近日，I-Connect007编辑Barry Matties采访了Aegis Software Corporation公司的新兴产业战略高级总监Michael Ford。此次采访中，Michael Ford回顾了他在Aegis公司最初两年的任职经历，并展望了数据驱动制造环境的未来。为了保持竞争力，制造商必须简化生产制程。Michael分享了CFX和数据收集模型如何在简化生产制程中，包括在工业4.0和供应链，发挥重要作用。
Barry Matties：你已经在Aegis工作多年了，情况怎么样？
Michael Ford：很棒的经历，因为我喜欢我的工作与全球行业标准相关，非常有成就感。就在几年前，每个公司都在互相竞争，试图在初始阶段时就利用数据来实现自己的优势。从那之后，随着越来越多的公司走到一起，我很享受成为行业朋友的机会。
至于我的工作职责，我与全球数百家公司合作，尤其是中国公司，《互联工厂交换（CFX）标准》越来越受欢迎。制造商们一直在询问这项标准，他们说，“在工业4.0的上一个五年里，世界上只有5%的公司开始采用它。”应用这项标准并不是他们五年计划的一部分。他们想公司发展得更快，但没有那么简单。Aegis为业界提供了一个机会，让他们了解这项标准在定义的数据内容方面意味着什么，这是行业第一次这样做。
起初，业界认为这是不可能的，因为没有公司会同意这样做。如果让3家相互竞争的机器供应商参加电话会议，他们会同意数据的未来模式吗？但他们确实同意了。我们引导他们时，向他们强调的一点是：他们需要看到大局并要看到发展环境，但是我们需要一个一个地说服他们，重复了数百次以上，现在标准终于出版了。
Matties：有很多公司担心他们的专有信息会被泄露，但这种疑虑已消除了。
Ford：对。令人惊讶的是，考虑到之前发生的敌对情绪的严重程度，现在人们竟然愿意合作了，因为其实每个公司的主营业务是有所不同的。现在，我们告诉人们，“你们都需要提供相同的数据格式，这样你们的客户就可以理解所有的数据。”在CFX中已经没有隐藏的秘密或专有的数据，可以像我们在其他数据格式中看到的那样使用；这在CFX中是不存在的。这个标准代表着真正向前迈进了一步。于是标准的开发进入到了下一个阶段，因为数以百计的机器供应商一直在开发CFX，我们需要将语境引入该数据，因为机器只知道内部发生了什么。
对于机器供应商来说，机器所包含的功能是能够看到机器的四面墙之外，或者在某些机器供应商的案例中，软件的四面墙控制着生产线。但他们也要了解从仓库来的材料。在某种程度上，每个供应商都想知道生产线上游或下游发生了什么，什么阻碍了他们，他们的质量结果怎么样；他们的材料来自哪里；他们的计划、调度表和客户的需求。他们希望自动优化机器，满足客户对自动化生产的需求。
现在，他们意识到他们可以做到这一点，但不知道怎么做，因为他们是机器软件专家，而不是MES软件专家。CFX成为连接机器与MES环境的桥梁，因此他们不需要了解MES，我们也不需要参与机器方面的工作。我们通过CFX进行协调和合作。我们现在所处的阶段是数以百计的机器供应商说，“我们做点什么吧。我们应该怎么做？我们要怎么实现这个目标？”
Matties：将基础设施落实到位是一回事，但实施则是另一回事。不一定会有一本手册放在那儿说，“这是第一步，一直到最后一步。”挑战包括如何选择、从哪里开始、什么是正确的策略？
Ford：是的，因为如果第一次就做对了，成本风险就会很小，收益也会很多。
Matties：因为我们知道如果我们第一次就做错了，会有很多恐惧，结果会与你刚才说的相反。
Ford：我们的目标是从客户和机器供应商那里收集一些案例研究，以展示将一些东西组合在一起是可行的和容易的。可行的标记已经出现。在很多筹备的项目中可以看到这些案例，IPC支持信息交换。我们正在建立“A”团队，专注于不同的应用领域、软件开发工具包，甚至是帮助人们开始实施的手册。所有这些都是通过合作实现的。
