大发11选5

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                企業信息化    
              天合光能云上轉型(2020-01)  
            企業管理雜志 發布時間:20-05-06        
               

            傳統企業在云上重構產業鏈,打造新的商業機會。


            文/陳珠明



            關鍵詞:傳統企業轉型升級  數字化轉型  智能化  天合光能

                 傳統企業云上轉型分為兩個階段:數字化轉型和智能化升級。第一階段傳統企業通過傳感器、機器人等對現有生產設備、IT基礎設施等進行數字化改造,將原來生產過程中的語言、語音、視頻等控制行為轉換為在線數據,結合傳統的生產數據、經營數據,遷移上云,利用大數據、云計算等技術,從產品驅動轉型為數字驅動。傳統企業通過去中介化縮短產業鏈,拓展市場空間,降低交易成本,提高風險管理能力,轉型為數字化企業。第二階段數字化企業結合區塊鏈、智能合約、人工智能等技術,去中心化、去邊界化、智能化、生態化,延伸價值鏈,演變為智能經濟體,最終實現智能化升級。
                 天合光能有限公司(以下簡稱天合光能)創立于1997年,為中國早期登陸美國紐交所的太陽能企業之一。隨著產能過剩、同質化競爭、成本居高不下等問題越來越嚴重,制約了企業發展,天合光能亟待轉型升級。其戰略目標是通過大數據、人工智能技術實現生產過程數字化和生產管理智能化,并最終實現用數據驅動生產,在光伏電池片生產A品率的提升上實現突破性的飛躍。
                
            第一步:數字化轉型從傳統制造企業轉變為數字企業
                 天合光能決定從現有的生產數據入手,以數據驅動為突破口,通過找出數據背后隱藏的關系與問題,識別不同參數間的關聯性,獲得生產工藝的最優參數,在不對生產線做較大改動的情況下,有效提升A類電池片比率。
            1.問題
                 數據質量差,離線數據多,缺少多維度數據精準分析能力。
            2.對策
            戰術1:以小步推進的方式,從現有離線數據切入。通過收集生產執行系統(MES)的數據,以及設備的離線日志,對現有數據維度進行分析。當離線數據不足以支撐大數據分析時,再對關鍵設備升級改造,逐步開放更多真正有價值的數據,補足缺失的數據維度。對于高實時性要求的數據,則通過安裝高精度傳感器以及阿里云的一站式數據采集接口進行數據的秒級采集、整合。
            戰術2:把研究聚焦在包括印刷速度、印刷壓力、印刷高度、網間距、冷卻水溫度、流速、風速等關鍵因子上,數據范圍大幅度縮減,使研究更為精準。
            戰術3:從所聚焦的關鍵因子中找到最能為生產帶來價值的參數組合。數據科學家通過在算法平臺上搭建工藝參數優化模型,分析不同變量間的邏輯關系,模擬推演出多個不同的參數組合。與自然規律、常識相悖的數據,天合光能的“工藝老師傅”可以憑借經驗并借助DOE(試驗設計)將由數據模型推導出的參數組合做減法,排除不符合生產與工藝邏輯的參數,大幅度減少了后續的工作量與時間成本。
            戰術4:上線測試,產品線上練兵。實測以“小步、快跑、迭代”的方式,負責轉型項目的團隊選出4條生產線作為測試線。起初以小批量進行測試(200片電池片),根據測試結果進行持續調整優化。隨著生產A品率以及生產穩定性的小步提升,測試規模從百片到千片直至上萬片。經過幾十次的批量測試以及持續調整優化,最終才得以發現能夠突破原有生產A品率水平的那一組最優參數組合。
            3.績效
                 A品率模型數字化——生產A品率的實際測試值提升了7%,意味著數千萬的利潤。
                 生產數據在線化——目前通過阿里云的一站式數據采集接口,已連接天合光能逾200臺生產設備,海量數據通過網絡實時上傳至阿里云大數據平臺進行實時計算。
                 生產管理透明化——通過可視化大屏工具,實時展示產量、質量、設備相關數據,實現生產數字化、管理透明化。
                 生產預警自動化——通過對設備數據及工藝參數的實時監控,結合工藝參數分析模型,實現設備異常及工藝參數異常的提前預警,從而實現生產過程的主動管理。
                 發揮大數據威力的重點是必須圍繞業務場景展開,而只有業務部門才能提出具體的需求。工藝專家和數據科學家從對彼此領域的陌生到相互博弈、互為導師,再到腦力碰撞,很好地詮釋了大數據創新的孵化過程。
                
