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C2M模式的产业互联网最佳实践 服务器定制化的用户驱动创新

C2M是“从消费者到生产者”(Customer to Manufacturer)的简称,其基于互联网、大数据、人工智能,以及通过生产线的自动化、定制化、节能化、柔性化,运用庞大的计算机系统随时进行数据交换,按照客户的产品订单要求,设定供应商和生产工序,最终生产出个性化产品的工业化定制模式。这也被称为继蒸汽机、电气化、自动化之后人类的第四次科技革命。

如今C2M模式在消费互联网市场已经日渐成熟,比如现在电商市场已经在大规模实践C2M。其实除了在2C互联网市场,C2M在产业互联网中也有着广泛的应用空间,例如浪潮、曙光、宁畅等服务器厂商在服务器定制化领域积极探索由用户驱动生产的反向生产模式。

用户需求驱动的服务器定制化市场

定制化是生产力发展的必然产物。在生产力发展的初级阶段,标准化、统一化的产品能够快速打开市场,满足绝大多数的用户需求;但是随着生产力的发展,许多用户已经不满足于标准化产品带来的固定服务,他们千差万别的需求为定制化的出现提供了空间,也成为了定制化发展的最强推动力。

经过了20多年发展之后,放诸四海而皆准的产品方案已经与时代脱节,中国服务器市场已经进入到精细化定制阶段。其实不仅仅是服务器,整个时代都在呼唤定制化的产品和服务。

面对“新基建”大潮,具有“智能运维”、“快速部署”、“高效性能”、“可批量交付”特征的服务器已成行业刚需。而传统通用服务器ODM、OEM管理体系已不能满足“新基建”背景下的产业发展需求。

比如服务器市场,伴随着云计算、5G、人工智能等技术的发展,服务器的形态和用途也发生了改变,不同的工作负载对服务器能力产生了不同的需求。就要求服务器厂商能够提供适应不同用户使用的、差异化的解决方案。

特别是全球数据中心市场规模化、集约化、绿色化趋势,定制化服务器的需求日趋强烈,其中以BAT为代表的对数据中心需求巨大的大型互联网公司中尤为常见。服务器的定制可以说是一种全新的应用模式,根据用户的不同需求,定制出符合业务需求的定制化产品,可以使得服务器的性能与业务的需求契合度更高。

如果从这样的定义,我们看到服务器定制化其实就是一种C2M模式。定制的本质是根据客户需求量体裁衣,“按需配置”是定制化服务器最为显著的特点,差异化的需求造就了差异化的产品,同时也就有了成百上千种的定制化需求。

服务器的定制化需求对于服务器厂商的生产能力提出了更高的要求,如何更好地满足客户以及快速交付成为当前服务器厂商的重要课题。服务器生产离不开工厂建设的支持,为了更好地支撑服务器定制化生产,我们看到众多服务器厂商进行广泛的布局。

JDM模式驱动的智能工厂实践

浪潮位于济南的智能工厂,是中国第一个服务器智能柔性生产基地,中国服务器领域第一条高端装备智能生产线,被评为全球智能制造典范的智能工厂,实现了人工智能、工业互联网与制造业的紧密结合。该工厂采用了大量自动化设备,包括AGV、机械手、机械臂、自动化检测设备等,配备了2条柔性智能产线、1座智能立体仓库、8座智能老化中心和实验室,以及一座智能现代化的物流中心,通过集成600多个RFID、2000多个传感器、50个设备控制器、330套智能设备、6大核心系统,依托CRM、ERP、MES等软件系统实现了从柔性化生产到交付服务的全过程智能化。

依托于敏捷创新的JDM模式,浪潮打通互联网、能源、通信等客户需求,快速联合研发了AI边缘盒子、NE5260M5、整机柜SR等一系列定制化产品。同时JDM基于敏捷高效的交付,能够快速满足客户突然爆发增长的新场景如双十一、春晚红包。

在浪潮的智能工厂,车间内来回穿梭的智能AGV小车,运输全程自动化、物料全程不落地的生产现场,不停挥舞着机械手全自动精准作业的智能化机器人,物料自动识别且自动出库的智能立体仓库……正前方屏幕上显示的是工厂的生产管理看板,上面有百度阿里的大订单,也有中小客户的小订单。”客户“一键下单”,客户定制化的需求通过系统自动转化成生产装配的“作业指导”和“工艺要求”,直接呈现在工人面前。这些订单在一条线上并行执行,任务分配有条不紊,充分体现了互联网+的思路和订单即制造的柔性生产特点。

浪潮集团副总裁孔亮介绍说,客户通过CRM下单,信息进入ERP系统,ERP自动进行物料计算,生成生产任务,接下来进入MES系统,MES会统筹整个生产过程的调度运行。产品装备完成后,进入高温压测中心,进行48小时或者更久的高温、高压等可靠性测试,最后通过TMS物流管理系统,完成全球范围内的发货和交付。“贯穿整个生产环节的,不仅仅是工厂制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理等全流程自动化控制,更为重要的是实现全流程的数据采集和分析,通过数字化、智能化的手段驱动需求、研发、生产、服务4端之间的互联协同。”

效率的提高带来了浪潮服务器整体交付能力的提高,浪潮智能工厂的整体交付周期从18天缩短至5-7天,生产效率提升30%,客户TCO降低31%。得益于如此显著的成效,浪潮智能工厂成功入选2017年国家智能制造试点示范,并被Gartner评为全球智能制造典范。

