上云用数赋智，中集集团云上掘金数据要素价值

　　通过全面上云和云上创新，中国国际海运集装箱（集团）股份有限公司（以下简称“中集集团”）实现了敏捷度高、弹性足、性能强的IT基础设施，不仅每年用云成本下降20%，而且支持集团业务快速发展，推动中集集团产品服务向数字化、智能化、服务化转型升级。

　　通过对冷藏集装箱的关键工艺——发泡工艺中的数据采集、分析、建模，中集集团提高了发泡质量，降低了成本，缩短了交付周期。未来，验箱代表（质检员）有望不再手动敲打箱体“望闻问切”，而是通过“数字证书”确定箱体质量。

　　中集集团CIO潘进杰说，这只是一个例子。通过全面使用亚马逊云科技，中集集团实现上云、挖掘数据价值，基于机器学习和人工智能优化整个关键工艺的改善。

　　中集集团CIO潘进杰

　　上云用数赋智，是当前企业数字化转型的典型路径。对于中集集团而言，其多元化、全球化业务特点，使这一路径异常复杂。

　　IT要适应多元化发展、全球化运营

　　工信部《工业互联网专项工作组2022年工作计划》提出，加快工业设备和业务系统上云上平台。推动行业龙头企业核心业务系统云化改造，带动产业链上下游中小企业业务系统云端迁移。

　　可见，制造业上云用数赋智，整体上处于从单点应用到局部以及全局演变的进程中。不同的企业，依据自身特点与需求展开“智造”转型。

　　中集集团是一个多元化的产业集团（制造+服务+金融），起源于集装箱研发制造，后来延伸到道路车辆制造、物流服务，并把制造业的能力复制到空港板块——机场登机桥，目前，该产品在国内超过95%市场占有率。

　　除了集装箱，中集集团还致力于循环载具研发制造，以及延伸到能源装备与服务，如上市公司安瑞科，定位于能源化工和液态食品装配的制造和服务。在海洋工程领域，公司交付了众所周知的半潜式钻井平台“蓝鲸一号”等各类平台，以及海上风电、海上制氢等装备。

　　除多元化之外，中集集团的另一个特色就是全球化运营。目前集团有300多家实体企业，三家上市公司，全球有72000名员工分布在20多个国家和地区。2021年，集团实现1600多亿元销售收入。

　　在多元化与全球化过程中，中集集团业务及IT体现出几个层面的特点。

　　一是从工业2.0到3.0（信息化），以及向4.0智能制造延伸，中集集团数字化转型要能支撑制造业服务化的转型升级。

　　二是中集集团在较多行业和领域有所涉及，并在多个细分市场取得全球第一。这要求各板块搭建信息系统既要服从集团顶层设计又要具有相对独立性。

　　三是全球化布局，要求IT平台能覆盖境内外各企业单位，并实现全球协作。

　　四是集团基于多元化的业务板块、总部板块和企业三层的管理结构，这种分层管理之下，如何提升集团管控能力，确保效率和效益的提升？因此需要完善管控体系，通过IT平台获得准确、完整、及时的数据。

　　四是布局新兴产业，数字化转型要能支撑未来上下游产业的布局，IT平台能够即插即用，帮助企业快速融合和发展。

　　五是安全合规，这是企业运营的基本要求，特别是在互联网环境下。

　　2017年，中集集团确定了“全面上云”策略，希望通过现代化的基础架构，支撑业务发展，降本增效；并通过广泛而深入的云服务，实现云上创新，带动企业转型创新，支持新兴产业布局。

　　核心业务系统全面部署到公有云上

　　2018年以来，在国际贸易形势、地缘政治等不确定因素下，很多多元化与全球化的企业异常焦虑，当然，部分企业做到了逆势增长。

　　此环境下，中集集团的战略是财务稳健、运营质量和效率提升。对IT而言，中集集团的策略是“加强业务‘数字’化，挖掘数据价值，让‘数字’能够业务化”。

　　只有上云用数赋智，才能帮助实现上述战略。

　　为此，“数字中集”确立了决策/运营模式创新、生产模式创新等三大方向，数字运营、智能制造、绿色发展等在内的四大主攻方向，以及相应的八大任务。

　　几年中，中集集团创建了云平台、工业互联网平台、API集成平台、数据平台、数字孪生平台、移动平台等七大平台，以及IT治理、安全与合规两大体系。

　　上云是上述所有工作的基础。潘进杰介绍，中集集团的云平台，从三个维度来考虑：首先是降本增效；其次满足全球业务布局；第三充分挖掘数据价值，助力业务创新。

　　中集是集团企业，也是上市公司，确保整个财务数据的透明、及时、准确是第一要求。2017年开始，中集启动上云，财务部门“打头炮”，实现会计科目和核算标准的一致化。这也由此开启全集团SAP ERP上云历程。

　　2018年的短短3个月时间内，中集集团完成了资源、网络、安全一体的云化数据中心的建设，为集团、集装箱、能化等板块提供SAP全模块部署，走在了云上部署大趋势的前列，并实现了千万级的成本节省。

　　时至今日，中集集团先后上线了82个企业级应用，包括SAP系统、BW（仓库管理系统）、CRM（客户关系管理系统）、SRM （供应商关系管理系统）和费控系统等。利用云基础架构，中集集团实现更优的基础架构，更高的效率，更快的响应速度和更低的成本，每年实现20%的成本节约。

