英特爾自動化工廠背后 數據分析作用巨大

12月16日，由ZD至頂網聯合工業4.0協會在上海舉辦的“中國制造千人會2016暨第二屆互聯網+制造高峰論壇”隆重召開。以“智慧的工廠，智能的產品”為主題，聚齊來自學界、產業界、互聯網業和金融行業等不同領域的30位重量級嘉賓，共同探討中國制造當前遇到的問題以及如何在中國制造轉型之路上贏得先機，整場大會有宏觀層面的政策、形勢分析，又不乏微觀層面的實現、探討、布局，當然還有來自尖端工廠（英特爾成都自動化工廠）的分享。

　　英特爾產品（成都）有限公司制造信息部總經理錢靜波

據英特爾產品（成都）有限公司制造信息部總經理錢靜波介紹，英特爾從80年代進入CPU領域，最初的制造業可以說也十分傳統，屬于勞動密集型產業，缺乏自動化、很多生產技術全部手寫、設備標準沒有統一……出了問題靠人去處理。到了90年代有了一些進步，開始有物料的自動化傳輸、基于數字控制的自動化、設備控制、庫存流程的自動化等。

隨著自動化的實現，成本逐漸走低，品控逐漸走高。錢靜波以庫存控制為例解釋說，生產過程中庫存成本占總成本很大一個比例，如果庫存太多了，成本就會很高，如果庫存正好是客戶需要的量，并且把它運出去、賣出去成本會極大的降低。

到了今天，英特爾正在做的物聯網。英特爾認為磨刀不誤砍柴工，因此無論是前沿技術的應用，還是日常維護一個都不能省，只不過英特爾已經利用數據分析等技術將維護變成了需要時再維護（換句話說他們能夠預測什么時候需要維護），而不是固定某個時間去維護。其實有關數據的利用其實不僅限于維護層面，錢靜波表示，如今包括客戶需求的快速調整、庫存控制等依托數據分析都可以做到很好的控制。

如何做到這些，錢靜波首先還是強調了數據分析、需要大量的數據。這其中，英特爾支持工廠運作的團隊會根據新的業務需求，及時的提取數據，并傳輸到實時系統，然后進行決策。

基于數據分析，應用在實際生產中，在四個方面都表現突出。第一部分，實時流程控制，快速響應的工廠中，設備一旦報警會立刻進行處理。第二，優化生產流程。第三，基于預測的設備維護優化（也就是前文提到的磨刀不誤砍柴工）。第四，普及自動化和機械控制提高生產速度。

錢靜波還舉個一個實際的例子來說明怎么用大數據分析提高生產效率，并節省成本。他說，過去的芯片會接一根線出來，而現在的芯片下面有很多錫球，錫球非常小，一個芯片可能粘幾百個錫球，如果一個沒有粘上這個芯片就廢了，生產中我們發現這個環節的浪費是非常嚴重的，如果能夠改善這個環節對于提高良品率是大有益處的。通過分析，真空度和馬達本身對這兩個層面有很大影響，所以最后針對這兩方面做了不少工作，然后逐漸提高了良品率。

還有一個例子，英特爾過去生產出來的芯片可能有裂縫，原來是人工一個一個拿放大鏡檢查，后來根據照相數據，全部照出來，逐個比較，有可能出現問題的拿出來，從而一方面提高效率，另一方面減少了人工干預，實現更高程度的自動化。

不過，雖說通過數據分析解決了不少問題，但錢靜波也強調，數據分析不是一蹴而就的，以預警算法為例，數據的收集和分析要不斷的完善，第一次算也許不好，后面一次一次優化，算法要根據數據不斷的優化，最后達到理想的狀態。

錢靜波表示，物聯網是一個大的系統工程，背后的系統、所需要的支持都是龐大的。據悉，英特爾全球有IT員工6000多人，支持整個工廠運作的人是1000多人，數據中心60多個。除此之外，據悉還有一點很重要的是，如果需要在工廠里走動怎么解決，答案是移動設備，英特爾有12萬臺移動設備，且100%配置了固態硬盤，同時配置了嚴格的信息安全策略。