百变金刚，背后是一家企业在智能制造上的十年生长记。

文｜赵艳秋

编｜任晓渔

这里生产的产品被人们称为“百变金刚”。在智能化对研、产、供、销、服的重塑下，浪潮信息成为首家实现大规模个性化、定制化的服务器企业。

01

黑灯工厂征途中的技术PK

一只高大的橘色机械手臂正在一台黑色服务器前进行精巧操作——拧螺丝，手臂前端是密密麻麻的零部件和线缆，这让手臂的操作达到一根发丝的精度。130颗螺丝8分钟内就可以按标准完成，是工人作业效率的2倍多。

另一边，一只带有两个摄像头的白色机械臂在高亮的灯管下，对着打开的服务器机箱，前后左右拍照，它的任务之一是找到服务器中内存、硬盘或网卡的“虚插”，而虚插可能就发生在少插了不到1毫米的情况下。这些照片的清晰度为2000万像素，再配合AI算法，让检测精度达到0.02毫米，准确率达到98%。

远处一个两人高的巨大手臂，正抓起一台几十公斤的服务器，对准一个黑色整机柜一点点插放。这种整机柜可以严丝合缝地集成十几台到数十台服务器，重量超过半吨。如果人工来做，工人每天的劳动强度可想而知。在机械手臂不远处，一台AGV小车正驮着一个刚刚做好的整机柜，跑向“黑灯”的测试车间。

这是位于济南高新区的浪潮信息高端服务器生产基地，它是浪潮信息全球14座生产工厂之一。这里被国家各部委授予了多个认证：智能制造试点示范、5G智慧园区示范基地、全国供应链试点示范企业，以及“数字领航”企业......

“如果没有全球领先的智能制造技术，我们的业务是做不到全球领先的。”走在机械臂旁，浪潮信息生产部总经理鲁键告诉数智前线，智能化转型已成为浪潮信息三大战略之一，公司专门成立了智能化转型部，这是一个一级部门，而员工的KPI考核中，近几年都要考察相关的工作突破。

现在，工厂前段的装配并不是真正意义的“黑灯工厂”。“服务器制造的工艺非常复杂，完全无人化还非常不经济。”鲁键说，有时人机协同方式效率更高。但这几年工厂持续自研，根据工艺，导入100多种自动化设备。通过单点的自动化方式，逐个去击破智能装配难点。

但当服务器进入后段的测试环节，就完全无人化了。在这里，偌大的车间没有一个人，白色巡检机器人在各房间中穿梭。这也被鲁键称为“服务器大厂PK的核心地带”。

所有服务器在出厂前都要在老化室进行压力测试。举例来说，CPU平时可能只用到3%或4%，但在这里，要让它跑到99%~100%，来剔除其中“体质较弱”的，从而消除潜在的质量隐患。还有温度、电压等其他物理测试.....

“各家测试能力高低，决定了服务器的质量。”鲁键告诉数智前线。这套测试系统是自研的，含金量极高，鲁键称背后团队为“老中医”，有着平均30多年的工作经验，仅专利就有200多项。由于每台服务器配置都不一样，测试也是“千人千面”的，这些测试包来自云端。

在厂房上方挂着一块大屏，实时显示着浪潮信息全球工厂的生产数据。全球14个工厂在云的统一管理下，确保统一的工艺和品质。测试包就来自云端分发。

为了实现测试车间的无人化，过去三四年，团队做了数百项工作。比如巡检机器人，在快速的行进中，它的“眼耳鼻”一直在高效运转，从几千台服务器中，找到两三台有异常的反馈给工程师。这比起工程师一台一台去查看，效率不知要高出多少倍。工程师也从这种重复性工作中解放出来，转向技术性工作。

实现全自动智能化测试后，效率提升了10倍。现在整座工人的人数减少了过半，效率却是之前的4倍。

在这个过程中，一些“不搭噶”的技术也被巧妙引入。比如，原来在测试车间数千台服务器中确认每一台的位置要靠扫码，团队后来想到了交换机中的一种技术，来连接、确认服务器，扫码的人机交互动作随即消失。

鲁键称，未来要实现从装配环节到测试环节真真正正的黑灯工厂。“从头到尾，就像没有一个人参与一样。”

