數據智能為生產調試「增效瘦身」

每一個公司轉型的背後

都有著不為人知的秘密

今天，讓我們一起探秘

「

數據驅動測試優化，突破自動測試邊界，賦能智慧測試新模式。

——京信智能製造副總經理葛鑫

」

京信通信成立於1997年，是全球領先的通信與信息解決方案及服務提供商。其在各產品領域均掌握了核心技術，累計到2017年年底，國內外專利申請2,900餘項；承擔多個國家級、省級、市級等科技項目。

同時，聚焦客戶需求，持續創新，為全球80多個國家和地區的客戶提供移動網路覆蓋及行業應用整體解決方案和服務。依託各地人才優勢，在中國南京及美國均設有研究所，擁有國內領先的2000多人的專業技術研發團隊。

面臨的挑戰

京信通信較早就明確了工業大數據的方向與定位，即利用大數據提升生產過程中調試環節效率。產品調試是通信生產過程中最為重要的環節。調試環節的成本佔總生產成本比重高達30-40%，且耗時耗力。單以某多模產品為例，調試與測試項目多達300項，且很多指標之間存在相互關聯，調試與測試周期長，單個產品平均耗時超過1個小時，嚴重影響產品生產進度。

為什麼選擇阿里雲

在生產測試環節，企業已經觸碰到天花板，京信通信期望能夠從數據中深挖一些價值，但這需要較強的演算法能力，同時行業內也缺少相關的最佳實踐。

評估了阿里雲工業大腦在天合光能、中策橡膠、恆逸石化等不同行業取得的成果，京信通信希望通過阿里在雲計算上的優勢，結合自身在雲下對製造工藝的深刻理解及在數據採集、工業網路、工業網關、邊緣計算的能力。通過工業互聯、企業數據上雲將推製造業效率提升、構建新的運營模式，加快企業的工業化進程、實現中國製造換道超車。

GIF

轉型故事

「

以阿里雲的雲計算能力和「Dataworks」大數據計算平台為基礎，通過數據上雲以及工業大腦的部署，在雲端匯總打通生產關鍵環節的數據，以測試/檢測數據為主體，利用演算法模型進行製程能力的綜合分析與評估優化，提升測試效率。

」

1

多維數據收集

大腦團隊從一款信號拉遠設備數據採集入手。該產品需要的調試、測試項目分別都有80個左右，而每個項目都有9個數據維度。通過京信通信自研的數據採集系統進行產品的多維度數據採集，最終收集上來的調試測試數據維度多達1500個。

2

全鏈路打通

數據上傳到Maxcompute大數據平台，通過將調試測試數據在產品-模塊-通道-調試/測試項目多個層級的數據關聯，形成每一個產品在生產過程中調試工序和測試工序全鏈路的數據打通。

3

尋優演算法

基於機器學習平台PAI，利用大數據人工智慧演算法，對調測關係做數據挖掘。通過對歷史已生產產品樣本進行決策分類，針對測試項目分成不同目標水平的樣本，根據調試項目內容聚類，計算每種類別的CPK（生產製成能力）水平，由此沉澱基於調測關係的檢測規則。

4

實時檢測優化

基於上一階段沉澱的檢測規則，構建實時產品檢測策略優化模型。對產線上已調試的產品（待測產品），基於調測關係的檢測規則，推薦抽檢頻率，選擇合適的抽檢策略。舉個例子，比如當增益定標（信號放大指標）的調試值大於-0.25, CPK處於較高水平，系統會自動對應產品檢測的抽免檢比例，而如果值小於-0.25,則需要進行全檢。

基於參數優化的模擬結果超過預期，檢測指標項從平均300個點位降到200個，產品整體調試效率優化35%。車間的技術人員可從阿里雲平台隨時調用演算法API，動態優化調試、測試過程。

GIF

新起點 新征程

工業大腦的能力在成品檢測環節得到了印證，極大增強了公司管理層的信心，於是開始著手工業大腦下一階段布局。

1

全生產鏈測試優化

目前工業大腦的應用還僅是在整機的測試環節，京信通信希望能夠將測試的控制點前移，提前到前端各組件環節，包括器件、PCBA、模塊等，由此減少產品返修，大幅提高最終整機通過率。此外，通過對調試與測試過程參數的分析，優化BOM成本，為研發設計提供指導。

2

行業測試雲平台

無線通訊行業中小企業眾多，測試儀錶設備貴重，需要提升儀錶的利用效率，同時通信產品的測試認證複雜，很多企業沒有能力搭建自動化測試系統。京信通信希望能夠打造行業測試雲平台，通過提供AI SaaS與APP應用，滿足廣大中小企業生產過程中的自動化、智能化調、測試需求。

工業大腦的三點啟示

首先，離散製造業加工任務的分散並不意味著工業大數據價值的發揮會大打折扣，而關鍵在於對數據的理解以及場景的深挖。外部數據專家的引入有助企業跳出傳統思維框架，站在新的視角，喚醒數據潛能；

其次，京信通信工業大腦項目的成功絕非偶然。如果把工業大腦比做劍宗，靈動，見效快，那麼IT/OT融合則是氣宗，需要紮實的基本功。工廠多年在IT與OT上的投入以及數據的積累為大腦的發揮上打下了紮實的基礎，而工業大腦的應用則有助發現IT/OT融合上的盲點，倒逼工廠的信息化與自動化升級。

最後，天下武功，唯快不破。工業大腦的實施無需一口吃成個胖子，可以單點突破，從生產環境中的某個痛點下手，關鍵是要加快試錯與迭代的節奏，隨後快速複製，擴展到其他生產場景，最終形成工廠的全局智能。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！