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一家化工厂的数字化三级跳

日期:2022-05-20 10:42:11 作者:乐鱼在线 来源:乐鱼体育安卓版下载 阅读:7

  因国际新冠疫情影响,国外磷肥企业开工不足,产能下降,今年以来,磷化工产业链相关产品价格持续上涨。并且中国积极推动的“工业4.0”数字化升级,使得国内化工公司的业绩持续向好。

  今年7月31日,化工龙头股、“化肥巨头”六国化工(600470.SH)发布2021中期业绩。

  财报显示,经历多年国企数字化艰难改造转型之后,如今六国化工净利在增长。公司2021上半年实现营业总收入27.5亿元人民币,同比增长21.4%;实现归母净利润1.5亿元,同比增长132.2%;报告期内毛利率为14.86%,同比增长5.49%;净利率为6.98%,同比增长160.99%,业绩持续向好。

  六国化工全称是“安徽六国化工股份有限公司”,成立于2000年,主要从事磷复肥、精细磷化工、合成氨和甲醇等生产与销售。2004年3月5日,六国化工成功在A股上市,一度成为中国化肥行业的领军企业。

  不过,自上市起的七年间,六国化工所在的中国化肥行业经历了翻天覆地的变化。

  随着中国人口数量急剧攀高,人均可支配收入迅速增加,土地、农产品、机械设备背后所使用的化肥和农药等化工需求急剧增加。但与此同时,无化肥的绿色食品也在市场当中流行起来,这样一种不断竞争状态使得化肥售价波动性较大,产能结构性过剩、产品同质化严重、低水平竞争等严峻现状倒逼肥企转型升级,必须提升供应链管理和营销策略的响应。

  受到国家提倡国有企业数字化转型的影响,六国化工一直不断进行数字化改造升级,希望以此减少利润亏损,更智能化增加产能。

  “我们在传统化工的控制过程中引入工业智能来替代人工操作,减少人工干预,实现流程的智能化自动化,从而带来效能提升。”今年7月初,在六国化工的会议室里,身着蓝色工装的六国化工总经理马健向我们介绍了六国化工数字化升级改造的整个过程。

  自2016年开始,六国化工先后引进SAP(思爱普)的ERP系统等解决方案,阿里云的大数据计算平台和ET大脑大数据体系,以及专注于智能决策及优化技术的“杉数科技”的产销智能协同、库存周转等方向的决策优化方案,在现有的传统业务上,完成了从自动化——到信息化、数字化——再到智能决策能力这“数字化三级跳”。

  钛媒体联合创始人、总编辑,ITValue发起理事刘湘明表示,回顾整个数字化转型的过程,其实SAP为六国化工打下了数据基础,而阿里云则让他们学习到如何将产业场景与先进技术深度融合,后面与杉数科技的合作反而变得顺畅了很多。

  地处皖中南,中国古铜都-安徽铜陵是一座历史悠久的城市,六国化工就坐落于此。

  六国化工前身是铜陵磷铵厂,成立于1986年,系国有大型企业,中国重要的磷肥工业基地,国家“七五”期间重点建设的国内第一家大型高浓度磷复肥生产企业,曾被列入国家国债专项资金支持,是国家重点发展的磷肥生产大型骨干企业。当时推出的产品(品牌)包括“六国”牌磷酸二铵化肥等。

  2000年,受中国签订WTO世界贸易组织协定,农业化肥关税降低利好影响,以及国家加快国企改制等背景下,经安徽省批准,由铜陵化学工业集团发起并控股,成立安徽六国化工股份有限公司。

  2004年2月19日,经中国证监会批准,六国化工向社会公开发行A股股票8000万股,并于一个月后登陆上海证券交易所挂牌交易。目前该公司集化肥、肥料、化学制品、化学原料、磷石膏、矿渣等产品的研发、生产、销售和服务为一体,现有1个本部、7个控股子公司,六国化工总资产达到人民币53亿元(截止2021年上半年)。

  但是,正如开头所说的,过去数十年来,随着时代发展,化肥行业大环境发生了翻天覆地的变化。不断竞争状态使得化肥售价波动性较大,产能结构性过剩、产品同质化严重、低水平竞争等严峻现状倒逼肥企转型升级。

  除此之外,六国化工内部,过去销售与计划模式缺乏量化指导,一切都是人工完成,临时调整多为线下沟通,由于销售员对销售量预估精确度较低,生产中经常出现补单插单现象,导致生产计划落地与实时追踪困难,因工厂或仓库的改造等突发事件容易导致常规品缺货,及长尾品库存积压现象,库存成本一直居高不下,六国化工整体业绩深受影响。

