德國進口CEAG全系列GHG410-1939-R0002

• 施耐德電氣Go Green大賽不僅為大學生的可持續發展創想搭建展示舞臺，更提供孵化支持

• 今年，來自西安交通大學的WBGYYDS戰隊，憑借創新的功率半導體封裝與集成方案奪得中國區

　　北京的一幢普通辦公樓中，一場“悄然”進行的云端競賽正吸引著線上大批年輕人的目光：一張張略顯青澀的面龐講述著天馬行空的創新方案，一段段平靜的問答充滿了激烈的思維碰撞，一幅幅思維導圖看似畫風活潑實則邏輯嚴謹自成體系。這里，就是施耐德電氣“2022綠色能效全球創新案例挑戰賽”（Schneider Go Green 2022）中國區總決賽的現場。

決賽戰隊同學和專家評委們相聚云端

　　作為一項攜手年輕人推動可持續發展的全球賽事，Go Green大賽已經成功舉辦了11屆。今年，2022屆Go Green大賽再度由全球能源管理和自動化領域的數字化轉型專家施耐德電氣攜手AVEVA劍維軟件共同發起，不僅沿用了多年來的經典賽制，還與清華四川能源互聯網研究院展開合作，在中國區特別開辟了全新賽道——“雙碳挑戰賽”，而這一賽道的優勝者將依托中歐智慧能源技術創新孵化合作示范平臺，獲得一體式的孵化支持。

　　今年，疫情反復但未能阻擋同學們的熱情，本屆Go Green大賽火熱依舊，中國區參賽數據再創新高，共收到6800多名在校大學生的1500余組參賽作品。經過層層選拔，來自同濟大學、香港科技大學、西安交通大學、四川大學、上海電力大學等頂尖學府的十支戰隊在專家團隊的嚴格評審中突出重圍，挺進了決賽。

　　最后，經過激烈角逐，來自西安交通大學的“WBGYYDS戰隊”憑借“The leader of Package & Integration of WBG”方案拔得，來自四川大學的兩支戰隊“銘銘雪雪”和“開心往前飛”則分獲亞、季軍。而在“雙碳挑戰賽”中，由同濟大學和高麗大學學子共同組成的“零脂零碳戰隊”脫穎而出，斬獲“碳路者”獎。

參賽同學們用思維導圖展示奇思妙想

　　WBGYYDS戰隊創新的半導體封裝技術方案深入分析了功率半導體的應用場景，針對當前功率半導體器件封裝面臨的散熱和布局兩大瓶頸提出了四項技術，贏得了評委的一致認可。今年6月，他們將代表中國賽區出戰Go Green全球總決賽，與來自世界其他七大賽區的選手角逐總。戰隊隊長姚乙龍表示：“很開心能獲得中國區！雖然備戰過程不易，但施耐德電氣的導師給予我們非常專業的指導，讓我們學習到很多。這次大賽非常難忘，我們會認真備戰總決賽，也期待跟其他賽區的選手們交流切磋。”

　　迄今為止，已經有來自全球200個國家的超過16萬名學子參與施耐德電氣綠色能效全球創新案例挑戰賽。這項大賽已經成為全球年輕創新人才匯聚一堂，展示靈感與夢想的舞臺。此外，施耐德電氣還為他們提供職業發展方面的輔導和機會。出于對人才可持續發展的高度重視，施耐德電氣始終致力于為青年人才創造成長與發揮空間。在“雙碳”目標下，施耐德電氣將進一步發揮Go Green大賽的平臺優勢，幫助年輕人更好地施展才華，共展宏圖。

施耐德電氣高級副總裁、人力資源中國區負責人張琰琰寄語選手們

　　施耐德電氣高級副總裁、人力資源中國區負責人張琰琰表示：“施耐德電氣一直致力于以的數字化技術和豐富的可持續經驗助力產業轉型升級和社會綠色發展。越來越多的青年才俊正在加入我們，我們也將繼續努力賦能有志青年，為他們成長為各行各業的中堅力量創造一片沃土。”

