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1.企业简介
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引用：习近平江苏行丨走进苏州华兴源创科技股份有限公司
华兴源创（HYC）是一家苏州本土企业，2005年成立，是国际领先的工业检测设备及系统提供商，主要布局四个检测赛道：平板显示、智能穿戴、半导体、汽车电子。在2019年成为首家科创板上市企业，目前人员规模2200人，研发人员占比43%，上市四年来研发投入均超过15%。
HYC坚持以科技创新聚焦全球高端检测领域，在工业制造产业链中，工业检测设备是除了设计、工艺、材料以外非常重要的关键设备。公司拥有完全自主开发的技术平台及完整的自主知识产权。在电、光、声等多学科检测领域深耕十余年。
从2021年开始，华兴加大对数字化的投入，也取得了一些成绩，先后获得了国家企业技术中心、国家5G工厂、智能制造成熟度4级企业、江苏省工业互联网标杆工厂等荣誉。针对高端检测设备行业，让客户更放心，让智造更简单”是HYC数字化战略方针，二期工厂则是我们实现数字化的重要载体，该工厂已获“国家5G工厂” ，是苏州第3家通过国家智能制造能力成熟度四级的工厂。
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2.业务需求/挑战
2.1业务背景：智能工厂
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华兴源创的订单为非标订单，同时在市场要求逐渐提升的背景下，质量和交期都在变高。我们面临的交期需求正逐渐从90天缩减到60天，同时该趋势还会继续下去，同时叠加上
- 极多品种
- 极小批量
- 极短时间
- 极频繁变更
- 极脉冲订单
- 产品复杂【BOM子料18万+】
- 电子原材料采购周期长
等一些列buff，也就意味着我们现在面临“多品种小规模转向大规模定制交付模式”的挑战。
为了更好地应对挑战，HYC于2020年开始正式入局数字化，2022年自研了MES、WMS、QMS等业务系统，同时1号智能工厂启动。智能工厂厂区内部单独部署5G基站数量800+个，分别下沉两套主备UPF至厂内数据中心，华兴厂区范围内5G无死角全覆盖，数据不出厂区，保证数据安全性。智能工厂的打造可助力客户上市时间缩短50%，准时交货提升130%，并实现关键生产工序自主化和100%自动化。
然而，工厂生产信息涉及的业务模块和数据来源繁多，随着智能工厂的运营投入，许多信息获取、数据分析相关的困难逐渐暴露出来，这对于我们2023年的数字化组织变革目标而言是不小的挑战，我们判断，智能工厂还需要在数据获取、分析和业务管理闭环上做一些系统化的建设，才能打通最后一公里。
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2.2业务痛点：最后一公里，阻塞在哪里？
管理层难以全局掌控生产执行
华兴的生产信息涉项目订单、计划、工单、物料、仓储、质检、设备、厂内物流、异常提醒、异常处置等模块，这些信息来源于ERP、SRM、WMS、MES、QMS、LMS等多个系统。智能制造中心长经常关心生产执行情况，询问“工单总数”、“质量一次合格率”、“出货达成率”、“工单齐料率”等数据，以便进行业务指导，而加工工厂长、封装工厂长、线束工厂长又有各自业务上关注的指标，业务和IT小伙伴为一个指标要从多个系统中拉取、计算，并反复核对业务含义和数据口径，花费半天时间才能回答得上来领导的问题。
业务层数据分析难以深入
生产执行过程中，工厂长通常还会关心到工单和人员层面的情况，关注工单物料齐料状况设备和人员负荷，若是遇到了问题工单，还会追溯到谁负责的、是否影响交期；仓库主管、计划主管、质量主管等层级的管理者关注的数据层级则会更深，例如当日收料、当日出库、工单延期量、供应商合格率等等。上层的数据指标好不容易算完，主管们的又一个“灵魂拷问”却无法得到及时回应，数据分析思路便戛然而止，业务分析和调整优化的思路也断了。
IT工程师开发压力剧增
随着各层业务人员对数字化的意识深入，大家想要的数据看板也越来越多，今天仓库主管想要一个看板，明天计划主管也要一个报表，未及开发完，工厂长提出“要制作一个每天、每月、每季度、年度汇总，实时查看工厂的整体生产执行情况、设备情况、异常工单情况和异常问题负责人的看板”，工程师点头答应的同时，默默把又一个DDL往后再延。
