从工厂自动化建设到数字化、智能化全景探索
本文由CIAPH根据华润三九智能制造高级顾问丁飞在《CIAPH第九届医药健康行业信息化高峰论坛》上的演讲整理
在《CIAPH第九届医药健康行业信息化高峰论坛》中的智造分会场，华润三九智能制造高级顾问丁飞介绍了华润三九智能制造的总体架构、和以逻辑层和数据层为支撑、以运营层为核心构建的运营大脑。华润三九在推进路径上分为“四步走”战略：第一步完善精益工具与卓越运营；第二步打造产线车间级的自动化应用；第三步实现数字化端到端的拉通；第四步通过运用新型智能与运算技术来打造设备互联互通制造，并通过以上四步有效的为企业决策提供了支持。
丁飞华润三九智能制造高级顾问
引言：华润三九，前身是深圳南方制药厂，后由三九企业集团、深圳三九药业股份有限公司等5家公司发起设立股份制公司，2008年正式进入华润集团。华润三九现在是大型国有控股医药上市公司，是“价值百强”、“金牛百强”企业。主要从事医药产品的研发、生产、销售及相关健康服务，主营核心业务定位于CHC健康消费品和RX处方药领域，旗下的产品广为人知：CHC健康消费品业务覆盖了感冒、皮肤、胃肠、止咳、骨科、儿科等近10个品类，RX处方药业务则聚焦消化、骨科、心脑重症、肿瘤核心领域，位居国内市场前列。
众所周知，华润三九是国内医药制造领域的领先企业，目前正朝着中国“大众医药健康产业的引领者”的目标奋进，创新运用中西医科学技术，专注高质量医药健康产品创新研发和智能制造。本文中，华润三九智能制造高级顾问丁飞，运用“总-分”的结构，介绍了华润三九在制造领域的智能化建设。
一、市场&政策驱动行业变迁
近两年以来，宏观政策频发且趋严，对行业的格局带来较大的影响；另一方面，人口老龄化的结构，在需求端给行业提出医疗消费升级的要求：
市场驱动：老龄化愈发加剧，慢性病不断增加，我国医疗资源十分紧张。针对这些现状，医药企业更加关注老年人的健康保健、慢性病长期的恢复治疗、以家庭为单位的自我诊疗。同时新冠疫情的出现，不可预知的疾病使得整个社会进入到常态化的防疫阶段。
政策驱动：《药品管理法》的出台刺激了新药研发创新；MAH&一致性评价促进了委托生产，行业整合；药品采购政策促进了控费降价，运营模式精益化；医疗保险政策是监管更加严格，对于合规提出了更高的要求。
综上，在市场和政策的双轮驱动下，形成了医药制造行业的新格局重塑，致使医药制造行业呈现出四大趋势：
行业集中度日益提升：头部企业纷纷扩张规模和延伸产业链，产业由“多、小、散”布局逐渐走向集团化、基地化和集约化；
药企亟需提升研发创新能力：医药行业创新政策法规体系逐渐完善，药企研发投入持续增长，多数大型制药企业开始从仿制药向创新药转型；
医药产品以健康为中心：从“治疗”向“健康”的转变，促使药企与消费者建立更为紧密的联系，以满足不同人群对预防、保健、治疗、康复等多层次全周期需求；
以数据驱动卓越运营：利用AI、大数据、物联网、区块链等数字化技术，将经验转化为数据，以实现辅助决策，优化业务运营。
二、华润三九发展战略及智能制造推进
1、战略框架
基于目前的行业发展趋势，华润三九提出了成为“大众医药健康产业的引领者”的发展战略框架，在战略框架中也提出了一个重要的举措，就是升级中药智造，强化品质管理，探索柔性生产，同时，构建了基于中药智造的数字化价值创造模型。模型是以工艺标准化、装备升级、数字化智能化应用为抓手，以数据和技术为驱动，支撑中药智造，助力于公司流程优化、管理变革、业务创新、模式创新，最终实现公司总体的转型升级。