寄云科技CEO時培昕受邀做客2022智能制造與工業互聯網系列公益聯播第二期“數字化咨詢”第四講，以《數據驅動-制造數字化轉型》為課題做深入解讀。時博士分別從工業數字化轉型、造的數字化轉型的挑戰、制造的數字化轉型案例分享和寄云NeuSeer工業互聯網平臺四方面展開了精彩講解。

　　1、溯源：工業數字化轉型的本質

　　當前，中國工業正進入轉型升級、高質量發展的重要時期。數據已經成為未來企業核心價值與競爭力，是工業數字化轉型的核心生產要素。企業數字化的過程，實際上就是數據價值釋放過程，但邁向數字化轉型成功之路充滿挑戰。

　　時培昕博士指出，工業數字化轉型是數字化轉型的一個子集，通過利用先進的工業互聯網技術對現有的資產、過程、產品進行轉變，實現運營指標的提升，走向運營。

　　工業數字化轉型的關鍵本質就是運營指標的提升。的運營，是通過一系列關鍵指標的優化，更快、更有效地改善制造運營。其應用場景涵蓋裝配、加工、預測性維護、績效管理、質量管理以及可持續發展這一系列的制造環節，甚至延展到產業鏈的上下游，為工業企業帶來可衡量的、顯著的效益。

　　工業數字化轉型是通向未來工廠的交通工具。未來工廠的成熟度標準，可以通過初始化階段、可管理階段、明確性階段、定量化管理階段、優化階段等五個成熟度標準為工業企業對自身的數字化進程提供一個有據可循的科學體系。第一，初始化階段需要人為大量干預，過程不可預測且結果不確定，被動式響應；第二，可管理階段，需要根據項目來劃分過程，同樣是被動式響應；第三，明確性階段，是依照組織來劃分過程，能進行主動式響應；第四，定量化管理階段，過程能夠測量、結果也是能控制的；第五，優化階段，集中于持續的過程優化。

　　2、制造數字化轉型的五大挑戰

　　制造業是工業數字化的重心。制造業作為國家經濟命脈所系，是立國之本、強國之基，把制造業高質量發展作為主攻方向，支撐制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置，提升制造業在全球價值鏈分工的地位，正成為全球新一輪產業變革的重要方向。對制造業而言，數字化轉型能夠產生強大的蝶變效應，是關乎生存和發展的“必修課”，而非“選修課”。

　　制造作為復雜制造業，有著供應鏈多樣化、生產工藝復雜度高和生產設備復雜度高等顯著特點，其要求是精準性強、實時性高、靈活性大，可預測、也可優化。因而，數字化轉型、智能化升級是制造業必然的發展趨勢。

　　當前，制造數字化的轉型主要有五大挑戰：

　　生產過程數字化程度不高。數據采集不夠全面，缺乏生產設備、生產環境的實時數據采集、以及生產過程的實時記錄、以及生產環節之間的銜接記錄等足夠的數據支撐。

　　數據離散化程度高，IT和OT分離。面對跨領域、跨部門的數據優化和分析，進而實現優化生產指標、庫存指標、質量指標的時候，需要從花費大量的時間從不同的IT和OT 系統中提取相應數據，進行一系列瑣碎和標準化的數據分析。

　　缺少全生命周期的數據管理能力。從研發設計到生產制造，再到客戶服務，急需數字化的一個基把整個企業生命周期里的數據串聯起來，實現全流程數據管理。

　　海量數據的采集和處理。隨著數據規模越來越龐大、數據類型越來越豐富，以及數據實時分析需求越來越高，無論指標計算還是深度分析，企業如何加速實現數據價值依然是其面臨的極大考驗。

　　數據分析離智能化目標相去甚遠。目前的數據分析主要以統計和對比為主，缺少結合領域知識的診斷、預測和優化分析。從海量多樣性數據中獲取有價值的關鍵數據，采用人工智能方法進行數據分析，是提升智能化水平的未來趨勢。

