雪浪云创始人王峰：用数据与模型中和碳，助推制造业数字化转型 | WISE2021企业服务创新峰会
2021年12月13日，36氪「WISE2021新经济之王——企业服务创新峰会」成功在上海举办。
本次企业服务峰会聚合了深耕多年的企服行业专家，以及关注企服赛道的知名投资人、行业代表企业，探讨话题从企服行业兴起、转型分析到企业可持续发展战略，从行业发展洞察到企业管理创新升级，作为中国商业市场上炙手可热的新赛道，我们在帮助更多企业找到可靠的企服厂商们，也致力于让企服市场回归一条可持续的发展路线，同时也能寻找到第二增长曲线，在这里，我们共同见证企服市场的创新与升级。
在WISE 2021企业服务创新峰会，雪浪云创始人王峰以“用数据与模型中和碳，助推制造业数字化转型”为主题，从雪浪云在制造业数字化的探索及经验出发，共商、共建、共促企业数字化转型行业发展。
雪浪云 创始人 王峰
王峰认为，雪浪OS智能数据系统通过数据连接割裂的各软件与各硬件系统，进行智能协同，从而用数据资源优化设计资源，用数据资源来优化与调度生产资源。
双碳经济下，企业数字化转型势在必行，雪浪云助推制造业企业把数据与模型用起来，把碳降下去，实现制造业的高质量发展。让全域认知、全局优化、全线智能成为工厂触手可及的现实，从而为制造业数字化的变革创造全新价值。
以下为嘉宾演讲实录，经36氪标记整理：
从2016年开始，我就在阿里和雪浪小镇进行制造业数字化探索，今天跟大家分享雪浪云一路走来的经验与思考。
我们必须重新思考工厂的发展。
每年都有新技术发展，特别是制造业企业需要不断购买新的软件和硬件。对制造业而言就是工业软件，从CAD、CAE再到ERP和MES，以及后面TMS、WMS，用的软件越多用的系统越多，但每年制造业面临的挑战越大。部门不断升级装备和软件，但企业收益却在降低。在这个过程当中，如何解决协同，如何协同好离线的机器、碎片化的软件、不能缺少的人，成为了新的挑战。
工厂中面临的一个典型问题，就是生产资源的利用率问题。在城市治理的过程当中，我们逐渐明白道路会堵车，人的出行和计划有随机性，但符合一定的规律，这使道路的设计者会重新思考城市土地资源率的提升问题。在工厂里面，可能因为我们的计划及对生产的理解偏差，导致AGV拥堵了，进而影响生产进程。所以，工厂不是一个整体，资源的要素配置得不合理。
从2017年底开始，我们在无锡雪浪小镇探索制造业和互联网融合，在不久的将来我们会发现工业企业产生的来自于机器和物理世界的数据，将会超过互联网，成为数据最密集的企业。
所以对于雪浪云而言，我们深入探索制造业当中的数据变革，把数据和模型用起来，把碳降下去，来实现制造业高质量发展。我们有如下几个体会：
一、“流程”驱动到“流程+数据”混合驱动，从人的协同到数据的协同，实现“减熵”，实现“敏捷”
拿今天ETC举例子，一次ETC通行过程需要三个步骤，但是这三个简单步骤到流量大的时候就会产生拥堵，数字化畅行无阻的过程背后就是流程和数据的再造。
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二、从设备/装备的数字化到生产本身的数字化
我们现在的很多工厂，从配送、回收、废料处理、采购等各项流程都实现了数字化，但是在如何规划的层面上，也就是怎么做计划做决策的过程往往缺少了最关键的数字化。
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三、从关注局部，到关注全局，以工厂为基本单元，而不仅仅是单体的装备或者单点的软件
雪浪云不仅仅关注单点的装备或者软件，我们更关注全局，即如何通过单点智能来实现群体智能。所以我们把工厂看成一个整体，一台机器，从而跳出来思考如何让这台机器的各个传动进行无缝的连接协同。
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因此在制造业现有的的装备和设备现状下，我们夹缝中求生存，通过数据串接来进行智能协同，打造雪浪自己的数据智能系统。通过数据智能系统对原有的“人机料法环“进行数字化，与原来的信息系统形成双轨制来支撑数字化的变革。这个过程当中我们逐渐探索出对精细化、降碳等方向上的心得：
1、数据资源优化设计资源
- 案例分享：帮助某企业发动机数字样机与数字孪生
在某企业的发动机设计环节，我们通过基于雪浪OS数据智能系统实现的联合仿真，帮助多设计软件的智能协同，并对多方仿真结果进行综合智能分析，实现提升设计效率与优化设计质量的目标。