浪潮智能工厂采用自动化、智能化技术,也采用了5G的很多技术,实现了高效的智能制造。孔亮表示,整个行业越来越严格的成本控制、交付效率和质量诉求,都要求制造业必须走向智能化和自动化,这无疑是中国制造的大方向。

2分钟组装一台服务器

其实除了浪潮,曙光在之智能工厂方面也迈出了坚实的步伐。在生产线上2分钟组装一台服务器,按现在的制造水平几乎是不可能完成的任务,但在曙光(福建)智能工厂实现了,这“2分钟”是曙光全厂智能制造能力的综合呈现。对于服务器这样的产品设计制造,它应该满足“智能绿色,精益融合”的理念,而这一理念,同样成为曙光打造智能工厂的核心理念。

曙光通过对智能制造进行系统设计,建立工艺生产流程与车间虚拟仿真模型,结合5G、人工智能、数字孪生等技术在智能制造中应用的能力,打造了ERP、MES及工业大数据平台等企业信息化平台,建立起曙光智能工厂的工业大脑,打造出了“曙光式”的智能制造工厂模板。

曙光智能制造工厂拥有智能内存检测设备、智能硬盘装配设备等一大批核心装备,支撑智能工厂的自动化。而智慧仓储物流显著提升了订单生产与交付效率。包括自动化包装、物料管理、前加工、整机装配、老化测试、动力系统、定制工单等。

围绕核心智能装备、智慧仓储物流、数字孪生模型、信息互联互通、工业大数据平台等核心要素,曙光构建完备的智能制造系统解决方案,更好地满足服务器生产的需求。

在曙光(福建)高端服务器智能工厂获得了单位产值能耗降低20%、运营成本降低20%、产品升级周期缩短30%、生产效率提升35%,实现了2分钟组装出一台服务器。目前,曙光高端整机智能制造工厂在新疆、福建、山西、江苏等已经落地并投产。

中科曙光副总裁张迎华表示,在工业4.0定制化时代,先进计算力就是生产力。先进计算与智能制造融合发展成为必然。目前,曙光智能工厂大量使用先进计算技术,来支持曙光先进计算设备的定制化创新与生产。

当前,以智能工厂、C2M定制化生产等为代表的一批制造业新形态,正成为传统制造业化解不确定性风险的重要工具。2007年起,曙光就已建立定制化产品团队,开始涉足服务器定制化业务,是国内最早的服务器定制化供应商。深耕定制化领域12载,曙光从客户需求的调查到产品研发、生产、供货、服务等等,建立了一套完整的供应体系。

特别是曙光设立了一支具备快速研发与快速定制产品能力的团队,与客户的研发团队进行直接对接,高效沟通、密切协作,极大地简化了交付、部署等工作,提高交付效率10倍以上。

开启服务普惠定制时代

虽然大型互联网厂商对于服务器定制化需求强烈,但是我们不能忽视中小型企业的服务器定制需求,毕竟在数字经济蓬勃发展的今天,用户的多样化需求得到了极大释放。

宁畅副总裁及首席技术官赵雷告诉记者,对于中小型企业,定制化服务器需求虽然没有大企业高但依然存在,且相对来讲他们的定制满足度比传统的大型企业差,这也是类似宁畅专注定制化服务器生产厂商的机遇。

为满足市场对定制化服务器产品需求,宁畅正开启服务普惠定制时代,将定制化服务器的行业数量门槛从目前的超10万台降到1万台及以下。这可让过去没资源享受定制便捷化的客户,也享受服务器定制化服务。

服务器定制化需要很高技术门槛,具有以定制化方式实施各种数据中心项目的公司并不多。以宁畅来说需要三大技术平台,20余项核心技术的支持,才可真正实现服务器产品按需定制化,并结合智能制造模式,才可完成产品的更迭。

宁畅在行业内创新性地构建出“精细定制产品开发体系”,可实现服务器产品的按需、精细化开发,满足数据中心、IT、以及电信等行业用户,对服务器架构、运维、软件、硬件等多个维度进行定制的需求。

在具体定制服务器产品开发中,为保证产品交付质量与速度。有别与传统ODM、OEM所说的管理体系,宁畅以CDSPD研发平台为基础,快速落地定制产品。该平台研发流程通俗分为四个阶段。第一阶段,需求阶段。主要是分析用户痛点、落地产品需求,设置开发流程。第二阶段,架构设计阶段。定制化服务器架构设计阶段要求比传统、标准服务器高很多,因此架构设计决定了最终产品对用户痛点、核心诉求的支撑,并满足要高效、节约成本,并可快速交付。第三阶段,迭代开发测试阶段。跟传统模式比较,宁畅定制产品迭代测试最快是一晚,最慢3-4晚完成。第四阶段,维护与服务阶段。包括升级、协助运维服务等。

测试在定制服务器生产中是非常重要的环节,宁畅公司具有500台机群测试能力,质量测试模型超过5000项,自动化测试率达99.8%。只有通过自动化测试技术,才能降低对人力的需求,以维持公司业务快速增长。此外,自动化测试还包括100%在线数据分析系统,包括BMC、智能网卡等测试数据,通过宁畅在线数据分析收集系统集中,再配合大数据分析系统,可自动定位问题点并给出初步分析。这样的话在维护阶段只需3天便可完成软件升级版本的迭代验证。