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固本強(qiáng)基，智能制造進(jìn)入深水區(qū)｜愛分析報告
報告關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)
設(shè)備后市場服務(wù)存在以產(chǎn)品為價值中心、以產(chǎn)品+服務(wù)為價值中心和以服務(wù)為價值中心三個發(fā)展階段，當(dāng)前正處于第二階段。針對運(yùn)維成本高、備件管理難、服務(wù)流程不透明、客戶管理難等服務(wù)難題，設(shè)備后市場服務(wù)提供的解決方案能夠有效應(yīng)對上述痛點，并引領(lǐng)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型，推動商業(yè)模式變革。
工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺成為智能制造的核心基建，為智能制造應(yīng)用場景的拓展提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)能力支撐。湖倉一體、流批一體技術(shù)的發(fā)展能夠為數(shù)據(jù)治理提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、滿足不同場景下的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。同時，工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺的建設(shè)需要夯實數(shù)據(jù)安全底座。
工業(yè)元宇宙引領(lǐng)智能制造發(fā)展方向，通過打造一個三維的、低成本的虛擬世界，加速產(chǎn)品優(yōu)化迭代，應(yīng)用場景包括研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、沉浸式營銷等。然而從概念走向現(xiàn)實，工業(yè)元宇宙亦存在諸多挑戰(zhàn)，要求更高的算力、更快的技術(shù)融合和更加安全的數(shù)據(jù)保護(hù)等。
相較于其他行業(yè)，制造業(yè)在大模型領(lǐng)域投入較少，相對滯后。通用大模型可幫助企業(yè)打破知識和行業(yè)經(jīng)驗壁壘，實現(xiàn)突破創(chuàng)新，專業(yè)大模型能有效解決大客戶特定需求，打破垂直類信息孤島。制造業(yè)需要加快探索和布局大模型的應(yīng)用。
01 報告綜述
中國制造業(yè)體量龐大，增長迅速。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2022年我國制造業(yè)增加值達(dá)33.5億元，繼續(xù)保持世界第一制造大國的地位。根據(jù)工信部的數(shù)據(jù)，我國制造業(yè)占全球比重也從22.5%上升到近30%。
與此同時，中國制造業(yè)面臨智能化水平不足、核心技術(shù)受制于人、部分工藝流程的人工依賴度較高、產(chǎn)業(yè)附加值不足等問題。伴隨著我國人口結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，制造業(yè)的成本將進(jìn)一步攀升，未來發(fā)展面臨挑戰(zhàn)。
在此背景下，智能制造成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心命題。智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動各個環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的*制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱，它以智能工廠為載體，以關(guān)鍵制造環(huán)節(jié)智能化為核心，以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)、以網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)為支撐，能夠縮短產(chǎn)品研制周期、降低資源能源消耗、提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量。
當(dāng)前，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)，呈現(xiàn)出以下趨勢：從業(yè)務(wù)運(yùn)營的降本增效走向商業(yè)模式變革，從單點場景的驗證突破轉(zhuǎn)向平臺化能力建設(shè)，從成熟技術(shù)的應(yīng)用延伸到新興技術(shù)的探索。
以設(shè)備制造行業(yè)為代表，設(shè)備后市場服務(wù)引領(lǐng)服務(wù)型制造商業(yè)模式變革。伴隨著政策指引和制造業(yè)觀念轉(zhuǎn)變，制造業(yè)開始向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，由原來的以產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)為以價值為中心，通過提供附加值服務(wù)來增強(qiáng)產(chǎn)品競爭力。一方面，《中國制造2025》《關(guān)于進(jìn)一步促進(jìn)服務(wù)型制造發(fā)展的指導(dǎo)意見》等政策文件中明確指出，要利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)促進(jìn)生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造的轉(zhuǎn)變，推動商業(yè)模式和業(yè)態(tài)的創(chuàng)新。另一方面，越來越多的企業(yè)認(rèn)識到，伴隨著市場由短缺經(jīng)濟(jì)向過剩經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)變，產(chǎn)品同質(zhì)化愈加嚴(yán)重，消費者選擇空間也更大，服務(wù)化經(jīng)營和差異化戰(zhàn)略將成為制造業(yè)實現(xiàn)突圍的制勝策略。
數(shù)據(jù)智能平臺建設(shè)成為智能制造的核心基建。數(shù)據(jù)已成為繼土地、勞動力、資本、技術(shù)之后的第五生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)作為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)要素，決定了智能制造的精度和深度。在2021年12月出臺的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中也指出，要“加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級”“支持有條件的大型企業(yè)打造一體化數(shù)字平臺”“由點及面向全業(yè)務(wù)全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型延伸拓展”，因時因地打造工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺已成為制造業(yè)集成數(shù)據(jù)資源、挖掘數(shù)據(jù)價值以賦能業(yè)務(wù)場景的必由之路。與此同時，隨著領(lǐng)先制造業(yè)企業(yè)自動化基礎(chǔ)建設(shè)的基本成熟和上層數(shù)字化應(yīng)用的單點突破，企業(yè)亟需建設(shè)一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與服務(wù)平臺，為智能制造各應(yīng)用場景的拓展提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)能力支撐。
