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WNEVC 2022 | 北京富通東方科技有限公司張玥:智能計(jì)劃貫穿供應(yīng)鏈管理到車間排程的應(yīng)用

蓋世汽車

由中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會、北京市人民政府、海南省人民政府、科學(xué)技術(shù)部、工業(yè)和信息化部、生態(tài)環(huán)境部、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、交通運(yùn)輸部、國家市場監(jiān)督管理總局、國家能源局聯(lián)合主辦的第四屆世界新能源汽車大會(WNEVC 2022)于8月26-28日在北京、海南兩地以線上、線下相結(jié)合的方式召開。其中,北京會場位于北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)的亦創(chuàng)國際會展中心。

大會由中國汽車工程學(xué)會等單位承辦,將以“碳中和愿景下的全面電動化與全球合作”為主題,邀請全球各國政產(chǎn)學(xué)研界代表展開研討。本次大會將包含20多場會議、13,000平米技術(shù)展覽及多場同期活動,200多名政府高層領(lǐng)導(dǎo)、海外機(jī)構(gòu)官員、全球企業(yè)領(lǐng)袖、院士及行業(yè)專家等出席大會發(fā)表演講。

其中,在8月28日舉辦的技術(shù)研討:“新能源汽車先進(jìn)制造及綠色供應(yīng)鏈”上,北京富通東方科技有限公司副總裁 張玥發(fā)表精彩演講。

WNEVC 2022 | 北京富通東方科技有限公司張玥:智能計(jì)劃貫穿供應(yīng)鏈管理到車間排程的應(yīng)用

以下內(nèi)容為現(xiàn)場演講實(shí)錄:

各位專家,各位嘉賓,大家上午好。今天我?guī)淼难葜v內(nèi)容是關(guān)于智能制造在汽車主機(jī)廠、零部件廠的數(shù)字化和智能制造。我有四個(gè)主題,過程當(dāng)中會有一些案例和觀點(diǎn)的分享。第一,概念性,什么是對的。因?yàn)閯偛胖T位專家都講到,無論汽車行業(yè)還是中國制造業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型其實(shí)是一個(gè)相對籠統(tǒng),可能還沒有一個(gè)足夠清晰定義的過程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于我們個(gè)人來講是什么,現(xiàn)在我們已經(jīng)習(xí)慣使用微信,甚至不簡簡單單是溝通工具,而是連通的工具。傳統(tǒng)內(nèi)容的獲取都有報(bào)刊亭購買書報(bào),現(xiàn)在利用幾秒種就可以利用短視頻獲取信息。從傳統(tǒng)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型,其實(shí)是數(shù)字化的產(chǎn)品改變了我們的生活方式。聽前面專家演講的過程有一個(gè)感想,我們有很多技術(shù)領(lǐng)域都在一個(gè)明確目標(biāo)下實(shí)現(xiàn)技術(shù)攻關(guān),企業(yè)從1到10的過程,更加很好的市場化。但數(shù)字化領(lǐng)域,尤其是數(shù)字化加智能制造,我們一開始是沒有一個(gè)依據(jù)可循的,我們做的每一步都是嘗試的過程。我想分享我在三個(gè)和客戶溝通案例中給我的觸動。第一,我們曾經(jīng)和一個(gè)汽車零部件企業(yè)進(jìn)行涂裝換色的智能化升級。這個(gè)企業(yè)在每個(gè)工位的涂裝過程中,除了理性的工業(yè)規(guī)則有一些感性認(rèn)識,比如前后工序的狀況,清漆顏色的使用。這個(gè)過程中一旦產(chǎn)生人員流失,對于經(jīng)驗(yàn)的傳承會大大折扣,將傳承和經(jīng)驗(yàn)路線放到協(xié)同平臺,產(chǎn)生了對工人的指導(dǎo),所以我們稱之為工位級的排產(chǎn)平臺誕生。

商用車主機(jī)廠案例,最大的問題就是關(guān)鍵件采購,經(jīng)常因?yàn)殛P(guān)鍵件沒有到位,不能給供應(yīng)商溝通,產(chǎn)生生產(chǎn)性的延時(shí)問題。我們是IT從業(yè)人員,我們做IT時(shí)會考慮這樣一個(gè)問題,如果一個(gè)關(guān)鍵件不能到達(dá),后面的聯(lián)動是否要配套,就是其他物料調(diào)整,對后工序產(chǎn)生調(diào)整。這樣的情況下,產(chǎn)生動態(tài)聯(lián)動效果。

第三個(gè)案例,我們覺得比較好的事兒,軟硬聯(lián)動。一個(gè)企業(yè)里面有一條輔線,包括主料和輔料,是半成品和再制品的運(yùn)送過程,存在大量人力因素和不確定性,我們和企業(yè)交流,能否用自動化的機(jī)械臂實(shí)現(xiàn),隨之而來的問題,誰給機(jī)械臂做命令,如果依然用人工,和原有產(chǎn)線沒有太大差別,因?yàn)闆]有減員,也沒有空間更大利用,我們用協(xié)同平臺的指令推送,很好的和主流機(jī)械臂品牌聯(lián)動,達(dá)到推送過程。