  根据六国化工2016年全年财报,公司实现营业收入44.57亿元,净亏损却达到1.25亿元。

  马彩云是六国化工的一位计划员主管,她对于长期使用人工进行数据信息报备问题深有感触。

  “尽管现在都是通过线上线下联动方式工作。但以前,这种审计财务方式都是线下人工进行的,大概每个月都需要汇报销售数字和需求量,包括销售预测、品种、数据等,均汇成纸质表格。以前我一做这个就很头疼,天天晚上还要加班,因为时间太紧了,两三天内就要做好所有的生产计划、销售情况,不止是六国化工本部,包括其他子公司的生产也要统筹起来,一起处理完成,效率十分低下。”马彩云对钛媒体App这样表示。

  在采访中数位相关员工也认为,因为六国化工业务繁多,不同业务线的价格数据、生产控制等信息都不一样。所以,产销预测判断依靠经验,统计报表手工作业,除了信息反馈不及时外,整个流程过于繁冗复杂。

  后来,在企业数据化大势所趋,以及互联网+与工业4.0宏观环境下,六国化工开始走上了探索数字化转型之路。

  首先,六国化工开启了一级跳——初步引进了SAP的ERP(企业资源计划)管理平台,选定SAP Analytics Cloud(分析云)+ SAP BW/4HANA(数据仓库)解决方案作为智能分析的平台基础,让设备状态监测升级到数据统一管理。

  这一项目的目标就是,建设集团化数据标准,统一内部管理分析口径,构建结构化指标体系和数据分析体系,建立企业级数据仓库平台,提高数据分析的时效性,包括生产控制、销售数据、预警监测等一应俱全,最终实现了管控集团化,运营协同化,效益最大化,决策科学化。

  根据六国化工提供的数据显示,通过SAPS/4HANA升级项目的实施,六国化工在结算效率提升80%,审批效率提高了90%,纸质审批减少50%,数据及时性提高80%,整体有了很大的效率提升。

  由于化肥这样一个传统产业,是需要输出大量的数据,光一个ERP平台,只能从纸质转向云端而已。对于传统化工行业来说,生产参数指标来源于设计指标。经过多年人们的摸索后,数据信息逐渐转变为经验指标,但人的大脑很难“一心两用”,数据缺乏理论计算的支撑。所以,六国化工需要搭建一个全新的智能体系,这极为重要。

  2018年8月,铜陵在全省率先推动实施“工业大脑”项目。基于阿里云大数据计算平台和独有的ET大脑大数据体系,六国化工公司的“磷酸萃取率提升大数据应用项目”成为第一个示范试点项目。

  阿里云智能制造研发总监孔令西(花名:泰天)在接受钛媒体App采访时表示,当初可以在铜陵的六国化工实施“工业大脑”项目,主要由于铜陵自身是中国有色、硫磷化工的重要工业基地,有着非常强的工业数字化转型诉求。而阿里云也在积极探索产业互联网的落地,因此自然而言一拍即合,从而在六国化工中引入阿里云的工业大脑,实现工厂生产效率的不断提升,创造新的增量价值。

  事实上,阿里云的“工业大脑”指的是,通过采集数据,运用算力和算法、人工智能等技术对大数据进行深度分析挖掘,进而对工业生产进行多维度分析、智能化决策,指导车间操作人员进行生产过程优化调整,达到提高效率、提升品质、降低能耗等目的。

  随后,六国化工在磷酸车间中控室上引入了阿里云“工业大脑”系统,把工厂中化产生的很多数据,包括温度、流量、加矿量、压力等指标,都通过云计算把它们内在联系计算出来,并分析各种内在的关系,给出计算优化的指标,再通过试验验证能否提高磷酸萃取率,从而推动以往的“经验指标”向“数据指标”转换。

  “工业大脑的部署在阿里云上,六国化工工厂的实时运行数据,不断地通过数据采集进行上云。工业大脑中的人工智能算法引擎不断地对生产数据进行高速处理、分析和演算,实时推荐最佳的操作参数,实现磷酸生产收率的最大化。”孔令西表示。

  他指出,在这一项目中,阿里云利用在算力、算法上的技术优势,再结合工厂日积月累的生产数据,就能不断的从数据中找到内在机理规模,不断挖掘出人工的操作经验及最优的操作模式,从而使六国化工在磷酸萃取率中实现提升。

  经过14个月的不懈努力,利用阿里云“工业大脑”内先进工业互联网和物联网技术,帮助六国化工解决了磷酸萃取率低的问题,同时实现了节能减排,项目运行结果符合预期。

  马健告诉钛媒体App,在“工业大脑”的帮助下,六国化工的磷酸萃取率从早前的95%提高到的95.6~96.2%,磷转化率平均提升0.79%(最高提升至1.2%),非水溶磷的残磷率稳定性得到大幅提高,控制波动性的标准差显著降低,上述工艺指标的优化,预计可以为企业带来约500万/年的经济效益,每年可节约磷矿石资源6000吨,减少磷石膏固废约1万吨。以最高提升1.2%计算,每年可为六国化工带来1200万元的收益。

