工业富联高子和：工业互联网赋能制造业的背后法则

6月12-14日，为期三天的“2019全球新经济年会”在上海长宁世贸展馆举办。本次大会由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导，上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办。大会以“科创引领智能新时代”为主题，聚焦科创板、5G、 智能制造 、餐饮等新兴 产业创新 热点。

在13日上午的“新制造未来”峰会上，工业富联首席平台技术官高子和发表了主题为“ 工业互联网 赋能制造业的背后法则”的演讲，与众嘉宾分享了富士康发展工业互联网的路径。以下为亿欧总结的高子和的精彩观点：

（1）无人工厂”不如“无忧工厂”， 无忧管理 是富士康做熄灯工厂的真正目的。其主要有四大实现路径：自动化导入是前提，数据采集是基础，平台构建、平台支撑是核心，工业APP、工业导入是关键。

（2）真正的应用和好的工业APP除了本身已经积累的大量数据和场景外，还需要将云、平台以及“智能+”的手段融合起来，变成以OT驱动、智能驱动、场景驱动、效能驱动的工业APP和工业互联网平台。

（3）目前做工业互联网主要有两件事需要赶快解决，一是解决信息的不对称，二是将资源配置最大化。

 以下为亿欧整理的高子和演讲全文

大家好！我是高子和。很荣幸可以和大家分享一下富士康目前在做的工业互联网以及发展工业互联网的路径。

如图可见，富士康在大陆投资30年，目前已经确定了两条主要的发展路线，一是智能制造，二是工业互联网。

在发展智能制造的路线中，我们运用了大量的技术，包括机台的数据获取、将数据结合专业知识封装成具有工业机理模型的微服务，然后用在平台上让所有的知识得以复用和共享，由此打造了智能工厂。目前，我们在全国建立了8个全自动熄灯工厂（无忧工厂）。

为什么没有叫无人工厂？

因为我们希望将它提升到更高的高度，将人的双手解放出来去从事更高等的事情，将无人工厂变成真正的无忧工厂。

2018年，富士康的熄灯工厂创收48亿元，其核心要素主要包括供应链智慧决策、表面贴装智能制造平台、全自动柔性化装配产线、AI智能分拣分流系统和生产大数据决策中心。最终，工厂的生产效率提升了30%，库存周期降低了15%，生产人力减少了92%

富士康工业互联网致力于提供智能制造整合解决方案。2018年，工业富联的年营业额达到了4000亿人民币 。 我们在全球有将近180多个厂区。将多年智能制造的经验跟数据结合起来，赋能企业帮助其做到数字化转型，这就是我们在从事智能制造、工业互联网最主要的方向和内容。

富士康工业互联网的发展前景，从财报中就可知一二。在通讯网络及设备制造服务中，我们达到了475亿美元的收入；在服务器及存储设备制造服务上，达到了412亿美元的收入；在工业互联网平台应用中，我们的收入高达5000亿美元。

我们构建了以云计算、移动终端、物联网、大数据、 人工智能 、高速网络和机器人为驱动，跨行业跨领域的工业互联网应用平台。 对我们来说平台不是主要因素，重要的是可以在平台上提供实际场景和应用的解决方案。

在我们看来，真正的应用和好的工业APP除了本身已经积累的大量数据和场景外，还可以将云、平台以及“智能+”的手段融合起来，变成以OT驱动、智能驱动、场景驱动、效能驱动的工业APP和工业互联网平台，这就是目前我们打造的工业互联网情况。

4大路径建立无忧工厂

“无人工厂”不如“无忧工厂”，无忧管理才是我们想要做的熄灯工厂的真正目的。

在做工业互联网熄灯工厂时，我们发现有四大路径可以快速建立无人、无忧工厂。这四大路径分别是：

（1）自动化导入是前提，利用机器人、机械手臂、自动手臂做自动化导入。

（2）数据采集是基础，数据采集对富士康来说并不是简简单单的将数据从网关设备中采集出来就有用。如果机台在数据的解析上没有做IT加OT的沟通，该数据基本上是“天书”，很难听懂。数据采集的核心关键，是将有效的数据采集出来加以分析判断，放在平台上供数据专家研究和解析。

