TCL副总裁何军：工业互联网跨界人才需赋能OT工程师

北京时间2月21日，2019 工业互联网 峰会在北京国家会议中心召开。此次会议由中国信息通信研究院、工业互联网产业联盟、中国通信学会联合主办。以“智联赋能、融通创新”为主题，旨在深化供给侧结构性改革，加快工业互联网产业推广及生态建设，提升我国工业互联网影响力。

TCL 控股副总裁、 格创东智 科技有限公司CEO何军在第二日的主论坛上发表了主题为“制造X AI，释放制造业创新发展潜能”的演讲。就格创东智做工业互联网所积累的经验与体会，与到场嘉宾作出了分享。

颠覆传统IT项目，实行五三二制

何军首先就TCL所孵化的格创东智与先行工业互联网友商做出比较，提出格创东智的优势及差异在于：

1. TCL拥有不同且全面的制造业态以及模式。

2. 持有更开放的心态，对工业互联网平台的理解拥有独特的理念。

何军说道，“拥有不同类型的制造工厂使得格创东智在对外输出时，理解不同场景以及孵化不同模式的工业互联网上凝聚了经验。同时，格创东智相信推动中国工业互联网的发展需要融合力量、融合资源。”

而格创东智的理念在于：

1.从客户价值出发。这个客户价值不再是传统企业里的IT团队，而是在于生产一线OT工程师的痛点难点。

2.敬畏工业现场，从OT出发，建立释放整个制造业创新的能力。

3. 50%的时间花在整个业务场景的梳理、重构，30%的时间花在模型的调试、修正、因子的重整，20%的时间花在系统的开发。区别于传统的IT项目，将传统的IT项目的二三五倒置过来。

何军指出，格创东智的筹备是两年前以TCL智慧工业作为基础对外，有三点是格创东智的差别化价值。差别在于——第一，从OT出发，从场景化解决方案来推动整个平台在制造业的落地；第二，工业互联网的系统或者平台的核心是制造×AI；第三，对于制造业今天的能力来讲，提供制造业的管理IT服务，帮助提供制造业OT人员的升级和转型。

跨界人才培养需赋能OT工程师

成功推行工业互联网，需要OT和IT的融合。格创东智在此的体会分为三点：

1.使IT人员理解业务场景，需要量化和标准化OT业务逻辑；

2.在工业现场将OT的数据转化为IT的信息，才能体现数据的完整与全面；

3.转变工程师的思维和改变其技能是对智能制造改造的关键。

何军指出，“工业互联网实施过程中需要跨界人才，但从头培养跨界人才非常难。这里关键的是融合人才，我们要把工业自动化人才、运营技术人才、信息人才三方面人才进行融合。融合过程中关键在不在于IT团队的培养，关键点在于我们需要去赋能今天OT的工程师，这个是未来中国制造业做改造升级的关键，也就是说我们需要把我们的OT部队现代化、智能化，给他们赋能，而不是另起炉灶。”

打通工业物联网基本点

何军认为，工业物联网平台的基本点在于：

1. 能承载海量高频次数据的采集，工业环境的采集频率需达到20HZ，累计数据量250TB之多。

2. 将数据应用于生产。其中最关键的点，在于需要大量时间做业务场景的定义以及重构。

为此，格创团队把工业互联网平台根据华星的特点做出了相应的建设。

比如：开发微秒级电压采集卡，实现实时高频数据的抓取和分析，将原有的数据量需求减少到1/30；同时，经过对模型的修正和调整，重构业务场景，定义业务场景价值，做相关应用的开发等等。

AIX制造业案例——虚拟量测

格创东智提出，AIX制造业是工业互联网中非常核心的内容。

基于此，何军就如何依据工业互联网提升良品率的问题与在场嘉宾作出分享，并依此举出AIX制造业的相应案例。

在日常的生产过程中，企业往往需要进行抽样，及时对设备以及制程进行调整。 

针对一些难以在生产中实时抽取的参数，格创东智通过开发虚拟量测的系统，对生产参数进行特征值的预测,保证在生产过程中实时做出预测，来提高生产的品质。

何军指出，要做到对于生产过程中实时预测相应参数。需要IT人员与OT工程师共同完成对多因子的分析，找到所有的关键因子，同时在模型的动态调整过程中能够找到最佳的数据参数。

实时预测相应参数的过程中离不开相应的算法，因此 人工智能 在当中能有不小的应用。

AIX制造业案例——ADC缺陷智能识别

格创东智将人工智能运用在生产中的案例，不止在于生产过程实时预测生产参数，何军还分享了格创东智将人工智能应用在生产中的另一个案例，ADC缺陷智能识别——在制造环节对问题工序作出判定。

过去，对制造环节中出现问题的工序做出判定，需要50余人对同一个站点花7X24小时分班完成。而依据人工智能改造之后的ADC模型，不仅能进行缺陷识别，甚至能对缺陷分类，挖掘出问题的根源。

何军透露，相应的响应时间能达到50毫秒，准确率90%。

人工智能作为我国的国家级战略方向，此前已进入快速发展的阶段。而伴随着5G的逐步推进，工业物联网所需要的海量数据的稳定传输将不再是难题。 

有了良好的条件支撑，工业互联网或将迎来快速发展期，而人工智能赋能制造业，或许能帮助我国从本质上提升制造水平，为我国工业深度发展带来一个更好的未来。

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