2、数据资源优化生产资源
- 案例分享：流程化工过程实时优化，实现对国外厂商URT的替代
实时优化过程当中的URT，这是雪浪云和华东理工团队共同合作的一个项目。在原有的实时优化流程过程中，90%URT都是由国外厂商在操控，我们很多的化工和流程的生命线是掌握在国外手上。
而通过结合华东理工的装置模型及雪浪云提供的优化和运筹方向的引擎，能够实现对装置过程的参数优化，已经实现了部分国产替代，目前已在多家知名企业中推广落地。
3、数据资源调度生产资源
- 案例分享：大飞机装配
在大飞机装配的过程中，一架大飞机包含6千多个AO，每一个AO又包含20-30万道工序，将近20万工序的过程需要进行机器和人的协同，实现对于排产排程的定义、规划和分配，这已远远超出人的计算能力，如何将20万道工序来串接成一套可以支持分析和决策的系统，需要新的数据协同与计算引擎，将数据装配替代人的装配提升装配效率的同时，更好地调度资源，优化生产资源的配置。
4、数据资源优化能源
- 案例分享：火电厂间冷智能控制系统
用好数据，关键的是要将模型和工业知识相结合，我们在火电厂冷却塔优化控制过程当中，不仅结合了有限元的模型、同时对CFD的仿真结果、结合传感器实时数据、结合APC精细控制，实现精细化的用能，实现冷却的目标，也同时更好的掌握并理解了冷却塔运行的工业知识和工业机理。
制造业的数字化，不仅靠数据，更依赖模型，模型是工业基础知识单元，如果仅仅想单纯的通过碎片化的数据来掌握工业奥秘就是天方夜谭。
制造业数字化转型是一个长期沉淀的过程，很多时候我们讲弯道超车，我觉得不太恰当，在制造业里每一步都算数，没有弯道，只有每一步的沉淀。不仅仅是理解运用晦涩难懂的数据、公式和原理，更要将其抽象成一套能够服务于行业以及垂直产业的模型，反复的使用，才能变成通用。
雪浪OS工业数据智能系统：用数据与模型助力工程师与科学家解决工程难题
我们打造了雪浪云OS工业数据智能系统，帮助制造业企业管好数据、规划好运营，在这个过程当中更关键的是帮助制造业企业以及工程师用好工业知识。在智能设计、离散事件仿真、实时优化等领域能够实现流程的再造，以及实现面向未来新问题的新思路和新方法。
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在这个过程当中需要制造业、互联网企业与雪浪深度融合，打造更多的面向工业知识和核心原理的机理模型的工具箱，从设计运维到生产仿真到流程到实时优化，再到生产经营的流程挖掘，用新的思路解决老问题的时候，往往会有新的发现，比如在智能设计中发现的降阶模型、参数优化新的算法等等，打开了新的天地，做大市场蛋糕，更多先机层层展开。
基于雪浪OS数据智能系统，打造工业知识生产与联合计算平台，让更多的工业知识用起来，知识互联！
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雪浪云接下来的重要使命是，把更多的工业知识协同协同用起来，把原来能够产生和研发知识的那群人和企业场景进行联动和衔接。
雪浪云与各大高校与科研院所一起，我们把他们的工业机理等模块，通过雪浪算盘，成功的嫁接并服务于企业的实际需求解决实际问题，服务制造业。我们与华东理工大学、浙江大学开发了实时优化等将近2000多个在流程化工、机械设计、离散系统仿真的组件，服务了近千家知名制造业企业客户。最后，给大家分享下最近我们基于算盘开发的数据碳中和模板：通过碳数据资源管理、碳优化调度、碳模型管理、智能优化算法一系列功能组件，帮助流程化工企业通过管好碳资产数据、用好碳管理模型和知识、优化全碳管理，实现“数据平台-目标体系-实施路径-评价机制”的全链条管理。我们的优势在于基于工业互联网架构实现碳全生命周期“泛在感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升”的业务闭环，主要服务钢铁、水泥、石化等典型流程工业
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雪浪云将不断创新，助力工程师与科学家的发现、创造与发展，助推中国工业制造实现全面的数字化转型和高质量发展。
关于雪浪云
雪浪云专注建设国家级工业互联网平台，用数据、模型与工业知识赋能行业智能化升级，打造未来工厂“大脑“，为工业企业提供跨行业、跨地域和全生命周期的数据智能服务。
