真格投资2000万 前苹果架构师用这套系统帮上汽增收1亿+

文| 铅笔道 记者 吴泽骞

中国制造业的每一位企业主都想赶上“智能制造”这趟高速列车，然而在升级产线设备之后，他们却面临着DRIP（Data rich, Information poor）的局面。

“积梦智能”针对这一现状，在去年9月推出了工业大数据分析平台JIMP，帮助制造业企业在生产过程中管理和应用大数据。系统通过采集人、设备、物料、产品和各种业务系统数据，搭建数字工厂模型对数据进行分析和管理，以优化生产流程、快速寻找质量问题等。

部署这套系统后，上汽乘用车公司批量缺陷停线时间由每月4~5小时降至为0，新车型生产调试周期缩短了15%的时间，“积梦智能”帮助该车企整体增加收益1亿多元。

目前，“积梦智能”开发的系统已在上汽5家工厂投入使用，公司也在去年10月完成了2000万元天使轮融资，投资方为真格基金。

注：谢孟军承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。 

解决制造业数据困境

2015年之前，谢孟军的工作一直围绕着互联网产品技术开发而展开，制造业是他从未想过可以接触的领域。然而因为对Go编程语言精通掌握，Apple便邀请其加入，负责工业自动化制造系统的设计与实施，以提高公司产品的质量。

3年的时间让他对整个制造业有了深入的了解，团队开发的这套系统也帮助公司每年节约数十亿美金。既然能帮一家企业提效降本，那将这套系统设计理念运用到其他制造业企业当中，也能够发挥更大的作用。

隐约有些想法的谢孟军与好友朱圣华不断沟通。后者曾经研发过质量数据分析系统，它可以实时采集分析产品制造过程中产生的各类质量数据，以数据为依据和驱动提升产品质量。二人认为以数据分析为切入点，帮助企业在工业生产过程中管理和应用大数据，进而达到优化作业流程、提高设备能效、增加人均产能、提升产品质量的目的，将会是可以期待的创业方向。

在对长三角众多制造业企业走访之后，他们发现中国制造业还是面临很多问题。虽然很多工厂都换上了机器人，但是不同产线、不同模块之间的“信息孤岛”情况比较严重，机器故障信息很难被及时察觉。其次是在质量控制方面，很多企业只有在成品阶段才能区隔优质品与残次品，而无法做到前置生产检测以避免残次品的出现。最后，生产制造机器人化和物联网化必然意味着数据的大量涌现，但是传统软件系统只能提供良率等简单信息，在工业大数据面前已经“捉襟见肘”。

谢孟军和朱圣华觉得此时进入制造业，运用数据分析手段帮助企业提升工业信息化水平，是一个不可错过的时机，于是二人在去年9月决定成立“积梦智能”。

以质量为核心

对于制造业来说，保证产线稳定性和成品质量是他们最大的需求，团队首先便从“质量”入手来确定产品研发方向。虽然表面上是简单的二个字，但是其背后却涉及了一家工厂的方方面面，因为质量问题既可能是机器导致的，也可能是人为因素，还有可能受到工艺影响。

因此团队第一步工作便是数据采集。通过开发不同的文本引擎，调用解析机器定位坐标数据、工艺数据、产线生产数据、原料零配件供应商数据等等，然后运用机器学习，加之与工厂经验丰富人员配合，剔除80%无用的数据后，将关键信息进行规整。

此时运用这套处理过的数据， “积梦智能”可以搭建一个虚拟的数字工厂模型。该模型是实体工厂运行状态的实时映射，人员、机器、物料、环境、产品信息都可在这一模型中得到体现。

在此模型上，工厂运行过程中的错误可以实时被管理人员知晓，同时运用数据合并、数据计算、数据拆分、数据关联、规则引擎等多种方式，“积梦智能”可以对数据进行分析从而找出问题根源。比如，某供应商提供的零配件有差错，导致下游汽车厂商装配的大灯位置也出现了偏差。传统人工是很难发现大灯安装出错的原因来自哪，而“积梦智能”则可以通过相关性分析，从万千数据中快速确定错误来源，进而方便工厂进行生产调整以降低损失。

为了方便管理者使用，团队将所有数据分析结果都以可视化方式进行展现，包括产能预测、呆料分析（长期没有使用或者使用量很少的物料）、质量分析、缺陷分析、智能报告、供应链管理、售后反馈等。

整套系统不仅对单一工厂起到作用，对于行业全生命周期也颇有助益。比如车厂整车售出后，通过物联网设备可以收集车辆实时使用中的数据进行分析。当发现同一配件，A供应商的磨损度远大于B，车厂在未来就可主要选择与B合作。除此之外，同一供应商不同批次的产品也会存在差异，若某一批次数据较差，便可追溯到上游配件商帮其分析原因。

在与上汽乘用车公司的合作中，“积梦智能”帮其建立了激光跟踪仪、三坐标测量机、白光测量和各类检具等40多种设备在内的完整质量监控和分析体系，整套系统运用后车厂停线损失由5000多万元降至为0，成品返修时间由每月500小时降至200小时。

目前，“积梦智能”开发的系统已在上汽5家工厂投入使用，产品已经基本标准化，只需一周左右即可在同类厂商部署交付。接下来，团队将把精力放在汽车、3C、机械制造三个行业上。

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编辑   孙   娇     校对  玛依热

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