　　核心系统全面上云，而且是公有云，这个决策在2017年的时空是大胆的。回首过往，潘进杰依然认为这是一个非常正确的决定，虽然过程很艰辛，但是也让集团充分体验到公有云带来的灵活性和弹性。

　　仅举两例。其一，从配置、弹性、开源技术、云原生等方面，为SAP的云上成功部署打下了基础，这是线下数据中心所不能实现的。

　　例如，月底月结，是上市公司快速生成财务报表的节点，这时候系统的弹性、网络算力就变得非常关键。在潘进杰的印象中，自己“从来都没有因为算力烦恼过，团队也没有因为算力而花更多时间”。

　　其二，快速满足全球部署。由于全球化是中集集团的一大战略，特别是在疫情的时代，如何有效地拓展海外的业务，交付的时效、访问的效率、安全合规、运维支持等，这都是问题。

　　基于公有云（亚马逊云科技），中集集团只需“三天左右的时间，就可以交付上述需求”。

　　统一数据平台，用数赋智

　　如今，工业互联网五层架构成为新一代信息技术与制造业深度融合的基本参考框架。从实现上，这就是上云、采集各设备或系统数据、搭平台，以及建模、反向控制，进一步组件化各应用、搭建工业APP。

　　对中集集团而言，在核心应用和数据集中部署到公有云上的同时，需要继续深挖数据价值，利用存储、数据分析、人工智能与机器学习等云服务加速创新。基于亚马逊云科技智能湖仓架构，中集集团实现了各业务板块中数据孤岛的打通。

　　一方面，中集集团将海量的业务数据汇入到数据湖，发现、准备和合并数据，快速构建报表，为集团管理层提供经营分析报告，做出更好的商业决策。

　　另一方面，利用云上端到端机器学习平台，进行制造工艺的建模和训练，完成冷藏集装箱制造环节中关键的发泡制造工艺的创新。

　　基于发泡工艺的注料与保压的各项参数及质量数据建模，中集集团可预测发泡工艺产品的质量好坏，并将模型推理结果用于生产中的参数调整，大大提高了产品的良品率，每年能够节约巨大的成本支出。

　　有意思的是，通过建模，参数分析，中集集团把该工艺建模涉及的100多个参数调优为30多个，进一步积累之后发现，有些数据，“老师傅觉得很重要，但是AI觉得不是那么重要，结果也确实证明不是那么重要”。

　　在该工艺中，除了成本的优化之外，发泡保压的时间，从原本30多分钟降到20多分钟，缩短了制造交付周期。

　　横向来看，集成创新是数字化转型技术层面的一项重点和难点，这关系到数据的拉通与价值挖掘。

　　潘进杰尤其强调数据湖的价值。

　　在工业企业，长期积累的设备、系统、数据基本都是异构的。数据驱动，就需要首先把它们统筹到一个平台上，然后通过数据湖做完善的数据治理，进而再做人工智能、机器学习。

　　甚至，如果要虚实结合也就是实现数字孪生，也需要通过数据湖平台做数据治理与分析的工作。

　　集团数字化转型要有所为有所不为

　　亚马逊云科技中国商用市场事业部总经理李晓芒认为，中集集团率先制定了全面上云的策略，是中国第一家将SAP系统部署在亚马逊云科技的企业，而且充分利用云上丰富的数据资源，为其绿色化、数字化、智能化的高质量发展打下基础。

　　前文提及，中集集团是多元化、全球化，拥有数百家实体企业。近年来，一些下属企业、工厂，正在向二三四线城市迁移，无论是业务发展，还是数字化转型，都面临需求与供给问题。

　　中集集团打造了七大平台，底层是云平台，集团所有核心应用都在该平台上。也就是，所有网络部署、安全运维、数据平台等，都由集团统一来安排、牵引，打造共性平台能力。不同板块个性化需求，则自主或在集团支持下单独搭建。

　　集团数字化转型，只能有所为有所不为。

　　亚马逊云科技大中华区CTO刘亚霄博士

　　亚马逊云科技大中华区CTO刘亚霄博士认为，大型制造企业数字化转型，有三类难点。

　　一是框架类的，或者叫规划。数字化转型的目标不要高大上，应是如何快速应用新技术提高业务效率，更好的服务客户。这些点一旦确定了以后，转型就是一个长久的过程。

　　二是数字化转型要针对实际应用。

　　三是业务条线和技术条线的配合。实际上很多业务条线不知道数字化能做到什么，此时需要技术条线走出来，以问题为导向。

　　从方法论的角度，刘亚霄提出了数字化转型可以参考的四象限。

　　第一，数字化开发与测试。是不是用数字化的方法，把IT开发测试用数据驱动、整合。

　　第二，内部数据交换与利用。企业内部各个业务条线之间的数据交换是不是数字化的，而不仅仅是构建一个大的数据体系，成立一个大数据部门专门管理数据就结束了。

　　第三，数据科学驱动的“发现”与创新。企业把机器学习、人工智能引入以后，不仅仅是看数据的本身，而是看它的内涵。

　　最后，方案驱动的数字化业务创新。创新来自于数据，但不拘泥于数据。也就是能从数据中抽象业务优化的逻辑。

　　这个方法，是从技术主导向业务用例主导的演化。也可以说是真正数据驱动的数字化转型。（陈雪辉）