黄小兵：工业大数 智造灯塔

来源：水木工业数智化
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本文介绍了黄小兵老师带来的《工业大数智造灯塔：从数据到智能的探索与实践》的主题分享。

本文整理自清华校友工业数智化高峰论坛

黄小兵在《工业大数智造灯塔：从数据到智能的探索与实践》的主题分享中围绕相关工作实践与大家分享了工业数智化方面的探索和感受。他说，智能制造是一个长期积累、不断创新的过程。工业大脑是智能灯塔工厂的中枢核心，其关键作用是不仅能记忆和管理历史经验，还能根据经验、理论和实际变化不断学习改进。清华是一个能够把科技创新和应用落地相结合的大平台，自己曾多次参加过清华校友三创大赛等活动，从校友生态圈中受益良多，当前中信控股也在构筑产学研的创新生态圈，希望与老师同学们多交流、多合作。

2021年9月,中信戴卡秦皇岛工厂获评世界经济论坛“全球灯塔工厂”。12月7日央视新闻联播专题报道“灯塔工厂代表制造业智能制造和数字化最高水平”，这是对我们智能制造、数字化、工业互联网等相关工作的肯定与鼓励。从目前全球所有灯塔工厂的分布来看（包括最新评定的这批）,中国一直遥遥领先，牢牢占据“世界工厂”的领先地位，这些先进的工厂引领着中国制造业的数字化转型不断提质升级。

智能制造是一个长期积累的过程，现在我们还远未达到完全的智能化，只是在工业数智化这条路上探索了一些相关应用、取得了一些阶段性成绩，还需要不断的创新。今天和大家交流分享一下我们的相关探索与实践。

背景：数据驱动新工业革命

关于这一轮新工业革命，不同国家结合自身的优势和目标有不同的做法，我感受到最大的共同趋势是，数据成为了新的生产要素，人工智能成为新的生产工具。

回首过去几十年IT行业的发展，其实一直在跟数据打交道。例如电信行业的集成信息系统，最开始一般是县或者市一级数据集中，后来在省一级大集中，这就意味着全省几千万甚至上亿人，每打一个电话会产生多条记录。这个数据量就很大了，就需要采用世界上最先进的服务器和数据库管理系统。这些数据规模很大，但结构非常规整，时间、地点、人物、单价，然后算算时长乘以单价汇总一下。正是海量结构化数据的大规模处理和分析利用能力，使得电信运营商的全省乃至全国集中化信息管理成为可能。

在数据服务于科学研究方面，我有幸参与了人类基因组计划（Human Genome Project, HGP）的科研工作。传统生物学研究是在瓶瓶罐罐里面来做实验，要测人的基因序列，先要花十来年甚至更长时间的实验，把染色体一段一段标记出来再分段实验研究。后来有个科技狂人（就像今天的Elon Musk），他说我用生物方法解决不了的，就用计算机方法来解决，靠的就是大规模数据处理和高通量算法分析的能力。这个颠覆性创新方法给了生命科学巨大的推动。当时，我们和北大、中科院理论物理所、清华的老师们一起合作，把传统生物技术和计算机技术结合起来，完成了1%人类基因组和水稻基因组等科研项目，见证了生物信息学这一交叉学科的诞生与蓬勃发展。

今天大数据和AI在快速发展，很多的传统学科和领域都在颠覆。例如新材料和智能新装备，在用AI、大数据等信息技术赋能材料学、机械装备等科学研发。数据服务渗透到各行各业，从管理数据，到科研数据，到工业数据，然后到设备、材料本身的演进。在新的科技与产业革命中，数据驱动的智能技术将象“电”一样，无处不在的被应用到生产与生活的各方面。

实践：中信戴卡数智化转型案例分享

1、调研

中信戴卡是1988年中信集团在中国大陆创建的第一家铝制车轮厂。2008年，中信戴卡成为全球最大的铝车轮供应商，从那以后一直牢牢占据第一的位置。后来还不断拓展了铝制底盘零部件（包括转向节和副车架等）产品。在2021年的全球汽车零部件百强榜里，中信戴卡排名第58位。

