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重壓之下該如何將工業云變成靠譜云

454398 ? 來源:互聯網 ? 作者:互聯網 ? 2022-11-28 11:02 ? 次閱讀

來源:互聯網

曾經一家工作站廠商曾找到我,希望我能找一家制造企業替他們新發布的高端工作站做產品試用,主要測試工作站在復雜三維設計與仿真應用過程中的支撐能力,很快我為他們聯系了一家武漢當地的知名汽車研究設計院,這家研究院正在為現有的工作站無法支撐CAE仿真需求而苦惱不已,希望借此機會評估最新工作站的性能。

為此,我與研究院的工程師利用廠商提供這臺高性能工作站做了將近一個月的三維設計與仿真應用測試,但效果不夠理想。主要的問題在于,基于汽車零部件模型的設計和仿真應用不存在問題,但在做汽車廠房的設計與仿真應用卻性能根本無法滿足需求。

云服務市場增長比云基礎設施快三倍

最近在與該研究院的工程師溝通過程中了解到,他們已經將部分復雜的設計和仿真應用托管到云端,利用云平臺提供的強大計算能力突破性能瓶頸,加速產品研發效率,并降低了資金投入成本。據了解,該研究院平均3~5年就會更換一批工作站,基本上以中高端工作站為主,單臺工作站采購費用平均花費在5萬左右,高昂的采購費用以及性能瓶頸的局限讓企業毅然決定選擇上云。

這不是單個現象,最近在與制造企業的大范圍溝通中了解到,因為工業云在效率、成本、靈活性、安全性等方面的優勢,以及越來越多的工業云應用落地,制造企業向云平臺遷移的態度正變得急迫和堅決。

重壓之下企業加速上云

進入2019年以來,下滑的工業統計數據表明,中國經濟正在遭受巨大的下行壓力。從行業發展看,人力成本、資源成本和運營成本的居高不下正在侵蝕企業微薄的利潤,而受全球貿易保護主義影響,以外貿出口為主的企業正在遭受越來越高的關稅沖擊,內外需求的不振導致經濟壓力驟增,從而逼迫制造業向微笑曲線的兩端轉型,通過提高產品的創新力和品質來重構行業競爭力。

從用戶需求看,用戶對個性化和智能化產品的追求,以及產品交付周期的不斷縮短,傳統從設計到制造的整個產業模式正在發生變化。面對個性化和智能化的產品需求,企業的研發平臺必須是性能更好和效率更高,以支撐不斷縮短的產品設計周期和滿足日趨復雜的機電軟一體化研發設計需求。在制造環節,快速變化的消費需求要求企業的工廠必須具備更高的柔性化生產能力,從而推動工廠由大批量、小品種的生產制造模式向小批量、多品種的生產制造模式轉型。

在行業和市場的雙重壓力下,制造企業不得不探索新的發展路徑。正如本文開頭講到的,只要能降低成本和提高效率,不管是哪種技術或何種方式,企業都愿意去嘗試。而在過去的一年,我個人感受最深刻的就是企業的工業云應用實踐越來越多,實施成功的比例也越來越高。為實現高效的產品創新設計和提升生產制造效率,制造企業的業務正在向云平臺集合,探索云時代的企業數字化轉型之道。

幾年前,我很難想象工業云落地的速度竟如此之快。究其原因,一方面是制造企業當時不曾面臨如今市場倒逼的轉型壓力;另一方面是云服務商還未找到與工業軟件融合的方式,包括如何實現軟件上云、數據安全和協議解析等。

為解決工業云應用過程中的一系列挑戰,以華為云為代表的廠商,通過廣泛與全球工業軟件企業深度合作,成功解決了軟件上云和接入使用的諸多技術難題,將工業軟件融入到云平臺并通過云端推送。當平臺技術和生態伙伴都到位之后,企業上云的條件已經成熟。

業務上云的緊迫感及途徑

2015年一篇《去日本買只馬桶蓋》的文章曾引發業界的廣泛討論。盡管有部分觀點認為文章貶低了中國制造業,但卻準確的戳中了國人對產品需求的“痛點”。同樣一個馬桶蓋,日本企業能抓住客戶需求讓國內消費者不辭勞苦飛越東海跑去“搶購”,而國產馬桶蓋近在咫尺唾手可得卻無人問津,問題到底出在哪?

當用戶需求發生變化,制造企業的發展思維也必須跟上節奏。馬桶蓋這件事充分說明,市場不是沒有需求,而是產品能否準確的切中客戶需求。傳統以產品為中心的產業發展思維已不適應個性化時代的消費需求,企業需要及時獲取客戶的真實需求和想法,圍繞用戶需求構建產品,以更短的創新周期、更高的生產效率響應客戶需求,而這需要制造企業從設計和制造兩個方面做出轉變:

第一,在設計方面。為應對用戶的個性化需求、不斷縮短的產品交付周期以及日趨復雜的產品研發過程,制造企業拋棄傳統的低效率的產品創新模式。就硬件平臺來說,工作站存在性能極限,無法滿足較大規模的產品設計和仿真應用需求,極大的拖慢產品的創新周期。在成本投入上,工作站動輒幾萬到十幾萬的單臺購買成本與企業降本增效的思路背道而馳。單機版軟件更新比較慢且需要專人運維,開放的數據端口和硬盤損壞風險讓數據安全無法有效保障,一系列問題的存在嚴重制約的企業產品的創新能力。

