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2022/05/16
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锱云科技张澄宇:从设备侧切入再向上、水平扩展,成为数字化供应链中不可或缺的世界级软件供应商

编者按:

 

数字化、智能化是当前中国企业优化组织运营、实现降本升效、应对竞争压力的必要手段。与此同时,推进设备与设备、设备与人之间互联互通的工业互联网也必将助益于中国企业,乃至整个制造业的数字化、智能化进程。可以说,在企业刚需和政府推动的双重因素下,数字化将在中国制造业转型升级中充当有力的推手。

那么,在中国制造业转型升级中,工业互联网具体将如何去发挥作用,这其中所蕴藏的创业机会,我们又将如何去判断其资质,近日,磐霖A+轮领投企业、工业互联网交钥匙解决方案提供商锱云科技受邀参与云天使 Portfolio 创始人系列活动,创始人张澄宇在访谈中,分享了锱云科技对于工业互联网的实践和思考:

1,中国的高端制造业的数字化经历了三个主要阶段:1.0自动化阶段、2.0信息化阶段,3.0数字化阶段;设备联网是数字化的基础,把 IT 和 OT 打通,实现数据闭环的产品交付也是工厂真正的需求;

2,未来,中国的工业互联网或将以跨行业的平台去连接各类工厂及相关设备,基于各类设备数据,将会有非常多的应用场景和商业模式衍生出来,比如数据+金融,数据+电商等;

3,工业软件强调能力边界,需要专业的划分和互补,一个系统不可能满足工厂所有需求,锱云则以从设备侧切入,然后向上、水平扩展,连接打通数据,成为数字化供应链中不可或缺的一环,这也是锱云所面对的机会所在。

作为国内最早一批工业互联网领域创业企业,锱云科技致力于于中国的高端制造业的数字化转型,产品以制造企业的设备接入和数据采集为起点,向上提供 IoT PaaS,数据湖和数据分析,以及工业管理软件能力,为企业的设备运行管理、故障预警、次品分析、产能堵塞诊断等环节提供数字化赋能,帮助企业提升良率和产能利用率等,实现降本升效。

 

锱云科技创始人张澄宇访谈精华:

Q:自从 2015 年提出「中国制造2025」的规划已过去了 7 年,现在国内高端制造业的数字化转型发展到什么程度了?

张澄宇:中国的高端制造业的数字化经历了三个主要阶段:1.0 是自动化阶段,以机器替代人;2.0 是信息化阶段,服务器版本的阶段。工厂上了一套 IT 系统,SAP ERP,Oracle ERP,包括前几年比较火热的云 ERP,云 MES,这些都是信息化阶段的产品。但由于 IT 系统没有形成数据闭环,前端数据采集须靠人去输入。同时,设备的 OT 系统与后端 IT 系统的连接没有打通,所以在平台上计算的结果对生产设备没有形成反向指导;3.0 是数字化阶段。数字化的基础就是设备要联网,要把 IT 和 OT 打通。工厂真正需要的就是基于数据闭环的产品交付。目前,在中国的高端制造业中,能够达到数字化阶段的企业不超过 5%。

 

Q:锱云科技提供了什么产品,解决了哪些问题?

张澄宇:锱云有四层产品矩阵,最底层的数据采集通过硬件设备,让数据实现了标准化

IoT PaaS 平台实现对多种类型的设备的管理,以及参数下发和反向控制。这一层类似于一个工业操作系统,控制设备中的电机、伺服、主轴的运转等,它做的是类似于西门子控制系统的事情。

数据湖通过高性能计算引擎,对海量的数据做分析,类似于企业的决策中心。同时,还向企业外部面向整个产业链形成数据共享,通过 EDI 的方式实现产业链之间的数据协同,从而实现数字化交付和供应链优化。

