德国进口Bystronic全系列506490

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• 施耐德电气Go Green大赛不仅为大学生的可持续发展创想搭建展示舞台，更提供孵化支持

• 今年，来自西安交通大学的WBGYYDS战队，凭借创新的功率半导体封装与集成方案夺得中国区

　　北京的一幢普通办公楼中，一场“悄然”进行的云端竞赛正吸引着线上大批年轻人的目光：一张张略显青涩的面庞讲述着天马行空的创新方案，一段段平静的问答充满了激烈的思维碰撞，一幅幅思维导图看似画风活泼实则逻辑严谨自成体系。这里，就是施耐德电气“2022绿色能效全球创新案例挑战赛”（Schneider Go Green 2022）中国区总决赛的现场。

决赛战队同学和专家评委们相聚云端

　　作为一项携手年轻人推动可持续发展的全球赛事，Go Green大赛已经成功举办了11届。今年，2022届Go Green大赛再度由全球能源管理和自动化领域的数字化转型专家施耐德电气携手AVEVA剑维软件共同发起，不仅沿用了多年来的经典赛制，还与清华四川能源互联网研究院展开合作，在中国区特别开辟了全新赛道——“双碳挑战赛”，而这一赛道的优胜者将依托中欧智慧能源技术创新孵化合作示范平台，获得一体式的孵化支持。

　　今年，疫情反复但未能阻挡同学们的热情，本届Go Green大赛火热依旧，中国区参赛数据再创新高，共收到6800多名在校大学生的1500余组参赛作品。经过层层选拔，来自同济大学、香港科技大学、西安交通大学、四川大学、上海电力大学等顶尖学府的十支战队在专家团队的严格评审中突出重围，挺进了决赛。

　　最后，经过激烈角逐，来自西安交通大学的“WBGYYDS战队”凭借“The leader of Package & Integration of WBG”方案拔得，来自四川大学的两支战队“铭铭雪雪”和“开心往前飞”则分获亚、季军。而在“双碳挑战赛”中，由同济大学和高丽大学学子共同组成的“零脂零碳战队”脱颖而出，斩获“碳路者”奖。

参赛同学们用思维导图展示奇思妙想

　　WBGYYDS战队创新的半导体封装技术方案深入分析了功率半导体的应用场景，针对当前功率半导体器件封装面临的散热和布局两大瓶颈提出了四项技术，赢得了评委的一致认可。今年6月，他们将代表中国赛区出战Go Green全球总决赛，与来自世界其他七大赛区的选手角逐总。战队队长姚乙龙表示：“很开心能获得中国区！虽然备战过程不易，但施耐德电气的导师给予我们非常专业的指导，让我们学习到很多。这次大赛非常难忘，我们会认真备战总决赛，也期待跟其他赛区的选手们交流切磋。”

　　迄今为止，已经有来自全球200个国家的超过16万名学子参与施耐德电气绿色能效全球创新案例挑战赛。这项大赛已经成为全球年轻创新人才汇聚一堂，展示灵感与梦想的舞台。此外，施耐德电气还为他们提供职业发展方面的辅导和机会。出于对人才可持续发展的高度重视，施耐德电气始终致力于为青年人才创造成长与发挥空间。在“双碳”目标下，施耐德电气将进一步发挥Go Green大赛的平台优势，帮助年轻人更好地施展才华，共展宏图。

施耐德电气高级副总裁、人力资源中国区负责人张琰琰寄语选手们

　　施耐德电气高级副总裁、人力资源中国区负责人张琰琰表示：“施耐德电气一直致力于以的数字化技术和丰富的可持续经验助力产业转型升级和社会绿色发展。越来越多的青年才俊正在加入我们，我们也将继续努力赋能有志青年，为他们成长为各行各业的中坚力量创造一片沃土。”

寄云科技CEO时培昕受邀做客2022智能制造与工业互联网系列公益联播第二期“数字化咨询”第四讲，以《数据驱动-制造数字化转型》为课题做深入解读。时博士分别从工业数字化转型、造的数字化转型的挑战、制造的数字化转型案例分享和寄云NeuSeer工业互联网平台四方面展开了精彩讲解。

　　1、溯源：工业数字化转型的本质

　　当前，中国工业正进入转型升级、高质量发展的重要时期。数据已经成为未来企业核心价值与竞争力，是工业数字化转型的核心生产要素。企业数字化的过程，实际上就是数据价值释放过程，但迈向数字化转型成功之路充满挑战。

　　时培昕博士指出，工业数字化转型是数字化转型的一个子集，通过利用先进的工业互联网技术对现有的资产、过程、产品进行转变，实现运营指标的提升，走向运营。

　　工业数字化转型的关键本质就是运营指标的提升。的运营，是通过一系列关键指标的优化，更快、更有效地改善制造运营。其应用场景涵盖装配、加工、预测性维护、绩效管理、质量管理以及可持续发展这一系列的制造环节，甚至延展到产业链的上下游，为工业企业带来可衡量的、显著的效益。