Matties：我们正在研究简化制程。自动化是其中的一部分，但是他们应该遵循什么思路？
Ford：我一直对那些说“优化你的制程”的人持怀疑态度，因为没有人能给出制程的定义。如果把制程想象成一台机器，很容易做到优化。让精益专家开始分析浪费和价值流图等，但是制程有依赖性。你有一台机器，前后都有其他机器，还需要物料，这些是制程的一部分吗？我想说这是因为，如果这些不处于控制下，你就不能做任何其他的事情。长期以来，这一直是制造业的基本概念。
最终组装生产线无论什么都不会停止，以保证制程以最有效的方式继续进行，必须控制制程的所有依赖因素，以及时供应。我认为所有这些优化都是制程优化其中的一部分。这就是为什么Aegis公司出现的原因，因为我们有一个独特的、完整的程序，我们有一个关于整个制程质量、物料、执行、所有事情的数据库。我们可以构建所有不同数据点进入的语境，并将这些信息作为工具提供给那些希望优化其制程的人，不管他们如何定义制程。他们可能想在生产线上做机器、做一组产品，或包括维护和物料等工厂的所有方面。它的好处在于，您可以采用我们提供的数据来完成所有这些工作，而我们无需告诉您如何完成这些工作。
CFX不会说，“这是你进行OEE和测量这个产品的方式。”我们提供了机器的语境信息。对于数据分析，人们不明白的一点是，在制造业中，它不像从机器中提取数据并分析数据那么简单。这是错误的，因为机器大部分时间都不运转。
重新优化的时间是机器运行一天的20%。你提高了5%，但其实没什么区别。你需要关注的是80%的机器不运行的时间，这是你无法从机器中获取数据的时间，那么你该如何了解呢？这就是MES周期的价值所在，因为问题可能在于物料、品种转换、调度表，或者客户不想要任何东西，或者正在进行维护。我们如何才能减少80%中的10%，这种优化比减少20%中的10%具有更多的价值？
Matties：很有道理。然后，你会降到70%而不是80%，并尽可能地把这个数字降到最低。
Ford：没错。有人来和我们说，“Aegis帮助生产CFX，并提供了公司的机器接口技术。你们疯了吗。”我们现在看到所有这些软件公司都在阅读CFX和其他一切。他们还没有看到大局。这是我们五年前开始使用FactoryLogix软件构建的大局，它完全是为IIoT、特定数据的目的而从头开始构建的。我们希望成为机器供应商的朋友，共同帮助和鼓励这种数据交换，而不是像我们看到的其他公司那样竞争。
Matties：人们往往认为自动化就是机器，但那是制程的机械化。自动化是由数据驱动的，而要实现自动化的是数据。机器只是读取数据。
Ford：确实如此。如果你审视工业4.0的要求，它是可以在任何时候为任何人生产任何数量的产品。要做到这一点，需要了解任何决策将对工厂优化产生的影响。这是一个相当复杂的挑战。我们希望通过提供数据来提供帮助。今天，我们提供数据给人类帮助人类做出这些决策。一些简单的决策是自动化的，但人工智能（AI）开始控制生产的时代即将到来。
Matties：这个时代很快就要到了。
Ford：是的。有些人拥有我称之为接近真正的人工智能，但与制造业脱节。我们需要将这种智能与制造业联系起来，使工业4.0成为现实。人们犯的另一个错误是，他们只考虑自动化制程，而自动化制程只是将80%的物料投入到组装中。80%的痛苦来自于另外20%的手工操作。我们决不能忘记制造业中人的要素。在组装多个产品时，人们应该如何理解他们应该做什么工作而不可能出错？
通常，你有一个学习曲线、帮助、指导和培训来建立人们对他们应该做什么的理解；然后，他们每天都做同样的工作，没有任何错误。当你要求某人做不同的事情时，是不同的概念。我们现在有了一个增强现实解决方案，它使用的数据与你给坐在电脑前的人关于如何进行组装的数据相同，但是我们把它放在人们的眼镜前，这样它就可以免提了。它使工作效率提高了一倍，因为你的人手是原来的两倍。另外，它还为你想要做的每件事提供了直接的指示。这是人的变革。
