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随着制造企业纷纷开始智能化转型，智能工厂成为制造升级的趋势。不过，放眼时下的制造业，多数企业还处于单一型号产品、标准化流水线批量作业、以低廉成本作为主要竞争优势的工业2.0形态。仅有少数企业运用机械化或自动化代替了部分手工劳动，纵观全局，制造模式并没有质的改变。
智能制造升级的关键是什么？对于制造企业来说，核心的痛点是什么？如何破局？成为当前智能制造发展的关键。
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看得见的“智造”背后，是庞大的数据需求
兴森科技是电子电路领域的一家上市公司，立足于PCB制造服务，目标是在PCB样板及多品种、小批量领域建立起全球规模最大的快速制造平台。
对于兴森科技来说，智能化升级主要面临以下挑战：
第一，稳定可靠是刚需，在其广州生产基地，MES、SCADA、APS、EDS等数字化关键业务与产线生产息息相关，存储平台需要保障业务7X24小时在线；
第二，广州工厂的老旧存储已过保多年，频繁出现I/O响应问题，需要升级新的存储设备；第三，IT设备分散在多个生产基地，目前公司总部设立在深圳，随着业务规模扩大，在广州、江苏宜兴建立了新的生产基地，面临着数据资源高效共享、协同、流动的挑战。
兴森科技PCB事业部（广州）总经理杜子良解释，区别于大部分制造供应商，兴森科技主打多品种、小批量供应，其PCB板覆盖众多型号，且每类产品的工艺路线都不一样，因此在其自动化工厂中，MES系统具有高度的复杂性，甚至是一般工厂MES控制需求的百倍量级，这对智能化升级带来很大挑战。
举例来说，某客户提交订单后，其订单信息要实时传到智能工厂，智能制造系统自动排产，并将信息自动传递给各个工序生产线，不同的工序根据指令生产相对应的产品模块，在产线进行组装，并进行产品品质管控。
这整个过程需要数据的全流程跟踪，必须保证一秒不能停、一比特不能丢，通过数据贯穿客户需求获取、研发、生产、制造的全流程，才能保障智能工厂高效运行。
再比如智慧工厂的场景中，也需要实时汇集视频数据、高效处理、智能分析。例如，视频设备实时记录工厂的生产场景，工人如果操作不规范，后台数据平台可以智能识别，并需要给出提示、及时纠正。
杜子良指出，企业的智能化升级只是手段，目标是实现更快地交付、更好的良率。基于小批量、多品种的交付特性，智能化升级带来的不仅仅是交付速度变快，更是提升了基于数据的调度能力。
目前，在兴森科技新的智能化工厂中，其生产周期约3.75天，可以说从制造到交付，能力已经超过98%的从业者。而这样的能力提升，离不开基于数据的模型优化。在数据技术的支持下，兴森科技的智能工厂实现了物流全自动化。无人驾驶的运输车、智能分拣机器人等遍布工厂，按照数字系统规划的路径，能够有条不紊地运行，让工厂告别人工搬运，大幅提高了生产效率。
智能制造升级核心——满足定制化和利旧需求
在对兴森科技的需求梳理中，浪潮信息发现其数据存储主要有三大诉求：首先，稳定可靠，要保证智能工厂核心业务24小时不间断稳定运行，业务系统一旦中断将会导致产线各项业务无法正常开展；其次，快速高效，要求存储平台具有高并发能力，支撑包括MES在内的数十个核心业务的高效、顺畅的运行；第三，统一管理，要求存储实现不同模块、系统间的数据互通、流动、共享，快速、准确地提供数据支持智能工厂各项工作的开展，并满足未来不断增长的数据存储需求。
浪潮信息广东区董事长许正建表示，生产制造的整个过程、工厂的MES系统以及生产车间的特殊环境等，其实存有大量的定制化需求，而浪潮信息多年来一直以定制化服务而著称。此外，他认为，对于工厂的智能化升级来说，很重要的一点就是利旧，也就是要考虑好如何将企业原来的和现有的设备进行结合、如何去重构算力以及如何实现系统的无缝迁移，这是智能制造升级的核心出发点。