（3）平台构建、平台支撑是核心。我们将采集出来的数据进行分割、分解、分析，最后要做到的是将数据封装成微服务的形式摆在平台和云上供大家复用和共用，这才是打造工业云平台的目的。

（4）工业APP、工业AI导入是关键。因此，我们确立了如何在垂直领域中，将云、网、端、SaaS服务延伸出来达到真正的VS（Value as a Service）。

换句话说，自动化导入是前提，数据采集是基础，平台支撑是核心，工业APP和工业AI导入是关键，从这四个步骤来建立无忧工厂。

提质增效，降本减存才是工业企业真正想要做到的最大利益  

各位都觉得富士康的体量蛮大的，除了有百万员工外，我们机台的连接数据也非常庞大。

有人说实现工业互联网有几个快速的路径，但商业模式还不明朗。 对我们来说，整合上下游和供应链做到数据共享、利益互通、设备价值有效利用率的最大化才是目前最有效的关键路径。

目前，通过边缘计算和雾小脑，我们打通了数据存储、计算跟分析，做到了关键数据可获取，然后将数据上传到Fii云平台，最终再打造Micro Cloud（专业工业云）。

拿雾小脑举例，以前将数据从云端采集上来后，通过数据分析，科学家将他们建议的最佳模型跟工业机理做到套用后，再下发到产线、车间。然而在车间生产的过程中是不允许任何超过1分钟的宕机和延误，因此如何利用边缘技术建立实时数据模型至关重要。

在车间和机床内快速地做数据模型的迭代和建立有效机理模型算法，这就是我们推出的雾小脑产品。

到目前为止，富士康已经确定了要做工业互联网，也要发展“三硬”加“三软”的技术。“ 三硬”是工具、器械加装备，三软即大数据、工业人工智能和工业软件。

有人提到做工业互联网要解决设计端和制造端相融的问题，所以如何让数据能快速地和设计者、现场机台进行联动很重要。这种协同设计的概念在富士康工业云平台上都可以实现。我们摒弃了传统人工做机械的模式，转而用工业大数据加云平台跟技术人员、车间互动，这样就可以做到快速的网路化协同。

Micro Cloud 专业云 : 源于富士康40年制造经验，以解决制造行业中专业问题为核心的解决方案、方法、经验与应用平台，提升制造企业的资产资源管理与运营能力。

关于网路化协同，我举一个刀具云Micro Cloud的应用案例。通过Micro Cloud，我们降低了60%的由意外停机造成的损失，减少超过50%的人力。

利用MIcro Cloud打通设计制造与使用的全生态服务是目前富士康在积极从事的事情。 然而供应链服务价值是目前想要做到工业互联网的第一步，如何利用工业互联网做到真正有效的提质增效，降本减存才是工业企业真正想要做到的最大利益。

有些数据很多企业都不会分享，因为那是他们的专业数据、关键数据。从这个路径上思考，如果我们打造可以快速分配订单、快速分配有效机台的平台，提高加装率和使用率，就可以做到资源利用的最大化。

目前做工业互联网主要有两件事需要赶快解决，一是解决信息的不对称，二是将资源配置最大化。

基于此，李杰教授提出了“蛋白和蛋黄”的煎蛋模式。蛋黄是产品的功能价值，蛋白是其服务的衍生价值。目前，富士康是从内部开始做起，毕竟鸡蛋从蛋壳内打破叫做重生。换句话说，从这个模式上思考可以发展出相对的雾小脑技术（Fog AI），MIcro Cloud以及Value as a Service。

最后，欢迎大家在6月29日参加由富士康举办的工业富联周年庆的活动。

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