百變金剛，背後是一家企業在智能制造上的十年生長記。
文｜趙豔秋
編｜任曉漁
這裏生產的產品被人們稱爲“百變金剛”。在智能化對研、產、供、銷、服的重塑下，浪潮信息成爲首家實現大規模個性化、定制化的服務器企業。
01
黑燈工廠徵途中的技術PK
一只高大的橘色機械手臂正在一台黑色服務器前進行精巧操作——擰螺絲，手臂前端是密密麻麻的零部件和线纜，這讓手臂的操作達到一根發絲的精度。130顆螺絲8分鐘內就可以按標准完成，是工人作業效率的2倍多。
另一邊，一只帶有兩個攝像頭的白色機械臂在高亮的燈管下，對着打开的服務器機箱，前後左右拍照，它的任務之一是找到服務器中內存、硬盤或網卡的“虛插”，而虛插可能就發生在少插了不到1毫米的情況下。這些照片的清晰度爲2000萬像素，再配合AI算法，讓檢測精度達到0.02毫米，准確率達到98%。
遠處一個兩人高的巨大手臂，正抓起一台幾十公斤的服務器，對准一個黑色整機櫃一點點插放。這種整機櫃可以嚴絲合縫地集成十幾台到數十台服務器，重量超過半噸。如果人工來做，工人每天的勞動強度可想而知。在機械手臂不遠處，一台AGV小車正馱着一個剛剛做好的整機櫃，跑向“黑燈”的測試車間。
這是位於濟南高新區的浪潮信息高端服務器生產基地，它是浪潮信息全球14座生產工廠之一。這裏被國家各部委授予了多個認證：智能制造試點示範、5G智慧園區示範基地、全國供應鏈試點示範企業，以及“數字領航”企業......
“如果沒有全球領先的智能制造技術，我們的業務是做不到全球領先的。”走在機械臂旁，浪潮信息生產部總經理魯鍵告訴數智前线，智能化轉型已成爲浪潮信息三大战略之一，公司專門成立了智能化轉型部，這是一個一級部門，而員工的KPI考核中，近幾年都要考察相關的工作突破。
現在，工廠前段的裝配並不是真正意義的“黑燈工廠”。“服務器制造的工藝非常復雜，完全無人化還非常不經濟。”魯鍵說，有時人機協同方式效率更高。但這幾年工廠持續自研，根據工藝，導入100多種自動化設備。通過單點的自動化方式，逐個去擊破智能裝配難點。
但當服務器進入後段的測試環節，就完全無人化了。在這裏，偌大的車間沒有一個人，白色巡檢機器人在各房間中穿梭。這也被魯鍵稱爲“服務器大廠PK的核心地帶”。
所有服務器在出廠前都要在老化室進行壓力測試。舉例來說，CPU平時可能只用到3%或4%，但在這裏，要讓它跑到99%~100%，來剔除其中“體質較弱”的，從而消除潛在的質量隱患。還有溫度、電壓等其他物理測試.....
“各家測試能力高低，決定了服務器的質量。”魯鍵告訴數智前线。這套測試系統是自研的，含金量極高，魯鍵稱背後團隊爲“老中醫”，有着平均30多年的工作經驗，僅專利就有200多項。由於每台服務器配置都不一樣，測試也是“千人千面”的，這些測試包來自雲端。
在廠房上方掛着一塊大屏，實時顯示着浪潮信息全球工廠的生產數據。全球14個工廠在雲的統一管理下，確保統一的工藝和品質。測試包就來自雲端分發。
爲了實現測試車間的無人化，過去三四年，團隊做了數百項工作。比如巡檢機器人，在快速的行進中，它的“眼耳鼻”一直在高效運轉，從幾千台服務器中，找到兩三台有異常的反饋給工程師。這比起工程師一台一台去查看，效率不知要高出多少倍。工程師也從這種重復性工作中解放出來，轉向技術性工作。
實現全自動智能化測試後，效率提升了10倍。現在整座工人的人數減少了過半，效率卻是之前的4倍。
在這個過程中，一些“不搭噶”的技術也被巧妙引入。比如，原來在測試車間數千台服務器中確認每一台的位置要靠掃碼，團隊後來想到了交換機中的一種技術，來連接、確認服務器，掃碼的人機交互動作隨即消失。
魯鍵稱，未來要實現從裝配環節到測試環節真真正正的黑燈工廠。“從頭到尾，就像沒有一個人參與一樣。”
02
變局與起點
從2013年开始，浪潮信息开啓了智能工廠的建設。當時，中國互聯網企業蓬勃發展，各家都在建設自己的超級數據中心。