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3.解决方案
为了真正建设好智慧工厂的最后一公里，我们结合帆软产品的特性，设计了一个“数据分析平台”和一个“数据仓库平台”，前者面向各级业务，高效支撑从决策到执行的各类数据应用诉求，后者面向IT，构建一个可快速支撑各种数据应用搭建的数据仓库。
3.1智能工厂建设框架
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在华兴源创所面临的背景与挑战下，我们着手构建HYC智能工厂，从软件、硬件、网络等多维度发力，厂区内部单独部署5G基站数量800+个，分别下沉两套主备UPF至厂内数据中心，华兴厂区范围内5G无死角全覆盖，数据不出厂区，保证数据安全性，建设架构如下图所示；
为了提升业务流转的效率，华兴源创团队构建了完善的业务信息系统，实现针对“产品全生命周期”，“生产”，“质量”，“物料”，“设备”，“风险”等环节的支撑与覆盖。
基于以上智能工厂的构建，我们得以下效果。
- 助力客户上市时间缩短 ↓50%
- 准时交货提升 ↑30%
- 关键生产工序自主化&100%智能化
- 人工智能驱动多学科高技能工培训&全球调配
- 人工智能赋能研发选型和参数化设计
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3.2数据分析平台框架
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在智能工厂的建设过程中，我们发现在数据的应用、分析和决策支撑层面，依然面临数据分散、不贯通、口径不一、分析链路较长的痛点，
1）到各个系统去看，线下导出来看，效率低；
2）及时性不一致；
3）统一公司语言和口径不同：应排/未排、应投/未排、应完/未完等的指标定义；
4）协同不变：有些料的采购会联动研发；
5）监管指标不透明：隐藏的指标多，例如CNC设备的负载率、利用率不高；
所以我们在智能工厂的最后一公里层面，构建了数据分析平台与数据仓库平台。
下图为我们的数据分析平台框架，最上层的是一个统一的数据决策系统，它是所有业务用户的数据分析门户，并可以集成企业微信、钉钉等办公软件，将数据看板推送给需要的业务人员；在应用层，我们经过多轮调研，设计了财务、采购、库存、研发、生产、质量、销售、人资等主题的看板，也有部分是填报类表单，可以进行数据的采集和回填。这两个层级依托于帆软的FineReport和FineBI产品集成部署，简道云则作为轻量化的应用搭建平台，填补一些缺失的业务流程。
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3.3数据仓库平台框架
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支撑数据分析平台的是我们的数据仓库平台，应用帆软的FineDataLink数据集成工具，我们将ERP、MES、WMS、HPS、QMS等业务系统的数据抽取转化至ODS层，再按照不同的主题域和数据层级将数据汇总计算，分为DWD、DWS、ADS三个层级，同时资产、科目、成员、部门等公共维度表也进行了建设。这些数据最终流向各类领导驾驶舱、大屏、移动端看板、报表等应用，近期还进行了业务人员自助分析的培训推广，在这个过程中我们不断完善数仓的建设，形成了取数、算数、用数的闭环。
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4.典型应用场景
4.1工单预警看板
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通过“工单预警看板”，中心长及工厂长们，可实时查看整体生产或四大工厂的工单执行情况、物料情况、资源情况、ECN变更情况、生产质量情况，可以及时干预工单异常情况，确保生产计划达成，不断完善生产执行机制。
为了便于中心长和厂长们追溯更明细的信息辅助决策，我们在看板呈现上采用“总览呈现+逐层穿透”方式，实现即可实时总览整体生产、不同工厂生产情况，兼具“逐层穿透”每个运行数据背后的详细信息。
