摘要：?“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試優(yōu)化，突破自動(dòng)測(cè)試邊界，賦能智慧測(cè)試新模式?！薄┬胖悄苤圃旄笨偨?jīng)理葛鑫 “進(jìn)入車(chē)間，映入眼簾的是一條長(zhǎng)約20 米的 O 型生產(chǎn)線，產(chǎn)線前三名工人和幾個(gè)機(jī)器人正協(xié)同工作，將各種元器件的印刷線路板（PCBA 板）與產(chǎn)品殼體組裝起來(lái)。

“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試優(yōu)化，突破自動(dòng)測(cè)試邊界，賦能智慧測(cè)試新模式?！薄┬胖悄苤圃旄笨偨?jīng)理葛鑫

“進(jìn)入車(chē)間，映入眼簾的是一條長(zhǎng)約20 米的 O 型生產(chǎn)線，產(chǎn)線前三名工人和幾個(gè)機(jī)器人正協(xié)同工作，將各種元器件的印刷線路板（PCBA 板）與產(chǎn)品殼體組裝起來(lái)。這條生產(chǎn)線覆蓋了產(chǎn)品的裝配和測(cè)試工序，可支持 12 款主流產(chǎn)品的實(shí)時(shí)混線生產(chǎn)。產(chǎn)品在線上被自動(dòng)掃碼識(shí)別，車(chē)間的管理系統(tǒng)會(huì)直接根據(jù)產(chǎn)品的型號(hào)實(shí)時(shí)向機(jī)器人下發(fā)指令，產(chǎn)品完成裝配， AGV無(wú)人車(chē)忙碌的搬運(yùn)著各種物料…”

眼前的景象是京信通信位于廣州的一家工廠， 成立于1997年的京信通信是全球領(lǐng)先的無(wú)線通信與信息解決方案和服務(wù)提供商， 2003年于香港聯(lián)交所主板上市，公司為全球80多個(gè)國(guó)家和地區(qū)提供移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)及行業(yè)應(yīng)用整體解決方案。

一．智能制造升級(jí)之路

京信通信集團(tuán)副總裁陳遂陽(yáng)先生表示，20年一路走來(lái)，京信通信發(fā)展并非一番風(fēng)順 - 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)議價(jià)能力弱；產(chǎn)品更新?lián)Q代快，小批量、多品種產(chǎn)品需求需要更強(qiáng)的柔性生產(chǎn)能力；招工難，勞動(dòng)力成本與原材料成本不斷攀升…

面對(duì)外部市場(chǎng)環(huán)境挑戰(zhàn)，早在2006年，京信通信就開(kāi)始積極布局工廠的自動(dòng)化與信息化改造，并在新技術(shù)引入上做了大膽的嘗試，以實(shí)現(xiàn)工廠的降本增效。自動(dòng)化端，京信通信從關(guān)鍵崗位的自動(dòng)化升級(jí)，到產(chǎn)線的自動(dòng)化與柔性化改造，再到人、機(jī)、料、法、環(huán) （環(huán)境）的互聯(lián)互通、以及智能物流、數(shù)字仿真與模塊化設(shè)計(jì)上的投入，如今的工廠已經(jīng)具備了良好的混線生產(chǎn)能力。同時(shí)，信息化端，企業(yè)在2006年就開(kāi)始花大力氣部署ERP、PLM、RDM、OA等應(yīng)用。2013年，信息化重點(diǎn)升級(jí)到系統(tǒng)間集成，并同時(shí)補(bǔ)足了生產(chǎn)執(zhí)行、訂單管理、倉(cāng)儲(chǔ)管理等系統(tǒng)。

然而，2017年之前，京信通信自動(dòng)化與信息化建設(shè)像火車(chē)的雙軌，雖然離得很近，實(shí)則并沒(méi)有產(chǎn)生交集。陳總意識(shí)到，IT/OT集成是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)智能化、網(wǎng)絡(luò)化與數(shù)字化繞不過(guò)的坎。于是，2017年，公司果斷開(kāi)發(fā)了SCADA系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備互聯(lián)，同時(shí)工廠端部署了大量傳感器，以此作為連通數(shù)字與物理環(huán)境的橋梁。設(shè)備數(shù)據(jù)首次可以在各業(yè)務(wù)間流轉(zhuǎn)，幫助優(yōu)化企業(yè)銷售、計(jì)劃、采購(gòu)、排產(chǎn)等決策。 得益于自動(dòng)化、信息化建設(shè)以及新技術(shù)的部署，2013年到2017年間，生產(chǎn)工人數(shù)量減少了50%, 產(chǎn)能增加了10%。