　　時博士指出：制造的數字化轉型是基于數據智能的指標優化。即通過數據智能實現可量化的生產、經營以及資產性能指標優化。利用工業互聯網把不同的IT和OT數據充分融合，在數據平臺上構建起來一系列指標優化的能力。這個指標不僅包含底層設備的可靠性指標，oee指標等，還要包括生產過程中的產能、質量效率，以及企業的經營指標。 所有指標的優化都基于對不同領域、不同部門、不同環節的數據集成和分析，進而來達到上述提到制造精準性強、實時性高、靈活性大，可預測、可優化的要求。

　　3、制造數字化轉型有路可循

　　通過近幾年工業數字化應用實踐和思考，寄云科技已逐漸看到制造數字化轉型的方向和著力點。

　　以制造中極為復雜且精密的半導體行業為例，面對半導體制造的關鍵生產步驟上千個、每道工序的工藝參數多達數千個、每道工序良率要求99.99%以上等顯著特點，如何有效對海量多樣性數據的分析處理，以及更好控制生產過程與品質成為巨大挑戰。

　　時博士指出，針對于類似半導體的這類復雜性制造行業的數字化轉型，構建以信息技術和自動化技術來構建IT和OT 高度融合的半導體智能化應用至關重要。即從設備端的海量、多樣性數據中獲取到關鍵的、可用的數據，通過大數據、物聯網和人工智能的數據分析，構建一系列半導體行業的智能應用，提升設備管理能力、可靠性、幫助實時預測生產質量、加速配方優化效率以及提供標準通信及控制能力。

　　基于NeuSeer工業互聯網平臺產品，寄云科技為半導體裝備企業提供從數據采集、數據管理、數據分析和數據可視化的全流程一體化數據服務能力。在此基礎上形成了設備狀態管理，設備監控，設備告警、配方管理，制程管理，制程分析等應用，并可進一步提供質量分析、配方參數優化，虛擬量測和預測性維護等擴展智能應用，以有效實現企業對生產全局可追溯、可評價和數字化經營決策，加強設備智能管控可視化管理，提升綜合良品率，以及減少設備非故障停機和智能調度管控。

　　智能應用：裝備智能管控

　　基于寄云工業物聯網平臺和工業大數據平臺，為多種半導體裝備提供設備狀態管理，設備監控，設備告警，配方管理，制程管理，制程分析等應用，幫助實現了3000點/秒/機臺海量數據的寫入和查詢，關鍵工藝指標的實時監測，多臺設備的集群管理，以及故障檢測與分類、關鍵輸出指標的穩定性控制等。

　　智能應用：預測性維護 PdM

　　基于FDC輸出數據，良率數據以及量測數據，利用MVA技術開發預測模型，根據預測故障發生時間，獲得估計的故障發生時間(MTTF)范圍和預測的可信度。提前做出應對計劃，減少計劃外downtime以及wafer 損傷風險。

　　智能應用：虛擬量測 VM

　　利用工藝流程和晶圓狀態信息（包括upstream量測和/或傳感器數據）預測工藝后量測結果。使用人工智能算法對芯片制造工藝參數和量測結果進行建模分析，包括厚度、缺陷密度/數量、方塊電阻、以及在線電測試結果等。

　　智能應用：智能配方優化 ROS

　　通過人工智能算法加快配方開發速度，減少可變性并拓寬工藝窗口，可用于優化單個腔室和整個設備，根據對結果的預測自動修改配方參數或選擇控制參數，提高加工性能和生產效率。

　　因此，針對制造企業數字化能力的構建，不得不提到工業互聯網平臺。寄云科技認為，工業互聯網平臺作為支撐工業企業數字化轉型的“新基座”，是數字化轉型的標配能力，能夠起到加速整個數據價值傳遞過程的作用。

