47、服务架构与海尔大规模定制模式的数据空间探索

服务架构与海尔大规模定制模式的数据空间探索

1 服务导向架构面临的挑战与应对

服务导向架构（SOA）曾面临诸多重大挑战。其中一个根本问题是，要在拥有众多独立参与者的基于服务的生态系统与维护、完善该系统的治理结构之间找到恰当的平衡。任何服务生态系统，如果没有实施适当的治理流程来控制整个系统的演变，迟早都会面临问题。

如今，集中式治理模式或许已不再适用，为生态系统内的参与者提供工具和最佳实践，使他们能够协作，并使服务生命周期和演变管理与共同目标和原则保持一致，成为长期成功的必要能力。

鉴于不同行业和领域中用例的动态变化以及分布式创新能力，很可能会出现多个这样的生态系统。为了推动和加速全社会各领域的创新和数字化进程，在这些生态系统之间建立连接元素至关重要。目前，相关机制和治理元素的建立仍在积极发展中。像国际数据空间协会（IDSA）和 Gaia - X 等倡议有可能发展成为这样的支持实体，随着数据和应用生态系统的不断发展而演变。不同利益相关者，包括国际云服务提供商，需要紧密协作，以确保取得最佳成果。

1.1 服务生态系统治理挑战分析

挑战	具体表现	影响
平衡难题	在服务生态系统和治理结构间难寻平衡	系统发展易失衡，面临问题
治理缺失	未实施适当治理流程	影响系统演变控制
模式转变	集中式治理不再适用	需新协作方式和能力

1.2 生态系统发展趋势与应对

graph LR
    A[不同行业领域] --> B[多个生态系统出现]
    B --> C[建立连接元素]
    C --> D[推动创新和数字化进程]
    E[利益相关者协作] --> D

2 海尔 COSMOPlat 大规模定制模式概述

工业互联网带来了自移动互联网以来最大的经济机遇。海尔早在 2005 年就开始探索智能化、网络化和信息化，并逐步推出了具有自主知识产权的工业互联网平台 COSMOPlat。在 COSMOPlat 中，传统的大规模制造模式被大规模定制模式（MCM）所取代，生产由用户订单驱动，而非库存。该模式实现的不仅仅是自动化，更是由高精度驱动的高效智能制造，用户全程参与，使制造能够精确满足用户的动态需求。

2.1 COSMOPlat 平台介绍

COSMOPlat 由海尔基于先进的经营理念和丰富的制造业经验发起和开发。“COSMO”象征着从混沌中寻求新发展。作为中国拥有自主知识产权的平台，它以大规模定制模式设计了一个面向用户的平台，允许用户全程参与。

在 COSMOPlat 中，先进的智能制造、网络工程、物联网、数字化工程、大数据和人工智能等技术得到进一步发展，为其提供技术支持。依靠技术创新体系，COSMOPlat 主要从事工业互联网平台建设与运营、工业智能技术研究与应用、智能工厂建设以及软硬件集成，从根本上颠覆了传统工业体系和产业结构，推动企业实现整体智能转型和升级。

秉持相互进化和价值共享的理念，COSMOPlat 努力构建一个开放、共创、共赢的生态系统，接纳不同行业在大规模定制和信息技术融合方面的创新。目前，它已建立了 7 个中心，惠及全球 20 多个国家的 15 个行业。海尔的两个互联工厂，即海尔中央空调互联工厂和沈阳海尔冰箱互联工厂，被世界经济论坛评为全球“灯塔工厂”，使海尔成为唯一拥有两个“灯塔工厂”的企业。

2.2 MCM 模式特点

• 用户参与度高 ：用户不再只是买家，而是参与制造全过程的参与者和产品设计的贡献者。
• 技术驱动的开放生态系统 ：基于人工智能、区块链、大数据和 5G 等新技术，构建了一个资源聚集和共享的开放生态系统，形成了物联网时代的“热带雨林生态系统”。
• 全面解决方案 ：提供涵盖智能制造、交互式定制、开放式创新、智能服务、精准营销、模块化采购和智能物流等方面的整体解决方案。
• 数据驱动决策 ：通过平台上建立的用户社区积累大量用户需求数据，结合自主机器学习处理数据，利用神经网络学习用户需求特征，实现对用户需求的预测，从而快速响应用户和企业的需求。
• 效率提升显著 ：生产效率提高了 60%，产品非仓储率达到 75%。同时，COSMOPlat 被认为是“企业与智能制造资源之间最专业的连接点”，不仅服务于自身的互联工厂，还为制造企业的转型和升级提供解决方案和增值服务。