考虑一下今天进入制造业的年轻人。他们到处都有就业机会，你说，“来我们公司吧，这是一个大而有声望的公司，你可以把部件放在电路板上，日复一日地做同样的事情。你想加入吗？”不，他们不会有兴趣做这种工作，他们也不会喜欢制造业；他们甚至可能认为这是可怕的。同时，如果你问，“你想进入采用增强现实的制造业吗？你将用很酷的工具和设备做各种各样的工作，你将有机会发挥你的创造力。我们会接受你的反馈意见，你将成为世界上最炫产品的一部分。”这
样的工作听起来可能更有趣。
Matties：人的观念改变了。
Ford：是的。因为现在对年轻人教育方式改变了。这就是他们所期望的。对我们来说，戴着耳机到处闲逛可能听起来有点奇怪，但对他们来说，这很正常。
Matties：我们要做的就是把他们带入这个行业。
Ford：这是真正的革命。这些机器是为了变得更好和更聪明而反复迭代的一代，它们可以进行沟通并将其提升到一个新的水平。在我看来，这是一个既定的现在。尚未确定的是未将人类纳入其中。我们需要努力把人要素和自动化要素（包括机器人）集合起来，让他们在中间某个地方相会。所有这些都需要结合到这个整体视图中，这样当优化制程时，就可实现整个制程的优化。然后，当一位客户问，“我现在想再生产一些这种产品。你能在星期一前交货吗？”你可以自信地说，“是的，我可以。”因为你掌握了全面的信息，并且你了解了自动化的灵活性和人的灵活性。
Matties：而且训练某人完成任务的周期时间被最小化了。
Ford：是的，应该是。
Matties：这是一场视觉展示。
Ford：如果人们有这份工作的基本技能，那么应该是零，所以你必须进行基本的培训。假设人们知道螺丝刀是如何工作的，你可以给他们看一张图片，并指出他们应该对工具做什么。只要看一下它，它就会自动读取条形码，CFX数据就会连接到这个工具上。我们现在的工具中有CFX，烙铁会立即记录可追溯性。我知道这个人接受过使用这个工具的培训，并且他们的手中有工具，而且工具的校准符合工作任务的要求，所以当他们使用这个工具时，一切都会被记录下来。
Matties：它的每一个方面都是可追踪的。
Ford：是的，有些人要求这么做。例如，当你在卫星或射电望远镜上工作时，你不能犯一个错误；飞机和无人驾驶汽车也是如此。冗余是非常昂贵的，如果您有两个或三个系统的冗余，那么一段
时间后它仍然会有冗余。
Matties：大型公司拥有建造新工厂的资源，但是对于那些已经建立但还没有拥有这种级别资源的公司来说，比如2级企业，这是一项浩大的工程。你所描述的很精彩，但具体实施仍然是一段漫长的历程。
Ford：大多数人会把这个项目和成本联系在一起。然而，我们所说的所有事情都是关于区域负成本和采用者的净收益。这是我们销售软件的方式，也是人们销售机器和工具的方式。
Matties：我认为这是对于从哪里开始、何时开始、以及如何开始的理解。
Ford：没错。人们喜欢看到已实施项目的公司实际案例，因为他们就可知道他们可以重复同样的事情。残酷的现实是，大多数制造公司的业务都是不同的，虽然你可能很高兴看到这家公司已成功完成了项目的具体实施，但要想想，这家公司的业务是否与你公司的业务相同，要了解你们可能有略微不同的制程、产品和物料，以及完全不同的人。
Matties：如果有人想要简化他们的制程，对我来说，要从销售层面开始的，因为如果一台机器有80%的时间都是闲置的，我的第一个想法是应该有更多的销售。正是销售人员提供的数据驱动了后续的一切。
