题图来源@视觉中国

钛媒体注：制造业从来不是媒体关注的焦点，但它却是国民经济的命脉。对此，钛媒体选择将聚光灯拉回到制造业，并联合我们所接触到的科技资源，去实际解决制造业具体问题。这就是6月30日到7月1日即将召开的雪浪大会的由来。

为了了解制造业的问题和需求，钛媒体编辑在过去两个月中深入一线，下到工厂，调研制造业企业，洞悉企业在数字化升级过程中面临的实实在在的问题。从另一个角度来看，每一个制造业面临的问题，都是真实的需求。这些需求背后，很多都是科技需要落地的场景，是一个个潜在的市场机会。

相关数据显示，2017年全球LED照明的渗透率约为39%，到2019年就将超过50%，未来 LED照明行业仍将保持持续较快增长速度。预计到2020年，全球LED灯具产量将超过70亿盏。

中国是全球重要的LED照明产品生产基地，产量占到了全球总产量的80％以上。虽然中国LED照明产业发展数年，数量众多，但拥有品牌、通路优势的厂商才是市场主力。在产业稳定的局势之下，新的商机浮现，将成为LED产业下半场必争之地。

然而随着物联网、下一代互联网、云计算等新一代信息技术的广泛应用，智慧城市已成为必然趋势，并已在各种实践中逐步实现，智慧照明已得到LED企业的广泛关注。

钛媒体本次所走访的A企业，是一家专业生产全系列光电器材的高科技民营企业，聚焦LED材料、LED光电器件、LED灯饰应用产品设计与制造，在LED封装领域排名世界前列。

从制造端来分类，A公司目前的产品主要分成两大类——零件和组件类别以封装和线路板为主。他们的封装水平在全球名列前茅，并从德国引进了全自动化生产技术，这种技术优势将为A公司照明产品节约更多的成本和创造最大化的利润空间。

然而全自动化生产同样带来了一些问题。

痛点1：制造业大数据的深入应用

第一个方面是离散制造业制程的优化。

包含LED封装、PCP都有制程工艺（流程工艺），A公司的发展将从自产自销变成高端代工服务的企业。模式在发生改变，企业在做转型。原来生产的所有产品是可控的，但是转型之后，生产的所有产品都是对外的。新的产品无法快速导入。如果能够对于以往的数据来做分析，跟新产品做对标，就可以快速导入生产产线，这是在制程工艺方面的自动化。同时，还可以基于数据的采集对工程制程的参数去做优化，对于离散型制造业，每一个工序都有很多参数设置，这也是在生产制程的自动化，以及自调优（人工智能）。

第二个方面是质量。

以前产品的质量并没有追溯到每一个工艺、制程以及每个点，对于客户反馈回来的产品质量问题，一般很难去追溯。但是现在设备联网，包括每一个制程过程的衔接，就可以追溯到这个芯片是在哪个机器上面生产的、是哪一个操作员生产的，以及在哪个制程过程中出现的问题。甚至保证每个制程过程防呆防错，防止每个点会出现的问题，保证质量的可追溯。

第三个方面就是生产效率。

生产效率一般来源于两个方面，一个是人，一个是机器，要保证人机效率的提升。人的效率在于防呆防错，就是如果机器出现故障，人没有去干预，这是人的防呆，错在于我要生产A产品，但是用了B产品的制程。对于定制化（柔性化）的生产，要生产A产品，启用B产品制程，就要对所有的制程进行改动，原来用一个U盘去拷贝，但是现在不需要，只需要双兰卡，需要B制程自动登录到设备，包括物料的匹配，都需要自动化去做。

第二个阶段是设备联网，对于像A公司这种大批量生产的设备，设备效率提高1%，对于利润率的提高就非常明显。目前第一期A公司对接了十几个车间，大概5000多台设备，未来计划是在4万多台设备。

设备联网要做几个方面的事情：

第一个是报警数据，报警是影响到产能最大的因素，一旦报警设备就要停下来，是什么原因造成报警，操作员是否以及多长时间去干预了报警，目前所有的数据都已经采集到了。 在所有的制程当中，所有设备、每个设备的Top5的报警会列出来，形成数据看板,就是说有报警没有清除，（从发生报警到清除占用多长时间）、警报的频次是怎样的，从频次以及占用时间，两个维度去分析。这样对设备自动化的改进提出更清晰的目标。