2、智能制造总体架构及推进路径
面向三九中药智造愿景，以“运营大脑、协同制造”为主体，新技术应用为支撑构建华润三九智能制造架构：
运营大脑：数据层是运营大脑的底座，逻辑层是关键，“数据+逻辑”构成“协同调配、资源共享、运营优化、洞察监控”的决策支撑；
协同制造层：打造供应链集成计划、生产、设备、质量、仓储物流端到端能力，实现网络协同制造；
技术支撑：不断探索新技术的试点与推广，利用云平台能力构建稳态应用的单体架构及敏态应用的微服务架构支撑制造数字化技术转型。
在推进路径上采取四步走战略：
第一步：通过完善精益工具与卓越运营，以减少浪费、精细化运营为核心，实现精益化；
第二步：打造产线车间级的自动化应用，以自动化升级改造、生产设备数据采集、生产信息数字化控制为核心，实现自动化；
第三步：围绕生产运行、设备管理、采购仓储、物流销售的数字化建设，来实现数字化端到端的拉通；
第四步：通过运用新型智能与运算技术，实现设备互联互通制造和生产过程协同制造，并能够提供智能化的决策支持。
3、推进步骤 3.1精益化管理
通过线上管理、设备管理、人效管理、人才培养、流程管理、生产计划管理、组织管理、成本管理八大管理方式，自上而下提升精益化管理水平，实现以数据为驱动的卓越运营。 3.2自动化：核心产线全面自动化升级
华润三九将中药制造的主要工序整合划分为中药提取段、制剂段、物料输送段、包装段、仓储段五个主要工序段，在每个工序段梳理了明确的装备升级方向，通过对不同工序段的自动化打造，为后期的柔性制造提供了基础。通过“产品——产线——工厂”、“试点——完善——成熟——推广”的模式，华润三九稳步推进装备升级，打造标准化自动化的生产环境，有效提高了生产过程的可控性和生产效率。在整个十三五期间，华润三九完成了10家单元的装备升级改造，覆盖了产品全工序，实现了重点大品种的工艺参数、物料参数、质量参数100%数据全采集。
3.3数字化：生产制造数字化系统建设
为了满足对市场需求的快速响应，分析前端市场变化与消费者个性化需求，实现精准的销售预测，同时基于市场需求变化的预测，判断生产能力能否满足交付，并对预测的交付异常进行预警，华润三九亟需建立和完善数据洞察和预警机制，需以“云+区块链”为基础支撑，将协同智造平台快速推广到各个生产单元，提升各个生产单元的智能制造能力，实现跨生产环节、跨区域、跨工厂的内外协同生产。
在协同制造平台建设的过程中，华润三九利用云原生技术，采用微服务架构的MES系统，实现了移动化、快速上线、低成本、操作简单、标准接口等功能；通过QMS提升质量和业务。此外以设备维修工单管理为核心，融合移动端和报表应用，实现业务设备维修管理信息化、流程化和便利化；以资产审批流程为核心，打通与ERP、BPM的交互接口，实现了企业资产全生命周期的管理；通过场内仓库管理（WMS），有效提升了仓储的效率。借助两化融合，有效支撑了数据采集、系统集成、数据分析、大屏展示，为智能制造提供了系统的保障。
通过中药智造数字化工厂的建设，既实现了从设备层到网络层到应用层的纵向集成，打通了信息孤岛，同时也实现了以MES为核心的横向集成，实现了所有生产相关的业务线上管理，使药品生产更加规范、可控、高效。同时数字化的建设，也帮助企业实现了产品全过程的数字化流转。
3.4智能化：探索与推动新技术与业务的融合应用