2.3 MCM 与海尔互联工厂

以海尔青岛的中央空调互联工厂为例，从市中心出发不到 20 分钟即可到达。工厂外观普通，但内部却大不相同。生产车间里，机器人有序工作，物联网互联、增强现实（AR）协作和人工智能检测等技术赋予机器人智能操作能力，提高了生产效率，降低了错误率。

在工业互联网时代，设备与生产过程的互联以及制造商与用户的连接是智能制造的关键。与传统工厂的库存积压问题不同，该互联工厂的产品在生产前就已有“主人”，产品非仓储率几乎达到 100%，海尔 15 个现有互联工厂的平均产品非仓储率为 75%。

工厂内所有元素都与用户互联，大屏幕实时显示产品规格选择、定制开始和订单确认等信息，来自世界各地的订单不断更新，每个订单都基于用户需求。通过与工厂内各种传感器收集的大量数据互联，可以实现核心设备的预测性维护、智能调度和质量智能监控。该工厂在 2018 年被评为全球首批九个“灯塔工厂”之一，也是当年名单中唯一的中国工厂，并在 2020 年获得 ROI - EFESO 工业 4.0 奖，成为首个获此荣誉的中国企业。

2.4 从大规模生产到大规模定制的平台建设

为了实现高精度产品创新和高效智能生产，海尔基于多种智能技术构建了七个应用平台，以满足用户个性化需求为中心，实现大规模定制应用服务。

平台名称	功能描述
用户交互定制平台（HaierDIY）	用户社区交互的定制体验平台，用户可提出需求、想法和评论，与家电进行在线交互，是产品创新的来源和驱动力
精准营销平台	基于 CRM 和用户社区资源，通过大数据研究分析现有和第三方收集的用户数据，应用聚类分析形成用户画像和标签管理，实现精准营销
开放研发平台	由海尔开放合作伙伴生态系统（HOPE）、HID 迭代研发平台和协作开发平台组成，满足研发不同阶段的各种需求
模块化采购平台	基于模块供应商协作采购平台开发，是模块供应商资源服务和聚合平台，采用分布式架构，自动匹配供应商
智能生产平台	配备 12 个智能生产关键软件模块，支持工厂大规模定制，实现百万级定制
智能物流平台	包括智能运营和可视化，提供八个软件产品，旨在为用户提供一站式服务体验
智能服务平台	创建新的家电服务模式，用户可一键输入家电信息，创建和上传专属文件，替代传统纸质保修卡

这些平台实现了多个新特性和亮点：
- 交互方面 ：自主学习、需求预测、群体智能。
- 设计方面 ：系统智能设计、协作研发、虚拟现实验证和优化。
- 体验方面 ：精准采购、决策优化、深入挖掘合作资源方。
- 售前方面 ：用户画像、销售预测、特征分析、营销决策。
- 制造方面 ：智能设备、预测性维护、智能生产调度、智能质量监控。
- 迭代方面 ：用户画像、销售预测、特征分析、营销决策。
- 人机交互、社区交互和智能生活场景不断迭代升级 。

3 COSMOPlat的数据服务与数据流

3.1 当前数据服务

海尔 COSMOPlat 通过交互子平台和服务子平台与用户连接，同时借助物联网子平台以及与制造企业仪器、工业设备、工业控制系统和上位机的连接，并利用协议转换功能，将统一的 MQTT 协议数据上传至云端，用于交互、设计、采购、销售、生产、物流和服务等环节。

IT 为微型企业提供基于 Springcloud 和 Springboot 架构的微服务以及 MES、PLM、CRM 等软件，通过 SaaS 订阅方式部署到多租户容器中，具备灵活扩展、负载均衡和灾难恢复备份等能力。

COSMOPlat 主平台管理着多种能力，具体如下：
|层级|子平台及功能|
| ---- | ---- |
|IoT 层|物联网云设备管理子平台、边缘计算子平台、集成工业协议的智能网关盒|
|IaaS 层|容器数据中心|
|PaaS 层|PaaS 云管理子平台，提供基于云的公共/私有云服务；开发者子平台|
|SaaS 层|租户中心、支付中心、订单中心、物流中心等|
|BaaS（业务和最佳实践）层|机制模型子平台、大数据 BI 子平台、大数据交易子平台、AI 子平台、区块链子平台、食品安全码子平台（提供冷冻食品从生产、批发、分销、零售到运输的端到端跟踪）、COSMOPlat 天工 OS（统一门户，使用户能够访问多个工业应用/微服务）|

3.2 基于 COSMOPlat 的数据流

微型企业业务接口（门户、应用程序、公众号等）产生的数据实时上传到 COSMOPlat 主平台的数据中台，由 IT 进行管理。收集的数据类型包括：
- 财务数据 ：付费用户数量、转化率等。
- 生态系统数据 ：注册企业用户数量、注册用户数量等。
- 能力数据 ：连接端点数量、工业应用数量等。
- 第三方资源指标