工業(yè)元宇宙指引下一代智能制造發(fā)展方向。工業(yè)元宇宙作為元宇宙落地的熱門場景，一直以來受到眾多關(guān)注。政策端，國家和各地正在加快出臺相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，以搶占先發(fā)優(yōu)勢。2022年10月，工信部發(fā)布《工業(yè)元宇宙三年行動計劃(2022-2015年)》，推廣工業(yè)元宇宙在具體場景下的應(yīng)用。工業(yè)元宇宙通過虛擬世界對現(xiàn)實生產(chǎn)活動的映射，幫助制造業(yè)打破時空限制，降低試錯成本，提升作業(yè)效率。但目前工業(yè)元宇宙落地時仍面臨著數(shù)字孿生模型構(gòu)建難、技術(shù)儲備不足、技術(shù)融合難、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險突出等問題。未來，如何突破上述難點、拓寬工業(yè)元宇宙應(yīng)用的深度和廣度是制造業(yè)共同關(guān)心的問題。
圖1：智能制造市場全景地圖
綜上所述，愛分析選擇設(shè)備后市場服務(wù)、工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺和工業(yè)元宇宙3個重點市場進(jìn)行應(yīng)用實踐分析，以期為制造業(yè)企業(yè)決策層以及業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)部門、IT部門負(fù)責(zé)人提供企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實際落地經(jīng)驗，幫助其更好地完成升級智能制造的改造。
02 設(shè)備后市場服務(wù)應(yīng)用實踐分析
2.1 設(shè)備后市場服務(wù)的過去、現(xiàn)在與未來
圖2：設(shè)備后市場服務(wù)發(fā)展歷程
傳統(tǒng)模式以產(chǎn)品為價值中心：在粗放的傳統(tǒng)模式下，裝備和設(shè)備制造業(yè)更多著眼于產(chǎn)品的制造而非附加服務(wù)上，產(chǎn)品是企業(yè)的價值中心，企業(yè)通過提高產(chǎn)品銷量和價格、控制生產(chǎn)成本以增加利潤。企業(yè)為產(chǎn)品提供的服務(wù)包括基礎(chǔ)的安裝、調(diào)試和維修等，未能對產(chǎn)品的價值鏈進(jìn)行拓展和深挖。由于設(shè)備智能化水平較低，這類服務(wù)的提供也面臨著人力成本高、服務(wù)效率低等難題。
當(dāng)前模式，產(chǎn)品和服務(wù)共同構(gòu)成價值中心：當(dāng)前正處于制造業(yè)價值中心的轉(zhuǎn)移階段，企業(yè)開始逐步拓展服務(wù)場景，延伸價值鏈。在“產(chǎn)品+服務(wù)”的商業(yè)模式下，裝備制造業(yè)進(jìn)一步擴(kuò)大、深化和創(chuàng)新服務(wù)場景，提供的服務(wù)包括但不限于常規(guī)性運(yùn)維服務(wù)、預(yù)測性維護(hù)服務(wù)、設(shè)備升級改造服務(wù)、設(shè)備報廢回收服務(wù)、金融租賃服務(wù)、供應(yīng)鏈服務(wù)等。
以IBM公司為例，早期該公司以制造打卡機(jī)、計算機(jī)為主營業(yè)務(wù)，在企業(yè)面臨巨額虧損時，采取了“服務(wù)價值和按需電子商務(wù)(e-business on demand)”的轉(zhuǎn)型策略，如今IBM公司已成功地從生產(chǎn)硬件轉(zhuǎn)為提供服務(wù)，成為全球知名的IT服務(wù)公司。
未來模式以服務(wù)為價值中心：根據(jù)制造業(yè)“微笑曲線”理論，在產(chǎn)品價值鏈中，產(chǎn)品附加值主要集中在研發(fā)和銷售兩端，發(fā)展服務(wù)型制造、增加服務(wù)要素投入，是裝備制造業(yè)降本增效、形成新的增長點的必由之路和必然選擇，企業(yè)將逐步從以“產(chǎn)品+服務(wù)”為價值中心過渡到以服務(wù)為價值中心。
價值中心的轉(zhuǎn)移也將帶來商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型，未來有望推動MaaS(機(jī)器即服務(wù))模式的更大規(guī)模落地，即裝備制造業(yè)企業(yè)根據(jù)產(chǎn)品的服務(wù)性能、關(guān)鍵績效指標(biāo)的達(dá)成定價，客戶無需一次性購入整臺設(shè)備，僅需租賃設(shè)備，減少了客戶的資本性支出，商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)開拓市場。
2.2 企業(yè)在提供后市場服務(wù)時面臨的痛點
圖3：設(shè)備后市場服務(wù)痛點及解決方案
設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)不透明，運(yùn)維流程復(fù)雜、成本高：由于設(shè)備智能化水平不足，導(dǎo)致企業(yè)掌握的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)不及時、不精細(xì)、不完整，企業(yè)只能在設(shè)備發(fā)生故障時做出響應(yīng)式維護(hù)。復(fù)雜的運(yùn)維流程一方面給企業(yè)帶來了較高的運(yùn)維成本，另一方面，由于客戶在設(shè)備發(fā)生故障時無法及時維護(hù)，會產(chǎn)生較長的停工時間。
備件管理難：一方面，企業(yè)缺乏備品備件的臺賬和流通數(shù)據(jù)，導(dǎo)致原廠和副廠的配件混用，嚴(yán)重影響設(shè)備運(yùn)維效果和質(zhì)量。另一方面，由于缺乏對設(shè)備故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，企業(yè)無法據(jù)此對備件庫存進(jìn)行優(yōu)化管理，備件庫存過高則給企業(yè)帶來較高的資金成本，庫存過低則容易影響備件更換的及時性，降低客戶滿意度。
服務(wù)流程不透明：設(shè)備分布在全國乃至全球各地給運(yùn)維團(tuán)隊的管理造成了一定難度，龐大的運(yùn)維節(jié)點網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致企業(yè)難以獲取工單的實時狀態(tài)，也不便對運(yùn)維歷史記錄進(jìn)行追溯查詢。如此，管理端無法及時了解服務(wù)的進(jìn)度與及時性，也無法控制服務(wù)的成本；客戶端的服務(wù)滿意度數(shù)據(jù)也無法及時上傳，不能對服務(wù)效率形成有效監(jiān)督。
客戶數(shù)據(jù)分散、不完備，客戶關(guān)系管理難：首先，由于客戶信息分散在各個業(yè)務(wù)員或部門中，業(yè)務(wù)或人員變動容易造成客戶資源流失。其次，售后服務(wù)人員在提供維修服務(wù)、經(jīng)營客戶關(guān)系時，工作相對獨立，行動隨意性較大，難以形成集中的客戶檔案數(shù)據(jù)，無法為客戶提供全生命周期的服務(wù)。最后，由于客戶信息分散，難以沉淀形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，無法及時挖掘增值服務(wù)，難以轉(zhuǎn)化成銷售機(jī)會。
2.3 設(shè)備后市場解決方案
以物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、人工智能等技術(shù)為依托，設(shè)備后市場服務(wù)解決方案能夠有應(yīng)對傳統(tǒng)模式下服務(wù)成本高、備件管理難、運(yùn)維流程不透明、客戶關(guān)系管理困難等問題。
遠(yuǎn)程運(yùn)維：企業(yè)通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、邊緣傳感器等實時采集設(shè)備運(yùn)行狀況數(shù)據(jù)和設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)，通過移動網(wǎng)絡(luò)上傳到平臺，采集到的數(shù)據(jù)可作為企業(yè)進(jìn)行故障預(yù)警、備件管理的依據(jù)。遠(yuǎn)程運(yùn)維能夠搭建企業(yè)與設(shè)備專家之間的溝通橋梁，幫助企業(yè)快速定位設(shè)備故障，減少因維修人員出行時間過長而導(dǎo)致的設(shè)備停工時間長。同時，企業(yè)可將遠(yuǎn)程運(yùn)維數(shù)據(jù)作為維修經(jīng)驗積累起來，沉淀形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