剛才講到什么是對的,我們是通過一系列案例,不停的校驗(yàn)我們給企業(yè)帶來什么。數(shù)字化核心,我們這些年看到工信部一些標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)則,也在不停的在智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型層面有更新。主流技術(shù)在數(shù)字化里面有云智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G、元宇宙等,我們會在應(yīng)用這些技術(shù)的同時(shí),和行業(yè)探討,什么樣的技術(shù)更適合這樣的業(yè)務(wù)場景,他是如何做匹配的。在這里因?yàn)槲沂菑氖氯斯ぶ悄苄袠I(yè),我經(jīng)常和我的企業(yè)伙伴進(jìn)行交流。我們談到人工智能,我們先要給他做分類,就像我們的自動化、工業(yè)技術(shù)也會有分支和分類一樣。常人經(jīng)常了解到,進(jìn)入會場需要刷臉,通過一些打電話或智能客服跟您溝通,這些是模式識別的過程,通過您的生物數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行判定和下一步的動作。我不知道有沒有朋友是炒股的,現(xiàn)在都會有一些機(jī)器學(xué)習(xí)方式給到投資研判,類似這樣的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的方式,經(jīng)常用于一些藥品研發(fā)、金融產(chǎn)品研發(fā)和市場預(yù)測當(dāng)中。在我們的領(lǐng)域,利用的是資源優(yōu)化,不停進(jìn)行多目標(biāo)求解的過程。比如剛才提到的不同工藝規(guī)則之下如何用一個(gè)很好的資源匹配。在這樣一個(gè)人工智能分支領(lǐng)域里,我們也有研發(fā)自己的一個(gè)求解器,通過求解器升級迭代,讓運(yùn)算速度加快?,F(xiàn)在主流的求解產(chǎn)品都是開源的形式,未來我們也是希望通過一種開源的技術(shù),封裝好一種產(chǎn)品,給到企業(yè)直接做應(yīng)用。

我們剛才講到技術(shù)驅(qū)動,在我看來智能制造核心能力必須同時(shí)符合三個(gè)特點(diǎn),技術(shù)驅(qū)動的能力,產(chǎn)品落地的能力,標(biāo)準(zhǔn)指定的能力。所以我們經(jīng)常把我們自研的一款A(yù)PS生產(chǎn)排程產(chǎn)品去稱之為一個(gè)制造行業(yè)的定位器。

第三個(gè)板塊,我們要有咨詢能力、研判能力、定義標(biāo)準(zhǔn)的能力。其實(shí)大家知道,在不同的場景里,比如今天專家有分享到,我們車身輕量化,安娜講到涂裝黏合劑的效果,我們要對每個(gè)領(lǐng)域有顧問和研究,才能對這個(gè)場景充分展開。一些標(biāo)準(zhǔn)的能夠給制造領(lǐng)域,尤其是汽車主機(jī)廠和相對應(yīng)的零配件廠起到的效果,包括物料的提效提升,同時(shí)包括降本增效。依據(jù)我們制造的數(shù)字化經(jīng)驗(yàn),我們也會分為底層的技術(shù),剛才講到的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能,也會分為核心軟件平臺技術(shù)。

講到我今天分享的核心主題,在場景當(dāng)中,我們?nèi)绾卫弥悄苤圃鞌?shù)字化技術(shù)給企業(yè)賦能。這里面的例子相對于比較聚焦在某個(gè)點(diǎn)上,我們和企業(yè)有過涂裝換色的研判,是在汽車行業(yè)當(dāng)中非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

剛才講到工位級的保險(xiǎn)杠排產(chǎn),規(guī)則達(dá)到500多條,比如顏色之間,黑色、白色不能銜接,過程中如何錯(cuò)落,機(jī)臺做噴槍清洗過程中,人員換服裝過程中,都會作為數(shù)據(jù)體納入進(jìn)來。類似剛才提到的機(jī)臺、物料的管理,這樣的案例,我們在亦莊地區(qū)和一家企業(yè)溝通的時(shí)候,他把貨品拉到作業(yè)區(qū)外,進(jìn)行入庫之前,或者進(jìn)行儲運(yùn)之前,會有一個(gè)臨時(shí)儲放區(qū),如何對物料更好的臨時(shí)儲放,也是我們非常好的場景。利用員工服裝更換或吃飯的交接班過程中做換模,利用人工智能算法,我們做了各小產(chǎn)品??臻g碼放時(shí)設(shè)計(jì)成規(guī)則或不規(guī)則的形狀體,會有長寬高或指定界限,怎樣利用形狀做綜合的碼放堆疊,都可以通過人工智能算法研判。于是我們可以給到企業(yè)裝箱時(shí)完整的料單,不需要人工核對和研判。