            第二步:智能化轉型從數字化企業轉變為數字經濟體
            縱向:將人工智能技術應用到更多的生產工序,實現全產線的數字化與智能化,所覆蓋產品也從電池片拓展到包括光伏切片與電池組在內的上下游產品。持續深化IT技術與OT技術的融合,疊加更多的數字技術到生產中,比如利用AI與圖像識別技術做產品的外觀質量檢測,借助虛擬仿真技術模擬現實的生產環境,以及通過Data V(可視化大屏)與BI優化企業決策。天合光能遷移上云的技術過程如圖1所示。


                 天合光能的數字化轉型過程如圖2所示:
            1.戰略先行。從公司高層到普通員工都認識到遷移上云是企業轉型升級的最優路徑,是公司整體戰略方向,而不僅僅只是IT部門的事情。短期戰略:數字化;長期戰略:數字經濟體。公司目標清晰。
            2.戰術可行。“三步走”技術戰略路線符合公司實際,具操作性,因此效益可測。
            3.借助外部力量。公司在數字化方面人才不足,無經驗可借鑒,借助阿里云的力量實現目標。公司在遷移上云的過程中,會遇到大量的問題,需要公司的工藝專家和外部的數據科學家之間的磨合。由于專業差異大,兩方面話語體系不同,技術對接是高效解決問題的保障。
            4.精準提煉問題。遷移上云是一個新的過程,大多數企業只能借鑒其他成功企業的經驗和教訓逐步探索。天合光能通過實踐提煉出來的“數據質量差、離線數據多、缺少多維度數據精準分析能力”等問題具有普遍性,為其他企業遷移上云提供了可資借鑒的經驗。
                 