預(yù)測性維護(hù)：不同于被動的響應(yīng)式維護(hù)與定期的預(yù)防性維護(hù)，預(yù)測性維護(hù)使用智能狀態(tài)監(jiān)控傳感器作為數(shù)據(jù)收集器，將測得的數(shù)據(jù)與設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行比較，進(jìn)而判斷設(shè)備是否需要維護(hù)，安排針對性的維護(hù)工作。預(yù)測性維護(hù)一方面可以減少設(shè)備的非計劃停機(jī)時間，另一方面可降低非必要的維護(hù)成本。
智能備件管理：針對備件質(zhì)量參差不齊以及備件庫存管理難等問題，智能備件管理可以幫助企業(yè)構(gòu)建統(tǒng)一的備件管理流程，實現(xiàn)備件申請、使用、退貨全過程的可視化管理。維修工程師可以在線申請備件使用，隨時查看各類備件庫存和申請的處理進(jìn)度，保證任務(wù)的按時交付。同時，企業(yè)可以根據(jù)設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)等對備件需求量做出預(yù)測，據(jù)此優(yōu)化備件庫存，保證備件供應(yīng)的及時性。
精細(xì)化客戶管理：設(shè)備后市場服務(wù)以更加完備的客戶、設(shè)備數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)升級，企業(yè)通過統(tǒng)一設(shè)備購買記錄、維保記錄、投訴記錄、備件更換記錄等客戶數(shù)據(jù)，形成客戶檔案，統(tǒng)一客戶數(shù)據(jù)管理，為客戶提供更加有針對性的售后服務(wù)，提高客戶滿意度，同時進(jìn)行二次銷售。
典型案例1：給清潔設(shè)備以“生命”，國邦從生產(chǎn)型制造走向服務(wù)型制造的轉(zhuǎn)型之路
國邦協(xié)同科技(廣州)有限公司(以下簡稱“國邦”)成立于2011年，是行業(yè)領(lǐng)先的清潔解決方案服務(wù)商，致力于為客戶提供全周期清潔解決方案，提高其清潔品質(zhì)及效率。在2016年到2020年連續(xù)5年的時間里，國邦的營收年復(fù)合增長率超過50%，市場占有率在2019年達(dá)到了行業(yè)前列。然而，在清潔設(shè)備這個看似極其細(xì)分的行業(yè)里，國邦實現(xiàn)領(lǐng)軍地位的道路并非一帆風(fēng)順。在一次嚴(yán)峻的市場競爭中，國邦抓住了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇，完成了從生產(chǎn)型制造走向服務(wù)型制造的轉(zhuǎn)型之路。
一、傳統(tǒng)銷售模式下，國邦面臨的生存危機(jī)
自2011年成立之初，國邦走的便是高端路線。國邦所在的清潔設(shè)備行業(yè)主要面向物業(yè)、清潔服務(wù)公司提供自動洗地機(jī)等清潔設(shè)備，彼時中國的物業(yè)企業(yè)約有90%為中小企業(yè)。中小企業(yè)自身資金實力有限，還面臨著日漸高昂的用工成本，而一次性購入大規(guī)模清潔設(shè)備甚至需要上百萬元，會給企業(yè)帶來不小的現(xiàn)金流壓力。
在這樣的市場環(huán)境下，清潔設(shè)備行業(yè)涌現(xiàn)出一批追求薄利多銷的低端產(chǎn)品，這些產(chǎn)品在短時間內(nèi)受到市場青睞，給國邦的業(yè)務(wù)帶來了不小的沖擊；同時，低端產(chǎn)品難以保證設(shè)備和售后服務(wù)質(zhì)量，破壞了整個行業(yè)的生態(tài)，劣幣驅(qū)逐良幣。除此之外，清潔設(shè)備行業(yè)的傳統(tǒng)銷售模式也存在諸多痛點：
第一，客戶大規(guī)模采購設(shè)備的成本較大，企業(yè)難以開拓市場。傳統(tǒng)銷售模式下，一次性購入清潔設(shè)備給客戶帶來較大壓力。首先是現(xiàn)金流壓力，以2014年為例，一般鉛酸電池自動洗地機(jī)的平均價格在14000元左右，使用壽命為2-3年，一次性購入設(shè)備帶來現(xiàn)金流壓力，不利于客戶將資金分配給核心業(yè)務(wù)。其次是客戶在購入固定資產(chǎn)之后，前期折舊攤銷較多，增加了所得稅支出。
第二，清潔設(shè)備運(yùn)維成本高，售后服務(wù)質(zhì)量無法保證。清潔設(shè)備運(yùn)維成本之高，主要體現(xiàn)在故障定位準(zhǔn)確率低和備件管理混亂兩方面。一旦設(shè)備發(fā)生故障，由于設(shè)備無法聯(lián)網(wǎng)，導(dǎo)致設(shè)備數(shù)據(jù)丟失，依靠人工無法及時獲取設(shè)備信息，無法精準(zhǔn)獲取故障信息，不能提前預(yù)知準(zhǔn)備替換配件，現(xiàn)場維修往返頻率高。
維修人員和設(shè)備使用人員之間形成了“信息孤島”。傳統(tǒng)模式下的維修過程，售后服務(wù)人員至少需要上門兩次才能完全解決問題。第一次上門維修需摸排設(shè)備的具體病灶，以便后續(xù)準(zhǔn)備好維修工具和零部件，第二次上門才能對故障設(shè)備進(jìn)行維修。有時甚至?xí)霈F(xiàn)由于個別零部件短缺而導(dǎo)致設(shè)備停運(yùn)兩三個月的情況，這在無形間降低了客戶對設(shè)備生產(chǎn)廠家的信任及好感。
第三，清潔設(shè)備資產(chǎn)管理難，閑置和浪費隱患大。在設(shè)備使用環(huán)節(jié)，由于物業(yè)公司的清潔設(shè)備數(shù)量眾多，且在樓宇內(nèi)分布分散，管理者無法知曉設(shè)備每天的使用率、使用效率以及每年的維修費用。在設(shè)備的報廢處理環(huán)節(jié)，如果勉強(qiáng)繼續(xù)使用，它逐漸累積的維修費可能很快會超過設(shè)備本身價值，若放在倉庫里備用，則常年累月占用儲存空間。
第四，客戶關(guān)系層級深且分布廣，缺乏有效客戶管理工具。對于同一客戶，國邦難以整合不同層級、不同渠道的信息，并從中提取出有價值的客戶數(shù)據(jù)。例如訂單流程不可控的問題，由于客戶的訂單、合同和回款賬單無法在線辦理，訂單流程不透明，導(dǎo)致多方對賬困難，進(jìn)而影響客戶滿意度和企業(yè)盈利能力。在產(chǎn)品愈加同質(zhì)化的情況下，企業(yè)只有滿足客戶在不同場景下的豐富需求，提供個性化服務(wù)，才能贏得市場。國邦決心跳出價格戰(zhàn)泥潭，從客戶需求出發(fā)，將企業(yè)的商業(yè)模式從傳統(tǒng)的銷售模式轉(zhuǎn)為服務(wù)訂閱模式，以實現(xiàn)從困境中突圍。
二、攜手魯邦通構(gòu)建i-Synergy智能系統(tǒng)，為清潔設(shè)備嵌入“數(shù)據(jù)大腦”
經(jīng)過綜合研判，國邦在2014年最終選擇了魯邦通物聯(lián)網(wǎng)科技股份有限公司(以下簡稱“魯邦通”)作為合作伙伴，由魯邦通為國邦提供軟硬件一體的數(shù)字化解決方案，以實現(xiàn)對清潔設(shè)備全生命周期數(shù)據(jù)的實時鏈接與閉環(huán)管理，打破“信息孤島”。
魯邦通成立于2010年，是一家具備服務(wù)型制造基因的國家專精特新重點小巨人企業(yè)，依托傳感與控制、邊緣計算、5G通信、工業(yè)低碼、人工智能等核心技術(shù)能力，構(gòu)建了魯邦通智物協(xié)同云，實現(xiàn)“云邊端”的融合并賦能行業(yè)場景數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智能化。針對清潔設(shè)備行業(yè)傳統(tǒng)銷售模式下的業(yè)務(wù)痛點，魯邦通提供了一套圍繞設(shè)備全生命周期進(jìn)行管理以提高產(chǎn)品附加值的解決方案，主要包含以下內(nèi)容：
圖4：i-Synergy系統(tǒng)清潔設(shè)備全生命周期管理方案整體架構(gòu)
圖5：i-Synergy系統(tǒng)示意圖