在這一業務大潮下，浪潮信息發明了JDM（Joint Development Manufacturer) 商業模式，就是與客戶共同研發。它要求浪潮信息的研發、供應鏈、制造、服務能與客戶形成高效對接，才能把客戶需求和自身能力協同起來。
在很多人印象中，服務器是一種標准化產品。實際上，因爲互聯網大廠主業迥異，數據中心的設計也千差萬別，對服務器的需求，早已從標准化走向定制化和個性化。
現在浪潮信息每年生產的130萬台服務器中，同一時間、同一批次生產的80%以上都是5台以下，小批量個性化定制的訂單佔比很大，包含200多款產品，11.5萬種配置。通過前後端模塊組合，就形成了一個個新產品形態，浪潮信息硬件研發一部副總經理王武軍說，這就像“變形金剛” 一樣。
而外人也很難想象，在這樣復雜的需求下，服務器巨頭間比拼的激烈程度，甚至比“雙11”的消費品還高。從2018年到2021年，浪潮信息交付效率提升40%，業務及時率提升50%，97%訂單24小時內交期答復。交付周期能從10天縮短至6天。
要做到這樣的高效，有品質保障，還能控制住成本，是一件需要全產業鏈精密配合、多種高精尖技術一起上陣的事。數字化和智能化提上了議事日程。2013年服務器行業中還沒有先例，浪潮信息決定自研。
在這個鏈條上，研發是業務的起點。
服務器研發非常繁復。外人可能想象不到，一台服務器最多有1萬多顆零件，线纜有800多種，先後要經過23個設計環節、7個測試環節。很多互聯網大廠、電信運營商定制一款產品，都需要1年以上。
這期間，多崗位要並行交錯進行，但他們之間的溝通協作，傳統上非常困難。比如，硬件开發涉及幾十種專業工具，它們之間的數據並不貫通，做不同環節設計的工程師要想交流，只能靠线下。再如，智能制造廠中，機械臂安裝一個部件時，需要3D位置數據，這個數據在研發系統中有，但怎么讓設計的3D體系與制造的3D體系，形成有效的統一？
針對這些問題，浪潮信息決定引入數字樣機、數字工藝及數字孿生。“核心的想法是，沿着客戶需求的主线，將產品研發、仿真、測試以及生產的數據，串聯起來。”王武軍說。
當各種作業系統的數據貫通後，前一個環節的變化，會及時反饋到後一個環節。所有人都在一個數字鏈條上“添磚加瓦”，不同地域、不同人員的信息協同起來，實現了邊設計、邊仿真、邊測試。到了制造環節，工人可在智能終端上查看數字平台的三維“數字化圖紙”，機械臂可根據指令操作，制造更高效、更規範。
更多的重復性工作消失了。各類設計都積累在平台上，客戶有相似需求，可以調用類似設計來做調整；仿真平台上匯集了各種已通過驗證的仿真模型，工程師可隨時調用，不再像以前那樣，自己要到處去找。
數據貫通後，產品开發周期從之前的11.5個月，最大縮短到5個月，爲客戶節省的开發費用約爲13%。
更深遠的變化是，數據的分析應用，幫助浪潮信息形成自己的技術標准。比如，之前仿真是靠英特爾等大廠上遊供應商提供的範圍邊界數據。但英特爾的他們的仿真數據可能基於幾千台機器抽取而來，但浪潮信息一年要生產130萬台，如何保證這一數量級下的仿真結論准確？
現在，浪潮信息的仿真與測試形成閉環，測試數據按照仿真的數據模型，進行統計分析，形成自己的仿真邊界。“這是其他公司英特爾或仿真工具企業沒辦法提供的能力。”王武軍說。而當仿真越來越精准後，“以仿代測”的目標又近了一步。畢竟一個機器配置可能有上萬種，現實中，很難把每種配置都測試一遍。
目前，研發團隊正在策劃數字孿生工廠方案，因爲現在硬件設計周期在3個月左右，如果放到智能化產线上再發現問題“就有點晚了”。如果用數字孿生設計一個數字化工廠，當產品設計方案出來後，先在孿生工廠中進行智能組裝，一旦發現問題，在方案設計階段就調整修改了。“把百分之八九十的工作提到前面，讓整個开發的節奏能更快、更效率。”王武軍說。
魯鍵也有一個想法，現在一座智造工廠是按照整機設計的，但有一天他期望把這個整機打散，以零部件來構建智能產线。“這將完全顛覆傳統設計。”顆粒度更細，生產的柔性會更極致。雖然這需要更多的模型、數據和參數，但前端的研發中已採用了數字樣機。“只要樣機中積累了數據，我們就可以做產线的自動化裝備，實現這樣的夢想。”