            轉型升級的難點與風險
            1.企業轉型升級缺乏戰略布局。從風險投資的角度把企業的生命周期分為種子期、初創期、成長期、成熟期和衰退期。在種子期和初創期,就會有大量的企業倒閉,我們稱為“達爾文海”;過了成熟期,企業進入衰退期,此時,企業需要轉型升級,進入第二條生命線,如果轉型不成功,企業會進入“第二達爾文海”;在第二條生命線的成熟期的后期,企業必須進行轉型升級,進入第三條生命線,如果不成功,企業進入“第三達爾文海”。這其中有一個非常重要的問題就是轉型升級的時機,必須在企業生命線的巔峰之前進入第二條或第三條生命線,企業才能不斷發展。
                 因此,傳統企業轉型升級是一個必然過程,但轉型升級存在最優時機,必須從戰略上對轉型升級進行規劃布局。很多企業容易把云上轉型升級理解為僅僅是IT部門的一個項目,通過IT部門推動整個公司的數字化,而長期作為業務后臺的IT部門其實沒有權力和資源推動公司轉型升級這樣的生死戰略。
                 打破信息隔離墻、數據孤島,需要企業組織變革、技術創新、模式創新、制度創新,這是傳統企業云上轉型升級的關鍵。而傳統企業IT部門從后臺轉變為前臺,其定位與角色轉換需要系統規劃。
            2.對傳統企業數字化轉型升級過程不熟悉。要完成傳統企業云上轉型升級,必須回答以下幾個基本問題:
                 ● 什么樣的傳統企業可以云上轉型?顯然不是所有的企業都需要上云,都可以上云。
                 ● 為什么要上云?
                 ● 企業自己搭建云平臺還是租賃公有云?
                 ● 怎樣上云?在技術、工具集和DevOps 流程上,本地和云平臺如何兼容?在運營、管理、安全和治理方面,怎樣實現在眾多企業IT資產(包括內部部署和混合部署)之間的協調和統一?
                 企業云是一個戰略系統。云服務可以提高組織的敏捷性,減輕IT基礎設施和成本的負擔。遷移上云不再是“如果”,而是“何時”和“如何”。要想實現企業遷移上云和順利運行,在技術、工具集和DevOps 流程上,本地和云平臺必須有合理的兼容性。
                 ●  數據如何生產?如何才能形成大數據?如何有效獲得各種非結構性數據,并轉換為有效數據?傳統企業數字化如何實現在線?是否能夠產生海量數據訓練算法模型?
                 傳統企業云上轉型必須要產生足夠多的數據。大數據有“4V”特征,即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和最重要的Value(價值密度低)。很多結構性數據不一定有用,而大量的非結構性數據、半結構性數據需要加工,特別是一些自然語言、視頻、行為、音像等都要轉換為有用的數據,且數據必須是在線的;絕大部分數據沒有價值,要從海量的數據中挖掘有價值的數據。
                 ●  傳統企業云上轉型升級的成本有多高?投入有多大?效益如何?
                 云上企業在運營、管理、安全和治理上,需要在多樣化的企業IT資產(包括云上,內部部署和混合部署)之間進行協調和統一。雖然良好的經濟性和敏捷性是上云的強大動力,但實際操作很復雜,需要企業投入大量的人力與財力。
                 智能制造首先是從狀態感知開始的。真正的智能制造必須要具備三個基本條件:一是便宜的傳感器;二是數字化一切可數字化之物;三是網絡化一切可連接之物。
                 ● 傳統企業如何把握云上轉型升級的最優時機?梢园褌鹘y企業云上轉型升級看作是一個投資項目,存在一個最優時機與均衡投資額,企業怎么把握?
            3.人才缺乏。目前傳統企業雖然有IT人才,但基本局限于原有業務的信息化領域。熟悉大數據、云計算、人工智能、物聯網、社交等技術的人才嚴重缺乏。
            4.風險認識不清。傳統企業云上轉型可能面臨以下風險:
                 認識不深刻。對云上轉型升級的認識表面化、片面化,不能準確理解數字、數字經濟和數字經濟體的價值。
                 傳統IT技術與云技術不兼容。工藝專家和數據科學家不能進行有效對接。
                 有效數據嚴重不足。不能形成大數據,無法有效應用大數據、云計算、人工智能、物聯網等技術改進工藝,提高企業效率。
                 算法與模型不適應。
                 數字化帶來的效率不及預期,轉型升級失敗。
            5.政策不明。信息資源是傳統企業數字化轉型的基礎,但目前缺乏統一規劃,多部門管理,政策混亂,真正可落地的政策不多。
            6.缺乏數據資產的產權意識。對數據資產的產權認識不清、法律保護意識嚴重滯后,影響企業的積極性!


            本文系闡釋黨的十九大精神國家社科基金專項課題“健全金融協調監管體系研究:基于系統性金融風險防范的視角”(編號1801004)階段性研究成果
            主要參考文獻
            [1] 肖靜華.從工業化體系向互聯網體系的跨體系轉型升級模式創新.產業經濟評論,2017(3).
            [2] 肖靜華,毛蘊詩,謝康.基于互聯網及大數據的智能制造體系與中國制造企業轉型升級.產業經濟評論,2016(2).
            [3] 陳永偉.人工智能與經濟學:關于近期文獻的一個綜述.東北財經大學學報,2018(3).
            [4] 陳珠明.技術力作為未來金融機構的核心競爭力——以花旗為例.金融前沿,2017(1).
            [5] 阿里研究院.數字經濟體:普惠2.0時代的新引擎.研究報告,2018(1).
            作者單位 中山大學管理學院
             

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