中信戴卡的生产基地是全球化布局的，包括亚洲、美洲、欧洲和北非，这也对数字化提出了很多新的要求。中信戴卡现在年产能达到八千万件以上、配套2000多万辆整车。但是现在人们对工业品也希望能体现个性化，大家希望自己车开出去以后车轮的颜色、形状跟别人不一样，甚至独一无二。这些个性化需求如何通过一个个大规模生产的流水线来满足？这对我们提出了很多要求与挑战。

中信戴卡的数智化转型也正是从数据开始的。首先我们联合上海交大、斯坦福大学的专家学者，梳理了戴卡现在都有一些什么数据，这些数据是怎么关联的。从下面这张概况图我们可以看到，蓝色的是对应物料相关的数据，如原材料的投入、半成品流转和成品产出等；棕色的是生产相关数据；绿色是质检相关数据。这个时候就会发现，这些数据需要一根主轴把它们串起来，这就需要一个统一的ID——产品二维码。

我们后来比较形象把它称作车轮的身份证，每个轮子诞生的时候都获得一个唯一的身份证号，以后的每一个环节都有记录：什么时候在哪个设备上生产的，当时工艺参数是什么，质量检测结果是什么，信息全部被串起来了。这条主轴让海量工业数据真正成为了企业的数据资产而不仅仅是管理成本。   

2、规划

摸清了企业的数据家底，我们再结合中信戴卡的管理模式与核心竞争力进行梳理，在2014年绘制出如下这张数智化规划图。

建设“高度柔性的大规模定制”汽车轻量化产品平台，是中信戴卡数智化转型的核心目标。QCD（Quality质量、Cost成本、Delivery交付）是工业生产管理的基本抓手，关键要素是人、机、料、法、环、数。在技术实现上分为三层：底层为执行层，包括机器人、数字机床、智能装备等。中间是网络层，物联网把生产装备和数据中心和决策中心连接起来，移动互联是把不同角色的人、设备和数据中心连起来，云计算、边缘计算让连接和计算无处不在，数据可能存在于中心，也可能存在于边缘端。工业大脑这一层尤其重要，正如人类的大脑，其最关键的作用包括，第一，要能存储和记忆，也就是数据管理；第二，要会学习和进步，要结合历史经验、规律规则和现实情况，来不断学习和持续改善。在价值产出上，我们希望打造一个精益化、数字化、智能化的制造体系。

为了实现这一数智化转型总体规划，我们制定了分步走的实施路径，涵盖标准化、自动化、信息化和数智化。这几步并非必须要先完成第一步再做下一步，中间有层叠关系。

第一点是标准化，这一点可能跟很多上来就做自动化改造的思路有差异，我们认为标准化（或者汽车行业常说的精益化）是往后几个环节的基础，在生产流程中把各方面需求都标准化了，才可能在自动化、信息化和智能化中有目标的持续改进和提升。

再看信息化，狭义的信息化其实主要是指人和人之间信息和数据的传递，通过ERP等管理信息系统来实现。而在这一波数字化浪潮中，最大的变化是物联网来了，很多现场工作不需要人去统计汇报了，可以大幅提高生产效率。以往在现场MES系统其实很不好推进，需要工人手工录入的其他数据系统也不好推进，为什么？现场工人一边要生产，解决质量问题、设备问题，一边要抽时间脱下油乎乎的手套再去敲键盘、录数据，很麻烦！但是带数据采集功能设备的MES使用情况比较好，比如整车总装的扭力值，工人的扳手本身就能把这个数据记下来，这给了我们很大的启发，这就是数字化和信息化的一个重大差别。戴卡做DMS系统的时候，我们争取90%以上的现场数据不需要人为录入，而是用设备自动采集，取回来的数据汇总分析之后还能辅助现场做决策和报工，这样工人更有积极性来用这套系统。