最上层是工业管理 SaaS 软件。作为工业管理软件,有设备资产管理,设备周期管理,备件管理,设备预测性维护,质量大数据,生产追踪等功能。虽然在 SaaS 层,我们听起来和很多云 MES,云 ERP 厂商的模块名字是一样的,但是实现逻辑是完全不同的。一个最简单的场景:做设备维修的安灯系统,这是日本工厂管理体系中最基本的一个模块。当设备发生故障的时候,操作工人按一下,这个设备上的红灯就会亮起,然后维修人员到设备现场进行故障排查,以手工方式发起一个维修工单,这是传统制造业的流程,也是现在云 ERP、云 MES 解决方案的流程。锱云则是完全相反的,我们以每秒钟的频率实时采集设备的数据,设备一旦发生故障停机,系统可以采集设备的故障代码以及它所对应的故障信息做出反应,所以我们的设备管理模块的逻辑和流程是完全不同的,能够做到端到端的全流程自动化。

 

Q:工业互联网能够帮助企业实时监控生产流程,生产数据的可视化在数据分析的辅助下也给企业决策提供了便利。能否用相关案例来帮助理解?

张澄宇:我们的客户案例中,有个客户是苹果产业链中生产摄像头模组和指纹模组的龙头上市企业,是 3C 行业中非常有代表性的头部客户。首先,锱云帮助其所有生产设备实现了联网,100%覆盖。在 OT 层面,我们是这个客户唯一的解决方案提供商。我们在每一个机台上加装了我们的数据网关,以每秒钟的频率实时采集全量设备数据。然后,我们向上落地了 IoT PaaS 平台,数据湖,以及数据分析和决策智能类产品。比如,我们现在正在做的产品质量大数据平台,客户基于这个数据平台可以自己去做工艺仿真。

 

Q:为他们带来了哪些价值?

张澄宇:首先,对企业内部生产效率有巨大提升,其次,帮助企业实现外部供应链优化的巨大飞跃。

这个客户的生产管理三大核心KPI:产能,良率及数字化交付。

产能:过去,工厂自己开发MES,APS,其中很多产量数据依靠人手动输入。而在我们的系统下,该企业清楚地看到其产线的实际使用率只有 54%,产能浪费占46% ,然而他们却还在购买新设备。这也是非常普遍的行业现状。所以,在锱云的数据分析下,他们的产能和产品良率都提升了,但设备数量减少了。

良率:当我们把所有影响产品质量的数据汇聚到一起后,就形成了一个基于质量数据的知识图谱模型。在此基础上,机器学习进行自动化的质量缺陷的分析和定量的计算,工厂的工艺人员就会清楚的看到,影响产品良率有 1000 个维度的因子,这些因子中排名靠前的到底有哪些,如何进行精准的改善。此前,传统的制造业做质量缺陷,一般只能通过大量的 FAE(质量缺陷工程),做大量的工程实验。

数字化交付:苹果从 2020 年开始,在整个供应链中推行数字化交付,所以苹果的一级供应商已经开始着手做设备联网。在“果链”企业中,以前有过一些做工业互联网的公司,他们是以 SaaS 应用切入的,比如从刀具管理这一个点的应用切入,但是客户需要的其实是一个体系的产品而不是一个点的应用,所以现在我们在逐渐替代这些产品。

从最终的效果看,反映在此上市公司的年报上,公司 2020 年的净利润比 2019 年增长了 80% 以上,这还是在它的某个大客户因为美国打压退出手机市场、订单大幅下滑的情况下完成的。同时,其中高端模组的出货量在 2021 年 12 月已经从行业第三跃居到行业第一。所以,数字化的落地会帮助企业迅速拉开差距。这是一种生产效率上的降维打击。

 

Q:3C 行业的数字化程度是很高的。除此之外,还有哪些行业和客户正在落地工业互联网?