02

变局与起点

从2013年开始，浪潮信息开启了智能工厂的建设。当时，中国互联网企业蓬勃发展，各家都在建设自己的超级数据中心。

在这一业务大潮下，浪潮信息发明了JDM（Joint Development Manufacturer) 商业模式，就是与客户共同研发。它要求浪潮信息的研发、供应链、制造、服务能与客户形成高效对接，才能把客户需求和自身能力协同起来。

在很多人印象中，服务器是一种标准化产品。实际上，因为互联网大厂主业迥异，数据中心的设计也千差万别，对服务器的需求，早已从标准化走向定制化和个性化。

现在浪潮信息每年生产的130万台服务器中，同一时间、同一批次生产的80%以上都是5台以下，小批量个性化定制的订单占比很大，包含200多款产品，11.5万种配置。通过前后端模块组合，就形成了一个个新产品形态，浪潮信息硬件研发一部副总经理王武军说，这就像“变形金刚” 一样。

而外人也很难想象，在这样复杂的需求下，服务器巨头间比拼的激烈程度，甚至比“双11”的消费品还高。从2018年到2021年，浪潮信息交付效率提升40%，业务及时率提升50%，97%订单24小时内交期答复。交付周期能从10天缩短至6天。

要做到这样的高效，有品质保障，还能控制住成本，是一件需要全产业链精密配合、多种高精尖技术一起上阵的事。数字化和智能化提上了议事日程。2013年服务器行业中还没有先例，浪潮信息决定自研。

在这个链条上，研发是业务的起点。

服务器研发非常繁复。外人可能想象不到，一台服务器最多有1万多颗零件，线缆有800多种，先后要经过23个设计环节、7个测试环节。很多互联网大厂、电信运营商定制一款产品，都需要1年以上。

这期间，多岗位要并行交错进行，但他们之间的沟通协作，传统上非常困难。比如，硬件开发涉及几十种专业工具，它们之间的数据并不贯通，做不同环节设计的工程师要想交流，只能靠线下。再如，智能制造厂中，机械臂安装一个部件时，需要3D位置数据，这个数据在研发系统中有，但怎么让设计的3D体系与制造的3D体系，形成有效的统一？

针对这些问题，浪潮信息决定引入数字样机、数字工艺及数字孪生。“核心的想法是，沿着客户需求的主线，将产品研发、仿真、测试以及生产的数据，串联起来。”王武军说。

当各种作业系统的数据贯通后，前一个环节的变化，会及时反馈到后一个环节。所有人都在一个数字链条上“添砖加瓦”，不同地域、不同人员的信息协同起来，实现了边设计、边仿真、边测试。到了制造环节，工人可在智能终端上查看数字平台的三维“数字化图纸”，机械臂可根据指令操作，制造更高效、更规范。

更多的重复性工作消失了。各类设计都积累在平台上，客户有相似需求，可以调用类似设计来做调整；仿真平台上汇集了各种已通过验证的仿真模型，工程师可随时调用，不再像以前那样，自己要到处去找。

数据贯通后，产品开发周期从之前的11.5个月，最大缩短到5个月，为客户节省的开发费用约为13%。

更深远的变化是，数据的分析应用，帮助浪潮信息形成自己的技术标准。比如，之前仿真是靠英特尔等大厂上游供应商提供的范围边界数据。但英特尔的他们的仿真数据可能基于几千台机器抽取而来，但浪潮信息一年要生产130万台，如何保证这一数量级下的仿真结论准确？

现在，浪潮信息的仿真与测试形成闭环，测试数据按照仿真的数据模型，进行统计分析，形成自己的仿真边界。“这是其他公司英特尔或仿真工具企业没办法提供的能力。”王武军说。而当仿真越来越精准后，“以仿代测”的目标又近了一步。毕竟一个机器配置可能有上万种，现实中，很难把每种配置都测试一遍。

目前，研发团队正在策划数字孪生工厂方案，因为现在硬件设计周期在3个月左右，如果放到智能化产线上再发现问题“就有点晚了”。如果用数字孪生设计一个数字化工厂，当产品设计方案出来后，先在孪生工厂中进行智能组装，一旦发现问题，在方案设计阶段就调整修改了。“把百分之八九十的工作提到前面，让整个开发的节奏能更快、更效率。”王武军说。

