▲刘凯视频回放

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嘉宾介绍

INTRODUCEGUESTS

主讲嘉宾：刘凯

无锡雪浪数字科技有限公司联合创始人、副总裁。原山崎马扎克智能系统专家，智能工厂项目经验：商飞、中航、采埃孚、吉利、本田、日产、长城、春风、兆丰、湘火炬、北汽韩一、平高电气等。拥有16年以上工业现场管理及智能制造规划经验，实施过制造工厂内部的智能化、自动化、数字化、信息化升级改造工作。对于汽车、航空、医疗、精密加工等工业制造业现场生产管理与信息系统实际的结合应用有深刻的认识和丰富的经验储备。

02

核心观点

LECTURENOTES

1.飞机制造过程中的数据问题

2.雪浪云工厂大脑的建设架构

3.落地案例介绍分享

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直播回顾

REVIEW

今天介绍的内容是基于工业互联网的飞机制造大脑建设。主要包含三个内容，首先介绍的是公司背景，其次是我们对航空企业的调研情况，最后是雪浪云的方案及案例。

雪浪云的团队成员主要来自三个方面：

第一，王坚博士、创始人王峰以及闫新发，他们都是阿里、阿里云走出来的。王坚博士是阿里云的创始人也是雪浪小镇的名誉镇长，给予我们很大的技术支持。

第二，杨华勇院士，他是中国工程院的院士，也是浙大机械学院的院长。从学术角度给予我们工业领域的技术支撑。

第三，团队里还有来自于制造业，例如我本人做了10年的数控机床，所以我们团队是属于内部IT、DT、OT融合，给客户提供基于数据和人工智能与制造业场景深度结合的解决方案。

到目前为止，公司拥有人，有40家头部企业跟我们签订合同，其中最大的客户就是中国商飞。去年在乌镇的世界互联网大会上，商飞的董事长做了商飞大脑介绍。这就是雪浪云和商飞联合打造的工厂大脑。

右侧图是我们获取的国家工信部颁发的工业互联网平台证书，我们是工信部颁发的四星级企业，五星级的全国只有三家，我们排名全国第四。服务的行业主要包括：装备制造、航空、汽车、钢铁、化工、矿业，加工行业。在航空领域我们主要做数据大脑、试飞分析、智能质检、排产排程、流程优化、虚拟装配等方面的应用。

在走访航空企业后发现：

航空制造是高度综合的现代科学技术，综合运用了基础科学和应用科学的最新成就。现代飞机由百万精密零件组装而成，飞机的生产要求先进的的系统集成能力、制造能力和工艺水平与之相适应。

1、较高的复杂程度，制造周期长

2、供应链形式多样，采购供货难管理

3、航空制造配套企业数量多，分布广，难协同

4、工厂内部制造环节业务部门多，协同管理难

5、人员技能水平要求高

6、生产所需设备的使用及管理能力要求高

7、物料流转及批次追踪要求高

8、制造工艺与现场匹配响应能力要求高

9、飞机安全质量要求高

针对这些问题，多数企业都建设信息化系统，从左往右是虚拟制造到物理制造的打通，从上往下是ERP到现场设备的数据采集，上下左右进行联通。大部分企业都是这样的信息化布局。

但当信息化系统达到一定高度的时候新的问题又产生了，企业每个部门都有大量的数据和报表，如何快速评估，快速定位问题，快速找到解决方案？企业各部门之间系统需要定制大量接口，如何跨部门综合评估，定位问题部门，智能决策？

这些问题归根结底都是数据问题。

第一，数据杂乱：不同系统提供的数据报表无法形成一致性的有效信息，数据离散，难以应用。

第二，分析困难：采用传统数据分析技术耗时费力，数据非全量，人力成本高。

第三，决策盲目：无法对生产制造以及设备运维等各环节进行跨部门的综合分析与决策。

第四，响应被动：对“人机料法环”的历史数据缺乏有效利用，无法为生产经营风险提供预警

第五，缺乏沉淀：专家的知识经验、机器设备的机理原理，没有在工厂有效的数字化沉淀与融合，企业的可持续发展缺乏动力，创新缺乏土壤。

第六，运维无序：传统信息安全保护手段低；IT资产、数据资产的运维需要“云”端统一运维和保障。

整个生产过程都是无需杂乱的。即使信息化之后还是这样。而雪浪云基于数据智能的工厂大脑建设。

这是雪浪云系统整体的架构图。从画面的左下角往右上角看，左侧是公司现有的各种信息化系统，把数据进行提取梳理，汇总到雪浪云的中枢系统。下面是现场的各种生产设备，通过Iot把数据获取到数据中枢，进行数据的融合。

