从橡胶圈到工业机器人：珠三角工厂数智转型实战经验
1985年，广东人李庆光开了一家工厂，专门生产啤酒灌装线上使用的橡胶密封圈。因为模具做得不好，产品周围总是有一圈毛边。李庆光的两个儿子，每天放学后都要到工厂里帮忙，修剪橡胶密封圈上的毛边。小儿子李卫铳不如哥哥手巧，总是剪不好，为此没少被数落。
但让李庆光没想到的是，这个看起来手有些笨拙的小儿子，二十多年后不仅带领家族企业顺利完成数字化转型，成为了一家研发、生产智能制造机器人的高科技企业，而且还通过和阿里巴巴展开数实融合的探索和实践，用数字化解决方案帮助更多企业走向了数字化。
这家拥有30多年历史的企业，就是今天坐落在广州番禺区大龙街旧水坑村的广州里工实业有限公司（以下简称“里工实业”）。
没人，再贵的设备都是没有用的
2002年，李卫铳从海外学成归来进入父亲一手创办的里工实业时，这家工厂正在迎来第一次数字化转型。彼时，里工实业已经全面转向机械加工业务，从国外采购了大量数字化生产设备。可因为设备太过先进，生产线上的工人们都不知道该怎么操作。这成了此后十年，中国制造业的一个缩影。
制造业的规模扩张不仅仅是买设备，还需要找到相匹配的人才。数控机床等数字化生产设备有一定的操作门槛，工人们往往需要培训半年甚至更长时间才能掌握。而且人员流动后，经验也无法被复制和继承。
随着互联网和服务业快速发展，制造业的人才被分流，年轻人们越来越不愿意进入又脏又累且重复单调的工厂，制造业开始陷入了“用工荒”。用李卫铳的话来说，“你的产线做得再好，也需要人去按个按钮，处理个事情；没人，再贵的设备都是没有用的。”
另一方面，数控机床作为数字化生产工具，原本可以沉淀下来一些数据。但在制造业的数字化转型初期，这些数据并没有被当做有效资源进行提炼和分析。回头去看，里工实业运营总监黄元园不禁感慨，“我们几十年来都坐在数据的金矿上，可却没有去挖掘”。
为了解决“用工荒”和人员经验传承难的问题，里工实业开始着手自主研发工业机器人。
如今，走进里工实业的生产车间，随处可以看到它自主研发的高侍和高寻机器人。其中，无人值守机器人高侍可以适配各类机床，满足小批量、柔性化的⾃动上下料需求。复合自主移动机器人高寻则灵活穿梭在生产线上，机动满足不同工位的运输、分拣、上下料等操作需求。
高寻机器人穿梭在生产线上
有了机器人协助，工人们的工作轻松了不少。今年59岁的韦永平，已经在里工实业工作了六年。以前他在传统手工车间，需要徒手把零件放进机床加工，一天下来，手上、衣服上都是油腻腻的，连旁边的水杯也摸成了黑色，回到家还要被“嫌弃”，因为衣服洗几遍都洗不干净。三年前，他转岗到数控车间当上了机器人管理师，和机器人搭档干活，如今“手比摸键盘的手还干净”，衣服也享受到了“机洗”的待遇。谈到机器人管理师这个岗位，韦永平摆了摆手，“没啥难的，就跟玩手机一样。”尽管已经临近退休年纪，但他信心满满地认为，自己还能再干十年。
韦永平（左）
李卫铳终于实现自己的心愿，研发出了一款人人都会用的机器人，里工实业也由一家生产制造型企业进化成了研发生产型企业。这其中既有李卫铳的远见卓识和努力，也得益于数字化基础设施的完善。
过去，研发机器人是一件非常困难的事情，需要投入大量人力和物力。如今，随着云计算等基础设施的完善，企业的研发门槛大幅降低。里工实业不仅可以把机器人数据全部存储在阿里云上，还能借助阿里云提供的LBS、视觉学习等一系列接口和工具，让机器人进行深度学习，不断掌握更多技能。借助阿里云的技术，机器人掌握的技能还能快速迁移复制到其他机器人，帮助企业实现规模扩充和生产效率提升。
据了解，拥有XAI（可解释性AI）技术的高侍机器人投入使用后，里工实业单个工位加工的工件数量上调50到了200件，峰值可达到800件。
让最懂业务需求的人来开发软件
机器人分担了大量机械、重复性的劳动，但仍然有大量的工作需要人来配合完成。只有通过数字化手段把这一部分工作的效率也提高，才能帮助企业更大程度地解放生产力。而这，也恰恰是企业数字化转型中最难的环节。
95后员工蔡晓彤清楚地记得，自己刚加入里工实业时，产线工人报工需要先手工记账，然后由文助手动录入到ERP系统。里工实业的工厂是24小时生产，这意味着文助需要在白天8个小时的上班时间里录入一整天的生产数据，任务十分繁重。而且这样一来，晚班的生产数据要等到十几个小时后才能录入系统，严重影响了企业的决策效率。
蔡晓彤当时就想，要是能让员工自己把数据上传到系统就好了。后来她才知道公司这个花了100多万的ERP无法实现这个功能。
