吾辈亦像鸟,躬身入局,飞往属于我们的山巅。谨以此文,记述过去两年间 Unionfab 优联智造团队(https://unionfab.com)共同奋斗、努力、探索,不断地实践印证、知行合一,不断地在诸多岔路丛中披荆斩棘,寻找属于我们自己道路的日日夜夜。从我们团队初次合作,至今已有七载;本文即是对过去的回顾、自省、总结,也是对未来迷雾的展望,顾名为十载浮沉,与诸君共飨。
我们团队正在招聘 Java/前端/测试,简历发送到 zhangzixiong@uniontech3d.cn > 公司行业:联泰科技(B+ 轮),3D 打印/小批量制造/智能制造/工业互联
工作地点:上海市徐汇区漕河泾新业园,临近 9 号线漕开发地铁站,旁边就是腾讯大厦
业务方向:面向海内外客户的在线制造平台、数字化工厂云解决方案、产能协同与供应链管理、智能制造数据分析与调度算法
技术方向:微服务云原生(Java/Go + Spring + K8s + Dapr + Serverless + 全球部署分布式系统)、微前端(React + TS + Qiankun)、工业物联云平台(边缘计算、分布式图像/图形处理、工业数据分析)、智能制造辅助(APS、自动报价、生产可行性分析、直播与异常检测)、基于 Web 的在线模型处理(THREE.js + WASM)、跨端开发(PC、App、小程序、Electron)
需求人员:中高级别的前端、服务端与测试开发人员,薪资范畴:15~30K/月 + 季度/年终绩效
联系邮箱:zhangzixiong@uniontech3d.cn / 15851808077 团队技术博客:https://ng-tech.icu/books
Bonus:Macbook Pro + Github 工作流,拥抱开源,支持技术发展,杜绝 996,不 361。长期为大厂输送优质员工。
最初参与到 3D 打印相关的创业,还是 2015 年那个大众创新、万众创业的年代;彼时 3D 打印作为柔性制造、增材制造的代表,其本身与数字化的高嵌合度也使其在工业 4.0、智能制造等方向充满了想象力。3D 打印的典型技术,譬如 FDM、SLA 等都是出现已久,包括联泰科技(https://www.uniontech3d.cn/)都是从 2000 年左右即开始将增材制造等技术从实验室待到产业界。
但是正如 Gartner 曲线所印证的,行业的发展必然会经过泡沫期;彼时整个 3D 打印的设备、材料、工艺都尚不成熟,制成品的外观、硬度、强度、持久度、成本都难以真正地突破到实际的工业生产领域,云端工厂、在线制造、按需制造、小批量制造这些自当时风靡的概念也犹如无根之木,无法落地,我们的第一次尝试也折戟而回。这次失败令笔者感触颇深的是,消费互联网和产业/工业互联网是既泾渭分明,又纵横交错的两条赛道;如果觉得仅用所谓(消费)互联网思维,就能够对工业/制造业进行重构、赋能、颠覆,真是痴人说梦。但是如果抛弃数字化落地的行业、时间的局限性,因为其螺旋成长、上升过程中必然的挫折而对其嗤之以鼻,或者认为它不过是花瓶摆饰,聊作谈资的想法,笔者也是不甚赞同。
几年来,笔者一直坚守的底层认知包括:
价值网链的分布式制造:分布式制造也是一个共识,从经营成本的角度、供应链协同的角度、本地快速服务的角度,未来都必然会将产能由单一的点变成分布在全国乃至全球各地的工厂。但是,分布式制造绝不是说在其他地方派人开点或者寻找到了合适的加盟工厂/合作伙伴即可,笔者认为的分布式制造应有如下特性:
笔者在这几年里也是颇有感触的是,对于行业最底层的思考,或者说是企业战略级别的宏观叙事,很多人都是英雄所见略同的。但是对于战略如何通过战术落地,从已到达的现在如何通向理想的彼岸,很多人往往是难以表达或者缺少实践的。通俗来说,很多讲工业互联网、智能制造的文章略为阳春白雪,而很多制造业企业主核心关系的是如何赚钱!赚钱!赚钱,本文也想通过以下议题的讨论,点面结合,能够将宏观叙事与躬行实践相结合:
本段主要讨论笔者心中的未来制造趋势,以及对于如何突破制造业的内卷的一些思量。