在数据中枢系统里面，通过各种工业模板、算法，构建各种各样的模型，从而生成上面和右侧的应用，雪浪云的应用分为三级，一是企业级智能，二是车间级智能，三是现场级智能。这套数据中枢系统的核心就是雪浪算盘、雪浪虎符、雪浪河图。

雪浪虎符是工业数据资产管理平台，企业的物料、设备是重要的生产资源，数据也是重要资源。通过数据得出结论，帮助企业生产经营决策。所以雪浪虎符就是把数据作为资源进行管理、清洗以及使用。雪浪算盘是把清洗的数据，通过专业知识，以及人工智能算法构建模型模板，达到知识的沉淀与传承。雪浪河图是把数据之间的关系进行分析，找出关键点，例如产品的质量溯源可以用它来完成。

在场景中想要落地，一定要结合现场的实际需求，所以会从以下5个方面入手：

第一，智能设备。包括智能设备运维、设备全生命周期管理、设备能效优化……

第二，智能产线。包括配方智能分析优化、产品质量追溯、关键工序分析、生产布局优化、工艺参数优化等算法优化。

第三，智慧供应链。包括采购策略优化、采购物流追踪、库存优化、供应商智能推荐、供应商多维评价、智能市场情报分析……

第四，智能产品及服务。包括数字孪生、智能盾构、智能施工机群调度、装备智能运维、运行参数优化……

第五，智能决策。包括管理流程优化、企业健康度、领导驾驶舱、人资大数据智能分析、企业运营监测分析、运营报表等内容进行综合的运营分析。

下面是我们企业级智能应用，左侧可以看到，这是企业驾驶舱的界面，也是基于数据资产管理、雪浪虎符以及雪浪算盘构建，有别于大部分的企业驾驶舱，这里面的数据都是通过指数或计算结果产生。也是参考了王坚博士的城市大脑，来帮助企业管理者快速的发现生产过程中的各种问题。右侧是供应链智能的应用，包括各环节风险研判、销售订单的预测分析、库存优化及补货策略、车货匹配及路径规划策略等的使用。

接下来是车间级智能，本次疫情工厂都面临员工返工难、出工难的问题，企业希望能够采用自动化、无人化的方式开展生产。传统做法是以某一款信息化软件为核心，完成无人工厂的建设。这样的方法可能会做大量的二次开发，而且后面的改动也会很麻烦。

目前可以通过雪浪云数据中心打通各个业务系统，通过算盘快速的配置出来各种各样的管理界面，后面会有详细的案例说明。右侧就是基于现场生产现状的排程排产，在这里可以看到中间的红线，就是一些关键路径、瓶颈工序的识别。通过真实的状态，发现各种各样的问题，从而计算新的生产计划，做到一个全局最优。用这种方法可以使整个生产效率提高20%左右。左下方是在生产过程中的设备，预测性诊断维护，包括工艺参数的推荐、优化等应用。

最后是现场级智能，在生产现场会有大量的产品检测，包括运维、设备维修的工作。上面是雪浪基于视觉和听觉等与算法结合的智能检测系统，全生命周期质量溯源管理体系场景，包括精密加工的零件、辅材。通过视觉拍照，自动计算出产品的瑕疵，运动部件可以通过震动声音的检测、采集，然后生成产品瑕疵分析报告。

下面是雪浪云研发的智能穿戴产品，因为在生产过程中很多场景都需要去现场去做调研、维修、维护，有这样的产品就可以把视觉、无线、语音和耳机结合到一起，进行远程的操作、指导、信息的交互。

最后说些具体案例：第一是企业级智能，这是给一家飞机生产工厂做的生产驾驶舱，包括全域感知、全局协同、全线智能，在大屏幕上，可以实时的看到各个生产环节中的动态问题。下面的坐席代表各自的业务部门，可以在线协同、快速的处理各种各样的问题。用这种方法重新定义了工厂数据的处理交互，可以把工厂各个部门都放到看板的某个区域，然后他们之间的数据，从后台打通，每个部门产生的问题，都可能造成连锁反应，例如采购环节，某一批原材料运输过程中出现异常，很可能对生产包括客户交货会有很严重的影响。要快速的通过数据综合计算，找到解决问题的方法，以及评估造成的损失。

这是企业级智能的另一个应用，数字飞机孪生，可以看到飞机的所有的部件，在这个页面上显示出来。把飞机的设计、制造、运维、试飞，客户使用，都通过数字化的方法集成到一起，通过进一步的简化，得到报告。

每一级管理人员都会有自己的工作台，把所需的内容、影响问题，全部通过数据输入平台中来，构建模型，把若干个部门的模型连接到一起，就构建企业整体的一个评估。，通过长时间的数据积累，实时计算，可以不断的进行模型的优化。出现问题会在屏幕的右侧立马会弹出来原因，直接定位有问题的部门，然后找到解决方案，给出解决建议。