鲁键也有一个想法，现在一座智造工厂是按照整机设计的，但有一天他期望把这个整机打散，以零部件来构建智能产线。“这将完全颠覆传统设计。”颗粒度更细，生产的柔性会更极致。虽然这需要更多的模型、数据和参数，但前端的研发中已采用了数字样机。“只要样机中积累了数据，我们就可以做产线的自动化装备，实现这样的梦想。”

03

供应链计划大脑的作用

智能制造厂离不开智能化的供应链。

浪潮信息供应链的数智化建设较早，但像很多行业龙头企业一样，当业务发展到一定阶段，ERP已解决不了很多新问题。很多企业在探索新的路径，在2018年，浪潮信息基于ERP系统着手建设供应链指挥大脑。

浪潮信息是业内最早打通上下游供应链的企业。当时，出于高效运营的紧迫性，它与大客户阿里都有意愿打通系统。但毕竟企业对IT的投入都很有限，此后，浪潮信息计划与供应管理部高级经理赵鲁宁和同事，走上了一条“说服”的道路，用“交期缩短”等数据，逐步引导更多客户、供应商完成对接。目前系统对接了浪潮信息的主要供应商。

对接并非简单的打通，随着JDM模式和供应链建设的深入，“大家用了一套BOM（物料清单）。”赵鲁宁告诉数智前线，以前客户一套BOM，浪潮信息一套BOM，信息经常对不上，对信息就要耗费大量时间。共用一套BOM后，客户的订单来了，系统能更快、更准地拆解出各种物料清单，方便下一阶段的采购和生产。

除了上下游打通，如何在内部建立高效的运营环境，是供应链建设的核心。

在日常工作中，客户给浪潮信息一个需求预测，浪潮信息需要反馈交期和物料配置。之前是先将订单拆解，统计需要多少物料，再找采购部门，与供应商去一一核对他们的物料交期。靠着人机协同，算上一天一夜之后，客户经常又调整需求了，那就再重新计算一轮。期间如果某个供应商“跳票”，那就再算一次。

“供应商也累，我们也累，全靠手拉肩扛，人困马乏。”

ERP的运算能力有限，2018年，赵鲁宁他们着手开发供应链决策大脑。系统上线后，客户订单传到浪潮信息的系统里，每天晚上某个时刻，当全球所有客户需求已相对明确后，系统开始了全局性自动运算。第二天早上8点，当人们上班打开电脑时，运算结果已自动派发到相关员工的看板上——每个订单的交付期、哪些物料会有瓶颈......

“这解决了我们最重要的一件事，就是从线下的人算，变成了完全由‘系统对系统的海量运算’。”赵鲁宁告诉数智前线。

赵鲁宁印象深刻的是，2021年12月初，国内最大的互联网公司之一，突然向浪潮信息发出1.4万台服务器的订单，希望在4周以内交付。浪潮信息的供应链指挥大脑，一个工作日给出了交付方案，而且给出物料预警，一些专用定制物料，库存只有几百套，当时正处于疫情最严重的时候，很多工厂停工，运输中断。于是，浪潮信息派采购人员在供应商驻场，一起提拉产能。不到3周的时间，备齐了全部物料，再发挥多厂区生产优势，只用4周就完成交付。

随着数据的积累，供应链系统在智能化上进一步做加法。原来，当供应链指挥大脑计算完之后，供应链计划部门的员工要花大量时间，将计划转为采购订单、生产订单......来落地执行。

“大家处理繁琐的单据，日复一日。”赵鲁宁对数智前线说，“但供应链的计划部门，理论上是一个核心决策大脑，它的精力应该是计划策略要怎么做，参数要怎么调整，所以我们要尽量解放人力。”

他们尝试将供应链指挥大脑跑出来的计划，自动转化成各种工单。这背后是赵鲁宁他们一行行代码敲出来的供应链分析平台，以及作业平台。最初，不少单据还需要人工确认后再派发。但随着大家的应用，数据越来越准。比如，自动创建的生产工单占比，已从最初30%达到98%。

供应链作业平台也成为供应链部门员工的入口，它连接了所有相关系统，汇集信息后进行智能的分发，员工在自己的平台上处理待办事项。“这样，员工的工作质量、管理考核就靠数字化系统来驱动。”赵鲁宁说，数字技术和业务的深度结合，也推动了企业管理和业务流程的深度变革。