对于部分时效性要求高的数据，如工单信息、生产领料和生产资源，我们应用FineDataLink的实时管道功能实现实时的数据抽取。这样，在厂长们发现生产执行指标异常时，可以快速锁定到对应的工单，追溯明细信息，提醒对应的责任人或调度所需的资源。
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4.2项目周（月）报看板
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在过去，每个项目的周月报看板是需要人工线下统计、计算再进行向上汇报的，每次汇报都要来回倒导数、对数，耗费不少时间成本。通过“项目周（月）报看板”，中心长及工厂长们，可实时查看当周/月/季/半年/年度，生产运营指标执行情况及达标情况，进行分析及业务优化，同时每周/每月自动发送看板数据至公司高层经营管理会汇报，提高周/月报经营分析效率。
在看板设计上，我们同样采用“总览呈现+逐层穿透”方式，实现实时查看中心/不同工厂运营指标情况，兼具“逐层穿透”每个指标数据背后的详细信息，让各级项目负责人决策有数可循。
由于周月报看板是定期调用的数据，我们使用FineDataLink的数据处理模块进行数据抽取同步，在一个可视化的界面设计和维护这些定时任务，数据开发的效率比以往写大量的SQL提高了许多。
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4.3设备巡检系统
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华兴大部分设备都接入了IOT平台，但IOT平台中只有设备的硬件信息和运转采集信息，缺少设备的运维管理信息，设备部门希望将人工维护的设备档案建设起来以便沉淀知识经验，降低对人工经验的依赖。
这样一个“设备巡检系统”不至于大到专门建设一个系统，但业务侧需求较为迫切，于是，我们采用帆软简道云快速开发，通过IOT平台同步设备运行信息，对设备进行保养、巡检与维修管理，提供稳定的可用、可预见的设备资源。
由于简道云的数据存储在云端，我们使用FineDataLink实现本地数据和简道云数据的双向实时互通，将需要进行日点检和异常维护的设备列表输入到简道云表单，触发业务流程自动运转，也可以将简道云中填报的设备状态信息关联本地数据计算，不需要人工介入反复的上下云。
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4.4生产执行评分系统
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生产执行的的评分过程是贯穿了从中心长到各级主管、再到一线员工的业务流程，如果通过人工流转，整个过程复杂且漫长。通过“生产执行评分系统”，根据相应业务及计算规则，实现分层评分中心长看工厂长评分---工厂长看生产主管/班组长评分--班组长看一线员工评分，辅助管理层/HR，进行团队管理（能力提升、绩效评估）、生产业务优化、作业流程优化、作业标准及操作方法优化。
我们采用“工厂--车间--班组--人员”的多层级层级方式，设计实时查看各层级评分的看板，同时结合OA评分流程，工厂长进行主观分评价，联动计算评分。
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4.5BI推广“HYC组织能力提升”
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在完成各类业务数据、业务流程的线上化后，各业务板块的效率确实提升了，但整体的数字化建设还缺少最关键的一环——人和组织能力的提升。FineBI是一个简单易用的自助分析工具，我们大部分业务人员都可以快速上手操作，从IT维护的公共数据中快速拉取自己需要的看板。
BI推广和开发过程中，我们探索出了两种不同的模式，按“公司层级--中心/部门层--关键用户”分层汇报、宣贯、引导、培训与应用：
- 按“公司层级--中心层级”：IT开发为主，承接复杂的数据应用开发，中心层级汇总需求，于IT商定排期，按期交付；
- “部门层级--班组层级--个人层级”：个人业务层级人数众多、需求个性化，IT只负责提个数据，具体的数据看板由业务人员自行开发为主。
推广过程得到了各级领导的有力支持，生产计划、销售、产品线等部门的业务同事纷纷加入FineBI自助分析的大军，尝试开发了许多看板，在学习数据分析思维的同时，在华兴内部逐渐形成了贯穿全员的数字化意识。