这是企业的流程优化。在企业通过使用信息化软件以后，制定各种各样的管理流程，但这些流程是最优的吗？在执行过程中是否会有瓶颈工序？在执行过程中是不是有浪费的现象？可以通过大量数据进行实时计算，发现流程中不合理的地方，给出解决的建议，除了企业内部的数据，企业管理者也会关心外部数据，包括国与国之间的关系、供应链的风险、政策的导向、汇率的影响、全球紧急的事件、突发事件，对于公司以及产品的影响，目前我们可以接入50个国家的数据，每半小时更新一次，支持十八国的语言，进行实时的计算，为企业各级管理人员定制所需的头条，把行业的最新发展，国际最的动态，发送给对应的管理人员，让大家可以实时了解。

接下来是车间级无人工厂的应用，这是梳理出一套基于雪浪数据中枢系统完成的无人工厂总控调度流程，主要是通过雪浪虎符和雪浪算盘，完成整个调度工作。把这个图分解来看，可以看到MES、ERP、仓库、人员、设备、AGV小车的数据都是实时进入中枢系统，通过算法进行排程排产的计算，可以在系统里面定制各种补货策略，实时的确认各种产线的状态，然后输出对应的结果。

从左侧的数据接入，再到中间的各种实时状态的确认。左边的智能财产以及补货策略，还有中间灰色的部分，都是算法融入到整个生产现场的一个应用。用这种方法可以不到半天时间就构建起来无人工厂中很重要的一环，智能补货。

这里面包含了基于人工智能的高级排查，所有的排产问题都是一个时间与成本的博弈问题，怎么排最准确？能不能通过实时动态调整生产计划，这些都是各级生产管理人员非常关心的事情。以往的排产软件很多是离线型，做完一个计划，发给现场。如果有紧急的问题很难进行灵活的调整。通过雪浪云的人工智能排查，可以多个结果的输出，然后由专家在进行选择。并且我们现在正在做在线型的开展，可以基于实时动态的一些问题的发生，来进行生产的快速调整。

最后是现场级智能，在现场我们会有每个对应的生产设备，或者生产辅助设备的实时状态提取、故障预测性诊断分析等类似的应用，保障所有的设备是可用的。可以为我们提供生产保障。

另外，我们也做基于5g的应用，这是在中国商飞做的基于5g和人工智能的辅材拼缝检测，屏幕的左侧是在算盘构建一套完整的算法模型。右侧是这台设备，通过5g进行数据传输，完成了辅材的一个拼缝检测。同时还有飞机辅材孔隙率的检测也已经完成。在生产过程中，有很多板材切割问题，包括原材料、下料，以及装箱问题，如果做得不好，可能造成浪费以及效率很低。通过数据的导入，结合算法快速给出解决方案。

这个是工业现场智能穿戴，主要可以做到以下几点，类似于像现场的设备、巡检、运维，包括装配过程的防呆、防错，还有过程数据的无感记录，通过条码扫描，以及移动的视频数据采集，以后每一个人可以作为一个数据采集点，完成现场的数据的获取，通过算法得出各种结论。

在视频的应用方面，例如瑕疵识别，因为飞机上很多零件需要技术加工，做完产品的尺寸检测以后，还会有外观的检测，过去是靠人来完成工作，准确率低、成本也比较高。现在可以通过拍摄系统，再加上视觉识别计算方法，快速的给出瑕疵检测的结果。

这是相似品的一个零件分拣，在很多工业产品上都有这样应用。要想实现无人化、快速、准确产品分拣，就需要强大的算法进行支撑。目前相似品零件分拣的准确率能达到99.98%。1万件，最多只有两件出错。用这种方法能保证现场生产的高效流转，准确的产品使用。

这个场景在飞机装配过程中防呆、防错的一个应用。从左往右看，左侧是产品图纸，以及工艺装配要求，有装配拧螺丝的顺序，但是可能由于培训不到位，不按顺序来操作来装配。现在通过雪浪云的计算以及视觉应用，可以把工作方式，通过视觉记录下来，形成散点图，以及热力图，就是中间的轨迹分析，把轨迹分析和产品叠加到一起，就可以知道工作人员是否按照顺序在工作，工时统计也产生了。另外在装配过程中，发现不按照顺序做，立马产生报警，工作重新做。

在生产线上还有电机的检测应用。因为电机在现场设备的运行过程中，可能会有损坏。有些设备不要等到损坏后再维护，所以我们有电基因检测的功能。检测各种运动部件，通过数据获取建立模型，在运行过程中有异常，可以随时发现，提前进行预测，进行维护保养。

