制造业转型 | 微软用自身经验告诉你，如何应对供应链新挑战.

作为一家世界领先的IT软件、服务和解决方案供应商，其实微软自己的制造业务也运营着一个非常复杂的供应链。

微软首次真正涉足制造业是在2001年，主要生产Xbox主机。当时微软与业内最主要的组件制造商合作共同生产Xbox，在这个过程中，微软开始意识到运营SMT生产线，成品组装线，以及产品测试等一系列工作到底会面临多少困难和挑战。

但直到2012年发布Surface设备，微软才开始真正深入涉足制造业领域。对微软来说，这也是一次”速度与激情”并存的学习过程。我们围绕产品制造获得了大量经验，并针对供应链运作、生产制造、产品设计以及仪器设备设计成立了专门的部门。

自从Surface诞生至今，微软的供应链都面临过哪些挑战？

供应链的四大挑战

1盈利压力

Surface是一种高端产品，因此必须在研发和设计阶段进行大量投资，然而这样的投资并非无穷尽的，我们可以在产品设计中进行各种炫酷的构思和创新，但最终依然会受制于成本。

2客户预期

也许十年前可以不用过于关注这一点，但就目前来看，客户体验已成为从竞争对手产品中脱颖而出的关键。企业为了保持竞争力，必须具备足够的数据和资源，借此提供高度个性化的客户服务。

3如何用可视化的方式呈现一种高度复杂、高度分布式的供应链网络

我们的整个供应链广泛分布在全球上百个国家和地区，在任何时间里，我们都有原材料在不同层级的供应商处周转，都有产品正在工厂中生产制造，同时也有出厂的产品从工厂运送到分配中心，进而交付到客户和零售商手中。如果能将这整个过程可视化呈现，并在正确的时间将所需数据及时交付给正确的人员，才有可能在关键时刻即时做出精准决策，而对供应链来说，这是挑战，同时也是必须实现的。

4产品生命周期正在飞速缩短

这就需要在心态上进行巨大的转变，从Xbox「长周期产品」转变为Surface「短周期产品」。当然，这与产品本身的使用寿命无关，Xbox这样的游戏主机，通常更新周期会在五年以上（初代Xbox发布于2001年，随后2005年才发布了Xbox 360，而Xbox One更是到2013年才发布，接下来「半代升级」的Xbox OneX发布于2017年）。但作为「电脑」的Surface呢？更新换代更频繁，一代产品发布后通常只有12个月的时间，随后下一代产品就要发布了。这对供应链提出了巨大的挑战。

这四大挑战导致我们的数据建模、处理和理解工作变得效率低下。我们手头的数据太多了，但这些数据源自相互独立的系统，因此有时候哪怕只是为了弄清楚一些非常简单的问题，也必须想方设法、费时费力将必要的数据结合在一起。但我们深知，为了更好地应对这些挑战，必须革新原有的数据管理方式。

数字化转型前，微软如何管理供应链数据？

当时，位于公司总部的集团副总裁每周都要与位于中国，生产Surface的工厂负责人开会。为了制作包含会议所需内容的PowerPoint幻灯片，中国团队需要从各种相互独立的系统（SAP系统、零售和控制系统、供应商的ERP系统、工程师的笔记本、物料规划专员的电子表格等）中拉取所需数据，然后将所有数据结合到一起，这种工作每周重复进行一次，而仅仅为了创建PowerPoint幻灯片，每周就需要花费20-30个工时。

终于到了周五开会的时候，但提前准备好的数据早已过时。工厂在周四晚间上报的产量和品控数据在周五早间已经有了变化，原本认为工作中最重要的问题，早已被新出现的更严峻的问题所替代。原有体系的速度太慢，根本无法满足从微软总部，甚至哪怕从中国工厂本地高效管理数据的需求。

更麻烦的是，这种问题绝非个例，而是广泛存在于整个组织中。

微软的供应链如何转型？

微软副总裁向中国的Surface制造工厂派遣了一个由五位核心成员组成的团队，指示他们将工厂每周上报数据的过程实现自动化，借此简化运营会议召开前的准备工作。这也是我们希望实现的第一个重要里程碑。