1. 以物聯(lián)網(wǎng)為核心，構(gòu)建設(shè)備全生命周期管理。數(shù)據(jù)的采集是實現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測、設(shè)備運(yùn)維、服務(wù)營銷、預(yù)測性/預(yù)防性維護(hù)、搭建業(yè)財一體化平臺的前提所在。魯邦通物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)采用非侵入式方案，在清潔設(shè)備中安裝高速無線工業(yè)路由器，在不破壞設(shè)備原有結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，對設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，包括設(shè)備的生產(chǎn)批次、出場信息、運(yùn)行狀態(tài)、故障信息和零部件使用頻次等數(shù)據(jù)，通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)到i-Synergy平臺，再根據(jù)業(yè)務(wù)場景需要傳遞給終端用戶。
2. 對設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控，鏈接實時數(shù)據(jù)。在i-Synergy系統(tǒng)中，通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)實時采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)過邊緣計算后上傳到云端進(jìn)行大數(shù)據(jù)存儲，展示和分析，構(gòu)建設(shè)備數(shù)字化管理的第一驅(qū)動力。例如系統(tǒng)會將設(shè)備的故障信息主動推送，根據(jù)平臺設(shè)置的工單規(guī)則自動創(chuàng)建工單，并自動分配給售后維修工程師，以提高服務(wù)處理效率。
3. 對設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化管理。通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實現(xiàn)對多源多維度數(shù)據(jù)的智能分析，形成智能報表。通過對清潔設(shè)備使用數(shù)據(jù)和流程數(shù)據(jù)的不斷積累、統(tǒng)計和分析，形成企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)備后服務(wù)經(jīng)營管理，為設(shè)備的零部件管理、客戶關(guān)系管理提供決策依據(jù)。魯邦通基于自身對于業(yè)務(wù)場景的深刻理解與積累，主動幫助國邦尋求業(yè)務(wù)的迭代創(chuàng)新，站在國邦角度挖掘客戶需求。
i-Synergy清潔設(shè)備智能系統(tǒng)自2014年推出以來，已經(jīng)經(jīng)歷了從1.0版到2.0版，再到3.0版的連續(xù)迭代更新。從1.0版到2.0版，i-Synergy智能系統(tǒng)集成了各個模塊的功能，便于業(yè)務(wù)的協(xié)同管理，同時推出了售后服務(wù)APP。從2.0版到3.0版，i-Synergy智能系統(tǒng)能夠使三個層面的終端用戶分別進(jìn)行個性化設(shè)置，包括工廠層面、全國各地分公司層面以及客戶層面，均可基于自身需求使用不同功能模塊，或調(diào)取報表。
三、依托i-Synergy智能系統(tǒng)，國邦實現(xiàn)了商業(yè)模式升級
在談及這次數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值時，國邦CIO劉全光直言：“如果沒有2014年的這次數(shù)字化轉(zhuǎn)型，國邦不會發(fā)展這么順利。”從生產(chǎn)型制造業(yè)到服務(wù)型制造業(yè)角色的轉(zhuǎn)變，是國邦擺脫惡性競爭，乃至成長為行業(yè)龍頭企業(yè)的關(guān)鍵。
i-Synergy實現(xiàn)了對清潔設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和分析，由此，國邦可以掌握設(shè)備型號、生產(chǎn)信息、運(yùn)行狀態(tài)、故障詳情、使用地點、零部件使用時長、電池容量壽命等數(shù)據(jù)，為客戶實現(xiàn)資產(chǎn)的集中管理提供便利，降低運(yùn)維成本。更重要的是，實現(xiàn)了傳統(tǒng)銷售模式到互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)租賃訂閱模式的升級，國邦也從生產(chǎn)型制造企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)型制造企業(yè)。
圖6：生產(chǎn)型制造業(yè)與服務(wù)型制造業(yè)對比
國邦將商業(yè)模式從傳統(tǒng)銷售模式調(diào)整為訂閱模式，有效推動了市場拓展?，F(xiàn)代設(shè)備服務(wù)訂閱模式最早出現(xiàn)在20世紀(jì)50年代的美國。該模式有助于推動企業(yè)輕資產(chǎn)運(yùn)營，包括Facebook這樣的巨頭也采用設(shè)備訂閱的方式來降低成本?，F(xiàn)今在美國59%辦公設(shè)備采用服務(wù)訂閱方式獲得，而在歐洲有63%的上市公司采用設(shè)備服務(wù)訂閱模式。
相比之下，中國訂閱市場潛力巨大。展開訂閱業(yè)務(wù)的必要條件包括生產(chǎn)出可溯源的高品質(zhì)產(chǎn)品以及打造完善的售后服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。得益于i-Synergy系統(tǒng)對清潔設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)采集和利用，國邦才能順利進(jìn)行商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型。國邦為客戶提供靈活的租賃計劃，以滿足不同的項目清潔需求。這類租賃計劃使得客戶更方便成本預(yù)算，因為租期內(nèi)每期的費率固定，而且沒有大額的前期購買成本。
對需要管理大量設(shè)備的物業(yè)保潔等服務(wù)公司而言，租賃可以節(jié)省大量資金投入，幫助保持資本流動性，而不是將流動資金捆綁在購買的設(shè)備上。在商業(yè)模式升級的基礎(chǔ)之上，i-Synergy智能系統(tǒng)還實現(xiàn)了以下價值：
1. 實現(xiàn)設(shè)備資產(chǎn)集中管理，提高企業(yè)資產(chǎn)配置效率。在i-Synergy系統(tǒng)中記錄的設(shè)備訂閱數(shù)據(jù)，運(yùn)行監(jiān)控數(shù)據(jù)，故障及維修數(shù)據(jù)，以及作業(yè)數(shù)據(jù)，為管理人員優(yōu)化設(shè)備使用和人力資源配置提供依據(jù)，解決了傳統(tǒng)模式下的人工貴、人難招、誤工久等難題。如今，客戶可通過i-Synergy智能系統(tǒng)提供的月報、季報和年報，掌握設(shè)備的每日使用時長、清潔面積，實際充電天數(shù)等數(shù)據(jù)，達(dá)到精細(xì)化管理與降本增效的目的。
2. 提供全場景售后運(yùn)維服務(wù)，多渠道受理客戶需求。國邦構(gòu)建了完備的設(shè)備后市場服務(wù)全流程閉環(huán)管理體系，降低運(yùn)維成本，提高售后服務(wù)質(zhì)量。通過備件管理和設(shè)備使用時長統(tǒng)計，對清潔設(shè)備做好預(yù)測性維護(hù)。通過工單計劃、人員派遣、遠(yuǎn)程調(diào)試、現(xiàn)場運(yùn)維、配件管理、客戶評價等各個模塊的驅(qū)動，提高運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本，提高了用戶滿意度。通過微信小程序或設(shè)備二維碼，客戶可實現(xiàn)快速服務(wù)申請，例如服務(wù)預(yù)約，掃碼報修，設(shè)備/配件采買等需求，跟蹤服務(wù)進(jìn)度，客戶在服務(wù)完成后在線簽字和評價，服務(wù)單據(jù)可支持一鍵分享。
3. 搭建智能客戶管理系統(tǒng)，實現(xiàn)全營銷流程數(shù)字化。根據(jù)客戶資料、行業(yè)、類別等屬性，建立標(biāo)簽化分級管理機(jī)制，設(shè)置多樣化客戶資料模板，通過客戶層級關(guān)系、歷史行為、相關(guān)數(shù)據(jù)，為后續(xù)客戶營銷決策提供支撐，按需開通平臺和移動端服務(wù)，一體統(tǒng)管“集團(tuán)公司 - 代理商 - 服務(wù)公司 - 租賃方 ”。提供了多類型的服務(wù)合同管理，根據(jù)對客戶歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析，設(shè)定不同的訂閱方案，滿足線下多種業(yè)務(wù)訂閱場景訴求。在國邦與客戶簽訂合同后，自動生成財務(wù)對賬數(shù)據(jù)，解決了多方對賬困難的問題。