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5.价值总结
通过Fine-数仓将公司全域业务系统数据进行整合与集中存储，并提供数据支撑服务，同时通过FineReport、FineBI、FineVis、简道云等数据应用工具将“静态”、“孤立”的数据，赋予了“生命”：
1）数据驱动决策：管理层能够基于准确、全面的数据分析做出更明智的决策，而不是仅凭经验或直觉。如：通过FineDataLink统计、计算、分析出“产品标准交期”，为公司项目接单、项目排产、采购计划等提供重要的数据基准；
2）提升运营效率：帮助公司深入洞察业务流程、项目执行、生产执行、立上执行等的各个环节，发现低效、瓶颈及异常问题，从而进行即时风险干预、业务优化和改进，提高整体运营效率。如：通过FineVis“工单预警看板”可实时为生产管理层提供各维度的生产执行情况、异常情况，及时干预并跟踪干预结果；
3）增强战略规划能力：通过FineBI开发的各类分析看板，对公司各维度的业务历史数据和趋势预测，为公司的战略规划提供有力支持，帮助公司更好地把握市场机遇和应对挑战。
4）更好的资源管理：有助于公司合理分配人力、物力和财力等资源，确保资源的最大化利用。如：通过FineVis开发的“客户现场预警看板”，实时反应全国各客户项目现场的立上服务情况、人员及其需求情况，极大程度帮助了公司合理协调、分配与调度各部门资源；
5）提升绩效管理：提供准确的绩效指标和可视化的报表，便于企业及时评估业务绩效，激励员工提高工作效率。如：通过FineReport开发的“生产执行评分系统”，实时、合理的对工厂各层级人员工作及能力进行评分，为公司绩效管理提供数据依据；
6）促进跨部门协作：打破部门之间的数据壁垒，使不同部门能够基于统一的数据看板（统一的业务标准、数据标准）进行沟通和协作。
7）反向促进业务系统的优化：FineBI的推广和应用，使公司及各层级部门提高了数据获取、分析意识，从而发现 现有业务系统中存在部分不足之处，如，部分流程、业务场景未覆盖到位、部分细节业务为覆盖、部分系统数据存储不完善等，从而“以数据分析为顶层要求，反向促进业务系统持续进行完善与 优化，使业务系统更能满足业务及管理的需求；
6.未来规划
6.1定制化设备行业产能共享的云工厂
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华兴智能工厂的下一旅程是云工厂。中小工业企业在数字化进程中，由于产业链上下游冗长、信息流通慢、协同难，设备利用率季节波动、不稳定性高等因素，较难应对市场灵活需求。通过聚合工业企业及其上下游力量，由各垂直领域的云工厂或产业运营商作为引领者，可以实现以订单驱动的产业链上下游资源整合，推动产业范式革新与产业整体的数字化升级。
客户经由统一的入口下单，云工厂平台进行订单的拆解和分发，根据各工厂产能情况智能调度产能；并整合产业链上下游的设计、供应链、物流等资源供工厂共享使用，由此培育形成协同设计、共享制造等全新的产业生态。
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6.2拥抱AI时代
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HYC积极迎接AI时代的到来，未来公司全业务域拥抱AI、实现AI，在数据分析领域的AI应用将与帆软AI产品团队探索。
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6.3FVS-数字孪生场景拓展
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数字孪生也是我们将要探索额领域，按“信息追溯、实时跟踪、数据驱动、物理仿真、模拟预测、预警联动”为需求目标，结合数字孪生阶段“L1以虚映实、L2以虚控实、L3以虚预实、L4以虚优实、L5虚实共生”为理论指导，利用FVS作为基础工具，打造”HYC数字孪生“；实现设计仿真孪生、计划排产孪生预测、生产孪生及预测，等各类场景，进行“预测、模拟、实时、控制、优化及验证”。
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