　　工业数字化转型是通向未来工厂的交通工具。未来工厂的成熟度标准，可以通过初始化阶段、可管理阶段、明确性阶段、定量化管理阶段、优化阶段等五个成熟度标准为工业企业对自身的数字化进程提供一个有据可循的科学体系。第一，初始化阶段需要人为大量干预，过程不可预测且结果不确定，被动式响应；第二，可管理阶段，需要根据项目来划分过程，同样是被动式响应；第三，明确性阶段，是依照组织来划分过程，能进行主动式响应；第四，定量化管理阶段，过程能够测量、结果也是能控制的；第五，优化阶段，集中于持续的过程优化。

　　2、制造数字化转型的五大挑战

　　制造业是工业数字化的重心。制造业作为国家经济命脉所系，是立国之本、强国之基，把制造业高质量发展作为主攻方向，支撑制造资源泛在连接、弹性供给和高效配置，提升制造业在全球价值链分工的地位，正成为全球新一轮产业变革的重要方向。对制造业而言，数字化转型能够产生强大的蝶变效应，是关乎生存和发展的“必修课”，而非“选修课”。

　　制造作为复杂制造业，有着供应链多样化、生产工艺复杂度高和生产设备复杂度高等显著特点，其要求是精准性强、实时性高、灵活性大，可预测、也可优化。因而，数字化转型、智能化升级是制造业必然的发展趋势。

　　当前，制造数字化的转型主要有五大挑战：

　　生产过程数字化程度不高。数据采集不够全面，缺乏生产设备、生产环境的实时数据采集、以及生产过程的实时记录、以及生产环节之间的衔接记录等足够的数据支撑。

　　数据离散化程度高，IT和OT分离。面对跨领域、跨部门的数据优化和分析，进而实现优化生产指标、库存指标、质量指标的时候，需要从花费大量的时间从不同的IT和OT 系统中提取相应数据，进行一系列琐碎和标准化的数据分析。

　　缺少全生命周期的数据管理能力。从研发设计到生产制造，再到客户服务，急需数字化的一个基把整个企业生命周期里的数据串联起来，实现全流程数据管理。

　　海量数据的采集和处理。随着数据规模越来越庞大、数据类型越来越丰富，以及数据实时分析需求越来越高，无论指标计算还是深度分析，企业如何加速实现数据价值依然是其面临的极大考验。

　　数据分析离智能化目标相去甚远。目前的数据分析主要以统计和对比为主，缺少结合领域知识的诊断、预测和优化分析。从海量多样性数据中获取有价值的关键数据，采用人工智能方法进行数据分析，是提升智能化水平的未来趋势。

　　时博士指出：制造的数字化转型是基于数据智能的指标优化。即通过数据智能实现可量化的生产、经营以及资产性能指标优化。利用工业互联网把不同的IT和OT数据充分融合，在数据平台上构建起来一系列指标优化的能力。这个指标不仅包含底层设备的可靠性指标，oee指标等，还要包括生产过程中的产能、质量效率，以及企业的经营指标。 所有指标的优化都基于对不同领域、不同部门、不同环节的数据集成和分析，进而来达到上述提到制造精准性强、实时性高、灵活性大，可预测、可优化的要求。

　　3、制造数字化转型有路可循

　　通过近几年工业数字化应用实践和思考，寄云科技已逐渐看到制造数字化转型的方向和着力点。

　　以制造中极为复杂且精密的半导体行业为例，面对半导体制造的关键生产步骤上千个、每道工序的工艺参数多达数千个、每道工序良率要求99.99%以上等显著特点，如何有效对海量多样性数据的分析处理，以及更好控制生产过程与品质成为巨大挑战。

　　时博士指出，针对于类似半导体的这类复杂性制造行业的数字化转型，构建以信息技术和自动化技术来构建IT和OT 高度融合的半导体智能化应用至关重要。即从设备端的海量、多样性数据中获取到关键的、可用的数据，通过大数据、物联网和人工智能的数据分析，构建一系列半导体行业的智能应用，提升设备管理能力、可靠性、帮助实时预测生产质量、加速配方优化效率以及提供标准通信及控制能力。

　　基于NeuSeer工业互联网平台产品，寄云科技为半导体装备企业提供从数据采集、数据管理、数据分析和数据可视化的全流程一体化数据服务能力。在此基础上形成了设备状态管理，设备监控，设备告警、配方管理，制程管理，制程分析等应用，并可进一步提供质量分析、配方参数优化，虚拟量测和预测性维护等扩展智能应用，以有效实现企业对生产全局可追溯、可评价和数字化经营决策，加强设备智能管控可视化管理，提升综合良品率，以及减少设备非故障停机和智能调度管控。

　　智能应用：装备智能管控

　　基于寄云工业物联网平台和工业大数据平台，为多种半导体装备提供设备状态管理，设备监控，设备告警，配方管理，制程管理，制程分析等应用，帮助实现了3000点/秒/机台海量数据的写入和查询，关键工艺指标的实时监测，多台设备的集群管理，以及故障检测与分类、关键输出指标的稳定性控制等。