03 工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺應(yīng)用實踐分析
3.1 工業(yè)數(shù)據(jù)的治理、應(yīng)用正面臨一系列挑戰(zhàn)
在數(shù)據(jù)集成打通層面：分散在信息管理系統(tǒng)、機(jī)器設(shè)備中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)伴隨著工業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)場景豐富而劇增。與此同時，由于工業(yè)軟件的接口協(xié)議不一致、煙囪式開發(fā)等原因，工業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在屬性規(guī)范不一致、數(shù)據(jù)指標(biāo)不統(tǒng)一等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。以上難題對數(shù)據(jù)平臺的存儲能力、集成能力提出了更高的要求，要求數(shù)據(jù)平臺能夠有效處理海量數(shù)據(jù)，打破企業(yè)數(shù)據(jù)孤島。
在數(shù)據(jù)治理使用層面：首先，平臺需要以更快的響應(yīng)速度滿足工業(yè)數(shù)據(jù)的實時性需求，這為平臺的存儲和讀寫帶來了壓力。其次，現(xiàn)階段對于工業(yè)數(shù)據(jù)價值挖掘的深度和廣度仍然不夠，未來仍需進(jìn)一步提煉數(shù)據(jù)價值，賦能和開發(fā)業(yè)務(wù)場景，提升產(chǎn)品服務(wù)能力。最后，在數(shù)據(jù)平臺出現(xiàn)以前，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享和管控體系，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間、部門之間的數(shù)據(jù)無法有效共享，數(shù)據(jù)復(fù)用能力弱。
在數(shù)據(jù)合規(guī)利用層面：相較于金融、汽車、電子政務(wù)、健康醫(yī)療等領(lǐng)域，工業(yè)數(shù)據(jù)在安全與合規(guī)利用方面尚處于起步階段，工業(yè)數(shù)據(jù)法律法規(guī)體系建設(shè)有待進(jìn)一步深化和完善。一方面，工業(yè)數(shù)據(jù)在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)控制、售后運(yùn)維等環(huán)節(jié)均有涉及，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事件都有可能引發(fā)生產(chǎn)經(jīng)營活動的停滯。另一方面，對于一些關(guān)系到國計民生的行業(yè)，數(shù)據(jù)安全尤為重要，例如電力行業(yè)、能源行業(yè)等。
3.2 工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺解決方案
以湖倉一體、流批一體、區(qū)塊鏈等技術(shù)為依托，工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺解決方案能有效應(yīng)對數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)存儲、計算成本高等難題，為企業(yè)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理底座，為制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)治理提供安全保障。
1)構(gòu)建數(shù)據(jù)治理能力內(nèi)核數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄有助于企業(yè)厘清、盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄通過對海量的工業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行明確的分類、定義、分層架構(gòu)表達(dá)，使得企業(yè)可以快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的建立，對數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系進(jìn)行全鏈路的查詢。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)有助于企業(yè)獲得高質(zhì)量清潔數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立統(tǒng)一了工業(yè)數(shù)據(jù)格式、消除數(shù)據(jù)語義，形成標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)含義與規(guī)范，為數(shù)據(jù)的計算、應(yīng)用提供有效支撐。
數(shù)據(jù)模型是工業(yè)數(shù)據(jù)價值挖掘的基礎(chǔ)：工業(yè)數(shù)據(jù)模型基于實際業(yè)務(wù)場景需要，形成數(shù)據(jù)之間關(guān)系的形式化表達(dá)，是工業(yè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的前提。
湖倉一體架構(gòu)、流批一體技術(shù)提升數(shù)據(jù)治理效能：湖倉一體架構(gòu)融合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉的優(yōu)點，有效處理制造業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，流批一體技術(shù)通過對實時數(shù)據(jù)的治理，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，同時提高實時數(shù)據(jù)在離線場景下的復(fù)用能力。
2)夯實數(shù)據(jù)安全能力底座建立工業(yè)數(shù)據(jù)分級防護(hù)目錄：通過對研發(fā)設(shè)計數(shù)據(jù)、生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)、經(jīng)營管理數(shù)據(jù)、運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)和平臺運(yùn)營數(shù)據(jù)的分類和分級使用，對數(shù)據(jù)的管理屬性進(jìn)行全方位評估與識別，進(jìn)而制定不同級別的數(shù)據(jù)保護(hù)要求。
實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期安全防護(hù)：工業(yè)數(shù)據(jù)平臺需要構(gòu)建包括事前預(yù)防、事中預(yù)警、事后追溯的全生命周期安全防護(hù)鏈路，為數(shù)據(jù)的治理使用，企業(yè)和部門間的數(shù)據(jù)共享提供安全保障。
典型案例2：構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座，一汽紅旗實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)高效賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新
世界500強(qiáng)車企中國第一汽車集團(tuán)有限公司(以下簡稱一汽)是國有特大型汽車企業(yè)集團(tuán)。一汽的建成，開創(chuàng)了新中國汽車工業(yè)的歷史。經(jīng)過七十年的發(fā)展，一汽建立了東北、華北、華東、華南、西南等五大生產(chǎn)基地，構(gòu)建了全球化研發(fā)布局，擁有紅旗等知名國產(chǎn)品牌，累計產(chǎn)銷汽車超過5400萬輛，銷量規(guī)模位列中國汽車行業(yè)第一陣營。