剛才也提到,整車廠在試制過程需要快速迭代,由兩三年壓縮到一年,通過一些傳統(tǒng)制造數(shù)據(jù),還有市場客戶表現(xiàn)數(shù)據(jù)給到企業(yè)很好的定位。這是我們給企業(yè)做的一個(gè)案例中,把上面方方面面的維度進(jìn)行了展示。后面也是一個(gè)相對詳細(xì)的案例,這個(gè)企業(yè)是相對于汽車零部件一個(gè)關(guān)鍵的核心,尤其新能源的一個(gè)零部件,在這過程中遇到供應(yīng)鏈的供應(yīng)問題和裝配的資源問題。

首都機(jī)場的一個(gè)項(xiàng)目,是否是進(jìn)機(jī)位,還是乘坐擺渡車,領(lǐng)取行李轉(zhuǎn)盤是不是足夠快速有效的給到您,機(jī)場來說這些都是資源,根據(jù)旅客的情況、場地情況進(jìn)行調(diào)度,現(xiàn)在我們也在研判這樣項(xiàng)目的未來規(guī)劃,就是到廠站里面所有的擺渡和無源設(shè)備的綜合利用。

前面的這些小案例,其實(shí)想表達(dá)的還是我們雖然從技術(shù)角度驅(qū)動,但想要做好每個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,一定是在整體架構(gòu)設(shè)計(jì)之下,在每個(gè)場景下垂直鉆研,才有可能給到合作伙伴想要的降本增效或者預(yù)判未來的效果。

富通科技集團(tuán)成立有將近三十年時(shí)間,從最早中國一磚一瓦建設(shè)IDC、ICT產(chǎn)業(yè)開始,到今天陪同汽車、3C,做整個(gè)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。富通在這個(gè)賽道上一點(diǎn)一點(diǎn)的做垂直深耕,包括去年,北京最大的事件是冬奧會,我們作為人工智能供應(yīng)方之一,承載運(yùn)動員的受傷研判。花滑的時(shí)候,有位韓國運(yùn)動員摔倒,大家都覺得可能問題不大,但是我們的機(jī)器給到的指令是有嚴(yán)重受傷可能,因?yàn)閺膬A倒姿勢,腿著地一瞬間的角度,我們認(rèn)為有風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)機(jī)器研判指令給到救助。

一輛車的誕生要經(jīng)過研判、設(shè)計(jì)、試制、生產(chǎn)、制造、銷售、售后的整體過程。我們希望是首先在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)上,我們能夠助力一級、二級供應(yīng)商和整車廠商,為他們產(chǎn)業(yè)當(dāng)中的關(guān)鍵位置做提升?;诠?yīng)鏈模型,分為幾個(gè)等級,可量化或者自動優(yōu)化,讓大家做到量化級,乃至于優(yōu)化級。我也從最新的研報(bào)看到國內(nèi)外整車廠沿用的柔性化生產(chǎn)平臺,這塊將來在我們的整個(gè)供應(yīng)鏈里面會成為至關(guān)重要的評判標(biāo)準(zhǔn)。我們做業(yè)務(wù)調(diào)度的時(shí)候,顧問過程中要深入到企業(yè)的全鏈條過程,包括分析產(chǎn)業(yè)的方向,正向研發(fā)中使用什么樣的工具、工藝,核心標(biāo)準(zhǔn)是什么,最重點(diǎn)的就是我們做得出來,也包括生產(chǎn)計(jì)劃上面的部件、物料、來料、供需平衡的分析。有了整體的研判能力,才能給到我們企業(yè)更好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。

未來不僅賣得出去、做得出來,也是提升企業(yè)自主對市場預(yù)測的能力。我們曾和很多汽車行業(yè)乃至非汽車行業(yè)企業(yè)都溝通過,大家有一個(gè)共同的訴求和難題,就是市場的預(yù)判。個(gè)人化的定制和傳統(tǒng)大批量的不同,必須加強(qiáng)企業(yè)物料生產(chǎn)的柔性管理,所以我們希望在企業(yè)有相應(yīng)的能力的同時(shí),預(yù)測到多少個(gè)客戶、用戶需要到我們企業(yè)這樣柔性生產(chǎn)和協(xié)同性的供應(yīng)鏈。人工智能行業(yè)會通過不斷的優(yōu)化、迭代模型,不斷的深耕數(shù)字化場景,給到大家這樣的預(yù)測和預(yù)判能力。

最后總結(jié)一下,大家對于我們這個(gè)行業(yè)的人會講,是不是你們提出了軟件定義汽車?其實(shí)還好,兩化融合的過程中,一定是每個(gè)產(chǎn)業(yè)都要相互交叉的。對于我個(gè)人來做數(shù)字化創(chuàng)業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念,不是定義誰或被誰定義,我們只希望做中國汽車制造升級的同路人。

謝謝大家!

(注:本文根據(jù)現(xiàn)場速記整理,未經(jīng)演講嘉賓審閱)

來源:蓋世汽車

本文地址:http://www.idc61.net/news/qiye/183677

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