智能化的工作仍在持续“做加法”。现在自动拉料计划已上线。它负责根据采购订单和生产计划，向供应商分发送货计划，每一笔物料将在什么时间，送抵全球哪一座工厂。“避免工厂间相互调货，因为我们之前计算过，调拨一台机器的一套物料，光物流成本，就与我们生产一台机器的成本差不多了。”赵鲁宁告诉数智前线。

04

“客户要告诉我们出现了什么问题吗”

在服务器的设计生产中，智能化服务的动作也融入了。

当浪潮信息服务与实施部总经理助理张一川从互联网行业加入浪潮信息做服务系统的数字化转型时，遇到的第一个难题是，她看到了繁多的运维数据种类——设备的日志数据、故障的数据、供应链的数据，但如何才能释放数据价值？“于是，我们先去做云化、归一化，才能进行后一步的智能化。”

而在他们开发服务的数字化系统时，浪潮信息服务总监陈彬问了他们一个问题：客户报修时，一定要让客户告诉你们出现了什么问题吗？

“我们最初觉得这很难解决，但业务量激增后，我们意识到，一定要用一些创新办法去解决。”张一川说。

他们想到了与大客户的直连，并与腾讯、阿里在故障诊断研发侧，进行了非常深入的沟通和共创。这些共创的诊断算法，直接部署在客户处，与客户的运维系统集成，一旦诊断出故障，直接报修给浪潮信息，这一模式是传统诊断效率的3倍以上。现在，他们与所有大客户都做了系统级开发。

但面向中小客户就要另辟蹊径了。因为中小客户没有自己的运维平台，为此，浪潮信息开发了InService云端智控平台，给中小客户使用，中小客户不需要去做运维，全部由浪潮信息来承担。

当然，这让浪潮信息的客服部门面临一个严峻的挑战——业务量激增。为了解决这个问题，张一川她们引入了AI。通过专家经验和历史离线数据，他们最终研发出了智能故障诊断系统。在这个过程中，他们也解决了一个难点，当用户提供小样本数据时，也能保障有效诊断。

算法上线后的效果很好。一个用户在部署这套算法之前，曾报修说内存坏了。但部署了系统后，通过数据监测和智能故障诊断，发现它的问题不是内存引发的，而是用户操作系统版本过低导致的。此后，用户升级了操作系统，业务运营确实平稳了。

在发展智能诊断技术的同时，浪潮信息也开发故障预测技术，从“快治病”转向“治未病”。采用AI技术，针对硬盘、内存、CPU等主要部件的失效预测模型，在故障预测方面高于业界水平。

今年大模型在智能客服领域带来的变化，在业界是一个热点。实际上，浪潮信息是国内最早一批采用了生成式AI提供智能客服的企业。早在2021年，浪潮信息就发布了 “源”大模型，当时训练大模型的数据量已超过GPT3.0。

浪潮信息专家服务与 “源”团队联手，先后将两万份产品文档、用户手册，数十万客服日志、工单数据，以及百万余条专家工程师的服务对话作为知识库，投喂给“源”来学习，最终打造了智能客服大脑“源晓服”。现在正在升级到数字人版本。

最近两年，服务团队也一直在优化“智能备件供应链”。人们可能想不到的是，服务成本的70%都在供应链。在浪潮信息服务体系，也有类似京东的总仓、分仓、前置仓，根据物料种类、价值决定放什么仓，各个仓的水位线又是怎样的。2021年，智能备件供应链系统已经上线，但最近两年一直在优化中，包括也采用了运筹学的仿真技术，来实现既能保证供应，又能让仓储合理。

浪潮信息的数字化、智能化，某种程度上是对商业模式的重构。作为服务器的行业龙头，它在数字化、智能化上持续不的投入和创新，再造了服务器行业。

在这个过程中，王武军觉得最大的难点是人。他本身也是服务器研发工程师出身。“我们需要找到各个领域的一部分工程师，能以数字化的思维，去思考业务逻辑，让业务模式与数字化技术进行创新融合。”他说，因为数字化开发如果跟业务脱节，是没有生命力的，数字化的创新，必需是扎根业务的痛点，让业务更加高效。

“这么多年下来，我们也在想，当时我们自研的方向对不对？其实，我们更多的收获，不是这么一个厂房或一项技术，而是收获了这样一大帮人。”鲁键说，“我们一直走到今天。应该说无论未来什么样的定制化、个性化，依托我们这一帮人的经验，我们是能够解决未来这些问题的。”