数据，不再是工业制造中剩余的“边角料”；
数据，也可以让离散制造不再“离散”；
这是太极对智慧制造的理解，建设以数据驱动的智慧工厂。
返聘“牛永贵”
牛永贵，《东北一家人》中爽直的牛大爷。其人设是退休车间主任，而且是八级锻工。八级锻工什么概念？在大型锻压台上放一块手表，压下去表面玻璃碎了，表针照走不误。在上世纪七八十年代，每一个厂里的八级技工都是镇厂之宝，厂长也要让他三分。
不知道现在八级技工的地位是否依旧，但如果返聘回厂，应该不仅是年轻工人的传帮带师傅，更是it部门的导师，在建设“智慧工厂”中发挥余热。
何为智慧工厂？可先不对此名词进行明确定义，但“智慧工厂”用于离散制造领域最为适合。阐述行业背景。中国有750万家制造型企业，2017年中国制造业总产值为24.3万亿元，占比中国经济29.34%。
也就是说，制造业一直是中国经济的第一大产业，中国制造业产值几乎相当美国、日本、德国之和。其中，离散制造产值约占整个制造行业的80%以上。例如，电子设备、机械机床、汽车生产、服装加工等领域都属于离散制造范畴。
多元化的智慧工厂
言归正传，国内声称可提供智能制造，或智慧工厂平台级pg电子模拟器网址的解决方案的企业不少于100家，但百余家企业的发展侧重不尽相同。
其或侧重柔性制造，关注与最终消费者的“互动”，实现产品个性化定制；或侧重以数据取代耳朵，听到机器的“声音”，对重资产大型设备进行预测性运维检修。当然，生态思维、互联网思维也是智慧制造的另一侧面。跨区域、跨企业的协同制造；基于产业链生态的协同设计、协同制造；类似“工业淘宝”的电子商务平台等，也都归属于“智能制造”名下重点发展的领域。
数据不是“边角料”
聚集太极业务思路。在智慧工厂，尤其是离散制造领域，太极已经形成方法论，即以数据驱动应用、以平台聚合行业知识。当然，“数据驱动是以系统互联、数据协同为前提，而平台聚合又是太极行业理解能力、生态整合能力的体现。”太极股份总裁吕翊说。
其实，智慧工厂中很多“智慧”，并不适合参观。其并不完全体现在车间中一字排开的机器工人，而是内在以数据驱动的价值。对此，太极企业业务集团智能制造事业部总经理赵金元表示，离散制造的最大的瓶颈在于“离散”，即企业研发设计、原料采购、生产制造、库存管理、物流销售等各业务环节的“离散”，以及由此产生的数据离散。
为何“离散”是瓶颈？研发设计与生产制造之间的数据离散，将滞慢企业新品上市的周期时间；生产制造与库存管理环节的离散，将极大增加企业运营成本；企业erp等it系统，与mes等ot系统的离散，将不可能实现生产过程中的人工配备、材料消耗、能源消耗、设备折旧等数据的可视化。
而正是基于此，赵金元认为，“数据不是工业制造的‘边角料’，只有盘活企业的数据资产，才能优化企业的实体资产。数据沉淀才能优化生产工艺，数据协同才能实现生产流程协同，才是智慧离散制造的基础。”
系统互联&数据协同
正是基于此行业理解，确定了太极在智慧工厂领域的业务定位——既是应用系统服务商，也是数据平台运营商，还是“牛永贵”的预热发掘者。
具体而言，太极通过一系列pg电子模拟器网址的解决方案，采集设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据、物料配送数据，以及生产进度管理数据。上述数据或存在于企业管理的erp系统中，或存在于生产管理的mes系统（制造执行系统）中。“而太极则将‘离散’的应用系统进行互联，将‘离散’的数据进行协同。”赵金元说。
其实，太极是业内少数既具备it系统设计能力，又具备mes等ot系统设计能力的服务商。以中信重工为例，特种机器人是中信重工战略布局中的重点产业，其生产模式带有典型智慧制造特征，即“小批量、定制化”。从产品设计、工艺设计，到生产计划、车间执行、生产产能等环环相扣，紧密藕合，管理工作极为烦杂。
针对上述关键问题，太极为中信重工重新设计并实施了制造执行系统（mes系统），同时以mes系统为核心数据交换平台，联接了工作岛控制系统、wms系统、aps系统、erp系统、eplan系统、plm系统等，实现了全流程数据融合。
可以看出，在中信重工项目中，太极已经帮助客户实现了应用系统互联，以及不同系统中数据协同。有何价值？举例说明，制造企业库存成本约占总生产成本的1/3，在某些领域甚至会达到70%以上。当然，此库存成本并非成品库存，而是生产过程中的半成品库存。
一部手机由数百个零件组成，如企业每天的手机外壳磨具产能只有1万件，但采购部门一次性采购了30万枚摄像模组，这就是库存成本。手机尚且如此，中信重工特种机器人的所有部件超过上千个，生产过程中的库存成本，更是难以依靠“人脑计划”进行控制。对此，赵金元说：“倒退30年，中国制造企业以月为周期制定计划，进行配件采购；随着erp系统的普及，采购计划周期缩短到每周，而智能制造可以小时为单位，协同各环节产能资源，制定采购计划。”
听到智慧制造的声音
不仅如此，智能制造的价值不只在于控制生产过程中的中间库存成本，也不只在于系统互联、数据协同，其更可以将“牛永贵”式的专家经验，进行数字化沉淀。
传统模式，企业依靠“牛永贵”对设备敲敲打打，以判断是否需要停机维修，也通过“牛永贵”的肉眼判断，对产品进行质量检测。但在智能制造体系中，数据将被沉淀，专家经验也将被转变为数据模式。例如，将设备运行数据沉淀到工业paas平台，可以听到机器的声音，进行设备预测性维修检测；工艺参数数据沉淀在paas平台，可以听到产业链的声音，帮助上下游企业快速完成三维建模设计；将质检数据沉淀在paas平台，可以听到产品的声音，只要出现参数异常，即可对缺陷产品进行追溯，保持产品质量稳定如一。
“而在此过程中，太极的角色定位是平台运营服务商，将数据沉淀共享，帮助企业丰富应用场景，帮助企业建设完整的生态协同体系。”赵金元说。（作者 tech 张戈）