例如原来去调效率，没有数据，不知道什么原因，现在去车间的分光机（每个芯片的分光测试），原来经常有问题，但是不知道原因，后来采集数据发现，评测过程中，芯片点胶之后会溢出来，卡住槽，这也是目前最大的问题，是整个警报以及idol中占用50%的时间，现在跟设备供应商一起来改进，不仅改进设备，还改进工艺流程，也即是说在整个分光机前先做筛选，虽然加了一道工序，但是对后面的效率提升非常明显。

通过对基础数据的采集以及设备集成的衔接，能够做的就是这三个方面，包括制程的优化、质量的可追溯、可定位以及未来的可预防，以及设备效率的提升。

痛点2：如何打造数字化车间

A公司目前分为大车间和小车间，小车间大概300多台设备，大车间大概700-900台设备。这个是按照小的生产单元来分，目前一个车间成为一个仓库，所有离散型的制造工序都在一个生产单元完成，这样做的好处是可以快速复制，一个标准的工程制程模式可以快速复制到另一个车间，扩大规模。

但是现在也在做一些探索，原来标准型的产品随着客户定制化需求的提高，就需要整个产线具备柔性的生产能力。例如原来完全靠人工的生产，从A到B的模式是固定的，但是现在会出现一种产品的工序是A到B，另外一种是A到C ，这就需要导入信息化支撑，以前完全靠人工识别的过程现在都需要靠电子（信息技术）去识别。

第一阶段是数据采集，看到车间的现状，现在已经建了一些看板进入到12个车间，通过看板可以实时看到每一个车间的生产效率，即生产任务执行情况、设备运行状态、生产良率等，所有数据都在看板可以实时看到。

目前A公司正在和阿里云合作，搭建新技术集成平台（大数据、云计算、人工智能等）。新技术集成平台的搭建需要看企业的软实力，也即是说算法和模型，能够基于业务形态、基于数据样板，能够推算出业务形态上面存在的问题。例如目前一个单元，包括5道工序：固晶-焊线-点胶（最重要荧光粉配比）-分光-编带）中，荧光粉的配比为50%-60%，都是根据人的经验来设定，如果通过数据分析之后，是否提升配比效率？

目前高端制造业设备已经经过了人工化到自动化的阶段，包括A公司也是，经历了设备从低端设备到高端设备的升级换代。但是设备没有神经网络，所以现在要建神经网络。A公司现在第二期做的就是把车间智能化，做整体的控制，包括未来的趋势都是无人化的，现在也都在尝试做这样的方案。

每一个车间，将数据采集到一定阶段，就可以尝试去做人工智能相关的工艺流程，包括自排程，例如生产的自排程（APS）。MESA公司也在做，是自己开发的，MES行业特性特别强，A公司现在三大业务即LED封装、PCB包括成品，这三大业务所使用的MES都是不一样的。目前PCB的MES也在构建之中，它的可控性更强，包括流程可配置、物料可配置、流程管控可配置，这是自动可配置的。

截止目前，A公司有3套MES 系统，第一套大概6月份可上线，PCB版的大概在今年8月份上线，并且可以保证收集的数据是统一的。

在合作中，阿里云承诺会将A公司产品的良率从现在的96%提升到99%，除此之外，物料的补领率要下降。

如果您的企业有类似的问题，欢迎来雪浪大会一起交流解决方案；如果您的企业有不同的问题，欢迎来这里发布您的问题，让全球的科技公司都知道。如果您是科技公司，欢迎来雪浪大会找到你们的用武之地。

【雪浪大会预告】

雪浪大会将在6月30日-7月1日于中国无锡太湖国际博览中心盛大召开。本次大会由一场3000人主论坛、几十场分论坛以及近万平米智能制造科技展览组成。所有议题都将围绕着基于对近万家制造企业的数据调研，和超过200家企业面访所总结出来的制造企业最关心的问题展开。本次沙龙作为预热讨论的人工智能在制造业的落地场景，就是制造企业在调研中提出的一个普遍问题。

雪浪大会致力打造制造业与科技对接的平台，制造企业不仅可以充分了解、对接全球最新的科技资源，还可以发布自己的痛点问题，在更广范围内寻求解决方案；而科技公司除了展示自己的成果，更可以通过了解制造企业的需求，为自己的科技产品找到海量的制造业应用场景。

大会日程将会陆续公布。

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