Ford：我们以前看到的是ERP中的可怕状况，但这不是ERP的错。在很长一段时间内，ERP的设计是为了优化客户的供求关系。然而，分销链的库存成本变得非常困难，人们想要降低成本，所以他们开始减少库存。现在，当你减少库存时，你最终会达到零库存，货架上没有商品，销售人员讨厌这样，因为如果没有商品可以卖，他们就不能再销售了。因此，他们会在ERP中夸大自己的预测，意识到自己错了，再修改。它不是平稳需求的稳定模式，而是一个方波。一些公司绘制了直到产品生命周期末期的方波图；你会看到一个方波需求，工厂需求绝对是平的，然后下个星期，它就变成了零。
ERP不再是可使用的正确工具，它无法足够快地工作。但这并不意味着必须替换ERP；而是必须扩充ERP并得到帮助。例如，如果你上亚马逊或eBay，会从一个还没有自己产品的卖家那里买东西，而他只是接受你的订单并把它送到一家工厂生产，然后再发给你。这就是今天人们订购东西的方式，而且这是一个很好的模式，因为他们从来都不需要购买产品。他们没有现金，也没有风险，因为他们只要拿到你的钱，这个钱已经是加了价的，才把商品买回来。这是B2B业务的未来，那么我们如何才能使这种业务模式不会因其繁荣或萧条而影响到我们的制造公司呢？
这是对工业4.0最真实形式的展望。制造业和供应链对需求波动做出反应的能力不会导致库存增加，只不过是将库存从一个地方转移到了另一个地方，没有实际影响。我们如何才能让他们真正响应并保持他们的生产力？这类似于大规模生产的“按订单生产”。这在过去是不可能的，但这正是制造业中需要人工智能或其他智能之处。智能做出的决策是基于数据的。来自客户需求和产品构成的数据；对短时间内材料可用性的理解和自动制程的优化；人类适应和处理不同事物的能力组合在一起，并通过数据连接起来。
实现连接的方式是通过现代的MES技术来完成，所以这不是过去的MES技术，拿到一个计划并像钟表机械一样一步一步地照着做就行了。这是自适应规划，所以我们没有做长期的仿真或计划。我们将以一种智能方式日复一日地实施。
Matties：这是一种新策略，但它可以优化一切。我知道你说过你不喜欢“必要优化”这个词，但这正是你现在所做的。
Ford：这正是人们现在正在做的。我去了瑞典的一个展会，半开玩笑半认真地说，“你们的工厂大概只有30%的生产率。”大家都面面相觑。展会结束后，人们过来跟我说，“对于我们公司来说，30%是错的，我们的生产率只能达到10%。”人们已经面对现实了。我们不是说你必须在进行过程中制定计划，因为这听起来有点不计后果。但你说的是你已经在那样做了。你假装在执行ERP计划，但实际上你没有。让我们在实践中优化你现在正在做的事情，而不是尝试让这个早期的基础设施预测或模拟更多，这与需求日复一日的变化无关。
Matties：如果你可使所有的数据输入到系统中，这就不是一个困难的任务了。
Ford：是的，因为制造业的人有很多经验，他们知道在特定的环境下该怎么做，但是阻碍他们的是没有信息。
Matties：人工智能是制造业的发展热点，我们要看看它在哪里蓬勃发展。现在中国和美国之间有一场激烈的人工智能竞争，因为中国对此非常有发言权。
Ford：我们正在创造真正的人工智能。IBM的Watson就是一个很好的例子；它类似于汽车发动机，可以安装在许多不同的汽车上。让我们来了解一下制造业这部大车。
Matties：我很惊讶Watson没有给我们带来更多的显著影响。
Ford：有两个要素。这是智能与问题的连接。你想想人类，我们有一个天生智能的神奇大脑。但你想想你有多少连接和身体的感觉、触觉、看觉、听觉等等，是非常复杂的。有时，人们低估了将人工智能应用于实际问题的容易程度，因为您需要定义问题是什么，并要求使AI能够感受、看到和理解改进的机会。这是我们到目前为止还没有遇到的问题，因为数据还没有到达那里，但我们说数据就在这里，所以一场革命即将发生。
Matties：对于那些想要简化工厂的人来说，一个常见的想法是如何使制程贯穿整个工厂以及消除制程中的某些步骤。CFX和数据收集模型如何帮助实现这一点？