前文我们论述过对于需求离散化、制造去中心化的判断,与此同时,我们也能看到目前工业制造的内卷之严重,从 PPI 与 CPI 的增速差也是可见一斑。以 3D 打印手扳服务为例,其价格在过去几年飞速下降,很多从业者、后起之秀的突围手段也都是首选价格战;这就导致了很多企业陷入负向循环,利润的下降使得再生产的投入、服务能力提升的投入捉襟见肘。不过,价格的下降也并非坏事,这几年笔者也亲身见证了 3D 打印应用行业、场景的飞速增加,服务的客户数、客单数、总单量都是几何倍数增长。以 3D 打印为代表之一的小批量制造行业,正在经历量涨价降的拐点;这必然要求企业不断地降本提效,通过提升自己的吞吐量、降低边际成本、提高单客服务能力与附加价值来提高竞争力、构筑护城河。
于笔者来看,数字化改造是很多企业破局的关键;大浪淘沙,唯有掀起滔天巨浪,方能于浪潮之间寻得一丝机会。
从亨利·福特发明流水线到像富士康这些的大规模制造巅峰企业,生产管理与组织方式在消费侧与供给侧两个角度的磨合中不断演进;我们也能预见在未来个性化、离散化的需求,与去中心化、分布式制造的供给,这两个大背景下必然也会形成新的生产模式。这种生产模式能够充分依托信息技术带来的数字化平台,完成从数字化营销、数字化服务、数字化生产、数字化协同、数字化交付等多元一体的全流程重塑。就像互联网改变了人与人沟通的方式,数字化的核心在于信息的获取、表达、存储、传送、处理和递送,它将现实中的现象或物体用信息抽离出来,让信息在某种新的媒体上,以不同的形式表达出来,用一种高效的计算处理信息,形成可获取的知识;而随着数字化的进展,整个社会中的一切都会被数字化。
数字化是对一系列信息技术、组织方式、行为规范的概括,其与我们熟知的各行各业相结合,就形成了数字化经济;一般把数字经济分成数字产业化和产业数字化两部分(经济学家、清华公共管理学院院长江小涓:数字技术将改变经济运行模式):
传统大规模制造业面临的问题空间,主要有三类:降低生产成本,提高生产效率,重塑生产方式,对于未来的个性化 C2M 小批量制造场景,企业往往还需要上探到消费侧,与用户建立直接的勾连,此时我们需要的数字化解决方案,就会横跨服务、制造、供应链。最后,需要强调的是,数字化只是赋能的手段,数字化能力面向消费者的外化是实践服务型制造;我们下面先讨论数字化能力的具体产品形态,然后讨论利用数字化构造服务型制造的目标
本段主要从软件技术、护城河的角度讨论一些商业模式。
2019 年笔者初次在深圳、东莞、佛山等制造业集中的地方调研的时候,颇为惊讶的一点是很多的中小型制造企业主已然经历了多次数字化的洗礼,或成功或失败,大部分差强人意。结合这两年的实践,以软件为核心的商业模式或产品类别有以下几种:
而从软件落地的阶段来看,可以进行如下划分:
如前文所述,大量的生产企业已经上线或正在准备上线制造执行系统 MES。市场上的多数 MES 包含了物料入库、生产排程、生产执行、质量检验、设备维护、仓储管理等功能。但是单点的、流程固化的 MES 系统往往只是对生产流程中的一些宏观数据进行了的展示,让生产订单到产品交付的中的各个阶段形成数字化的记录。在生产排程、生产执行、质量检验、设备维护等各个环节可能沉淀很多的数据,但是如何利用好这些数据,让工业数据的采集、存储、清洗、聚合和处理更为实时、深入,藉此将生产过程中很多原本被隐藏起来的微观信息,比如实时的人员、物料库存状况、设备状态等挖掘出来,让其清晰地展现,变得完全透明可视,就成了亟待解决的问题。
企业开始朝个性化定制、网络协同制造等生产方式变革的方向推进数字化转型时,需要获得更广泛的数据以实现对生产过程和运营管理的实时洞察;用数据集成或物联网数据采集,把从现场层的设备到企业经营层的 ERP 等系统的数据,全部聚合到工业互联网平台,平台通过大数据能力和 AI 能力,对数据进行价值挖掘和利用,最终实现生产和运营的动态感知和智能决策。例如汽车智能生产线使用的六轴自动化手臂,每一条轴都有多台物联网相连,可以测它非常多的动态信息,它在运转中的状态就可以被感知,以前的自动化生产设备只有当产品出问题或者设备不能运转之后才知道生产线出了问题。而在智能生产过程中,通过非常多的网联设备可以实时感知它的运行状态,而且完全可以做到在线修复和远端停机、开机。
以上是对于工业互联网价值的阐述,但是工业互联网不是银弹,不是设备连进来了,把数据呈现出来,就可以了。实际上很多软件研发团队并不能深入到制造工厂,并不能了解专家建议,导致达到真正为企业经营带来深度价值的数据挖掘与发现就变得难以落地。工业互联网最需要解决的还是要能够真正地深入客户,发现需求,梳理需求,定义需求;工业互联网在蓬勃地发展,也必然会有光明的未来,但是前进的路途势必曲折,螺旋式上升。