以上介绍的所有的功能都是基于雪浪OS平台，左侧可以是数据应用系统，右侧是生成的APP，完成不同工作人员的使用要求。

建设工厂大脑，我们要达到以下成果：

第一，打通数据孤岛建立安全堡垒，多源数据融合关联、数据孪生。

第二，挖掘过程的价值，包括管理、工艺流程的价值，成为管理、决策者的明灯，因信息被挖掘出来，管理者才知道改善方向。

第三，成为创新土壤，可以让新员工快速去学习老师傅的知识和经验，因为知识经验已经模型化、数字化，快速去创新各种智能化应用和软件，帮助企业不断的进行升级更新。

和传统的做法最大的区别是传统以流程为核心，而现在是基于数据为核心的工业互联网平台，通过网络以及数据各种模型的构建，完成全域感知、全局协同、全线智能平台，为企业提供数字化转型服务。今年国家也把工业互联网列为新基建之一，我们也希望能够通过数据能力、算法能力，为更多企业提供生产方面的支撑，通过算法帮助企业。

目前我们已经服务的客户，最大的是中国商飞，同时还有一些汽车行业，像兆丰、春风动力，也有盾构行业，像中铁装备等等，都是一些行业的头部企业。

04

话题QA

QUESTIONSANSWERS

Q

雪浪的竞争对手主要哪几家？雪浪的核心竞争优势是什么？

A

公司最大的竞争力其实是我们的团队，我们的团队是个多元化的组合，包含院校学术方面、大数据人工智能算法方面、工业现场、制造业、服务背景等方面的组合。

其实因为工业互联网有时跟客户很难达到共鸣，很多新方法客户难以理解，客诉真正的诉求难以描述。而我们团队就具备这样的能力，能够做到一个很好的沟通桥梁的作用。

目前国内单个领域可能会有相类似的企业，但像我们的团队，目前不多见，所以这就是我们的核心竞争力。

Q

5G应用，将会给制造带来什么样的影响或者冲击？

A

5G作为最新发展的新一代通讯技术，它的高带宽、低延时，支持大数据快速传输这些功能对于工业产品讲是一种很大的福利。

除商品以外，很多都在做5g工业互联网算法、大数据综合的创新型应用。

这种方法让做视觉检测或者远程运维，都是要大量数据实时传输，这就让成本由高变低，从不可能变为一种可能。

另外工厂制造有很多都是数据问题，受制于生产布局的要求或者因为特殊性，只能用无线进行传输，而在传输过程中需要保证数据的完整性与稳定性，所以说5g将会进行大量应用，帮助工厂节省成本，另外在设备控制方面也会有新型应用，包括远程的状态输出，可能部分取代简单plc的使用。

Q

雪浪云功能这么强大，成本如何？

A

第一，我们是性价比最高的。

第二，我们有企业级、工厂级、现场级智能，解决不同的问题，费用也是不同的。另外还需要客户的参与，我们是希望把平台交付客户，客户能在平台上做出各种各样的创新型开发。

例如涉及到现场或者某一具体检测，与国外同等类型检测相比，我们是最具性价比的。最重要的是我们可以通过雪浪云进行参数调整，让客户参与，形成最适合的工业APP.

Q

雪浪云平台去其他信息化软件的关系？

A

雪浪云平台主要有两方面的应用：第一，帮助企业梳理数据。第二，构建模板库，把人工智能与专家的知识经验结合起来，与各行业进行协同共建的形式。

我们是把更多的工业现场的知识经验，用数字化、模型化的方法进行记录。

在走访很多企业之后发现，不光是管理层，执行层、业务层也都是有创新想法，但怎么验证其可行性？投资去做这件事情吗？提前用数据验证？这也是我们在思考的问题。因为企业的数字化转型，跟各个部门、每一个员工、每一台设备都是有密切，深刻的关系。所以综合来讲，雪浪云跟任何一款信息化软件都没有冲突，我们只是从数据层面进行数据打通。

05

结语

EPILOGUE

以德国工业4.0、美国工业互联网为代表的新工业革命浪潮席卷全球，我国正在大力推动的新基建，也将工业互联网纳入其中。作为世界工业技术发展的领跑者，波音公司早在年便率先在波音飞机项目全面采用数字化技术，建立全球第一个全机数字样机，使得工程设计水平和飞机研制效率得到了巨大的提高，制造成本降低了30％~40％，产品开发周期缩短了40％~60％。近年来随着数字化技术的不断发展，我国智能化工厂正在逐渐崛起，年初航空工业发布了智能制造架构，制定了航空工业智能制造的推进计划，从此我国航空产业向着更加精益、柔性、敏捷、以人为本、可持续和低成本的道路迈进。未来，我国航空工业将可以期待看到这些场景：基于大数据的自适应加工、精益化导向的自主化装配、基于数字孪生的质量和生产管控、基于灵巧机器人的人机协作、以人为本的智能人工增强等等。

作为专注航空产业创新创业与国际投资促进的平台，中国航空创新创业大赛CAIEC和空天界一直在

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