导读：2023年10月28日，由中国自动化学会主办的2023国家工业软件大会在浙江湖州盛大开幕。大会以“工业软件·智造未来”为主题，汇聚了25位国内外院士，1500余位代表，共同探讨工业软件领域前沿理论和技术创新应用问题，共同谋划我国工业软件未来发展之道。
上海科致电气自动化股份有限公司钟瑾总经理受邀在2023国家工业软件大会中作题为“工业软件MOM的破局之路浅见”的专题报告。工业软件MOM遇到商品化难、模型复杂、见效慢、效益差的困境，全球MOM的市场规模不到ERP的10%，但是MOM又是生产必须品。MOM的困境显而易见，如何破局，如何让MOM成为真正推动生产的利器。产品商品化的要素为市场需求、成本、质量，MOM能解决成本和质量，工艺化、模块化、质量要素点是今后MOM的破局利器
工业软件MOM的破局之路浅见
上海科致电气自动化股份有限公司于2004年成立，总部位于上海闵行漕河泾高科技园区，作为上海电气的子公司，致力于装备制造领域。公司客户主要集中在汽车和化工行业，涵盖了约10%的行业领先客户。值得一提的是，2023年科致荣获国家专精特新小巨人的称号，同时在2018年至2021年连续四年获得上海经信委推举的工业软件转型服务商资格。公司早期获得了高新技术企业地位和CMR认证，数字檩云产品获得国家级成果认定。主要产品系列涵盖数字檩云、铂舜和皓禹，应用于制造业执行运营、供应链管理和售后服务系统。
MOM（制造运营管理）并非新概念，自1970年计算机发展以来，直到2016年MES（制造执行系统）升级为MOM之后，随着大力推广，人们开始更加熟悉MOM，它已成为工厂不可或缺的核心要素，如图1所示。当前工业软件行业每年增长约为15%，而截至2023年，MOM市场规模已达到384亿，这对于中国企业而言是一个相当庞大的市场。同时，在过去的五年里，大多数企业逐渐熟悉了MOM。因为MOM解决了生产透明化和质量问题，所以其极好地满足了制造商的双重需求。
图1 MOM应用领域
近年来，MES和MOM领域涌现出许多企业，它们共同面临一个问题：盈利困难、规模较小。不论是西门子还是中国的企业，在MOM软件产品领域没有一家独大。以西门子为例，其在全球工业软件市场中MOM的占比仅为0.1%。然而，整个MOM市场非常庞大，年市值达到384亿，规模并不小。
软件产品必须向工具化方向发展，摆脱定制化的困境，才能实现规模扩大。如果仍然局限于定制化软件，软件产品难以扩大规模。MOM与ERP有所不同，因为每家企业都有各自的特点和需求。MOM是一个行业兴起的趋势，要使MOM突破困局、成为标准化的商品，关键在于如何量化、工具化，并使其行业化，真正地满足客户不同的需求并带来改变。
金蝶作为财务软件在当今社会广泛应用，因为它解决了财务和客户问题。对于MOM来说，是否能够解决客户的痛点是一个关键问题。海外一些厂商开始采取一些策略，推出了行业包，将软件轻量化、标准化。这是因为当前社会普遍存在一个问题，无论是客户、供应商还是员工，都对软件的需求要求是能够快速修改、迅速满足需求，同时不影响生产。这对MOM原有体系提出了重大挑战和改变。当然，随着信息技术行业的飞速发展，国家对工业软件的支持也在不断增强，工业软件的市场规模在不断扩大。
传统的MES和MOM采用面向服务的SOA架构，如图2所示，尽管这种架构稳定，却带来了交付周期长和定制化复杂等问题。通常情况下，采用SOA的项目无论是定制化还是交付时间都较长，八个月或一年是常见情况。当MOM项目规模超过一千万时，即便是仅涉及授权服务而不包含硬件成本，交付时间也可能延长至一年半或两年，这表明沿用SOA架构存在底层架构问题。科致自2004年开始采用SOA架构开发MOM，但在2015年进行了架构重构变成微服务架构
图2 SOA服务
二、科致数智檩云工业软件MOM破局之道
借助灵活解耦的微服务集群，即快速响应和快速修改，我们在数字孪生MOM的首要步骤是对架构进行重构。重构架构的首要步骤将原先的面向服务的SOA架构转变为微服务架构。前几年阿里推出了数据中台的概念，这在某种程度上是有道理的。但对于我们而言，MOM是各种软件集成的核心，特别是对于生产环节。因此，我们建立了一个数据平台，将来自各个接口、不同厂家和系统的数据整合到一个数据库中，实现了数据共享，如图3所示。这样做使得微服务的各个插件底层无需重构。事实上，MOM、供应链系统和DPS都运行在同一架构上，这确保了整个生产、运营和售后的数据至少是一致的。另外，第二个举措是进行了深度学习算法的研究。因为要让软件产生效益，需要降低定制化程度、提高程序和模型的标准化。这样可以在短时间内，在同一行业的同一厂家之间传递工艺要求，并且可以将工作量降低一半。这样的软件需要逐步迭代更新，才能真正成为优秀的商品软件。
图3 灵活解耦的微服务集群
客户通常会认为，将传统的纸质流程转换为电子化并不能带来实质性改变，然而，对于我们所涉及的汽车、汽车零部件和重工业等行业，MOM的重要性在于降低生产成本和提升产品质量。不同厂家、不同制造商都有各自特点，在相似的装备和工艺基础上，我们着手改进了装备工艺和压装技术，打破了国外软硬件结合的局面，实现了质量数据和质量曲线的监测和预测。与其他公司相比客户，我们更深刻地理解客户的行业特点，将客户的工艺设备与工艺设备进行结合，为提供MOM解决了他们在质量方面的痛点。