从这些需求出发，兴森科技联合浪潮信息，基于高端存储AS18000纳管老旧存储设备，推进核心业务及近百台 VM主机的整体迁移；并采用多台中高端存储AS5600产品构建双活存储方案，承载MES等核心业务，提升业务上线效率，助力电子产品生产效率、个性化定制水平的提高。也正是基于浪潮信息的数据存储平台，助力了兴森科技的高层板、HDI板、刚挠板等产品的规模化生产，实现了自动化设备、数据技术与柔性生产的紧密结合，让柔性生产和智能制造同时在智能工厂得以实现。
目前，兴森科技广州科学城基地的数据存储设备已投入运行，浪潮信息高端存储和双活存储方案全天候守护MES等核心业务。据了解，未来，随着非结构化数据的增长，兴森科技可能会进一步引入分布式存储。
深挖数据需求，释放数据价值
在智能制造的升级过程中，有一点值得注意，即：自动化并不等同于智能化。智能制造需要以提质增效为中心，加快新一代信息技术与制造业深度融合。它所需要的并不仅仅是IT设备的升级或单纯的人工智能开发，而是围绕用户的价值，以数据为核心，实现全流程端对端互联，对整个制造行业进行水平整合和垂直整合，打造一个互联工厂。
从存储角度看数据的价值，浪潮信息存储产品线副总经理刘希猛认为，可以从内部数据的有效流动和外部数据的安全共享来分析。首先，内部数据涉及数据本身价值的挖掘，因为内部数据往往是生产资料，需要充分发挥其价值，而流动得效率越高，数据价值发挥得越充分。因此对于提供存储技术的厂商来说，如何促进数据的有效流动，是数据价值呈现的一个很重要的思想。
其次，外部数据共享离不开多云部署的环境。在他看来，云与数据解耦是一个更好的选择，也就是说，数据可以在多云之间更好地流动，也解决了企业内部和外部公有云之间的流动问题。当然，这需要云之间建立标准的规范，并且要在存储方面建立安全机制，从而保证私有数据的安全性。
杜子良则从业务角度分享了对数据价值的理解。他表示，首先就是业务中要用到的数据，比如各种工具、文件、做商业配套需要的资料，这类数据对硬件的需求是够快、够准、够低延时。
第二类则是管理中的数据，需要有很强的实时性，能够及时为管理决策提供支撑。
第三类就是历史数据，足够多、足够好的历史数据往往是做好数据模型的基础。而这类数据需要很大的算力支撑，才能支持预先建好的数据模型，才能匹配实际业务的最佳需求。
他强调，对于工厂来说，更大算力能够更好地匹配前端需求，例如可以通过历史数据对模型进行优化，实现对某一个产品、或某一个工序能力的预先设计。在可预见的未来，算力支持对智能制造将越来越重要。
“我挺期待浪潮信息未来一代的AI服务器、数据存储，因为随着我们的产品越来越复杂，前端对数据模型和算力的需求会更大。未来的智能化工厂，背后的算力、存力支撑会越来越重要”，杜子良表示。
破局智能制造难题，携手打造标杆级合作
IDC数据显示，2022年，我国制造领域的服务器、存储、网络等信息化设备规模已接近200亿。
刘希猛表示，在这样的一个大市场中，和兴森制造的合作对于行业破局大有帮助，主要体现在三方面：
首先，浪潮信息的整合方案能力，能够打通客户的业务流程，有利于企业降本增效。
其次，很多制造企业在转型过程中，除了传统的ERP、MES系统在使用结构化数据之外，其实生产制造系统中在导入大量的非结构化数据。一个很普遍的例子就是产线组装过程中，通过摄像机拍照，来检验生产工艺是不是合格，这个过程中其实会产生大量的非结构化数据。这类数据需要更高的容量扩展，同时又需要提供较快的性能分析，从而快速自检、找到生产问题。而对于非结构化数据的爆发和性能需求，浪潮信息其实可以提供多种方案的能力支持。
第三，希望借助与兴森科技的合作，真正能够从电子制造、系统生产到IT智能化应用，成为行业内的标杆，并且成功进行复制，助力中国智能制造水平的不断提升。