工业互联网的立根之本,还是在工业端,互联网只是搭建了信息的高速公路,如何真正挖掘其价值,还是需要长期的行业深耕与试错。
本段主要讨论所谓大数据分析、人工智能等技术在制造业的落地。
数字化对于行业的重塑不是一蹴而就,譬如笔者上车伊始,想的是利用 APS 排程算法、AI 视觉图像检测、3D 模型自动处理等方式快速地解决一些问题,但是忽略了从工具化、网络化最后才到智能化过程中一系列必备的数据累积、经验累积、知识累积。回头来看,数字化的落地需要循序渐进地利用以下步骤:
笔者在前文也讨论过,只是帮企业割裂地解决单点问题,是很难实现跨越式发展的。制造业数字化管理是应用信息化系统,根据业务需求和策略,进行生产、运营过程的全链条管理活动。具体来说,制造业企业的数字化管理可拆分为设计和制造协同、流程和质量改进、资源优化与协同、供应链管理四个方面(nfoQ:制造业数字化发展模式的先进探索)。
本段主要讨论未来服务型制造的表现形式及关键指标。
纵观工业时代和信息时代发展史,不断井喷的颠覆性技术驱动了产业的变革,进而影响了整个经济体系的重构。自第一次工业革命以来,经济体系的主导产业由机械和机电产业逐步发展到信息产业,不仅基础科学、产业链、价值链发生了重大变革,更为关键的是,其产业发展逻辑和底层方法论也发生了根本性变化,以确定性、可预测性为主要特征的机械论发展到控制论、系统论、信息论,从技术战略、组织发展到外部生态,新时代的产业发展都彰显新方法论的底层思想内涵。我们已经看到互联网和工业的深度融合,可以预见未来,这一进程会加速发展。
从新制造的定义到制造业的服务化转型,大体就是企业从单纯产品或服务提供商,向综合性解决方案供应商的转变,是从投入和产出侧提升价值比重、提高产品附加值和品牌效益的变化过程。服务化转型往往依赖于丰富的知识资产积累,变现为服务内容由简单到复杂、由低端到高端的过程;其往往能分为以下阶段:
回归到像 3D 打印手扳这样的非标小批量制造场景,笔者认为的服务型制造应该包含以下特性:
本段主要阐述笔者对于制造工厂在进行数字化改造、落地过程中的必然弯路。
在过去两年中,我们也在不同行业、背景的客户处进行实践,也算是屡战屡败,屡败屡战;管理系统公司 HootSuite 的 CEO Ryan Holmes 甚至戏谑地将大数据比作“青少年 XX”:每个人都在讨论,但没有人真正知道怎么做;每个人都认为其他人正在做,于是大家都说自己在做。。。当谈及数字化的目标时,大家都渴望快速地降本增效,快速地将数字化投入转化为高价值产出;当谈及数字化的能力时及落地途径时,大家即见仁见智,又殊途同归,却大部分还是盲人摸象。譬如对数字化的首要体感,如 Protolabs 等行业头部平台提供了在线下单等服务,这成为了很多人理解数字化的切入口;但是他们往往忽略了单一软件系统背后强大的组织支撑。如康威定律所言,设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构;如果我们想要呈现给用户全新的互联网体验感,那么需要的是背后一整套组织方式的变革,并辅以适合的软件系统。
正是因为制造业的数字化不同于消费互联网中,消费者只需要打开网页或者下载 App,即可能进行主要的活动;数字化改造在工厂的落地往往伴随着成本曲线的先升后降。
如前文所论述的,业务系统想要发挥出完整的价值,必然要实现全链路调和,这也就意味着需要众多不同职责的角色分工协作,从而达到吞吐量与全局效率的最大化。对于小型企业,本身就是一人身兼多职,人与人之间的事务交接本就偏小,那么进行数字化改造往往不如直接使用 Excel 来的便利;他们需要的反而是一两个便捷的工具。对于中大型企业,进行数字化改造的初期,必然会带来整体成本的上升;而后随着推进的深入,各个环节衔接越发顺滑之后,成本会快速下降,最终达到边际成本恒定。
具体而言,在对企业进行数字化改造的过程中,硬件、软件、运维是绕不过去的基础成本;内卷化的背景下这些成本压力已然不小。但是真正在落地过程中最大的困难与挑战还是在于组织的变革。
天下大势,浩浩汤汤;中道而立,能者从之。
本来此处还有一节:披荆斩棘,我们证明了数字化的价值了吗?因涉及到较多的内部产品介绍就不公开放出,有兴趣的可以联系我(zhangzixiong@uniontech3d.cn)交流垂询。
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