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“只有2人。”
很難想象，一個占地550多畝、日產水泥上萬噸的水泥廠，中控室僅有兩名操作員負責“操窯”。
在全球最大的環保協同處置水泥窯線，華新水泥黃石“萬噸線”廠長劉文兵告訴雷峰網，同樣的工作，市面上其它水泥廠需要5人才能完成。而且，這5人必須時時刻刻盯著屏幕，不能有絲毫懈怠，工作量極大。
但對于黃石工廠中控室的兩名操作員，生產水泥最為核心的“兩磨一燒”環節已經實現智能控制，因此在大部分時間里，他們都無需人工干預，智能化投運率已經達到了90%。只有在發現異常之后，用對講機聯系現場運維人員處理即可。
劉廠長介紹道，這背后的功臣是一套叫 HIAC（華新水泥低碳制造智能控制系統）的系統。HIAC投運之后，不單降低了操作員的工作強度，在能耗方面，通過提升替代燃料的穩定性，黃石工廠萬噸線的全年碳排再減6萬噸，節省能耗成本2000萬元。
雷峰網了解到， HIAC系統搭建基于阿里云工業控制優化軟件平臺AICS。在阿里云AICS提供的通用算法的基礎上，華新水泥工藝專家與阿里云算法工程師組成項目攻堅小組，結合華新水泥長期積累的工業大數據和專家知識庫，提煉出生產過程中的新場景和新算法，搭建出了新系統HIAC。
不到一年，華新水泥就順利完成了湖北宜昌、黃石、云南祿勸等六家工廠的新控制系統的上線。目前，華新水泥正在全國所有的50余條水泥產線推廣這套新系統，并計劃將其應用在海外產線上。
這也是阿里云AICS在固廢領域實現全國100座垃圾焚燒爐的規模效應后，在工業領域的又一次可復制的落地探索。
在“雙控”“雙碳”等政策下，同時也出于自身的業務需要，許多制造業企業開始數字化轉型。
但怎么轉？
數字化轉型離不開技術、數據，這正是傳統制造企業的短板。
他們懂生產，懂管理，懂工藝，懂行業，唯獨不懂如何最大化激發數據價值。
他們并非不懂數據的重要性，否則也不會花重金搭建ERP、PLM、CRM等系統，但在生產制造環節中積累的數據，大部分沒有得到充分利用。
因為數據本身，與云計算、人工智能等技術密切相關，這些技術和生產技術是兩回事，有著質的區別。
以黃石工廠為例：華新水泥懂如何生產制造水泥、熟料，但如何把生產環節中的各種數據（設備、產品）利用起來，做分析處理、模型預測，卻在華新的能力范圍之外。
「缺技術」，是傳統制造企業轉型面臨的第一重困境；第二層困境，則是缺人。
“懂行業又懂技術的人才，真是太少了。”
華新水泥首席數字官湯峻告訴雷峰網，制造業本身需要時間積淀經驗，許多員工已經在工廠工作數十年，對行業有很深的認知，懂生產技術，但對于人工智能、大數據、云計算等技術，卻知之甚少。
而市場上懂這些新技術的人才，只有很少一部分愿意進入制造業，并且這部分人一開始并不懂行業。
并且，企業也非常為難，因為懂AI、云計算技術的人才，很難愿意接受制造業的薪資待遇，這對企業本身的薪資體系會形成傾軋，帶來不穩定性。
種種原因之下，制造業轉型，實際上面臨著一場「人才荒」。
傳統制造企業轉型的第三重困境：缺合適的工業軟件。
實際上，不論是企業缺技術，還是缺人，都可以通過“曲線救國”（工業軟件）的方式來解決。
從過去粗放式的生產經營模式，轉變為現在精細化、標準化管理，生產制造行業的經驗、流程以及各種智能技術等，都可以集成、沉淀到工業軟件之中。
通過軟件控制生產，既能解決制造業企業缺智能技術的難題，技術本身又能以模塊化的方式賦能員工。
這正是工業軟件的價值所在。
作為生產制造必不可缺的要素，工業軟件按照場景分，可主要分為設計研發類（如CAD、EDA）、信息管理類（如ERP、CRM）和生產管理（如MES、DCS）等。
當前，國產工業軟件大多集中在在信息管理類，尤其是辦公自動化（OA）、客戶關系管理（CRM）等領域，涌現出了用友、浪潮等頭部公司，已經具備較強的實力。
但在“卡脖子”的設計研發和控制優化等方面，是國產工業軟件的薄弱環節，基本上為國外廠商，如西門子、ASPEN等壟斷。
因而，適合于本土化的、有著自主核心技術的工業控制軟件，在當下，顯得格外緊缺。
在華新水泥工藝專家黃勝看來，工業控制軟件首先要足夠穩定，一線工人才愿意使用，企業才愿意為軟件付費。
其次是操作難度。如果軟件操作難度大，不易于使用，會直接勸退使用者。
最后是開放，企業本身有著多種業務需求，要進行功能開發；并且制造業企業本身建設有多個系統，這些系統之間如何實現高效耦合，對軟件的開放能力要求很高。
與市場上其他工業軟件相比，AICS在這三方面都有一定的優勢。
穩定性方面，自黃石工廠HIAC上線以來，系統出現故障的次數為零。
在操作難度上，“AICS很容易上手”，黃勝告訴雷峰網，在與阿里合作之前，華新使用的是美國軟件，但較為封閉、復雜。
比如，在水泥生產流程中，需要實時控制相應指標，根據實際變化進行調整，“調整起來很復雜”，但AICS可以直觀顯示具體功能，員工本身不需要更多的理解成本，可以一邊跟蹤產線情況，一邊進行調整，提高工作效率。