03
供應鏈計劃大腦的作用
智能制造廠離不开智能化的供應鏈。
浪潮信息供應鏈的數智化建設較早，但像很多行業龍頭企業一樣，當業務發展到一定階段，ERP已解決不了很多新問題。很多企業在探索新的路徑，在2018年，浪潮信息基於ERP系統着手建設供應鏈指揮大腦。
浪潮信息是業內最早打通上下遊供應鏈的企業。當時，出於高效運營的緊迫性，它與大客戶阿裏都有意愿打通系統。但畢竟企業對IT的投入都很有限，此後，浪潮信息計劃與供應管理部高級經理趙魯寧和同事，走上了一條“說服”的道路，用“交期縮短”等數據，逐步引導更多客戶、供應商完成對接。目前系統對接了浪潮信息的主要供應商。
對接並非簡單的打通，隨着JDM模式和供應鏈建設的深入，“大家用了一套BOM（物料清單）。”趙魯寧告訴數智前线，以前客戶一套BOM，浪潮信息一套BOM，信息經常對不上，對信息就要耗費大量時間。共用一套BOM後，客戶的訂單來了，系統能更快、更准地拆解出各種物料清單，方便下一階段的採購和生產。
除了上下遊打通，如何在內部建立高效的運營環境，是供應鏈建設的核心。
在日常工作中，客戶給浪潮信息一個需求預測，浪潮信息需要反饋交期和物料配置。之前是先將訂單拆解，統計需要多少物料，再找採購部門，與供應商去一一核對他們的物料交期。靠着人機協同，算上一天一夜之後，客戶經常又調整需求了，那就再重新計算一輪。期間如果某個供應商“跳票”，那就再算一次。
“供應商也累，我們也累，全靠手拉肩扛，人困馬乏。”
ERP的運算能力有限，2018年，趙魯寧他們着手开發供應鏈決策大腦。系統上线後，客戶訂單傳到浪潮信息的系統裏，每天晚上某個時刻，當全球所有客戶需求已相對明確後，系統开始了全局性自動運算。第二天早上8點，當人們上班打开電腦時，運算結果已自動派發到相關員工的看板上——每個訂單的交付期、哪些物料會有瓶頸......
“這解決了我們最重要的一件事，就是從线下的人算，變成了完全由‘系統對系統的海量運算’。”趙魯寧告訴數智前线。
趙魯寧印象深刻的是，2021年12月初，國內最大的互聯網公司之一，突然向浪潮信息發出1.4萬台服務器的訂單，希望在4周以內交付。浪潮信息的供應鏈指揮大腦，一個工作日給出了交付方案，而且給出物料預警，一些專用定制物料，庫存只有幾百套，當時正處於疫情最嚴重的時候，很多工廠停工，運輸中斷。於是，浪潮信息派採購人員在供應商駐場，一起提拉產能。不到3周的時間，備齊了全部物料，再發揮多廠區生產優勢，只用4周就完成交付。
隨着數據的積累，供應鏈系統在智能化上進一步做加法。原來，當供應鏈指揮大腦計算完之後，供應鏈計劃部門的員工要花大量時間，將計劃轉爲採購訂單、生產訂單......來落地執行。
“大家處理繁瑣的單據，日復一日。”趙魯寧對數智前线說，“但供應鏈的計劃部門，理論上是一個核心決策大腦，它的精力應該是計劃策略要怎么做，參數要怎么調整，所以我們要盡量解放人力。”
他們嘗試將供應鏈指揮大腦跑出來的計劃，自動轉化成各種工單。這背後是趙魯寧他們一行行代碼敲出來的供應鏈分析平台，以及作業平台。最初，不少單據還需要人工確認後再派發。但隨着大家的應用，數據越來越准。比如，自動創建的生產工單佔比，已從最初30%達到98%。
供應鏈作業平台也成爲供應鏈部門員工的入口，它連接了所有相關系統，匯集信息後進行智能的分發，員工在自己的平台上處理待辦事項。“這樣，員工的工作質量、管理考核就靠數字化系統來驅動。”趙魯寧說，數字技術和業務的深度結合，也推動了企業管理和業務流程的深度變革。
智能化的工作仍在持續“做加法”。現在自動拉料計劃已上线。它負責根據採購訂單和生產計劃，向供應商分發送貨計劃，每一筆物料將在什么時間，送抵全球哪一座工廠。“避免工廠間相互調貨，因爲我們之前計算過，調撥一台機器的一套物料，光物流成本，就與我們生產一台機器的成本差不多了。”趙魯寧告訴數智前线。
