文 |《工业AI》  张青勉Vicky

中之杰智能创始人、CEO苏玉军

浙江中之杰智能系统有限公司（以下简称“中之杰智能”）成立于2007年，是一家以自有数字化工厂解决方案及工业互联网平台为核心，帮助离散制造业实现数字化转型、引领数字化生态建设的综合服务商。

据中之杰智能创始人、CEO苏玉军介绍，中之杰智能以代理德国SAP软件起家，发展至今经历了“三个阶段，两次转型”：2007~2013年为发展第一阶段—代理销售德国SAP软件，并提供产品实施、二次开发、运维等服务。SAP软件因价格较高仅在大型企业应用较广，为了让中小企业用得起软件，中之杰智能于2013年与SAP合作搭建了一个适用于中小企业的软件服务平台，并上传至SaaS供客户使用。这是中之杰智能发展的第二个阶段—云服务阶段，同时也是中之杰第一次转型。在积累了一批客户后，中之杰智能发现了生产型企业的一个共同特性，就是应用各种软件之后，终极着眼点仍在生产现场，这个发现促使了中之杰智能的第二次转型。

对于这次转型，中之杰智能慎之又慎，“当时想做一个产品和服务的长期规划，至少符合中国制造业未来二三十年的发展趋势”，苏玉军回忆说。2019年，中之杰不惜重金请来全球顶级的罗兰贝格管理咨询有限公司给中之杰智能从全球制造业高度做了一系列的战略咨询和规划。中之杰智能结合多年积累的实践经验，确立了为中国制造业数字化转型升级提供相应的产品服务这一路线。这一阶段是中之杰智能发展的第三阶段—数字化时代，“产品服务的范围从原材料进仓直到产品出库整个生产制造过程的管理，旨在把生产制造现场工厂变成透明工厂，未来再变成智能工厂。”苏玉军补充道。

扎根离散制造，独辟蹊径解决痛点和难点

中国制造业分为流程制造和离散制造两类，流程制造和离散制造的最大区别在于生产过程的连续性和装配性。离散制造相较于流程制造在制造业中占比更高，独立工序更多，使其难以实现自动化管理，容易出现浪费、效率低下、质量不稳定等问题，这意味着离散制造可改善的市场空间比流程制造更大。同时，中之杰智能积累了诸如汽车、机器人、高端装备、电子电器等离散型企业客户，在了解、匹配客户需求上具有天然优势。

外部环境也为中之杰智能的发展提供了土壤，随着中国人工成本上涨，市场环境“内卷”加剧，产品从标准化、大批量向小批量、多品种、多批次发展，管理模式也从粗放式发展到精益化管理。那么，要想在市场竞争中获得优势，企业就急需练习“内功”，以降低浪费、增强效率、提升质量。此外，当时离散制造数字化领域并未有知名度高的工业软件公司，“这是我们的机会，中之杰智能数字化转型升级服务选择扎根离散制造业。”苏玉军说。

中之杰智能经过调研、分析，认为市面上流行的记账式软件和设备互连软件有着致命缺陷，例如记账式软件是事后记录，无法进行预防和改善，而设备互连软件无法对设备数据进行有效选择。中之杰智能独辟蹊径，深入整理出离散制造的底层逻辑，即“订单、人员、设备、原材料等都是为加工物服务的”，从而建立起“以物为核心，以物流为主线”的解决路线。对此，苏玉军解释：“‘物’是指所有的原材料、各种形态的半成品以及产品，三者存在于生产的每一道工序，将其联系起来就意味着打通了生产工厂。而物流作为主线，可以把生产工序从原材料进仓到半成品再到产品出库都联系起来，还可以关联人员、设备，形成统一的控制和调度系统。”中之杰智能用此思路推出了第一代产品并于2020年6月有了第一个客户。

随着工厂的自动化应用的逐步提升，中之杰智能开发了第二代产品——生产执行一体化系统，它能指挥和调度工厂的各种自动化设备，将工厂变成透明工厂，以提升工厂的自动化效率。中之杰智能现在主推的德沃克OBF智能工厂解决方案即为第二代产品。