MOM作为一种解决方案，并非通用产品，而具有强烈行业属性。受益于上海电气多元化的品种和品类，目前我们的行业包主要针对汽车产业。通过与上海电气内部印包集团、输配电集团、环保集团合作，更深入地了解了该行业的需求和特点。因此，科致推出了覆盖输配电、环保等领域的行业包，如图4所示。基于软件的特性和行业的特点，我们提供了相应的行业解决方案，以更贴合客户需求，更有效地解决客户的问题。
图4 数据湖仓与深度学习算法行业包
经过这样的努力，我们发现自身拥有显著的优势和优点。首先，通过深度学习和质量、产品曲线的测试，我们的软件变得更具竞争力。我们提供的不再是普通的软件，而是专注于解决客户产品痛点的行业解决方案。同时，我们与内部其他企业合作，实现了软硬件的有机结合。因为软件与自动化密不可分，自动化需要软件来实现解决方案的落地。因此，通过软件和自动化的结合，不仅仅为客户提供软件产品，还解决了质量检测问题。
微服务架构是极为优秀的架构，它能够立即提供整体流程服务，并且具备便捷的迭代更新方式。相比于停机迭代或全面底层重构，微服务架构的修改只需对应部分，这使得更新变得更为简便。对客户而言，软件的发展是一个渐进的过程，每年都需要不断进行迭代更新，持续解决客户面临的问题。这种迭代更新的方式，若能提高工作效率和速度。因此，选择微服务架构主要是其有三大优势：第一，可控性高；第二，能够实际解决问题；第三，能够提高员工的工作效率和降低成本。
MOM工业软件必须具备硬核技术，缺少这方面的技术会让客户不满意。因此，我们从质量出发，为客户提供的质量测试不仅仅包括软件本身的曲线和预测，同时还引入了客户自身的软件测试产品。在MOM的应用中，手动操作员工的质量问题难以进行检测，因此通过6S、5S等管理手段，使用人工智能分析来解决这一痛点。我们不仅推出了延伸产品，还将其整合到MOM的质量模块中，让产品比其他同类产品更具竞争力。
软件开发中常涉及定制开发，我们致力于将商品软件的定制化开发控制在15%至20%之间。同时，提供SDK软件以满足个性化需求，让客户自行使用第三方软件低代码进行开发。优质软件的迭代更新意味着不断引入新产品和新技术。工业软件也是如此，也需要将当前先进成熟的产品引入自己的产品作为一个模块。
在MOM方面，进一步关注的焦点是数据。以国内领先的汽车集团为例，其汽车零部件——变速箱在上海进行热处理。过去存在一个问题，如图5所示，热处理所需时间最少为4.3天，加工时间为2.5天，而总成装配时间仅为0.13天，锻造时间也很短。然而，在此之前每年需要大约10万人次的质检来确定热处理的质量。因此，每年质检成本高达基本的480万，是一个巨大的浪费。由于是抽检，导致不合格产品的追溯以及数据流程不透明，这增加了零部件相对于主机厂的弱势。在传统的汽车生产中，如果生产100万辆汽车，通常会备货120万个变速箱，这是因为对响应时间有要求，所以需要较高的存货资金。
图5 数字化工厂案例
总的来说，该汽车零部件制造公司面临着热处理效率低下、高昂的质检成本和数据流程不透明等挑战。然而，他们拥有五条真空产线、大量传感器和海量数据存储，同时在自动化设备普及率高的环境中，员工素质和对数据的理解也相当出色。在这个基础上，公司提出了ABC三个解决方案来优化工艺装架、上线、清洗、预热、加碳和淬火等流程，如图6所示。利用历史数据进行质量预测，智能排查问题，结合AGB技术实现了无人化工厂。
图6 数字化工厂案例
这家公司在确保质量的前提下，利用其工艺设备、加热、表处理和化学成分等数据，包括传感器和产线所提供的数据，运用了K-近邻算法、决策树随机森林算法以及支持向量机算法。通过这些算法，他们能够对产品的表面硬度、表层硬度以及内部硬度进行预测。这种预测能够在不进行破坏性实验的前提下，达到了质量预测的准确率高达百分之九十几。这一举措大幅提高了产品的整体质量水平。以前，从冷却到测试完成需要6小时，而使用他们的模型只需15分钟，这节省了大量的时间和成本。
在工艺方面，尽管原来的烧炉温度有PID控制，但仍然依赖于老师傅的经验，而老师傅即将面临退休问题。为此，可以利用机器学习模块建立了一个专家库。专家库收集了专家的定量分析和经验知识，将这些重要的技巧和经验值量化并保存在专家库中，以实现对知识的传承，同时作为质量分析的基础，如图7所示。为了解决线上库存过多、资金压力过大的问题，公司进行了全面的排产优化。通过排产模型和优化算法，结合人工调整生产顺序，实现了更好地满足实际需求和优化生产的智慧排产。在这个过程中，智慧排产与质量分析、MES系统和WIP调度相结合，使整个系统更加高效，产生了显著的效益。此外，在物流方面，公司广泛采用AGV技术，实现了人力成本的降低和需求的更有效管理。
图7 专家系统
图8是该案例的实施效果，在空间利用率方面其提高了2.5倍，在质检成本上降低了16%，人员成本下降了26%，设备利用率提高了4.5%。这些成果表明了MOM的重要性和必要性。首先，MOM需要与行业密切结合；其次，它需要拥有强大的核心技术，能够帮助客户解决行业问题；第三，快速响应也是至关重要的。当前，软件的迭代更新速度越来越快，客户对更新的需求也越来越迫切。市场变化也变得更加迅速，这也是MOM软件面临的挑战之一。
图8 数字化工厂实施效果
*本文根据作者在2023国家工业软件大会上所作报告速记整理而成