　　智能应用：预测性维护 PdM

　　基于FDC输出数据，良率数据以及量测数据，利用MVA技术开发预测模型，根据预测故障发生时间，获得估计的故障发生时间(MTTF)范围和预测的可信度。提前做出应对计划，减少计划外downtime以及wafer 损伤风险。

　　智能应用：虚拟量测 VM

　　利用工艺流程和晶圆状态信息（包括upstream量测和/或传感器数据）预测工艺后量测结果。使用人工智能算法对芯片制造工艺参数和量测结果进行建模分析，包括厚度、缺陷密度/数量、方块电阻、以及在线电测试结果等。

　　智能应用：智能配方优化 ROS

　　通过人工智能算法加快配方开发速度，减少可变性并拓宽工艺窗口，可用于优化单个腔室和整个设备，根据对结果的预测自动修改配方参数或选择控制参数，提高加工性能和生产效率。

　　因此，针对制造企业数字化能力的构建，不得不提到工业互联网平台。寄云科技认为，工业互联网平台作为支撑工业企业数字化转型的“新基座”，是数字化转型的标配能力，能够起到加速整个数据价值传递过程的作用。

　　制造企业通过工业互联网平台应用，从设备端汇总来自不同环节的IT/OT数据，通过数据采集和集成，数据清洗和治理，数据的统一存储，以及数据的分析和建模，再通过快速的应用开发来去构建设备管理、生产管理、以及经营管理三个层面的指标优化能力。这三层通过释放数据的价值环环相扣，最终实现企业经营利润的提升以及经营风险的规避。

　　制造行业是寄云科技产品和服务的主战场。基于数据智能的NeuSeer工业互联网，能够有效的帮助制造的客户改进设备可靠性提升、质量异常诊断和预测、产能分析和预测、供应链优化、和降低运维成本等核心价值及关键指标，构建一系列针对制造的过程控制和经营决策能力，创造客户价值。

　　1、经营指标优化：实时生产决策

　　对于大批量的工业品生产，连续生产至关重要，它不仅需要大量的自动化设备以及全流程的过程控制系统，实现多个流程的无人自动化生产，更需要结合设备状态数据的实时分析，对设备可靠性、关键部件的使用寿命进行预测，通过优化设备参数和维护策略来避免非计划停机带来的生产中断；同时，还需要通过量化的生产效率指标，持续减少自动化过程中的人为不确定因素，提高产能和生产效率；

　　在汽车零配件行业，寄云科技与全球500强企业麦格纳集团下属格特拉克针对生产设备运行效率的优化展开合作，依托寄云科技NeuSeer工业互联网平台，通过采集设备实时状态数据，结合ERP和MES的工艺数据，实现秒级的生产指标的实时计算，构建工艺流程监控、关键指标监控，覆盖设备端、工厂层、产线层到集团层等不同层面的指标，打通MES、ERP等OT/IT系统和应用，最终帮助客户实现产线所需人员减少，OEE(设备综合效率)提升9%，MTBF(平均*工作时间)增加6%等可量化的可观收益。

　　2、生产指标优化：工艺和质量稳定性管控

　　在电力、化工、有色、医药、半导体等复杂、连续、自动化的制造过程，存在着海量工艺控制点和外部影响因素，为了保证产品品质，需要能够通过关键工艺参数的实时监控、结果一致性的管控，实现快速、自动化的根因分析和结果的预测。

　　在半导体行业，北方华创设备集群管理系统Advanced Group Controller（AGC）运用寄云工业互联网解决方案平台套件，提供全流程一体化数据服务能力，形成包括设备状态监控，配置管理，制程分析等功能，实现半导体装备的高性能实时数据采集，并有效实现关键控制指标的异常检测以及关键输出指标的在线稳定性控制。作为*自主研发，拥有自主知识产权的软件，AGC软件的研发使得北方华创的半导体生产设备具备和国外竞争厂商同等的集群管理软件，进一步提升了产品的竞争力。

　　3、设备性能指标优化：设备预测性维护

　　装备的连续运行需要合理的运维方案，需要通过一系列的基于设备实时状态的采集和分析，对设备的当前状态进行监控，提供智能的故障诊断和健康评估，提供完整的维护保养和基于寿命预测的备件管理。

　　在油气行业，某国内陆地石油钻机厂商携手寄云科技以NeuSeer平台为基础，构建基于设备实时数据实现预测性维修的完整方案，有效实现设备软性价值的增长点，满足石油连续性生产要求。通过各种实时监控、定期的计划性维修和不定期的视情维修，对设备进行有效的维护，实现更精准的故障匹配和故障预测，实现减少人员出差90人次，增加备件销售3000万，助力客户向服务型制造企业转型。

　　智能制造的大背景下，推进工业互联网应用是国内制造企业走向制造的必由之路。寄云科技将持续发挥自身技术优势和“数智”能力，以NeuSeer工业互联网平台为“基座”，聚力解决工业企业的盲点、痛点，为企业提质增效注入新动能，帮助中国制造行业实现的数字化转型，推动制造业的可持续高质量发展，实现我国制造强国的战略目标。

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