04
“客戶要告訴我們出現了什么問題嗎”
在服務器的設計生產中，智能化服務的動作也融入了。
當浪潮信息服務與實施部總經理助理張一川從互聯網行業加入浪潮信息做服務系統的數字化轉型時，遇到的第一個難題是，她看到了繁多的運維數據種類——設備的日志數據、故障的數據、供應鏈的數據，但如何才能釋放數據價值？“於是，我們先去做雲化、歸一化，才能進行後一步的智能化。”
而在他們开發服務的數字化系統時，浪潮信息服務總監陳彬問了他們一個問題：客戶報修時，一定要讓客戶告訴你們出現了什么問題嗎？
“我們最初覺得這很難解決，但業務量激增後，我們意識到，一定要用一些創新辦法去解決。”張一川說。
他們想到了與大客戶的直連，並與騰訊、阿裏在故障診斷研發側，進行了非常深入的溝通和共創。這些共創的診斷算法，直接部署在客戶處，與客戶的運維系統集成，一旦診斷出故障，直接報修給浪潮信息，這一模式是傳統診斷效率的3倍以上。現在，他們與所有大客戶都做了系統級开發。
但面向中小客戶就要另闢蹊徑了。因爲中小客戶沒有自己的運維平台，爲此，浪潮信息开發了InService雲端智控平台，給中小客戶使用，中小客戶不需要去做運維，全部由浪潮信息來承擔。
當然，這讓浪潮信息的客服部門面臨一個嚴峻的挑战——業務量激增。爲了解決這個問題，張一川她們引入了AI。通過專家經驗和歷史離线數據，他們最終研發出了智能故障診斷系統。在這個過程中，他們也解決了一個難點，當用戶提供小樣本數據時，也能保障有效診斷。
算法上线後的效果很好。一個用戶在部署這套算法之前，曾報修說內存壞了。但部署了系統後，通過數據監測和智能故障診斷，發現它的問題不是內存引發的，而是用戶操作系統版本過低導致的。此後，用戶升級了操作系統，業務運營確實平穩了。
在發展智能診斷技術的同時，浪潮信息也开發故障預測技術，從“快治病”轉向“治未病”。採用AI技術，針對硬盤、內存、CPU等主要部件的失效預測模型，在故障預測方面高於業界水平。
今年大模型在智能客服領域帶來的變化，在業界是一個熱點。實際上，浪潮信息是國內最早一批採用了生成式AI提供智能客服的企業。早在2021年，浪潮信息就發布了 “源”大模型，當時訓練大模型的數據量已超過GPT3.0。
浪潮信息專家服務與 “源”團隊聯手，先後將兩萬份產品文檔、用戶手冊，數十萬客服日志、工單數據，以及百萬余條專家工程師的服務對話作爲知識庫，投喂給“源”來學習，最終打造了智能客服大腦“源曉服”。現在正在升級到數字人版本。
最近兩年，服務團隊也一直在優化“智能備件供應鏈”。人們可能想不到的是，服務成本的70%都在供應鏈。在浪潮信息服務體系，也有類似京東的總倉、分倉、前置倉，根據物料種類、價值決定放什么倉，各個倉的水位线又是怎樣的。2021年，智能備件供應鏈系統已經上线，但最近兩年一直在優化中，包括也採用了運籌學的仿真技術，來實現既能保證供應，又能讓倉儲合理。
浪潮信息的數字化、智能化，某種程度上是對商業模式的重構。作爲服務器的行業龍頭，它在數字化、智能化上持續不的投入和創新，再造了服務器行業。
在這個過程中，王武軍覺得最大的難點是人。他本身也是服務器研發工程師出身。“我們需要找到各個領域的一部分工程師，能以數字化的思維，去思考業務邏輯，讓業務模式與數字化技術進行創新融合。”他說，因爲數字化开發如果跟業務脫節，是沒有生命力的，數字化的創新，必需是扎根業務的痛點，讓業務更加高效。
“這么多年下來，我們也在想，當時我們自研的方向對不對？其實，我們更多的收獲，不是這么一個廠房或一項技術，而是收獲了這樣一大幫人。”魯鍵說，“我們一直走到今天。應該說無論未來什么樣的定制化、個性化，依托我們這一幫人的經驗，我們是能夠解決未來這些問題的。”
原文標題 : “百變金剛”背後的智能工廠
標題：“百變金剛”背後的智能工廠
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