“AICS里有很多組件，可以直接進行自由搭建組合，形成不同的智能應用，前后關聯非常清楚。”黃勝表示，對于自己這類編程能力很弱的人，AICS提供簡單的python腳本，只需要改動其中一小部分，就能實現自身想要的功能。
開放性上，AICS具備開放集成能力和二次開發能力，通過API接口，企業可以集成第三方系統，并且支持用戶自定義算法組件，搭建企業自身的解決方案。
圖1:AICS操作界面
“而且AICS是國產工業軟件。”黃勝表示，國產工業軟件有著獨特的好處：不需要漢化，不懂英語也可用，并且無需代理商，可直接與軟件供應商合作，減少成本。
目前，AICS除了在華新水泥黃石工廠落地以外，還應用在了一汽紅旗數字工廠的涂裝車間，進行空調和風機設備的能耗優化。覆蓋鋼鐵、水泥、固廢、汽車等領域的200多條產線。
圖2:一汽紅旗工廠內部
在知乎，有這么一個問題：為什么阿里、騰訊這樣的大廠不研發被卡脖子的工業軟件？
多數回答認為，阿里、騰訊等企業跨行研發毫無優勢，他們懂軟件開發，卻不懂工業；沒有工業基因，想要做工業軟件，難如登天。
但其實，阿里云很早就開始做工業軟件，其中還有一段隱秘的故事。
“阿里云做工業已經有七年了。”阿里云副總裁曾震宇告訴雷峰網，“我們不僅提供基礎的云服務，而且深入工業行業當中去，從最早的光伏行業開始，現在覆蓋了流程制造到離散制造的各個領域。”
一開始，阿里云比較看重項目交付，面對細分復雜的行業，每個項目都從頭開始學習，類似案例有協鑫光伏、攀鋼等，這些項目雖然取得了不錯的業務效果，但可復制性較弱。
后來，阿里云發現，軟件的價值比項目更重要，只有軟件才能跨行業對工業進行解耦。
為此，阿里云將將過去七年的學習經驗沉淀，提煉出行業共性，聚焦在控制優化領域，形成智能感知、過程建模、智能控制、實時優化、仿真模擬等通用算法，并向行業開放。
如今的AICS，不單單是一個軟件，而是一個開放平臺。
打開AICS，熟悉工業軟件的人很快就能意識到它的差異化：
首先，AICS具備AI算法能力，涵蓋感知、控制、預測等多種算法，將AI與控制結合在一起，依托AI算法優化產線數據，優化結果可以實時寫入DCS、PLC控制系統，實現產線的智能反控。
其次，AICS實現了低代碼化，AI模塊、感知模塊、控制模塊等都可以靈活調用，降低了開發門檻，開發者可根據具體場景需求來調參數、開發新功能。
最后，AICS支持云端一體，可在“云”上提供數據處理能力，進行數據分析、模型訓練，訓練好的模型又能部署在“端”側運行。
不過，即便是具備差異化優勢的AICS，在國內的路也并不好走，因為一款優秀的工業軟件，必然需要大規模的真實應用場景，進行反饋、測試、迭代。但國產工業軟件，在應用場景上，遇到了問題。
一方面，企業出于穩定性考慮，并不愿意購買國產工業軟件；另一方面，企業員工由于已經適應了國外軟件，很難再切換到國產軟件；因而留給國產工業軟件“實驗”的機會相對較少。
「缺少用戶」，是開發國產工業軟件最大的痛。
這個問題看似有些無解：企業不愿“嘗新”，國產工業軟件就得不到應用，技術打磨缺少實際反饋，軟件進行功能迭代、體驗也很難進一步優化，對企業的吸引力就越弱，軟件無法變成熟。
因為工業軟件，實際上是工業發展起來的果，我國工業發展起步晚于歐美，工業軟件的市場份額已被國外廠商，如ASPEN、Pavillion等占據大頭，國內廠商要做工業軟件，后發優勢并不明顯，卻嚴重受制于歷史形成的差距（用戶基礎、應用生態）。
優秀的軟件必然是不斷迭代的，這依賴于用戶的不斷反饋，但國產工業軟件，由于先天性存在基礎用戶不足的癥結，要逆流而上，是一件非常難的事。
這無關技術，而是現有的市場環境，缺少適合國產工業軟件成長的土壤。
類似局面也很難在短時間內改變，國產工業軟件的崛起，也并非由科技公司一己之力完成，而是靠整個產業鏈的協同配合。
換句話說，源于軟件開發商和用戶之間的「雙向奔赴」。
如果用戶覺得「造不如買」，在缺少用戶基礎的條件下，軟件開發商很難完成開發閉環，就無法研發出具有核心競爭力的工業軟件，技術上肯定會被卡脖子。
當然，軟件開發商本身也要具備過硬的技術能力，而不是夸夸其談。許多企業不用國產工業軟件的一個重要原因是，付費之后發現軟件做得太差，功能、穩定性等完全不能滿足需求。
值得欣慰的是，如今以阿里云AICS為代表的國產工業軟件正漸漸浮出水面，賦能企業，走向公眾，在應用端也取得一定的成果。
這也為國產工業軟件的發展提供了一種新的范式：像阿里云這樣的軟件公司負責構建通用的底層平臺算法技術，而行業龍頭企業，基于行業know-how進行二次創新，共同促進國產軟件的發展。
但國產工業軟件要崛起，必然是一條充滿荊棘的坎坷之路。雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)
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