　　制造企業通過工業互聯網平臺應用，從設備端匯總來自不同環節的IT/OT數據，通過數據采集和集成，數據清洗和治理，數據的統一存儲，以及數據的分析和建模，再通過快速的應用開發來去構建設備管理、生產管理、以及經營管理三個層面的指標優化能力。這三層通過釋放數據的價值環環相扣，最終實現企業經營利潤的提升以及經營風險的規避。

　　制造行業是寄云科技產品和服務的主戰場。基于數據智能的NeuSeer工業互聯網，能夠有效的幫助制造的客戶改進設備可靠性提升、質量異常診斷和預測、產能分析和預測、供應鏈優化、和降低運維成本等核心價值及關鍵指標，構建一系列針對制造的過程控制和經營決策能力，創造客戶價值。

　　1、經營指標優化：實時生產決策

　　對于大批量的工業品生產，連續生產至關重要，它不僅需要大量的自動化設備以及全流程的過程控制系統，實現多個流程的無人自動化生產，更需要結合設備狀態數據的實時分析，對設備可靠性、關鍵部件的使用壽命進行預測，通過優化設備參數和維護策略來避免非計劃停機帶來的生產中斷；同時，還需要通過量化的生產效率指標，持續減少自動化過程中的人為不確定因素，提高產能和生產效率；

　　在汽車零配件行業，寄云科技與全球500強企業麥格納集團下屬格特拉克針對生產設備運行效率的優化展開合作，依托寄云科技NeuSeer工業互聯網平臺，通過采集設備實時狀態數據，結合ERP和MES的工藝數據，實現秒級的生產指標的實時計算，構建工藝流程監控、關鍵指標監控，覆蓋設備端、工廠層、產線層到集團層等不同層面的指標，打通MES、ERP等OT/IT系統和應用，最終幫助客戶實現產線所需人員減少，OEE(設備綜合效率)提升9%，MTBF(平均*工作時間)增加6%等可量化的可觀收益。

　　2、生產指標優化：工藝和質量穩定性管控

　　在電力、化工、有色、醫藥、半導體等復雜、連續、自動化的制造過程，存在著海量工藝控制點和外部影響因素，為了保證產品品質，需要能夠通過關鍵工藝參數的實時監控、結果一致性的管控，實現快速、自動化的根因分析和結果的預測。

　　在半導體行業，北方華創設備集群管理系統Advanced Group Controller（AGC）運用寄云工業互聯網解決方案平臺套件，提供全流程一體化數據服務能力，形成包括設備狀態監控，配置管理，制程分析等功能，實現半導體裝備的高性能實時數據采集，并有效實現關鍵控制指標的異常檢測以及關鍵輸出指標的在線穩定性控制。作為*自主研發，擁有自主知識產權的軟件，AGC軟件的研發使得北方華創的半導體生產設備具備和國外競爭廠商同等的集群管理軟件，進一步提升了產品的競爭力。

　　3、設備性能指標優化：設備預測性維護

　　裝備的連續運行需要合理的運維方案，需要通過一系列的基于設備實時狀態的采集和分析，對設備的當前狀態進行監控，提供智能的故障診斷和健康評估，提供完整的維護保養和基于壽命預測的備件管理。

　　在油氣行業，某國內陸地石油鉆機廠商攜手寄云科技以NeuSeer平臺為基礎，構建基于設備實時數據實現預測性維修的完整方案，有效實現設備軟性價值的增長點，滿足石油連續性生產要求。通過各種實時監控、定期的計劃性維修和不定期的視情維修，對設備進行有效的維護，實現更精準的故障匹配和故障預測，實現減少人員出差90人次，增加備件銷售3000萬，助力客戶向服務型制造企業轉型。

　　智能制造的大背景下，推進工業互聯網應用是國內制造企業走向制造的必由之路。寄云科技將持續發揮自身技術優勢和“數智”能力，以NeuSeer工業互聯網平臺為“基座”，聚力解決工業企業的盲點、痛點，為企業提質增效注入新動能，幫助中國制造行業實現的數字化轉型，推動制造業的可持續高質量發展，實現我國制造強國的戰略目標。

德國進口CEAG全系列GHG410-1939-R0002