2020年5月，里工实业注意到钉钉拥有非常好的开放性，且与OA深度融合，于是开始启用钉钉，使公司内部的管理更加透明化，同时提高审批速度和加强内部协调。更重要的是，钉钉宜搭的出现，让里工实业终于有机会自主开发一个适合自己的MES系统。
钉钉宜搭是钉钉开发的低代码应用开发平台，基于低代码技术，可以大幅降低软件的开发门槛。即便是没有任何软件开发经验的人，也可以通过拖拽已形成模块的图形代码，快速开发轻量级应用。蔡晓彤就是这一技术的受益者。
蔡晓彤加入里工实业之初的岗位是财务助理，后来转岗做了总裁助理。公司启用钉钉后，为了解决“报工难”的问题，李卫铳让蔡晓彤开始尝试用低代码开发报工流程。很快，品质记录、机床和机器人综合利用率、设备维保等核心模块逐步上线，一个低代码搭出来的MES系统基本成型。
蔡晓彤也在这个过程中，从一位零代码基础的办公室行政人员，蜕变成了熟练的低代码宜搭搭建师。一年多的时间里，她已经经手搭建了近50个宜搭应用，最忙的时候需要同时跟进4、5个应用的搭建。
李卫铳介绍，以前里工实业每天只能报工36次，而使用MES系统后，2022年每天的报工次数增加到了118次，提升了228%。
数据同频带来的效果是显而易见的。如今，里工实业设备综合利用率达到了90%，远高于制造业70%的平均利用率。在这个过程中，机器人和数字化系统的软硬融合，起到了关键的作用。
目前，里工实业60%的生产设备都已接入了平台，形成了一个人工智能物联网。李卫铳说，“通过平台开放的API（应用程序编程接口），高侍机器人每天的产量、良品率、设备故障情况，都可以自动反馈数据给报工系统，让工程师清楚知道每条产线的生产数据”。离散型制造业的订单相对零散，而且种类繁多，这意味着企业在接订单时，需要充分评估并协调产能。过去，每天的生产排程均依赖员工的经验，而现在，里工实业开发出APS系统（排程管理系统），通过算法可以客观评估出货时间。这套系统也将与平台打通，让数据流动起来。
目前，里工实业正计划将自身在数字化过程中开发出来的MES和APS等软件，封装成标准化的产品推送给客户。李卫铳希望，里工实业未来的营收中，将有很大一部分比重来自软件服务。
数智化在传统产业遍地开花
同样的故事还发生在中国从南到北的各个角落。
在河北衡水，认养一头牛的牧场里，数智化技术为畜牧业这个古老行业带来了全新的作业模式。95后员工刘园园和1万多头牛打交道的常态是“看数据”。通过牧场各个岗位用钉钉上传的数据，她能清晰地知道今天奶牛吃了什么，源头发货人、入窖号、籽粒破碎度、灰分检测值以及淀粉含量等信息也一目了然。牧场里的每一头奶牛，从出生开始就会佩戴智能项圈自动上传钉钉数据，刘园园可以实时收集奶牛的状态，比如运动的步数、发情和反刍情况，从而及时发现奶牛在健康、繁育等方面存在的问题和变化趋势。
事实上，这只是认养一头牛的牧场数智化中很小的一个环节。通过与阿里巴巴旗下的阿里云、钉钉、天猫等合作，认养一头牛已经将饲养、加工、物流、营销等产业链路与数智技术深度融合，建立起了数智化乳业的全新架构。
而在福建泉州的特步，阿里巴巴达摩院的趋势预测AI模型，让80后运动服装设计师张常铮的工作变得前所未有的简单。过去，他设计一套服装，从找风格、设计、绘图、找面料到最后开发新品需要至少两个月的时间，但现在他只需要把想要的元素关键词输入到趋势预测AI模型，后者就能在一周内快速生成数百张设计稿。在趋势预测AI模型的帮助下，张常铮还能将设计图做成3d效果，“面料选择厚重或轻薄的、衣服设置什么样的长短比例，都可以在电脑快速设置呈现，不用像以前那样多次找打版师傅做衣服才调整成想要的样子。”
2022年1月，国家发布《“十四五”数字经济发展规划》，明确把“数字技术与实体经济深度融合”作为我国数字经济发展的重要主线，并提出“数字经济对实体经济提质增效带动作用显著增强”的发展目标。
阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇也多次提到：“我们不仅在互联网中构建起全新的商业世界，也在努力帮助实体经济的各个产业全面拥抱数字化，实现两者的融合创新。”这些年的探索表明，服务实体经济、服务各行各业的产业数字化进程，以数字技术助力传统企业提质增效，不仅为阿里巴巴打下了扎实的基础，也为全社会的数字化带来了助益。
从广州的里工实业，到河北衡水的认养一头牛，再到福建泉州的特步，数智化技术和各类丰富的数字化工具正快速渗透到每一个实体行业，通过打通企业数字化“最后一公里”，让企业创造出更多的数字化岗位，在数字经济中获得发展先机，赢得未来竞争主动权。
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