  通过阿里云的“工业大脑”,为六国化工寻求最优的萃取反应环境(来源:受访者提供)

  与此同时,“工业—环境大脑”也成功入围全球智慧城市大会(SCEWC)组织的世界智慧城市大奖中国赛区数字化转型大奖。目前,“工业—环境大脑”项目三期正在进行复合肥的试点。

  值得注意的是,在六国化工终端软件平台上,阿里云的“工业大脑”技术是基于SAP的ERP系统融入后实现的,并非重新再做一套系统。

  对此,孔令西表示,工业的垂直细分领域很多,并且每个工厂从自动化、到信息化牵涉的系统也很多,很难有一家供应商,可以提供全部的产品或技术,因此一个企业用很多家的产品与技术是必然的。但是在这里面也带来一个问题,就是各个系统如何避免烟囱式建设,彼此之间无法互联互通。因此阿里云希望能构建一个统一的数据、算法、应用平台,实现对数据、算法、应用的统一管理,从而实现不同系统应用之间的协同。

  “我认为,目前智能制造最大的技术难点,也就是如何实现各种系统数据的无缝连接与共享,建立一个统一的数据标准,在一个平台上实现真正的协同。”孔令西认为,这就是阿里云在六国化工这一项目中考虑不断与其他产品协同融合的核心原因。

  六国化工认为,阿里云这个“工业大脑”平台极具统一性,不能满足六国化工对于产量预测和销量预测的定制化需求;而且加上新冠疫情影响,六国化工迫切希望系统性地提高企业经营决策质量与智能化水平,提升抗风险能力,希望通过高级计划与产销智能协同,寻求全面提升决策方式智能化的突破口。

  2020年8月,六国化工宣布与杉数科技达成合作,后者将为六国化工提供一整套的高级计划与产销智能协同解决方案,全面实现产销链条数据打通、智能算法辅助、产销协同实时模拟等优化目标,提高决策科学水平。

  杉数科技成立于2016年,专注以人工智能和优化算法为企业运营决策赋能。该公司自主研发的“杉数优化求解器(COPT)”是一款针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件,也是中国第一个自主研发的商业级别求解器,其集成了大量复杂和前沿的优化算法,实现高效、稳定地对各类优化模型(如线性规划,整数规划)进行求解,并得到量化的最优决策。

  具体来说,杉数科技首先解决了产销链条数据打通问题,整合了六国化工产销链条多系统数据,提供实时准确的关键产销信息,全面反映六国化工供应链状况,为决策提供支持;其次,在智能算法辅助上,引入杉数智能算法实现需求计划优化、补货及库存优化、生产计划优化等;第三,产销协同与仿真模拟,实时的模拟计算辅助六国化工计划平衡决策,直观的KPI展示各决策带来的影响。

  通过杉数科技研发的COPT求解器以及其AI决策中台,六国化工实现了高效、稳定地对各产线进行优化建模,并基于模型进行求解,得到量化的最优排产决策,加速推动企业从“制造”向“智造”的数字化转型。

  根据六国化工提供的数据显示,在订单平均满足率上,公司整体可以保持在较高水平,效果稳定。可以简化业务人员常规品决策流程,从而将精力集中在异常产品上;而在每月结余库存方面,公司依然保持在较稳定水平。在1-4月,可以用较低库存水平实现类似甚至更高的服务水平,5-8月可在稍微提高库存水平的情况下提高服务水平。

  “该系统在同行业中先行先试,利用数据分析对公司在高级计划与产销智能协同、订单交付管理、库存周转等方面提供高效的决策支持,解决了以前公司产销不匹配的状况。”六国化工信息中心主任吴昊对钛媒体App表示,尽管算法预测依赖的数据量不大,但这一销售预测的结果数据对于六国化工来说极为重要,旨在均衡年度淡旺季库存,提高整个供应链的运行效率,整体可为六国化工降低库存占用资金1800万/年(预计),提升客户满意度约5%。

  事实上,六国化工在ERP上搭建的整套AI决策中台,主要依靠杉数科技COPT求解器背后的一套定制化数学规划方案,即通过复杂的现实问题建模成数学问题,针对多种已经建立的线性、整数及各种非线性规划模型,进行大量计算,寻求出最优解决方案,用数学方法进行求解的过程。