一、舊平臺難以支撐新業(yè)務(wù)體量，一汽集團(tuán)數(shù)據(jù)治理和開發(fā)能力亟需提升
隨著汽車行業(yè)從機(jī)械時代邁入智能網(wǎng)聯(lián)時代，汽車的核心部件已不再是發(fā)動機(jī)、變速箱、底盤這三大件，而是由新型架構(gòu)、芯片、軟件以及數(shù)據(jù)等組成的智能汽車“大腦”。只有掌握汽車“大腦”，車企才能掌握未來發(fā)展的主動權(quán)。在此背景下，紅旗作為中國一汽直接運(yùn)營的高端汽車品牌，加速布局智能網(wǎng)聯(lián)和自動駕駛，2020年一汽集團(tuán)成立一汽南京智能研究院，在集團(tuán)中擔(dān)任數(shù)據(jù)聚合管控中心的角色，加速智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動駕駛技術(shù)等的研發(fā)。經(jīng)過3年的發(fā)展，一套覆蓋研發(fā)、制造、采購、后市場服務(wù)的數(shù)智架構(gòu)體系逐漸成形，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，新的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)對“大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件”的技術(shù)路線演進(jìn)提出了新的要求。
圖7：舊平臺痛點
1. 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)隨業(yè)務(wù)量呈爆發(fā)式增長，為原有存儲架構(gòu)帶來挑戰(zhàn)。在此之前，一汽集團(tuán)采用以Hadoop生態(tài)體系為代表的開源技術(shù)組件搭建了大數(shù)據(jù)平臺，隨著業(yè)務(wù)體量的增大，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、車端傳感器數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲為原有存儲架構(gòu)帶來了挑戰(zhàn)由于缺乏對數(shù)據(jù)的治理手段，這些數(shù)據(jù)的價值無法被真正挖掘，企業(yè)易陷入“數(shù)據(jù)沼澤”的困境。
2. 煙囪式開發(fā)導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)質(zhì)量難保證。生產(chǎn)設(shè)計和銷售營銷各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)都是獨立存儲運(yùn)行的，尚未連通，業(yè)務(wù)變化的影響范圍無法識別追溯和預(yù)警。利用大數(shù)據(jù)工具和技術(shù)對汽車行業(yè)積累的數(shù)據(jù)進(jìn)行價值深挖，進(jìn)而形成端到端的全鏈路數(shù)據(jù)治理開發(fā)能力，首要做到的便是從源頭上保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。
3. 數(shù)據(jù)研發(fā)團(tuán)隊缺乏有效工具，效率待提升。研發(fā)團(tuán)隊在進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的治理開發(fā)時，直接使用開源工具，由于技術(shù)棧的復(fù)雜，造成了任務(wù)的割裂和臃腫。沒有界面化和可視化的管理頁面對任務(wù)開發(fā)、運(yùn)維以及異常排查帶來了很高的挑戰(zhàn)，對技術(shù)人員要求較高。因此，急需建設(shè)具備低代碼特性的數(shù)據(jù)開發(fā)管理平臺應(yīng)用*的數(shù)據(jù)技術(shù)面向全業(yè)務(wù)角色進(jìn)行開發(fā)提效和能力開放。
綜上所述，一汽紅旗決定進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和開發(fā)能力的體系化建設(shè)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座，以完成對新增數(shù)據(jù)的高效存儲與計算，同時對原有數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)和大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行統(tǒng)一納管集成，以實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)的高效賦能，以優(yōu)質(zhì)高效的支撐業(yè)務(wù)部門在數(shù)據(jù)應(yīng)用層的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。通過長時間對國內(nèi)優(yōu)秀廠商的技術(shù)驗證和綜合對比，一汽集團(tuán)最終選擇與北京科杰科技有限公司(以下簡稱“科杰科技”)合作。
科杰科技是領(lǐng)先的數(shù)據(jù)能力構(gòu)建商，核心技術(shù)團(tuán)隊擁有豐富的頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)和運(yùn)營經(jīng)驗，針對多業(yè)態(tài)、多場景的大型復(fù)雜組織的數(shù)據(jù)底座建設(shè)運(yùn)營，沉淀出了一套成熟的實施方法論?，F(xiàn)已服務(wù)能源、汽車、零售、制造等多個行業(yè)頭部企業(yè)。結(jié)合此次項目需求，科杰科技的湖倉一體建設(shè)能力與數(shù)據(jù)安全能力是促成雙方合作的關(guān)鍵所在：
1. 湖倉一體建設(shè)，從邏輯層面整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉的1+1>2：要真正實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅要在物理層面打破數(shù)據(jù)孤島，更需要在邏輯層面實現(xiàn)數(shù)據(jù)跨層次、跨環(huán)節(jié)的整合與互通。科杰科技湖倉一體架構(gòu)將企業(yè)數(shù)據(jù)引入到統(tǒng)一的存儲計算引擎里面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部的轉(zhuǎn)化和使用，不需要進(jìn)行二次的搬遷和轉(zhuǎn)化，為數(shù)據(jù)管理提供更多便利性。技術(shù)自主可控，保障數(shù)據(jù)安全，支持國產(chǎn)化環(huán)境。
2. 技術(shù)自主可控，保障數(shù)據(jù)安全，支持國產(chǎn)化環(huán)境：科杰科技的湖倉一體架構(gòu)在云原生、低代碼、大數(shù)據(jù)、AI等創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用上完全自主可控，全面支持國產(chǎn)化環(huán)境，兼?zhèn)浒踩€(wěn)定、靈活高效等特點，通過數(shù)據(jù)分級分類、授權(quán)管理、數(shù)據(jù)脫敏加密、多租戶資源隔離等軟態(tài)或硬態(tài)隔離措施，有效保障數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)安全、資源安全。
二、一汽紅旗打造存儲、計算、管理、服務(wù)一站式全流程數(shù)據(jù)中臺
在經(jīng)過多輪的溝通和現(xiàn)場調(diào)研后，科杰科技依據(jù)一汽紅旗整體的數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略，為該集團(tuán)設(shè)計了整套的汽車行業(yè)數(shù)據(jù)底座建設(shè)方案。集團(tuán)明確了“一體化、少件化、軟件化”的建設(shè)目標(biāo)，即通過一個平臺對全域數(shù)據(jù)進(jìn)行兼容、監(jiān)管，用最小的軟件體系、技術(shù)體系來支撐更強(qiáng)大的業(yè)務(wù)需求，將線下業(yè)務(wù)整合到線上平臺中，實現(xiàn)業(yè)務(wù)管理全面軟件化。