整个系统的目标是要打造数智化的智能工厂，建成工厂的数字孪生（Digital Twin / CPS），能够实现自感知、自学习、自适应、自进化。这套数字制造系统Digital Manufacturing System（简称DMS），并非是一个简单的软件系统，而是融合了管理、硬件和软件等元素的一个数智化制造体系。

这是我们对智能工厂数字孪生系统的构想。在现场的工人、管理人员、原料、设备等，通过物联网采集到数据进行整合，也包括我们的制造执行系统MEM，形成一个可视化、可协同、可移动管理的平台，并在此基础之上发掘智能化的优化应用，再反馈到现实物理世界里改进和提升生产，形成一个虚实结合的CPS系统。第一步实现数智化车间和数智化工厂，后续逐步放大建成数智化企业和数智化产业链。

我们希望从制造环节出发，整合营销、研发、经营、决策以及服务等模块构成一个整体的综合能力体系。很多思路来源于当时工业4.0白皮书。刚才分享的智能工厂建设是纵向整合，从设备、自动控制层往上一层一层到管理。同样的，从客户需求到后服务的整个生命周期各个环节，也都需要深入去做数智化转型。我对刚才余院长讲的一张图印象特别深，中国工业的数字化能力建设，在生产制造环节比较领先，但是在研发、智能产品后服务，以及安全可靠的产业链、供应链等方面，还有很大提升空间。

3、行动

中信戴卡的智能工厂规划和建设是边实践、边完善的。在2016、2017年的时候，我们把这些积累，全部应用到了最新的六号线工厂的建设里，我们把它定义叫“未来工厂”。六号线建设年产能为300万只车轮，而且可以实现高度柔性的个性化生产，包括刚才说的各种造型、表面处理、套色等。

中信戴卡徐佐董事长对六号线工厂提了三大建设目标：第一，现场环境要像电子工厂一样安静整洁；第二，生产过程要像涓涓流水一样欢快顺畅；第三，做的产品要像诗词歌赋一样优美浪漫。这三大目标让大家都很直观的感受到未来工厂的特征，全体员工知道要怎么建设一座智能化的未来工厂。后来我们发现，这三大建设目标，第一条对应着绿色制造，第二条对应着柔性制造，第三条对应着智能制造。很多去过戴卡工厂的校友都说，虽然我们是一个机械加工工厂，但环境确实达到了像电子工厂一样干净整洁。

在这次评选灯塔工厂时，国际专家评委总结了五个重大特色，其中包括：

1、数字化精益协同：六号线有八万多个数采点位，是基于大量设备、物料和人员互联互通的数字化精益协同。

2、智能化铸造闭环：生产数据采集上来以后，首先应用到在线质检方面，通过深度学习、机器视觉，实现X光智能读片和评级，实时反馈质量结果。然后，通过模拟学习和强化学习的方法，将质量结果和工艺数据相关联，自动学习工艺改善模型，并反馈设备改进工艺参数。这样，六号线不仅能节省质检人员15个左右，还因为质量提高带来原材料等方面的节省。同样，在机加工环节也做了类似的AI闭环优化，可以根据实时在线尺寸检测实现优化刀补等。

3、高度柔性的生产线：在涂装等环节实现了单件流转，以前一个涂装批次大概一千个轮子，意味着一千个轮子都得是一种颜色，现在上一个轮子和下一个轮子都可以不一样，能实现柔性生产。当然，前提就是刚才说的得有身份证，进来时就知道是什么轮子，要怎么加工，从而实现单件流转。

展望：中信智造 创新灯塔

中信成立于改革开放初期，邓小平同志为中信题字“勇于创新，多做贡献”。如今中信集团的业务涵盖综合金融服务、先进智造、先进材料、新消费和新型城镇化五大板块。

我多次参加了清华校友三创大赛等活动，我觉得能够把科技创新和应用落地结合起来是我们清华的优势和特色，希望借助清华大学这个平台，助力我们中信控股构筑产业数智化创新生态圈，希望在相关工业领域和清华的各位老师和同学们多交流合作。

受篇幅所限，未能详尽展开的内容，点击阅读原文观看视频回放

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