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模德宝成亚飞:做工业软件要眼里有光脚底沾泥

时间:2024-04-21 01:39:13   | 作者:必威体育betway 浏览次数:7次

  在这一期,我们将看到许多专注实体产业数字化的实践者,他们了解且相信数字化的作用,又兼具实体产业经验,充满敬畏,对两者的融合满怀期待,且愿躬身下地,付诸行动。接下来的几个月,我们将带着读者一起走进工业制造、建筑、农业等领域,看产业互联网的实干家们,如何用数字化方式改进生产,改善服务,探寻行业价值,重塑产业生态。

  模具是现代制造业中常见的工器具,许多产品的创新依赖模具的精进,因此,一些行业人士把模具称为“工业之母”,但一个现实的情况是:大众对它可真是不熟,尽管它的市场规模超过了3000亿元(2020年国家统计局数据)。

  如同所耕耘的行业一样,成亚飞和他创立的模具行业工业互联网公司模德宝也几乎不为大众所知。搜索公开信息,这家公司只因在2021年获得融资后,才被极少数媒体关注,为数不多的几篇报道也只是就这一事实进行说明,并未披露该公司的详细信息。

  5月底,模德宝创始人兼CEO成亚飞接受了“腾讯产业互联网”的访谈。成亚飞早年在富士康负责3C板块的模具开发,参与并领导了模具厂的大型软件系统开发。2009年,成亚飞离开富士康,与朋友在华东开模具厂,借助在富士康积累的经验,小有所成,“青春年少,想得很多”的他相信自己能够把这些经验复制到模具厂,帮助后者进行转型。据成亚飞介绍,模具行业是一个传统且离散的行业,在3000亿元的中国模具市场,“夫妻老婆兄弟店”占据了半壁江山,同质化竞争严重,同时因对老师傅过于依赖,工厂的自动化、IT化、数字化和系统化一直无法有效开展。

  2012年,成亚飞成立模德宝,创立模云,专注模具工厂的工业过程控制软件开发,“要帮助模具中小企业提高在产业链中的价值”。

  一去10年,成亚飞完成了他当时给自己设下的目标了吗?中途是否有所动摇?如今数字化正在各个领域展开,模具行业又有何新的变化?什么才是制造业进行数字专项的关键影响因素......

  中国的模具企业在全球来讲还是具备了相当强的竞争力,但是我们在特别高端的,高精尖的,比如说高速率、高精密类型模具的设计、制造的技术上还有进步空间,这块目前主要还是以德国、日本为主。我觉得中国模具还需要一定的时间改变这种大而不强的局面。

  像是汽车类或者是3C电子、家电类的模具我们还是领先的,但是用于医疗的,涉及一些特殊功能的,或者材料应用比较特殊的,对冲压的效率、速度和精度非常高的,我们还是有点差距的。

  因为我们在这些方面的核心技术和核心材料还需要持续累积。一句话来说就是,在国际上的整体竞争会日益加强。

  最简单的评价指标,就是交期、品质、成本、服务,我觉得这不仅是衡量模具工厂,也是衡量制造业企业通用标准。因为模具是生产产品的基础,产品要快点上市,模具就要先做出来,开模的效率得高,品质要好,本来设计的是一个非常精美的产品,结果做出来的模具跟设计不一样,后续生产也会受影响。市面上因为模具做坏了,导致产品创新的失败的事情比比皆是。

  其实现在的模具交期和品质相对于十年前来说,我觉得可能没有太大的提升,因为新技术主要是3D打印,其他还是传统的工艺,而且很多传统工艺都是依靠技能型的老师傅。如果我们今天要缩短交期,就得要求工厂能24小时自动化运作,但人是会疲劳的。所以我觉得以模具为代表的技术密集型、劳动密集型、资本密集型的传统工业,都面临着极大的挑战,如果没有数字化支撑,很难实现高质量持续发展。

  我觉得在十年前模具师傅相对好找,因为当时做模具师傅,收入还可以,能受尊重。现在在模具厂上班,工作辛苦,收入有限,可能连女朋友都难找。

  而且现在就业途径和机会多了,你看现在有网红经济,有平台经济,送外卖可以月挣1万块钱,在工厂能赚多少钱?何况做模具工人要三四年才能出师,可能才能有8千块钱收入,在工厂还受约束,所以这个行业对年轻人的吸引力不大了。

  模具是衡量一个国家制造业水平的重要标志,属于基础制造业,产品创新都需要模具,但是,模具处于制造业供应链的最底端,属于个性化生产,极度分散,很难把规模做大,投资回报比偏低,导致重要性被忽略。

  行业竞争加剧,中低端的产能过剩。同时,模具是零散性的制造,人均产值在30万到40万之间,但现在成本更高,一年人工可能就十几万,再加上原材料费用、设备折旧。只有通过智能化和自动化的手段让人均产值突破100万,这样才可能有好的回报。

  问:之前没有尝试别的途径吗?比如说把模具设备做得更精良,数控机器做得更好,用更少的人操作机器。

  行业肯定有很多的人在做各式各样的尝试,数控设备的自动化程度也在不断提升,包括可操作性,加工精度,效率比十年前有了一个长足的进步,但是再优良的设备还是要人操作的,确实需要把由人工操作的部分让软件和机器人替代,我们这么多年也是想致力于解决这方面的难题。

