手机的外壳从塑胶的变成金属的，从那时候开始我们的刀具的行业就发生了跳跃式的增长。也是因为这家公司，所以我们在刀具的要求，也跟原来做汽车行业的要求有很大的不同。我们每年生产的刀具都是用于加工全国跟全世界最好的智能手机的外壳，所以精度的要求很高。平时我们都是用传统的方法做生产跟管控，遇到了很多问题，比如说刚刚高总讲的数据采集的问题，我们采不到数据，因为很多国外的设备协议封闭、端口不开。还有一些问题，比如说人员的招募问题，因为现在年轻人不愿意做这种传统的行业。还有一个问题，就是经验传承的问题，因为这个行业一下子发展得很快，所以有经验的人大家就互相跳来跳去，经验传承留不下来。

　　当我们遇到这些问题的时候，我们在三年前跟高总的团队做接触，他们帮我们建了刀具行业、工具行业的平台。通过这几年的努力，我们也取得了一些成绩，2018年我们获得了工信部的智能制造和人工智能应用的示范项目。也获得了广东省第一批工业互联网的应用。

　　高总帮我们打造的平台有几个重要的模块，我向各位简单汇报一下。

　　首先，这是一个比较主要的智能的应用。我们叫智能磨削的应用，刀具在加工的过程中跟传统的机械加工不太一样，因为刀具加工是用砂轮来磨我们的机体。在加工的过程当中，砂轮在不断的消耗，刀具的形状才能按照我们设计的形状生产出来。砂轮在不断地消耗的过程中，砂轮的形状就会变化，所以从理论上讲我们的刀具形状是在不断变化的。这就对我们技术的人员、工程师提出了很大的挑战。他要有很多的经验积累才能够比较准确快速的调整生产过程中的参数。通过这个平台收集了我们刀具的形状参数、机台的参数，环境条件的参数，输入到平台的后台，通过神经网络建立大数据模型，然后在我们的设备端，就是雾小脑这一部分做应用。当这个模型建立好了之后，检测的数据跟生产的数据在接入这个模型之后，就可以智能的判断什么时间哪一个尺寸，或者什么时间哪一个机台会出现问题，提前给预警，可以提前给出参数的预测值跟时间点。极大地提升了我们的工作效率，也很好地解决了产品良率的问题，这个项目获得了工信部去年的人工智能的应用示范。

　　下一个是刀具寿命，这是器械行业老生常谈的问题，有很多的解决方法，行业里大家都知道。但是能应用到真实的生产当中有很多的困难，我们也结合了生产的特点，选了一部分有代表性的刀具生产的过程，做了模型的应用。我们通过对电流的监控，根据机台的参数和电流的结合，实时判断这个刀具的寿命到底什么时候会出现异常，在寿命快到之前，我们的自动机器人会做刀具的更换。

　　这是调机补正，我们在开机的时候先要调，调了之后才能大量的生产。所以我们在开始调机的时候就一定要通过有经验的工程师做参数的调整，也一样通过这个平台建立了这样的模型。积累了我们过去可能几十万笔、几百万笔调机的数据，通过刀具的规格，一些环境的参数、机台的参数，给出建议的参数，能够做到一次或者两次就可以调成。这样比较有利于我们尽快地投入生产。

　　下一个是刀具协同设计。我们的刀具设计通常都是靠人、靠设计工程师，他在CAD或者在3D的设计软件里做设计，是根据他的经验做的设计。随着行业的不断发展，很多人才流失了之后，之前累积的经验很难再传承了。通过我们的平台，把之前成千上万款的设计参数跟实际调整的一些参数，输入这个平台数据库，它会根据我们新的案子的需求特点，会给出一个设计的主要参数出来，我们人员在调整的时候就比较方便快速了。

　　刀具砂轮专家。刀具生产的过程中砂轮是有选择的，选进口的还是国产的，选什么样的颗粒度，都是靠人工的经验。随着人工的经验流失、没办法传承的问题出现，我们都需要通过这个平台来建立我们的模型，最快速地实现我们的砂轮选型跟砂轮调整。

　　高子和：除此之外，我们基本上也开发了所谓的网络化协同跟工业互联网平台。所以真正发挥了大众创业、万众创新的理念。

昨天在主论坛强调了我们用这个刀具做到刀具的赋能。所以有人说日本是工匠精神，德国专门研究器具，叫器匠。美国专门在技术上有很深的崭露，叫技匠。中国实际上是结合工匠、器匠、技匠，根据习总书记提到的，要深度推动互联网、人工智能、云计算与实体经济的结合。以上是我的报告，谢谢。