圖8：一汽紅旗數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)圖
圖9：一汽紅旗數(shù)據(jù)中臺流程圖
1. 數(shù)據(jù)存儲層：存算分離、流批一體技術(shù)推動湖倉融合。面對數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)煙囪的屏障，KeenData Lakehouse采用存算分離、流批一體技術(shù)，融合打通“湖里”和“倉里”的數(shù)據(jù)。首先，存儲層和計算層的相對獨立使得它們可以按照各自的業(yè)務(wù)需求獨立擴(kuò)縮容，存儲分離降低了存儲部分的成本，有利于多源多態(tài)數(shù)據(jù)的聚合，更加易于靈活擴(kuò)展。除此之外，一汽集團(tuán)可以更方便地為不同業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)分析，對接不同的計算引擎，避免熱門數(shù)據(jù)在不同的業(yè)務(wù)中重復(fù)存儲的問題。最后，計算服務(wù)與存儲服務(wù)相對資源隔離，提升了業(yè)務(wù)穩(wěn)定性。流批一體技術(shù)支持一套數(shù)據(jù)框兼容離線計算和實時計算，可以使用批處理分析數(shù)據(jù)流，可提供批處理和流處理的聯(lián)動轉(zhuǎn)換以及實時離線聯(lián)動分析。一汽紅旗據(jù)此可以對車速、里程、電流、電壓、油門踏板位置、制動踏板、方向盤轉(zhuǎn)角、SOC、天氣、道路、地圖等數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要，進(jìn)行實時或離線采集、計算，既滿足業(yè)務(wù)的即時性需求，又將成本問題考慮在內(nèi)。
2. 數(shù)據(jù)管理層：數(shù)據(jù)資產(chǎn)全鏈路追蹤，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的建立，一汽集團(tuán)建立了統(tǒng)一的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶，可面向企業(yè)各個角色，諸如數(shù)據(jù)維護(hù)工程師、業(yè)務(wù)承載方等，提供數(shù)據(jù)信息查詢服務(wù)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)在數(shù)據(jù)開發(fā)建設(shè)過程中自動沉淀，無需手工維護(hù)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全鏈路追蹤能有效保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，提供數(shù)據(jù)完整的血緣關(guān)系，可追溯數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)應(yīng)用全生命周期的詳細(xì)加工過程；并按層級進(jìn)行數(shù)據(jù)路徑分析，幫助一汽集團(tuán)評估數(shù)據(jù)變更后對后續(xù)業(yè)務(wù)的影響。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建立得益于對數(shù)據(jù)指標(biāo)的建立，通過建立一定分級分類標(biāo)準(zhǔn)，形成數(shù)據(jù)指標(biāo)，指標(biāo)管理中心可以呈現(xiàn)企業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)從口徑、來源、計算、存儲、應(yīng)用的全過程。
3. 數(shù)據(jù)計算層：構(gòu)建實時計算平臺，滿足業(yè)務(wù)即時性需要?；贔link SQL語言構(gòu)建實時數(shù)倉和實時計算平臺，對業(yè)務(wù)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時清洗、合并、結(jié)構(gòu)化、計算和模型分層，實時計算結(jié)果輸出存儲到分析性數(shù)據(jù)庫Keen ADB中，并面向應(yīng)用提供服務(wù)支撐。當(dāng)前可支持千級的數(shù)據(jù)標(biāo)簽采集，從數(shù)據(jù)采集端到業(yè)務(wù)端實現(xiàn)秒級響應(yīng)。
4. 數(shù)據(jù)服務(wù)層：數(shù)據(jù)服務(wù)平臺無縫對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)，解決數(shù)據(jù)使用“最后一公里”問題。在數(shù)據(jù)服務(wù)層面，科杰科技提供API和SDK的全生命周期管理，無縫對接業(yè)務(wù)生產(chǎn)系統(tǒng)，全面賦能“驅(qū)動業(yè)務(wù)”“驅(qū)動生活”“驅(qū)動車輛及周邊”的數(shù)據(jù)應(yīng)用層服務(wù)。
三、新一代車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺提升一汽集團(tuán)數(shù)據(jù)開發(fā)能力、高效賦能業(yè)務(wù)場景目
前項目已進(jìn)行到聯(lián)合驗證環(huán)節(jié)，經(jīng)驗證，一汽集團(tuán)智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)開發(fā)能力顯著提高，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的全生命周期管理，獲得一站式數(shù)據(jù)開發(fā)能力，高效賦能業(yè)務(wù)場景。
1. 實現(xiàn)企業(yè)級數(shù)據(jù)全生命周期管理：建立了融合DataOps框架的一站式、全鏈路、全流程的湖倉一體數(shù)據(jù)底座，覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期管理，打造持續(xù)集成、持續(xù)開發(fā)、持續(xù)服務(wù)的自動化數(shù)據(jù)服務(wù)鏈路，實現(xiàn)一個車架號就能快速查詢獲取到車輛在各個節(jié)點的信息情況?；趯?shù)據(jù)的全生命周期管理，數(shù)據(jù)質(zhì)量得以保證，從數(shù)據(jù)接入任務(wù)到數(shù)據(jù)分發(fā)都具備全面的監(jiān)控機(jī)制，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性；多個團(tuán)隊可進(jìn)行協(xié)同開發(fā)，代碼可追溯。
2. 實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)開發(fā)能力：對于開源工具的直接使用降低了數(shù)據(jù)開發(fā)效率，給研發(fā)人員增大了工作難度。如今，集團(tuán)實現(xiàn)了一站式的數(shù)據(jù)開發(fā)能力，通過低代碼或零代碼的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)接入、解析、處理、算法、服務(wù)、應(yīng)用等；數(shù)據(jù)開發(fā)平臺具備可視化編排功能；前端人員可自助查詢數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)資產(chǎn)及應(yīng)用組件API/SDK具備服務(wù)開放能力；工作人員可跨平臺、跨應(yīng)用進(jìn)行作業(yè)智能調(diào)度，實現(xiàn)作業(yè)管理的集中化和規(guī)范化。
3. 高效賦能業(yè)務(wù)場景，以客戶為中心構(gòu)建行業(yè)智能數(shù)據(jù)畫像：合理整合信息資源，在安全管控下，以共享開放的方式，賦能各業(yè)務(wù)智能應(yīng)用，通過對車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的實時或離線采集、分析、應(yīng)用，實現(xiàn)了對多個業(yè)務(wù)場景的高效賦能，同時還挖掘了潛在的業(yè)務(wù)場景。集團(tuán)以客戶為中心，通過數(shù)據(jù)挖掘分析能力，精準(zhǔn)有效識別客戶購買和體驗需求，有效支撐內(nèi)容精細(xì)化運(yùn)營，在獲得客戶信賴的基礎(chǔ)上成功構(gòu)建穩(wěn)健的客戶關(guān)系。同時，通過數(shù)據(jù)的分析挖掘，形成了多個行業(yè)畫像，例如車輛畫像、經(jīng)銷商畫像、服務(wù)商畫像等，刻畫了服務(wù)商的財務(wù)/信用等級、服務(wù)評級、市場占有率等，基于行業(yè)智能畫像，滿足車輛銷售分配、配件儲備、故障維修和索賠等場景。