Ford：它将帮助分析所有的事情过去都是怎么做的。在有些选择中，你可能有分离的单独步骤，也许你可以在某台更有效的机器上组合步骤，但是如果你组合的太多，它就变得更专用于某项任务，而你最终没有使用大部分的机器功能。我们在CFX中深入分析每个设备的内部功能，意味着可以进行设备级别的优化。
例如，一个机器供应商可以说“我有一个生产线解决方案或者一个解决方案，可以进行两种贴装和检验。”在哪种情况下，这个解决方案是有价值的？在哪种情况下，可能无法充分利用设备？你可以更有效地使用更便宜的东西。对生产中实际环境的分析将实现对该设备的成功选择。
结果是不确定的。有了我们的软件，我们不会把产品带进来说“这个产品将永远在这条线上生产。”因为这是传统的想法。我们会说，“我们有这个产品。你现在想要它在哪里生产？您想在这个配置上生产吗？”因为这是一个数字化的、适应性强的模型，不会预先设定在特定的位置，这为工业4.0提供了灵活性。
这是我们软件中的一个标准功能，而且这项功能是革命性的，因为人们不会将一个产品永远分配给某一条生产线，然后使该生产线的产能只能达到10%。可能客户只想要10%的产能，但是如果你能把它移到产能可达100%的生产线上，为什么不呢？为其他客户带来更快的生产线。这些更改均可以无缝执行，而无需返工、重新设计和重新生成所有程序。你可以在没有所有烦恼的情况下完成产品的制造，因为你有一个中心产品模型。
同样，我们正在与IPC通过定义数字产品模型的IPC-2581标准合作开发产品模型。我们通过CFX获取所有这些信息，并将其传递给所有机器供应商，以便他们能够立即理解，这是必要的。我们希望人们能够完全理解电路板，采用优化程序，并准备好用3分钟，而不是3小时完成产品品种的转换。
Matties：机器供应商从他们的设备中提取数据的深度成为了购买考虑因素，因为如果我要购买一台设备，我不想要不具备捕获所有数据功能的设备。
Ford：对。对于机器供应商的商机来说，这是向前迈出的一大步。那些与我们合作开发CFX的公司完全理解这一点。现在，他们计划在他们的机器上增加这些可用功能，这些功能将通过外部信息的内部处理和与其他机器的协作变得越来越智能，而无需通过业务方式与他们交流，无需NDA、合同或开发团队。简单地说，“我会利用信息完成工作。”每个参与的公司，从最低级的机器供应商和制造商到1级的机器供应商和制造商，均可从中受益。这使得CFX可持续发展。没有人会拒绝它，说：“那是昨天的模式。明天是否适用？”因为我们都得到了直接的商业利益。
Matties：让我们进一步讨论一下供应链4.0，因为我认为这是我提到销售的部分原因；这就是它的起点。
Ford：是的。多年来，工业4.0的重点都集中在制造业，但制造业有它的上帝，上帝的名字是供应链。如果你没有物料，你什么都做不了。如果你缺少一个价值最低，外形最小的电阻，你就不能发货。每个元器件的价值不能用购买它的价格来衡量，而要用发货产品的价值来衡量。
鉴于此，工业4.0告诉我们，我们需要对客户作出积极的回应，我们应该如何通过诸如MRP和ERP之类的已有技术将这些信息传递给元器件供应商？它们不起作用，因为它们不是为此而设计的。我们要摆脱MRP和ERP吗？不，我们要扩大它的功能。我们要为ERP和MRP提供数字时代的眼睛和耳朵。
我们通过供应链4.0所实现的是将制造与名为BOM Connector的工具链接起来，该工具可以立即注意到BOM并查找元器件。如果一个客户想要100个指定产品，你不会订购你已经拥有的，因为那是愚蠢的。从我们的FactoryLogix软件中，可了解到现有多少物料，包括备用物料，以及其他项目要用多少。这些物料可以被采用，或者可以发现其他所有新的物料。如果他们需要一个特定的交货期，要确保质量是正确的，要确保我从可信的来源购买它，这样就不会得到假冒品。我还要确保购买的部件与我最初在设计中打算使用的部件一致。所有这些都是供应链4.0。