  传统行业为什么效率不高?是因为传统行业里的人不努力吗?不是,我们做传统制造的人比其他领域的更能吃苦。我们想提高行业数字化能力,让工作更轻松、效率更高,让更多优秀人才能回到工厂里面,解决工厂在实际生产中的问题。当工厂被标准化、结构化、IT化、系统化,传统制造业也将发生巨大变化,我们愿意花更长的时间来改变这个行业,这是值得的。

  我在成立模德宝之前就对行业认识比较清楚了,因为我最开始是在富士康做模具,就知道模具行业面临的主要问题,也清楚如何去构建一套系统化的软件来管理工程,那时也负责工厂管理,带领技术人员做标准,协助IT工程师做系统研发。但是并没有今天说的SaaS、工业互联网这么清晰的概念。

  我离开富士康以后,跟别人一起做模具工厂。我发现别人花五到十年干成的事情,我花两到三年就做成了。回头发现是因为我们过去在富士康受到了很好的训练,是站在它的肩膀上思考工厂怎么建,系统怎么建,是沿着能力的延长线上创业的。

  但是这不代表你真正的能力,因为你是被别人赋能的,随着社会的进步和技术的进步,你还能不能永远保持这样的竞争力?

  当时能做好因为我们用IT,用数字化工具,用系统替代部分的老师傅,让工厂高效率更高、成本更低,又遇到了好的客户。但是如果我们不持续精进,我觉得很快就会落伍,所以当时就决定要把我们的能力社会化,给全行业用,他们用的时候反过来会给我们赋能。

  当时也没有想太多,也比较过其他的工厂和自己的工厂,觉得做数字化大有作为,所以在2012年注册成立这个公司。

  坦诚说,当时只是觉得这件事情很有价值,没有预料到这么难。当时我认为我们的技术、理念已经非常超前了,但是出来之后发现外面跟我们想象得不一样。我们的那套体系和系统是源于我们在富士康里面经验,以及我们经过训练,有标准化意识。但老师傅会认为,我的知识技能为什么要被系统化,也有很多人觉得模具不能被搞成系统化、自动化。

  难,体现在这个行业工艺和制程非常多,都要靠老师傅输入,设计、加工、制造,每个环节都有老师傅,想要靠一套系统来串联,就有无数个排列组合,这个排列组合要适应不同的公司,不同的产品,就要不断迭代和思索。整个过程难就难在你不但要把模型提炼出来,还要写成一套可靠的IT系统,考验从产品规划、产品设计、产品实现、甚至是在产品的实际使用中的组织管理能力。

  而且这里面需要大量懂工艺还懂IT的人,这些人员要下地干活,坐在办公室你肯定弄不清楚的。何况模具行业有汽车的,有家电的,有3C的,有医疗的,每个行业的属性不一样,里面还有这么多不同的工艺门类,也要兼容不同的设备,因为工艺是通过机床设备来实现的。机床厂非常多,要研究日本的、德国的,中国的,十年前的设备,五年前的设备,现在的设备,让它们在一个平台中运转,将不同品类的技术参数模型化,写成通用型的模式。这个过程不可能一下子投入500、1000人去做,还是要一个难点一个难点的去啃。

  肯定是先解决自己熟悉的3C电子,同时我们也分行业。3C、医疗或者汽车,在这些领域还会细分,比如说3C,你把手机拆开会发现那里面有几十个门类,工艺非常的复杂。那就一个一个做,我们也有意识的找这些行业的头部公司,跟他们在一起,解决他们的问题,我觉得这个时间的付出也是很值得的。我们积累了我们想要的知识数据和模型,然后也看到了行业的发展趋势,我们开始逐步SaaS化。

  其实“十年时间”在工业领域我觉得是相对来说比较短的,看工业软件发展的历史,没有哪一个是低于20年的,有些工业软件到现在都50多年历史了。

  我们这个软件也是工业过程控制软件,不是一个简单的ERP或SaaS。工业的发展有它自己的逻辑,不是说一套算法一个系统就能解决问题,需要非常长时间的摸索。但我没有想到这件事情要花这么长时间,这么难,我就不会入局了。

  为什么很少人做工业软件,因为投入和回报不成正比。我们之所以能生存是因为我们把握了行业发展的趋势,客户欢迎我们,是他们给了我们生存的机会。我们靠技术吃饭,本分做事,只是规模大小,盈利多少的问题。

  从2013年到2016年都是传统的技术和架构。2016年以后,我们觉得未来向中小型企业提供数据服务一定是大势所趋,要提供服务就必须SaaS化,要SaaS化就必须重构系统。

  对。从2016年开始我们觉得必须要改,筹备了大半年以后,2017年初开始真正做SaaS,一直做到现在。

  我们保留了定制。在这个领域完全做SaaS是不可能的,现在的大企业依然希望私有化部署,觉得系统在自己服务器里才安全。

  但是工业领域我觉得要尊重它的规律,很多人以前都讲定制化不是个好生意,确实规模有限。但工业的SaaS,一开始就得通过定制式、微服务的方式把它做出来。服务好客户,我认为是很重要的能力。定制完成以后,如果不能把它整成一个80%都能通用的标准产品,那就证明你的组织能力、产品策划和规划能力有限。