04 工業(yè)元宇宙應(yīng)用實踐分析
4.1 工業(yè)元宇宙致力于打造一個三維的、低成本的虛擬世界，以加速產(chǎn)品的優(yōu)化迭代
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)范疇下，APP、數(shù)據(jù)平臺、指揮大屏的呈現(xiàn)都是二維的，不能將機(jī)器設(shè)備的復(fù)雜運(yùn)轉(zhuǎn)反映清楚，也無法高效地將工業(yè)知識、人腦經(jīng)驗翻譯成機(jī)器語言，沉淀成數(shù)據(jù)模型。工業(yè)元宇宙可以實現(xiàn)在虛擬世界中模擬產(chǎn)品的設(shè)計、規(guī)劃、生產(chǎn)、優(yōu)化、運(yùn)輸?shù)娜芷诨顒?，而現(xiàn)實工廠只負(fù)責(zé)生產(chǎn)，如此便可加快產(chǎn)品的迭代進(jìn)程。例如，未來工業(yè)元宇宙技術(shù)有望推動國產(chǎn)軟件突破技術(shù)難關(guān)，通過將進(jìn)口設(shè)備的一切部件在虛擬世界中拆解、復(fù)現(xiàn)，調(diào)試，反向得到關(guān)鍵工藝參數(shù)，國產(chǎn)軟件可把握這一彎道超車的機(jī)遇。
場景1：研發(fā)設(shè)計
隨著制造業(yè)進(jìn)入存量發(fā)展時代，以及消費市場的升級與變革，傳統(tǒng)大規(guī)模、批量化的生產(chǎn)方式已不能滿足個性化的消費需求，精益生產(chǎn)逐漸成為剛需。要實現(xiàn)精益生產(chǎn)面臨著諸多難題，例如工業(yè)產(chǎn)品的試制周期長、制造工藝不穩(wěn)定、消費者需求迭代快等。工業(yè)元宇宙的出現(xiàn)使得消費者需求直通產(chǎn)品設(shè)計，未來有望推動C2M模式的大規(guī)模落地。工業(yè)元宇宙以低成本優(yōu)勢對產(chǎn)品的功能、零部件的作用方式、消費者體驗等反復(fù)進(jìn)行測試，將產(chǎn)品性能信息和消費者購買信息實時反饋給品牌商、研發(fā)機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)制造商等，以幫助策劃出更能迎合市場的產(chǎn)品。
場景2：虛擬工廠
制造業(yè)企業(yè)在實際的生產(chǎn)過程中，面臨原材料、環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)等外部干擾，需要調(diào)節(jié)眾多工藝參數(shù)，以實現(xiàn)在復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境下更高的生產(chǎn)效率。工業(yè)元宇宙通過虛擬工廠的打造，可以幫助企業(yè)完成生產(chǎn)過程優(yōu)化。工廠員工通過穿戴虛擬現(xiàn)實設(shè)備進(jìn)入虛擬工廠，查看訂單狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)、產(chǎn)品狀態(tài)，通過人工智能算法尋找最優(yōu)生產(chǎn)解決方案，并提前排除可能的風(fēng)險，做出故障預(yù)警。
場景3：沉浸式營銷
隨著產(chǎn)品同質(zhì)化競爭的加劇，品牌逐漸失去核心競爭力和特色。同時，線上消費渠道使得消費者缺乏對產(chǎn)品的沉浸式、直觀式感受，對產(chǎn)品的服務(wù)能力缺乏實際感知。工業(yè)元宇宙在消費端提供的解決方案有助于增強(qiáng)消費者對產(chǎn)品性能和品牌的認(rèn)知，在售前環(huán)節(jié)開設(shè)虛擬商店展示產(chǎn)品，在售后環(huán)節(jié)服務(wù)人員和消費者通過虛擬世界溝通問題，為消費者帶來了沉浸式體驗，也節(jié)省了線下推廣的成本。
4.2 從概念走向現(xiàn)實，工業(yè)元宇宙目前仍面臨諸多挑戰(zhàn)
構(gòu)建高精度數(shù)字孿生模型對系統(tǒng)和平臺算力提出更高要求：現(xiàn)有系統(tǒng)和設(shè)備的通訊協(xié)議不一致，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)采集計量單位、參數(shù)、格式的不一致，加大了數(shù)據(jù)交互的困難。同時，在構(gòu)建數(shù)字孿生模型時一般會放大時間尺度，然而工業(yè)數(shù)據(jù)的采集周期短，每秒將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，在不犧牲模擬擬合優(yōu)度的前提下，構(gòu)建高精度數(shù)字孿生模型存在著巨大的模擬仿真壓力。
技術(shù)儲備相對不足、核心技術(shù)需進(jìn)一步融合：工業(yè)元宇宙需要物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、交互技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)算技術(shù)的深度融合，然而目前我國在這些技術(shù)領(lǐng)域仍存在不同程度的短板，難以滿足應(yīng)用需求，進(jìn)一步加大了技術(shù)融合的難度。
數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)問題需重視：構(gòu)建工業(yè)元宇宙的出發(fā)點為提升生產(chǎn)效率，給員工帶來交互式體驗。但是在場景落地時存在多個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集處理，對數(shù)據(jù)的安全使用、隱私保護(hù)提出了更高的要求。首先，在生產(chǎn)的初始環(huán)節(jié)需要采集進(jìn)入元宇宙的用戶個人信息，包括身份屬性、社會關(guān)系、實時位置等。其次，在生產(chǎn)過程中會采集設(shè)備基礎(chǔ)信息、設(shè)備指令、監(jiān)測接口等工廠內(nèi)部信息，也會采集環(huán)境信息。以上數(shù)據(jù)分布在云端、生產(chǎn)端和服務(wù)器，如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露或被不法分子濫用的情況，會嚴(yán)重影響到現(xiàn)實世界中的正常生活。
05 結(jié)語
當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)下行給制造業(yè)帶來較大壓力，根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2023年第一季度全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)利潤總額15167.4億元，同比下滑21.4%。然而，制造業(yè)是國之重器，以智能制造為重要抓手尋找新的增長點對于重振實體經(jīng)濟(jì)意義重大，也是制造業(yè)實現(xiàn)彎道超車的難得機(jī)遇。制造業(yè)企業(yè)需尋找自身戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品與智能制造的結(jié)合路徑，打造企業(yè)發(fā)展的新引擎。
展望未來，伴隨著AI大模型技術(shù)席卷全球，探索大模型在制造業(yè)中的落地場景，成為制造業(yè)尋求新的增長點的必然選擇。例如，通用大模型能夠打破行業(yè)和知識壁壘，通過人機(jī)共創(chuàng)的模式探索制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新；專業(yè)大模型將有效解決行業(yè)中大客戶的專屬需求，打破垂直類信息孤島。當(dāng)前制造業(yè)企業(yè)對大模型的應(yīng)用相對滯后于其他行業(yè)，需要盡快開始探索試點。
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