张澄宇:以汽车产业链里我们的一个大客户举例。这家国际新能源汽车王者在中国有上百家一级供应商。和苹果一样,他们从 2020 年开始就提出了数字化供应链的要求。我们用了两年的时间去和他们进行交流验证,终于在 2021 年下半年得到了他们工厂的认可,成为他们数字化供应链项目目前唯一的一家供应商。这家车企正在把他的供应商强制推给锱云,要求供应商的工厂使用锱云的产品来联网和做数据汇总,供应商的数据会先上传到锱云的 DHub 数据平台,经过我们的转化和清洗之后,再推给整车厂。

作为整车厂,这个客户最关注的是:第一,供应链的风险,即供应商的可替代性。比如上海疫情,那么在上海的工厂在其他地方有没有备份,这是数字化验厂的范畴,就是对于新的供应商,锱云的产品如何通过数字化的手段来做验厂,确保他是合格的,可以符合车厂的产品交付体系。第二,交期和产能的问题。该车企要求所有供应商的工厂必须要提供设备的数据,其中就包含了跟订单和产能相关的实时记录。过去,链主企业最大的痛点,包括大众,通用这样的顶级整车厂,一般在和供应商对产量的时候都是事后的、静态的,每周同步一次,顶多每天同步一次。现在通过设备 OT 的数字化手段,企业可以精准的了解订单在当前这一刻生产了多少件,完成了多少进度。第三,质量的稳定性

 

Q:在您看来,中国的工业互联网未来会如何演进?

张澄宇:首先,中国有近百万家规模以下制造企业。这些碎片化的产能将会产生平台型公司。垂直行业领域的平台,比如汽车零部件平台,3C平台等。而要覆盖不同的工艺跨行业的平台,则主要由订单驱动,比如新能源整车厂的产品则涵盖了电化学、机加工、注塑、冲压、喷漆等不同的行业。

理论上讲,如果有一个平台,把所有的工厂设备全部连接起来,基于订单去做精准的拆分,这是最理想的情况。当它连接的工厂越多,前端能够接的订单的类型就越多。从设备数量来看,包括 CNC 数字机床、注塑机、SMT 机台等,中国的保有量应该在接近 1 亿台的规模。基于这些设备的数据,会有非常多的应用场景。如果能够采集每家工厂,每条产线,每个设备的实时订单和生产数据,质量数据,工艺数据等,将来可以演化出非常多的应用场景和商业模式,比如数据+金融,数据+电商,等等。

为什么生产数据可以和金融结合?

因为金融天生最关注数据,而通过设备数据对企业的融资情况可以做最准确的穿透和判断。中小企业融资,是每年100 万亿的市场。任何工厂,理论讲每天都会有资金需求。但过去,金融机构缺少自动化的手段去精准判断企业的资金需求。如果能解决这个问题,这是一个非常巨大的市场。所以我们当前聚焦于做大连接量。截止 2021 年底,锱云已经连接了 6000 多家头部的工厂。我们的目标是在未来几年中连接超过 50 万家工厂,成为中国的超级工厂平台。

其次,工业互联网这个赛道,非常强调专业分工。工业软件强调能力边界,需要专业的划分和互补,而不是一个软件把所有功能都覆盖。所以,在国外的成熟的服务商中,SAP 是不做 MES 的,西门子是不做 ERP 的。而国内的一些云 ERP 或者云MES厂商不断的扩展功能边界,ERP、MES、WMS 、QMS 都能做。但是用一个系统将工厂所有需求都覆盖了是不可能的。所以,我们观察到,通常大的制造业客户,一般上来先买ERP。MES 和 APS 都是自己开发。后面再采购 PLM。再往后是采购 QMS,然后是 SRM。CRM 作为大的生产商来说,他们的客户都是固定的,这块的需求是相对薄弱的。

锱云现在面对的是一个全新的机会。过去生产设备都没有联网,所以锱云从设备侧切入,然后向上、水平扩展。随着头部链主企业的推动,整个供应链数字化的浪潮已经形成,锱云希望成为数字化供应链中不可或缺的,世界级的软件厂商。

 

来源:云天使