随着计算机技术和通信技术的发展，以大数据、人工智能、云计算、区块链、数字孪生以及5G通信为代表的高端技术日益发展成熟，华润三九也在不断探索将新技术的特性和优势在实际的业务场景中进行融合应用，通过高端技术的应用驱动业务转型。近年来，华润三九相继开展了基于PAT技术的中药连续性制造探索应用、基于区块链的中药全产业链溯源建设、基于云的协同制造平台的构建、基于工业互联网的数字孪生工厂的建设等等创新实践项目的建设。
作为数字孪生技术的试点应用项目，配方颗粒数字孪生工厂项目规划为三个阶段进行建设，第一阶段，通过实时感知、虚实结合的方式，利用数据的监控实现工厂制造活动的透明化、数字化；第二阶段，主要是智能预测，建立基于生产过程的数据模型，实时监控实体工厂的过程，通过虚拟数字孪生工厂的数据模型基因，进行关键工艺运行状况的诊断和预测；第三阶段，通过对物理世界实时数据的监控，依托数字孪生的分析产生智能化决策结果，结合物理世界的变化来进行动态的自我调节。
通过本项目的试点应用，打造了全流程数字化工厂，实现智能生产经营活动、有效竞争、优化性能及控制、优化管理；并通过多系统信息流实现多工厂之间的链接，时刻展示分布式工厂的运营情况，进行智能化的决策和调整，在提升效率的同时降低成本。
未来，华润三九将逐步完成智能化生产运营大脑建设，通过打通和集成全供应链的数据，进行挖掘、建模和分析，达成对生产系统及各个单元进行运营优化、资源共享、协同调配的生产战略，通过构建标准化、可视化、智能化的生产运营网络协同平台，实现生产运营协同与资源最优分配，打造医药行业新模式。
三、经验总结
在专题的最后，丁飞分享了近年来华润三九在智能制造实践中产生的心得体会：
一是要坚持“整体规划、小步快跑、持续迭代”的整体战略；
二是要坚持“三不”的推进原则：不在落后的工艺上搞自动化，不在落后的管理上搞信息化，不在不具备数字化、网络化技术基础上搞智能化；
三是要坚持做好“四转”：转意识、转组织、转文化、转能力。
人工智能+航运：从信息化到智能化
除了已经应用的技术，全自动码头的发展也与相关技术的进步紧密结合。广州港集团就积极引入高新技术，与华为公司开展了战略合作，着力结合5G技术打造“车路协同”平台，优化自动化码头的作业流程。华为已在广州港等港口进行有关联合创新和测试，探索5G在港口陆地和海域等特殊场景的覆盖技术，实现港口遇险报警、辅助航行、智能理货等业务运用。
智能船舶配载：人工智能算法模拟配载员操作，实现自动配载过程
智能船舶配载通过人工智能技术和算法优化，可以结合船舶箱量分布、箱型比例、挂靠港、货物堆存、机械设备状态、班轮航线、泊位、货源等信息，自动完成最优配载图，实现货物安全、高效装船，有效提升船舶装载效率。
目前较为尖端的基于学习导向的船舶智能配载技术采用了深度神经网络的学习方法进行学习，克服了大多数“抽象的配载策略无法用构造式的人工规则来描述”这一问题。同时，在配载求解过程中也采用了智能算法，但是在算法的上层还构造了一层工作流引擎用于快速调用配载特征库进行配载，从而大幅提升了配载求解的速度。
自动配载的效率约是人工配载效率的8~10倍。以装船2000自然箱为例，自动配载的速度平均为15分钟，人工配载则需要大约2~3小时。
此外，智能配载还能够降低劳动强度、固化员工经验、提高夜间配载质量。针对超大型船舶，可大幅降低员工劳动强度，逐步使配载员从反复重复的操作者角色转化成为规则的制定者。同时，通过计算机自动配载系统不断地吸纳与固化员工的配载作业经验，即可稳步、有效地提高配载质量。系统配载的另一特点即是配载质量稳定，计算机超强的计算能力能够有效避免人工因夜间疲劳导致的配载质量下降等不良情况。
