灯塔工厂领航智能制造，数字化技术如何保驾护航？

  【天极网企业频道】轮船在海上航行，需要灯塔指明方向，不然就可能搁浅或触礁沉没。在制造业智慧化、数字化升级转型过程中，也需要灯塔工厂来传播经验，照亮前行的道路。

  灯塔工厂数智化进击之路

  顾名思义，灯塔工厂的最大特点是智能化、数字化、自动化等技术的融合和综合应用，以自动化、工业互联网、云计算、大数据、5G等第四次工业革命新技术，并综合运用这些新技术实现商业模式、产品研发模式、生产模式、质量管理模式和消费者服务模式等全方位变革，促进效率提升、节能减排和经营优化。

  前不久，世界经济论坛公布了新一期灯塔工厂名单，全球有11家新工厂被评为灯塔工厂，其中有5家工厂来自中国。至此，中国的灯塔工厂数量已经达到42家，位列世界第一。西门子工业自动化产品(成都)有限公司(以下简称：SEWC)正是42家灯塔工厂之一，同时也是西门子在中国的首家数字化工厂。 

 西门子工业自动化产品(成都)有限公司

  资料显示，SEWC于2013年上半年投产，通过数字化软件、套件SIMATIC以及相关硬件实现了研发、制造、质量、管理系统的整体联动，主要负责工业自动化相关产品。目前，SEWC实现了从产品设计到制造过程的高度数字化，同时与西门子德国安贝格工厂、美国凤凰城工厂实现数据互联，运用数智技术致力于现代工厂生产的可持续发展。

  然而，SEWC在数字化、智能化持续推进的过程中，也面临一些挑战。诸如，设备信息分散、设备资料增长迅速、知识处理技术手段有限、设备知识运营管理困难、数据信息传递能力不足、知识运营能力缺乏等，对数据处理能力提出新的挑战。

  西门子工业自动化产品(成都)有限公司信息技术部经理杨健：“目前，遇到的最大的挑战在于数据初始化阶段。想要真正地实现数字化，首先要规范化。这就需要梳理各种关系，包括关系的来龙去脉、推理逻辑，并形成一定的知识积累，进而转化为模型，这是最大的挑战。”

  云原生数据库赋能制造业

  数据是驱动制造业发展的关键因素，但由于数据类型多样、数据量巨大、来源复杂等因素，为制造业数字化转型带来诸多困扰。针对这些困扰，亚马逊云科技也带来相应的解决方案。

  针对数据类型多样化，亚马逊云科技提供专门构建的数据库应对大量结构化，半结构化以及非结构化的行业数据;针对数据量大且有冷热数据之分的问题，亚马逊云科技提供数据库的数据分层存储功能，来处理海量的冷暖数据，可以给企业节省大量成本;针对数据来源复杂的问题，Amazon Neptune图数据库和ML可以建立各个不同数据之间的相关性，并且通过ML洞察出数据的真正价值。

  此外，亚马逊云科技进一步提供应用程序迁移服务，利用Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL，帮助客户把传统数据库平滑地迁移上云原生数据库，从而降低成本。

  正是基于丰富的经验及技术解决方案，SEWC选择与亚马逊云科技合作，通过引进亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术，解决数字化挑战。

  杨健坦言：“实际上，在整个生产的生命周期我们都拥有了这样一个知识体系以后，就能够真正做到知识的不断推进。结合亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术、Amazon S3存储、计算服务等能够真正实现基于工厂无缝的、无痛的基础架构的运维支撑，同时，又能够享受到高质量基于人工智能、基于图数据库的服务。这就是我们和亚马逊云科技深度合作的原因。”

  提效降本，SEWC领航智能制造

  谈及收益，杨健表示：“我们利用亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune系统后，大大节省了人工要去努力进行判断，系统能够给予一个比较及时准确的故障的判断。现在我们也不能说完全依赖于系统，我们也会基于这个系统做进一步的人工处理，大大节省了目前的资源和能力。”

  展开来看，对于研发来说，可以更好地实现市场定位，快速提供决策支持，快速获取各种产品与环境的关系，设计与生产的关系、设备与产品的关系、产品与零部件的关系、零部件与材料的关系以及供应商与采购商的关系，工厂就能够及时发现、及时处理。

  对于生产制造来说，主要处理的是各种核心工艺、设备之间的关系，物料存储之间的关系，质量检测，生产、计划、能力、消耗等等一系列知识结构的体系化，争取能够实现动态自动的处理，为生产人员提供快速准确的应对帮助。

  对于运维保障来说，首先真正可以做到运维的支持，比如说结构、使用手册、维护手段等等能够把它很好固化起来，同时能够通过非常友善方便而且及时专时专用的方式提供给我们的使用者。同时SEWC能够提供多元化的方式，通过多种渠道进行相关的数据采集定位，找到问题，真正降低整个产线的故障成本。

  写在最后

  “灯塔工厂”最大的意义，在于“灯塔经验”的可复制。这意味着先行者找到了路径，可以在制造行业加速推动智能化制造、个性化定制、网络化延伸、数字化管理新模式的普及。面向未来，笔者有理由相信，数智化道路是一条不断前行的路，这需要千行百业不断学习先进的技术和经验，探索数字化未来。