采购人员不必像多年来那样手动完成所有这些工作，而只需运行这个功能即可。它搜索并在互联网上找到所有部件，并为您提供一个新的BOM。要把它放到生产系统中，所以我们没有改变任何那些系统；我们只是通过向它们提供正确的信息来增强它们的功能。
Matties：这一点一直支持到销售点，因为这是一个你不必等到它被命令运行这个报告。
Ford：是的。我做了一项研究，我觉得很有意思。如果你看一个产品在市场上的生命周期，你会发现一条曲线是逐渐开始的，因为没有人知道这个产品。然后，人们开始了解它，所有人都想要它。突然，你开始需求饱和，竞争对手进来了，所有的东西都弯曲了。以前是以年为单位，后来又是以月为单位进行衡量。但是，可以分析短的初始区域S曲线的需求，并预测何时销售该产品的准确数量和数量。你可以把这个预测，尽管是三个月或一个月，作为你对工厂的需求，并给他们一个提示。我不知道人们会买它的具体日期，但我知道他们会在一周内购买，我知道准确数量。这是我通过工厂和供应链的工业4.0输入。
Matties：它改变了一切，而且都是由数据驱动的。数据是我们正在自动化的一切。当我们说自动化时，我们是在使数据自动化。
Ford：没错。这里真正的关键是数据的成本必须接近于零，因为我们看到的数据太多了，如果有成本的话，那就太贵了。你不能让别人把东西写下来或是打出来。
Matties：那一定是他们工作的附带结果。
Ford：是的，它必须是他们标准操作的一个组成部分。例如，使用我们的AR，查看条形码，就会读取出来。这有多简单？你有声音反馈，告诉你该怎么做，这都是没有成本的。
Matties：很多工厂说，“我们太小了，不适合这样做。”或者，“这不是为我们这种级别的工厂开发的。”我认为任何规模的生产工厂都可以使用这个标准。
Ford：可扩展性一直是个问题，因为小工厂也是美国和德国的支柱。而中型企业则远离价格昂贵的产品，说这不适合他们。例如，我们特意创建了没有成本的CFX。终端制造商只要花几美元就可以购买这个标准。从大学里找一个知道软件编程并且有一点经验的学生，就可以开始应用。我们已经看到了一些案例，他们在几天内就可以看到监控画面。他们并没有利用CFX的全部价值，但他们得到的已经足够了。他们的投资获得了很好的回报，这已让他们上升了一个台阶，他们说，“好吧，我想更多地利用它的功能。”然后，他们一步一步地构建。
你会认为对于大公司可能是不同的，但事实并非如此。世界上最大的公司拥有如此多的机器，他们甚至不了解自己拥有什么。他们的第一步是非常小的一步。“给我一个监控画面，显示我在世界上拥有的所有机器。我只是想看看他们是否在工作。它有多难？”然后，他们得到了想要的结果，然后说，“现在，我想把它分解。我想看看性能、OEE等等。”他们开始想要得到更多。
对于最大或最小的客户，这些都是通过价值驱动的步骤来实现的。我们的软件就是这样制作的，因为我们相信这就是它应该扩展的方式。你用价值来衡量成本，你总是要确保在几个月内实现投资回报，在任何情况下都不能够超过一年。那么，人们没有理由不想买它，因为在今年年底，他们将处于一个积极的局面。他们怎么能拒绝使用它？他们可能有一些关于如何改变他们的运营或制定最佳实践的问题，但这正是我们可以帮助他们的地方。
他们必须有信心能够实现这一目标。Aegis公司可以与行业内有影响力的许多关键公司组织合作，包括一些最大的公司和IPC，我们竭尽所能致力于推动行业的进步。我们的竞争对手做不到这点。他们有小部分人都可能会在大公司里迷路，他们几乎没有机会与客户和机器供应商接触。但这却正是我们的强项，因为我们知道Aegis正在为任何级别的公司创造真正的价值。在过去的两年里，这是我在Aegis最有价值的部分。Aegis是完全可信赖的，我们不仅致力于公司的核心利益，同时还致力于整个行业的利益。
Matties：祝贺您工作顺利，身体健康。
Ford：非常感谢。