  杉数科技联合创始人&CSO、斯坦福大学运筹学博士、上海财经大学教授葛冬冬在接受钛媒体App采访时表示,工业4.0和互联网时代依靠AI技术帮助企业进行相关决策是大势所趋。杉数科技利用“求解器”和机器学习引擎,以“企业决策大脑”优化中台为支撑,可帮助客户(企业)在各种复杂问题下完成最优决策,而这也是目前很多公司发展过程中的迫切需要。

  在接受采访的员工表示,杉数科技给六国化工做的是一套定制化解决方案,后续有专门的人员对接,可随时反馈软件中功能不完善、修正bug等问题。当然,这种方案也会存在需求并不能完全满足等情况,双方在不断磨合与探索当中,但已经大大超越了此前ERP平台对于六国化工的作用。

  目前,六国化工已拥有资源计划SAP ERP系统、营销SMS系统、办公OA系统、财务金税系统、商业决策BI系统、物流地磅等系统,业务范围覆盖六国化工本部及其旗下的国星化工、鑫克化工、氮肥厂等企业,初步实现了信息流、资金流、物流、工作流的融合,变事后控制为事前计划、过程监控、反馈控制,达到公司人、财、物、供、产、销的统一。

  模式创新是横向扩张,需要不断复制商业成功,更容易发挥巨头作用;科技创新则是纵向扩张,需要不断升级科学范式,更容易激发技术型公司更大发展。

  今年以来,围绕互联网企业的种种争议尘上,无论是围猎社区团购被指“与民争利”,还是在生活服务的数据霸权备受诟病,背后都折射出人们对于创新乏力的不满。无论是公众还是国家层面,都对科技企业在技术创新方面的引领作用充满期待。然而,很多企业却依然沉迷于用所谓“模式创新”跑马圈地。

  那么,在这样的时代和行业背景下,阿里云如何通过科技创新能力,进军智能制造垂直行业,深入骨髓挖掘技术信息潜力,全面赋能服务六国化工这类化工龙头企业,这对于阿里云自身来说是一个新的课题。

  在六国化工这一数字化转型案例中,依托SAP的ERP平台、基于阿里云“工业大脑”计算平台基础上,再通过杉数科技自主研发的“求解器”产品搭建的AI决策中台,帮助到企业一步步解决人工问题,从自动化,到信息化、数字化,到实现数据驱动的AI智能决策能力。

  孔令西在接受采访时表示,“每个工厂从自动化再到信息化,到再到大数据的智能化的应用,涉及的系统还是非常多的。你很难今天有一家厂商去通吃,去提供全面的产品解决方案。背后一定是这家企业根据自身预算,还有其阶段性发展的一个需求,去综合去做判断的。”

  今年以来,“求解器”成为了行业热词,让AI技术从理解能力,升级到推理创造能力,成为工业基础软件的新发展产物。

  在涉及到生产工艺优化的工业项目落地中,往往会涉及到不同规模,不同复杂程度优化问题的求解,包括线性规划问题、非线性规划问题以及混合整数规划问题等等。而这类问题的求解就会严重依赖于稳定可靠的求解器技术。在六国化工项目当中,关于最佳生产操作参数的求解过程中用到了求解器。杉数科技就是利用自主研发的国产“COPT数学优化求解器”,帮助了六国化工搭建决策与产能直销体系。

  求解器所属的国产工业软件市场的渗透率很低。2016-2018年,全球工业软件市场的规模分别是3500多亿美元,3700亿美元,3900亿美元,增速在全球来说稳定。2019年国内工业软件的规模是2000亿人民币,预计在2021年将达到2500亿-3000亿,大部分来自国外企业,国产自主可控的工业软件使用率较低。

  事实上,2020年6月,哈工大、哈工程等多个科研机构和公司,被美国以涉军为由列入实体清单,此后两校师生发现无法再通过学校账号登入MATLAB工业软件。更早之前的2019年5月,美国商务部将华为列入实体清单,导致其无法使用最新的芯片设计工具EDA软件去设计芯片。这两个事件让基础软件的“卡脖子”问题浮出水面,也让包括求解器在内的国产工业软件发展加速。

  中国科学院院士陈十一日前指出,发展自主可控的工业软件是中国未来很重要的战略目标。

  “中国把工业软件作为七大国家关键核心技术需要攻坚的任务提出来,科技攻关要坚持问题导向,奔着最紧迫的问题去,要从国家击破需要和长远需求出发,在石油天然气,基础原材料,高端芯片,工业软件,科学仪器设备,化工制剂等方面,这是国家卡脖子的问题,所以,国产工业软件发展是国家的战略。”陈十一表示,工业软件仿真软件是自主工业软件薄弱环节,短板当中的短板,发展之路艰难而漫长。

  “在智能制造领域实现数字化转型,除了技术不断创新外,最重要的是让客户看到真正的价值。”

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