  我觉得这个接受的过程一定是市场化的过程,他用你的软件和系统能赚到钱,他就接受。我觉得SaaS的成功不是强行推广教育的结果。

  面对疫情和人才短缺,模具行业转型势在必行。我们不能说买我们一套SaaS软件就能活得多好,因为这个产业链很复杂。定单、设计人才、数据、交付、产业深度分工这些不是单个SaaS能解决的问题。但是在一个工业互联网平台,我们要找到一条新的路径能够让大家赚钱,SaaS化非常重要了,它必须在这个通路之中承担作用。

  当然我们现在最直接的还是通过SaaS赋能,提供数据、全自动化的解决方案,减少工人重复性的劳动。这个我们已经算做得比较好的,但是归根到底这也是一个项目制的方案。

  我觉得我们第一步已经做得很有经验了。硬件的匹配、软件的匹配,自动化的搭配,人才的配置,还有人员的培训,我们已经形成了一套比较科学有效的体系。我们已经给接近400家,尤其是头部企业提供了这些服务,完成了原始累积。我们现在最大的挑战是如何团结志同道合的人,大家都做好。

  我们会做诊断,诊断以后会有一套标准文件清单,像医生开处方一样,缺什么补什么,包括人、设备、软件。

  从长期来讲肯定是要这样做,目前还比较简单,我们提供数据,帮工厂从50分提高到80分,90分。

  设计和制造能力。不仅是通过SaaS,还有自动化的方案、线下的辅导、人才的输送,光SaaS干不了的。

  我们围绕人机。做制造业都喜欢拿一些模型来讲,其实工厂主要是人为影响,对老师傅的依赖越大,出错的风险越高。我们通过系统来解决,让数据库代替人驱动设备。虽然不能说百分之百替代人的经验,但能做到部分有效替代。

  然后我们对机床进行改造,软件和硬件都做。我们会控制设备的每个动作和参数,尤其是它的核心参数,把由人输入和控制的,变成由数据系统控制,由人操作让机器人控制,机器做不到的地方由人监管。

  其实不是的。绝大部分的中小型的工厂是不具有数字化能力的,往往是我们把数据带给了工厂,我们再教会工厂的技术人员根据标准的数据再来做适合自己的工艺条件。因为我们已经把它变成了一种可以根据不同工厂的实际情况提供定制化服务的系统平台,我们从云端推送参数,还会教他们哪些是特殊参数,可以怎么修改,修改过程不需要IT人员介入,是基于模型,基于的参数化的修改。整个过程就非常简单。

  要。其实这里最难的就是教育的过程,如果是我们自己培养的人,几天就会了,但我们在现场目前所面临的实际状态是往往需要一个月,因为涉及到的工艺和工序很多。

  对。一直用传统方法操作的人,大部分对改用系统化方式的意愿不高。这就是为什么我们觉得还是要培养学生,告诉他这种数字化作业方式,让他一学就会,如果教他学传统的作业方法,他就不愿意学。不光模具行业,整个制造业,人才短缺问题都很突出。

  我们现在培养一个人,从开始到能够实施工程服务,只要三到六个月的时间,这些人到其他公司,能成为合格的工程师。

  我们现在有一个部门就是做教育的。现在就是要培养智能制造的人才,我们必须要把自己变成一个强大的,能够训练新人员的机构。

  其实我觉得设备也好,软件也好,根本还是人的问题。解决人的问题不仅是解决了客户当下的问题,最关键的是解决了发展的问题。

  但是这个投入的过程非常长,我们说十年树木,百年树人。我们跟学校合作,做各种各样的技能大赛,都是为了奠定我们在这个行业里能够长期走下去的最关键的基础。

  主要是高职,现在开始招一些应用型的本科生。目前我们可以提供课程,软件系统,教学的生产线和平台。同时,我们也把工厂的场景搬到学校。我们在东莞职业技术学院有自己的校中厂,学生可以在里面跟岗和顶岗学习。

  有一部分是我们自己投的,有一部分是学校投资的,但是用了我们的软件和管理,是一个具有多种作用的工厂。对我们企业来说,不可能说我真的开办一个学校,所以必须接真实的订单。对人才培养来说,目前是起到了示范的效应。

  很多人会觉得这个东西重,但是今天看搞产业互联网的,搞工业互联网的,谁也不敢说一套系统吃遍天下。

  很多人说我这个这套模式不可复制,其实这个模式不是要复制,这种模式是一个种子,通过耕地、施肥和浇水,它会结出很多果实来,果实才是你将来要摘的东西,一开始的投入肯定是重的,但是慢慢地会变轻,逐步的。

  我很难回复这个问题,我的观点就是不犯战略性的错误,慢就是快,因为有些东西是没有办法追求快的。我们做的这件事情就好比一个惯量很大的物体,你推动的时候慢,但是一旦启动了,要停止它,也停止不下来。

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