IT 对这些数据进行监控、分析和治理，以了解公司的业务状况，并与外部业务合作伙伴共同开发安全、保密且兼容的数据互操作模型。以下是一个关于房车（RV）子平台的数据流动示例流程图：

graph LR
    A[微型企业业务接口] --> B[数据中台]
    B --> C[IT 管理与分析]
    C --> D[业务决策与优化]
    E[外部业务伙伴] --> C

4 MCM 大规模定制模式的应用案例

4.1 大数据技术的最佳实践

在制造业中，大数据有三个典型应用方向：
1. 智能生产 ：使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精确执行以及学习和改进的能力，全面提高生产效率。
2. 智能产品 ：将训练好的人工智能系统封装到硬件中，赋予产品对外部变化和用户需求的智能响应能力。
3. 智能服务 ：实时监控产品状态，快速响应用户需求，提供如租赁销售、按时计费、远程诊断、故障预测、远程维护和集成解决方案等增值服务，推动制造企业从提供“产品”向提供“产品 + 服务”转变。

4.1.1 用户交互案例：海尔母婴定制

在物联网时代，消费市场从传统的“以企业为中心”向“以用户为中心”转变。COSMOPlat 建立了社区交互平台，将用户需求的不确定性变为确定性，满足用户不断变化的需求。

以海尔的母婴定制为例，迷你烘干机源于母婴社区妈妈们的智慧。去年，母婴群体提出了对烘干机的需求，引发了社区的热烈讨论，互动曝光量超过 300 万，用户参与互动超过 10 万次。根据用户的互动需求，产品设计经过 10 多次迭代，八个产品功能得到更新。目前，该产品已上市，杀菌率达到 99% 以上，能够收集线头和碎屑，内筒具有正反转和定期抖动功能，可防止衣物缠绕或起皱，干燥过程遵循六个专业程序，能自动感应衣物湿度，满足不同用户的各种需求。

4.1.2 定制体验案例：海尔天尊空调睡眠曲线

冬季供暖时，空调频繁调节温度给用户带来困扰。海尔天尊空调通过大数据和深度学习，为用户创造了智能睡眠曲线，解决了睡眠时空调温度与人体体温不匹配的问题。

天尊空调根据不同季节、用户群体和性别提供多样化的睡眠模式。夏季和冬季曲线按时间段分类，用户可以根据午休或夜间睡眠选择不同的曲线。对于免疫力较低的老人和儿童，空调会自动选择温差较小的柔和睡眠曲线；对于追求凉爽或温暖环境的成年人，能快速达到用户喜爱的温度。此外，睡眠曲线可以通过智能手机、平板电脑等终端设备远程控制，用户只需下载“海尔智能空调”应用程序，即可开启睡眠曲线功能。

4.1.3 机器视觉自动检测案例：冰箱外观检测

传统冰箱生产过程中，外观检测是一个瓶颈，员工劳动强度大、缺陷检测程序复杂、人工检测标准多样，导致次品检测率仅为 92%，引发市场客户投诉。

海尔通过统计分析现场问题，集合一流资源开发了冰箱外观视觉自动检测系统。该系统通过对合格产品的智能学习，对冰箱外观进行在线质量检测，检测范围包括印刷品、门体和外观等。使用外观视觉自动检测技术代替人工，自动检测效率提高了 50% 以上，检测率达到 99.5% 以上。检测信息可视化，不合格产品将留在生产线上，不会流向市场，既提高了生产质量和效率，又增加了用户满意度。

4.1.4 语音识别与深度分析案例：产品在线噪声和异常声音检测

传统的手动检测产品噪声和异常声音的方法误差大，存在声音泄漏、难以记录统计数据和维护状态可控性差等问题。

COSMOPlat 云平台通过收集微博、微信和搜索引擎等渠道的用户需求，分析用户对各品牌空调声音的需求。依靠大数据和人工智能技术，构建了在线噪声和异常声音检测平台。该平台利用高密度麦克风阵列声学相机，快速捕捉噪声和动态图像，精确定位噪声源，大大降低了误检率、成本和检测时间，可应用于空调、抽油烟机、洗衣机、冰箱等产品的在线噪声检测以及电机、空气压缩机等的在线异常声音检测，并能基于声音实时监测设备运行状态。

综上所述，服务导向架构面临的挑战促使行业不断探索新的治理模式和连接机制，而海尔 COSMOPlat 的大规模定制模式则为制造业的数字化转型和升级提供了成功范例。通过数据服务和数据流的有效管理，以及大数据技术在多个应用场景的实践，COSMOPlat 实现了用户需求的精准满足和企业生产效率的显著提升，为未来制造业的发展指明了方向。