德沃克OBF智能工厂应用案例

德沃克OBF智能工厂根据行业特点、企业特性进行定制化，流程为调研-绘制蓝图-软件配置-模拟运行-正式上线-验收。以宁波某精密零件与制造行业上市企业“MES部署与应用”项目为例，中之杰智能经过多次实地调研，了解到客户的痛点如下：（1）无法即时查看各机台日、周、月计划达标率，计划部门异常响应效率低，应对临时插单无法弹性反应；（2）报工数据统计不及时、不准确，车间生产进度不透明，无法即时处理异常；（3）不合格物料/产品无法有效管控，难以实现不接收、不制造、不流出且追溯有断点，无法实现全过程正反向追溯：（4）设备运行状态、产能负荷等无法实时监控，无法及时锁定生产运营问题；（5）呆滞物料难以及时察觉，导致原材料、在制品、成品库存居高不下。

中之杰智能针对以上问题绘制了生产制造蓝图——以精益管理为核心的离散制造数智一体化系统，生产要素改造 12000个，工位改造 500个点，全要素、全过程、全价值流数字化覆盖，实现了数据自动采集和智能化处理，打造实时可控的数字工厂，最终达到如下效果：

（1）依循排产逻辑，调配设备稼动，实时展现各机台日、周、月的计划达标率。提升计划部门异常响应效率，加速临时插单的弹性与反应。计划排产时间缩短20%，计划达成率提升20%。

（2）报工即时记录，车间生产进度透明，异常处理及时传递处理结果可查询。生产周期缩短25%，产品准交率达99%。

（3）通过物理控制，即时锁定不良品，检测结果实时呈现统计分析报表，实现订单全过程追溯。产品质量提升10%，降低内部质量损失成本35%。

（4）关键设备OEE数据自动生成，及时掌握生产运营问题，有效驱动生产问题解决效率的提升。设备综合效率（OEE）提升10%，生产异常处理时间缩短20%。

（5）系统自动形成呆滞物料清单，及时处置呆滞料，并进行库存预警。库存准确率100%，呆滞库存金额下降10%。

第三代产品注重应用AI和工业大模型

谈到工业大模型的落地应用，苏玉军认为其关键在于“懂不懂工业现场”，认知不够的现状阻碍了工业大模型的落地应用。中之杰智能产品架构中有一款“最佳业务实践包”，它是面向不同行业设置的可下载的软件包，目前已积累了40多个细分行业。这个软件包是中之杰智能对其多年深入现场积累经验提炼的结果。工业大模型也是如此，苏玉军认为重要因素在以下方面：第一，只有基于对工业现场及场景的深入了解，工业大模型经训练后才具有落地可行性。第二，战略上要从整体布局着眼，但实操路线要从细分场景模型入手，再逐步扩大到整体。第三，投入资金也是需要考量的因素。

中之杰智能正在积极的研发第三代产品正是遵循这个思路，先完成整体战略架构，再拆解成多个部分逐个训练。第三代产品被定位为智能工厂的“脑袋”，将利用AI技术进行自动排产，还能智能预测、分析，并发出建议、改善指令。中之杰智能也在同步进行硬件研发，例如正在研发一种控制器，里面可存放边缘计算、基础算力，再在模型中逐步增加训练完成后的部分。不仅现场运算数据效率高，而且相对于云算力会让用户更具有安全感。生产的安全性也是中之杰智能第三代产品非常注重的一方面，它不仅能使用户及时知晓现场问题，还可以在上层网络出问题后提供有边际的边缘能力来支撑现场的控制和调度。

“第三代产品取代的是老厂长与车间主任”，苏玉军说。目前中国制造业的特点，绝大部分仍是第一代创业者在指挥生产现场，主要依赖人为经验。第三代产品用AI大模型学习老厂长和老车间主任有关调度、加工工艺、设备维护、质量把控等现场经验并将其固化，不仅帮助解决“厂二代”接班和传承的问题，还可以对先前经验进行优化。

在客户群体选择上，中之杰智能也有自己的规划。近年多选择服务中大型客户——细分行业排名靠前的头部企业、隐形冠军或者专精特新企业，其中很多均为上市公司。这种规划的好处之一是方便中之杰智能产品从中大型企业向上延伸做加法应用至超大型客户，向下延伸做减法应用至中小型客户。另一种好处是最大限度保证了产品的通用性和标准化，在企业实施一套软件，通用部分占80%，上文提到的最佳业务实践包占15%，另有5%可按个性特点进行功能调配。

在采访的最后，苏玉军总结到，“中之杰智能一直在工业软件领域进行创新，一直站在客户角度从本质上解决问题，为客户提供价值，还将会一直伴随着制造型企业升级换代提供更多更好的服务和助力，使中国制造业获得期待的产业链位置和利润空间。”