二．工業(yè)大腦之旅起航

利用工業(yè)大數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)線并不是突發(fā)奇想， 早在京信通信啟動(dòng)智能制造項(xiàng)目以來(lái)，大數(shù)據(jù)就被列為項(xiàng)目規(guī)劃的重要組成部分。過(guò)去十年來(lái)，企業(yè)在自動(dòng)化、信息化以及IT/OT融合上持續(xù)投入為工業(yè)大數(shù)據(jù)/工業(yè)智能的能力施展做了很好的鋪墊 - 設(shè)備數(shù)字化與網(wǎng)聯(lián)化，以及與MES、ERP等工業(yè)系統(tǒng)的互聯(lián)互通為工業(yè)大腦的實(shí)施打下了足夠扎實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

哪里最痛，就從哪里入手

工業(yè)大數(shù)據(jù)的場(chǎng)景聚焦是很多制造企業(yè)最為頭疼的地方，而京信通信卻沒(méi)有這方面的擔(dān)憂。在與阿里云的合作過(guò)程中，阿里云大數(shù)據(jù)專家鄧超對(duì)京信的評(píng)價(jià)是“最清晰地知道生產(chǎn)數(shù)據(jù)如何使用的企業(yè)”。公司早期就明確了工業(yè)大數(shù)據(jù)的方向與定位，即利用大數(shù)據(jù)提升生產(chǎn)過(guò)程中調(diào)試環(huán)節(jié)效率。產(chǎn)品調(diào)試是通信生產(chǎn)過(guò)程中最為重要的環(huán)節(jié)。調(diào)試環(huán)節(jié)的成本占總生產(chǎn)成本比重高達(dá)30-40%， 且耗時(shí)耗力。單以某多模產(chǎn)品為例，調(diào)試與測(cè)試項(xiàng)目多達(dá)300項(xiàng)，且很多指標(biāo)之間存在相互關(guān)聯(lián)，調(diào)試與測(cè)試周期長(zhǎng)，單個(gè)產(chǎn)品平均耗時(shí)超過(guò)1個(gè)小時(shí)，嚴(yán)重影響產(chǎn)品生產(chǎn)進(jìn)度。

京信智能制造副總經(jīng)理葛鑫表示：“在生產(chǎn)測(cè)試環(huán)節(jié)，企業(yè)已經(jīng)觸碰到天花板，能想的辦法都想了。這個(gè)時(shí)候我們就在設(shè)想，能不能再?gòu)臄?shù)據(jù)中深挖一些價(jià)值”。于是，去年11月份，京信通信智能制造團(tuán)隊(duì)與阿里云工業(yè)大數(shù)據(jù)專家接觸，并定下了目標(biāo) -?以阿里云的云計(jì)算能力和“Dataworks”大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)上云以及工業(yè)大腦的部署，在云端匯總打通生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，以測(cè)試/檢測(cè)數(shù)據(jù)為主體，利用算法模型進(jìn)行制程能力的綜合分析與評(píng)估優(yōu)化，提升測(cè)試效率。當(dāng)明確了工業(yè)大腦的突破場(chǎng)景與目標(biāo)，京信通信很快就成立了工業(yè)大腦項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，智能制造部為牽頭部門(mén)，產(chǎn)品事業(yè)部、 IT部、生產(chǎn)部門(mén)與阿里云大數(shù)據(jù)專家團(tuán)隊(duì)作為核心成員。 項(xiàng)目分為四個(gè)步驟：

1. 多維數(shù)據(jù)收集?– 大腦團(tuán)隊(duì)從一款信號(hào)拉遠(yuǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集入手。該產(chǎn)品需要的調(diào)試、測(cè)試項(xiàng)目分別都有80個(gè)左右，而每個(gè)項(xiàng)目都有9個(gè)數(shù)據(jù)維度。通過(guò)京信通信自研的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品的多維度數(shù)據(jù)采集，最終收集上來(lái)的調(diào)試測(cè)試數(shù)據(jù)維度多達(dá)1500個(gè)。

2. 全鏈路打通?- 數(shù)據(jù)上傳到MaxCompute大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)將調(diào)試測(cè)試數(shù)據(jù)在產(chǎn)品-模塊-通道-調(diào)試/測(cè)試項(xiàng)目多個(gè)層級(jí)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，形成每一個(gè)產(chǎn)品在生產(chǎn)過(guò)程中調(diào)試工序和測(cè)試工序全鏈路的數(shù)據(jù)打通。

