在上周的中德经济技术合作论坛上，一系列双边合作备受关注。其中，西门子与阿里巴巴云基于工业互联网的合作已成为媒体报道的焦点。在这次合作中，外界的关注无非是世界上最大的工业巨头之一和世界前三大云计算公司的强大结合。大部分解读为两大龙头企业的互补优势:西门子提供“工业互联网”与工业相关的自动化技术和工业软件，阿里云提供“工业互联网”与互联网相关的云平台和应用。这种刻板印象忽略了一个重要线索：阿里云在工业制造领域进行了大量的探索和实践，积累了大量的工业大数据算法。从另一个角度来看，阿里云与西门子的合作不仅是其工业制造领域布局的缩影，也是其工业制造领域积累的又一里程碑。阿里云的工业制造实践回到2016年8月，阿里云ET工业大脑进入国内大型能源巨头协鑫光伏的切片生产车间。从生产特点来看，光伏切片生产具有非常精确的工艺流程。数千个参数，如车间湿度、温度、砂浆上下温度、导轮上下温度等，正在实时影响生产。阿里云进入协鑫光伏的第一步是标准化车间所有端口的数据，通过ET工业大脑的人工智能算法学习计算所有相关参数，准确分析与产量最相关的60个关键参数，构建参数曲线，在生产过程中实时监控变量。六个月后，试点车间的切片良品率提高了1个百分点，以协鑫光伏的年产值换算相当于每年可节省数亿元的生产成本。根据数据授权制造的逻辑，阿里云在未来两年继续使用能源设备、橡胶、钢铁、化工、通信、半导体、LED包装、芯片制造等传统行业。阿里云机器智能首席科学家闵万里认为，虽然不同行业有不同的行业特点、信息基础和特点，但找到解决最通用、最核心的问题，可以把握行业共性的最小公倍数。当阿里云进入协鑫光伏行业进行第一次探索时，ET大脑经历了几个月的探索、数据建模和机器学习经验；然而，进入下一个橡胶行业只需三周时间就取得了重大突破；然后进入其他行业，技术和能力的整合过程越来越快。2016年11月，阿里云ET工业大脑入驻中策橡胶，开展中策橡胶智能工厂项目。中策橡胶应用PLM/MES作为杭州首批“两个现代化一体化”标准实施企业之一，在R&D、质检、生产等环节积累了大量数据，但要使这些数据有效，不仅需要有效的模型建设，还需要匹配相应的计算能力。阿里巴巴云在不到一个月的时间里，对中策橡胶生产端的各种数据进行了深入的计算和分析，形成了资源最佳利用的方案组合，最终减少了10%的密炼时间，提高了5%的混炼胶合格率；2017年3月，阿里云ET工业大脑正式发布。在阿里云的定位中，ET工业大脑辅以智能算法和强大的计算能力，使企业的设备和机器能够感知、传输和自我诊断问题，从而提高效率，降低成本。2017年12月，阿里巴巴云公布了与天河光能的合作成果：阿里巴巴云数据科学家通过研究光伏组件的业务流程和生产工艺，构建了数据分析模型，调整了工艺参数，最终在丝网印刷环节捕获了关键因素。优化后，A产品率提高了7%；2017年底，阿里巴巴云在广州定居全国工业云总部，并在广东省建立了阿里巴巴云工业互联网云平台。阿里巴巴云将ET工业大脑与广东制造业相结合，根据企业需求场景进行深度再造，推动广东制造业向智能化转型升级。
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