工業云平臺卻不存在這些問題。在工業云平臺中計算、存儲和網絡資源幾分鐘內即可按需配置完畢,使用完畢后及時釋放資源,不會出現性能瓶頸問題,注冊賬號即可接入使用,不需要專人維護,隨時隨地的接入,數據全部存儲在云端,不存在數據人為竊取和泄露風險,極大的降低了IT成本投入。

對比一下,假如某汽車企業接到一筆新款電動汽車的設計需求。采用傳統的方式,首先需要購買一批高性能工作站,為此企業至少需投入幾十萬到上百萬的費用。其次要花時間購買軟件、安裝軟件和調試平臺,同樣是一筆不小的費用,而且至少耗費幾天時間,軟件還不一定是最新版本,對于后期的CAE仿真更不一定能滿足性能需求。

使用工業云平臺,只需幾分鐘進行平臺的硬件和軟件選配即可,性能需求可隨時擴充,有完善的軟件版本供用戶選用,使用完后釋放資源即可,整個過程使用下來可能也就萬八千塊錢。而且工業云平臺能快速地完成處理超大型模型和部件、生成復雜高端的光線跟蹤渲染和求解大型仿真等計算密集型活動,極大的縮短產品研發時間。當傳統工作站還在搭建產品開發平臺時,云平臺的產品已經在交付的路上,這就是競爭力。

在功能方面,華為云已與達索、CAXA等工業軟件廠商合作推出云設計平臺。華為云設計平臺包括CAD工具、標準件庫等,能完成草圖繪制、曲面建模、參數化建模和直接建模等功能。這意味著無需轉換即可快速完善和優化設計幾何圖元。這些三維草圖和曲面模型可用于直接創建三維模型,支持細節設計,根本無需修復或重新創建幾何圖元。

華為的云仿真平臺包括仿真工具、仿真調度平臺等,用戶可通過Web頁面登錄仿真平臺提交和管理仿真任務,快速獲得彈性、可靠、安全的仿真服務。華為云通過與達索、安世亞太等廠商合作提供一系列基于云的仿真包。

在數據安全方面,由于所有數據和文件的信息都存儲在云端,企業可以自動跟蹤所有設計變更,以及工程師執行的每次迭代。云平臺不但能支持移動開發設計,還能支持跨地區的協同設計,協調產品設計和開發流程。為了讓產品更貼近用戶需求,也可以讓用戶參與前期的產品設計,華為工業云平臺有專門的桌面傳輸協議,既能保證協同設計過程的流暢,也能保證設計過程的數據安全。

去年的華為云生態論壇上,華為公司副總裁、云BU總裁鄭葉來表示,華為云聚焦云平臺建設,始終堅持‘上不做應用、下不碰數據、不做股權投資’的三不原則,讓客戶放心,讓伙伴放心,值得大家的信賴。這是華為云對打造可信工業云平臺作出的堅定承諾。

第二,在制造方面。為實現產線按需生產和自動切換,企業需要推動實現柔性化生產制造。為滿足小批量、多品種的生產需求,提高生產線的柔性制造能力,已有制造企業開始使用云MES并取得不錯的效果。

與傳統MES應用方式不同,云MES只需要注冊賬號即可使用,所有MES組件和數據庫等都部署在云端,信息終端采用云桌面,信息交互在數據中心內部高速完成。即便企業有多個工廠或車間也只需使用一套MES,支持隨時隨地的接入。

企業根據需求選擇使用MES組件,考慮到MES與現場數據交互頻繁且實時性要求很高,云MES基本還是以私有云和混合云應用為主,需要在工業現場部署前置服務器,讓服務器再與云平臺相連。這樣即能滿足MES與現場數據的實時交互需求,也能實現對企業數據的統一管理。

不管是云設計、云仿真還是云MES,其初衷都是為了快速靈活的支撐業務需求,提升設計和生產效率并降低成本。當然,企業上云還有一個非常重要的優勢,就是便于業務系統之間的數據集成。對于已實施信息化應用的企業,通過推動業務上云可以將數據統一存放到云端,業務系統之間的只用進行接口配置便可實現集成。

在廣東拓斯達,通過與華為云合作推動ERP上云,已實現將ERP、MES、CRM、PDM、OA等信息系統全部連接起來,以一個可無限擴展的智能化云平臺承接新的業務。而為改變傳統低效的人工揀貨方式,九州醫藥集團利用華為云的倉庫揀零路徑規劃服務、路徑規劃服務、智能裝車服務和倉庫入庫儲位優化服務,將揀貨員的揀貨效率提升30%,車輛裝載率提升10%,輛車平均派送能力提升近5倍,大幅的節省了揀貨成本。

除了提到的云設計、云仿真、云ERP和云MES,為了打通從設計、管理、制造、銷售和產品運維的全過程數據,華為云還推出了云物流、云電商、云SRM、云辦公、云會議、設備智能服務等面向不同應用場景的工業云服務。

華為工業云的價值可歸結為八個字,即縱向打通,橫向互聯。通過全面推動制造企業的業務上云,在企業內部由上而下縱向打通從設計到制造的過程數據,實現CAD、PDM、ERP、MES、OA等業務系統集成與數據共享。在橫向打通從SRM、電商、物流等業務系統數據,深化企業與上下游合作伙伴的合作。

從整個發展生態看,隨著工業云的發展進入下半場,華為云在貫穿“三不”原則的基礎上,以“平臺+生態”戰略,繼續堅守邊界,這也印證了華為云的廣告語“選擇華為云更可靠”。同時,華為云以過硬的云平臺技術構建實力做好產業發展的底座,充分發揮軟硬件協同優勢,攜手行業合作伙伴共同打造工業云平臺,推動企業的數字化轉型。

審核編輯黃昊宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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