智能配载在诸多港口已经进入应用阶段。宁波港大榭集装箱码头是国内首个使用智能配载技术的集装箱码头。截至2018年12月，应用智能配载船舶（装载量大于300集装箱的船舶）千余艘次，其中，大型超大型船舶应用率约占90%。该码头应用智能配载技术的船舶平均单机效率比往年同期显著提升，平均作业路数比往年同期有所减少。智能配载技术大幅提高了配载计划的编制效率，1000集装箱积载时间可以在10分钟内完成，公司吞吐量达300万集装箱时，计划岗位人员编制仍保持不变，特别是针对短截关期状况下的大型船舶，该技术可以平均将装船作业开工时间提前3~4个小时，节能减排的同时显著降低码头生产运营成本。
上海港应用智能配载技术后，由于配载决策所需时间显著缩短，可先根据放关情况提前数小时进行首次决策，靠泊前针对剩余出口箱进行二次决策，且首次决策时间大幅延后，减少了首次决策后放关出口箱数量，提升了决策效率和决策水平。
无人驾驶船舶：技术已经先行，商业运行可以期待
无人驾驶船舶的发展尽管尚处于研究论证阶段，但是，其未来的商业化运营并非遥不可及。
全球首艘“无人集箱船”已于2017年9月29日下水测试，这艘名为“YaraBirkeland”号的船只由挪威康士伯海事（KongsbergMaritime）和全球最大的化肥制造商——挪威Yara集团合作研发设计。全电动模式可完全实现零排放，长80米、宽15米，能够装载120个20英尺标准集装箱，虽然载货量很少，但该船的正式投入运营将会成为全球航运史上的一个巨大转折点。据报道，“YaraBirkeland”号利用自身安装的全球定位系统、雷达、摄像机和传感器等，能够在航道中实现避让其他船舶，并在到达终点时实现自行停靠。
在世界其他地方，无人驾驶船舶的研发也在如火如荼地进行着。2018年4月，丹麦航运巨头马士基集团和总部设在美国波士顿的SeaMachinesRobotics公司展开合作，马士基将在其新建造的一艘WinterPalace冰级集装箱船上安装计算机视觉、激光雷达（LIDAR）和感知软件，SeaMachinesRobotics公司的人工智能动力感知和态势感知系统则将利用传感器收集船舶周围的环境信息，识别和跟踪潜在的冲突并在操舵室内显示收集到的信息。马士基因此成为世界上第一家在集装箱船上试验人工智能（AI）动力感知和态势感知技术的公司。
在2020年，IBM联手海洋研究组织ProMare打造的“AI船长”也将掌舵无人驾驶船“五月花”号。“AI船长”可以使用摄像头、人工智能和边缘计算系统来安全地绕过周边船舶、浮标和其他预计会在航行期间遇到的海洋危险。
技术已经先行一步，接下来，随着智能船舶控制系统，海洋、气象、水文等智能识别技术的完善，以及相关法律法规的健全，无人驾驶船舶成为可能。而一旦无人驾驶船舶商业化运行开启，必将重新定义集装箱运输业的参与主体和商业模式。在物联网、大数据、区块链、虚拟现实等技术不断裂变式发展的背景下，人工智能技术亦将不断推动集装箱运输业从信息化走向去中心化、走向系统分散化、走向智能化，其商业模式创新也将在技术浪潮中呈现出各个参与主体的数字化转型而更加呈现出共生发展的模式，引领集装箱运输业真正步入智能化新阶段，以航运互联网生态系统的搭建启动智慧航运的时代。
（綦晓光系剑桥大学沃尔森学院教授级终身成员、中国政法大学客座教授；苏京春系财政部中国财政科学研究院副研究员；陈庆佳系宁波诺丁汉大学运营管理学教授）
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綦晓光苏京春陈庆佳