3. 尋優(yōu)算法?– 基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI，利用大數(shù)據(jù)人工智能算法，對(duì)調(diào)測(cè)關(guān)系做數(shù)據(jù)挖掘。通過(guò)對(duì)歷史已生產(chǎn)產(chǎn)品樣本進(jìn)行決策分類，針對(duì)測(cè)試項(xiàng)目分成不同目標(biāo)水平的樣本，根據(jù)調(diào)試項(xiàng)目?jī)?nèi)容聚類，計(jì)算每種類別的CPK（生產(chǎn)制成能力）水平，由此沉淀基于調(diào)測(cè)關(guān)系的檢測(cè)規(guī)則。

4. 實(shí)時(shí)檢測(cè)優(yōu)化-基于上一階段沉淀的檢測(cè)規(guī)則，構(gòu)建實(shí)時(shí)產(chǎn)品檢測(cè)策略優(yōu)化模型。對(duì)產(chǎn)線上已調(diào)試的產(chǎn)品（待測(cè)產(chǎn)品），基于調(diào)測(cè)關(guān)系的檢測(cè)規(guī)則，推薦抽檢頻率，選擇合適的抽檢策略。舉個(gè)例子，比如當(dāng)增益定標(biāo)（信號(hào)放大指標(biāo)）的調(diào)試值大于-0.25, CPK處于較高水平，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提高產(chǎn)品檢測(cè)的抽免檢比例，而如果值小于-0.25, 則需要進(jìn)行全檢。

基于參數(shù)優(yōu)化的模擬結(jié)果超過(guò)預(yù)期，檢測(cè)指標(biāo)項(xiàng)從平均300個(gè)點(diǎn)位降到200個(gè)，調(diào)試子項(xiàng)目的耗時(shí)減少超過(guò)35%，產(chǎn)品整體調(diào)試效率優(yōu)化10-20%。

車(chē)間的技術(shù)人員可從阿里云平臺(tái)隨時(shí)調(diào)用算法API，動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)試、測(cè)試過(guò)程。

三．新起點(diǎn)、新征程

工業(yè)大腦的能力在成品檢測(cè)環(huán)節(jié)得到了印證， 極大增強(qiáng)了公司管理層的信心，于是開(kāi)始著手工業(yè)大腦下一階段布局。

階段一 全生產(chǎn)鏈測(cè)試優(yōu)化

目前工業(yè)大腦的應(yīng)用還僅是在整機(jī)的測(cè)試環(huán)節(jié)，京信通信希望能夠?qū)y(cè)試的控制點(diǎn)前移，提前到前端各組件環(huán)節(jié)，包括器件、PCBA、模塊等，由此減少產(chǎn)品返修，大幅提高最終整機(jī)通過(guò)率。此外，通過(guò)對(duì)調(diào)試與測(cè)試過(guò)程參數(shù)的分析，優(yōu)化BOM成本，為研發(fā)設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。

階段二 行業(yè)測(cè)試云平臺(tái)

無(wú)線通訊行業(yè)中小企業(yè)眾多，測(cè)試儀表設(shè)備貴重， 需要優(yōu)化儀表的利用效率，同時(shí)通信產(chǎn)品的測(cè)試認(rèn)證復(fù)雜，很多企業(yè)沒(méi)有能力搭建自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)。京信通信希望能夠打造行業(yè)測(cè)試云平臺(tái)，通過(guò)提供AI SaaS與APP應(yīng)用，滿足廣大中小企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的自動(dòng)化、智能化測(cè)試需求。

四．工業(yè)大腦的三點(diǎn)啟示

首先，離散制造業(yè)加工任務(wù)的分散并不意味著工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮會(huì)大打折扣，而關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)的理解以及場(chǎng)景的深挖。外部數(shù)據(jù)專家的引入有助企業(yè)跳出傳統(tǒng)思維框架，站在新的視角，喚醒數(shù)據(jù)潛能；

其次，京信通信工業(yè)大腦項(xiàng)目的成功絕非偶然。如果把工業(yè)大腦比做劍宗，靈動(dòng)，見(jiàn)效快，那么IT/OT融合則是氣宗，需要扎實(shí)的基本功。工廠多年在IT與OT上的投入以及數(shù)據(jù)的積累為大腦的發(fā)揮上打下了扎實(shí)的基礎(chǔ)，而工業(yè)大腦的應(yīng)用則有助發(fā)現(xiàn)IT/OT融合上的盲點(diǎn)，倒逼工廠的信息化與自動(dòng)化升級(jí)。

最后，天下武功，唯快不破。工業(yè)大腦的實(shí)施無(wú)需一口吃成個(gè)胖子，可以單點(diǎn)突破，從生產(chǎn)環(huán)境中的某個(gè)痛點(diǎn)下手，關(guān)鍵是要加快試錯(cuò)與迭代的節(jié)奏，隨后快速?gòu)?fù)制，擴(kuò)展到其他生產(chǎn)場(chǎng)景，最終形成工廠的全局智能。

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