回首过往经历，我们认为自己的数字化转型主要经过了三个重要阶段。首先是互联，其次是将数据的使用方式变被动为主动，再次是认知工具的实现。

该团队用了不到五个月便实现了这一切，他们在工厂里开发并实现了数字化转型的前两阶段目标，并取得了不错的成效，但相关措施的全面推广和采用花了一年左右的时间。第三阶段目前已经成功通过几个特定用例完成了概念证实，目前正在尽可能扩展到更广泛的领域。

Azure IoT互联工厂解决方案加速器对整体转型起到了多大帮助？

Microsoft Azure IoT互联工厂顺利满足了我们在数字化转型过程中的一些需求，借此我们可以将工厂仪器产生的数据发送至Azure。在整个公司范围内，我们需要实现约50个数据系统和业务系统的互联，并将数据放入云端的单一位置，借此将跨越整个供应链的所有数据紧密连接在一起。

最开始我们使用PowerShell脚本来移动数据，但为了加速该过程，后来决定使用Microsoft Azure IoT互联工厂解决方案加速器。对于Surface这种生命周期仅12个月的产品，我们必须能快速调整工厂运作，希望能快速配置新仪器，并快速将仪器生成的数据存储到云端，同时还不希望增加IT负担。

在实施Microsoft Azure IoT互联工厂前，我们需要花费大量时间精力与仪器供应商的IT部门合作，将相关数据移动到我们手中，对其进行验证，进行必要的调整，并忍受各种数据延迟和传输问题。

但在实施Microsoft Azure IoT互联工厂解决方案后，一切都变得更简单了。工厂部署了新仪器后，我们只需将仪器的IP地址输入Microsoft Azure IoT互联工厂，并设置数据拉取频率，数据就会按照我们的需求流入Azure。再也不用担心要等多久才能拿到数据，因为数据传输可以近乎瞬间完成。

此外在后端PowerBI服务的帮助下，只要数据流入Azure，我们就可以立即处理并反馈给工厂。这种近乎实时的数据反馈使得工厂效率有了大幅提升。

Azure IoT互联工厂提供的数据对运营起到了什么作用？

这些数据主要被负责机械设备的工艺工程师和仪器工程师使用，借此他们可以围绕仪器的日常运作制定更智能的决策，并面向未来安排进行更妥善的规划。例如，他们可以发现哪些设备生产的产品质量更高，并使用这些见解完善设计策略。

工厂通过数字化转型都获得了哪些切实成果？

通过数字化转型，我们可以更及时地发现即将过时的库存。其实所需数据一直存在，但以前无法充分运用。借助数据改进生产流程降低不良品率，帮助工厂节约了大量原材料。而这个五人团队的努力最终帮助工厂在12个月的时段内节约了高达5百万美元，此外我们自己的库存成本也降低了2亿美元。

除了工厂本身，供应链的转型进展如何了？

虽然我们的数字化转型主要围绕工厂进行，但我们也从整个供应链收集了大量数据。现在，微软的供应商与我们的神经网络结合得更紧密，可以直接向我们提供数据。我们再也不需要就数据与供应商争执，因为只要出现问题，我们可以一起检查由供应商直接提供的数据，这也让相关合作更顺畅。

转型过程中学到的经验

都说「事后诸葛亮」最好做，确实如此。我们学到最大的经验在于，自己有些过于谨慎了。在决定进行数字化转型时，我们将一系列工作划分成多个为期六周的阶段，等待上一阶段的成果，并在确认成果真实可信后开始下一阶段工作。如果能更激进一些一次搞定，无疑将取得远超目前现状的成果。

另一个重要经验在于，任何业务系统其实都没必要升级。IT通常会说，必须先升级你的SAP或SQL Server，随后才能将不同系统的数据结合在一起。但在Microsoft Azure IoT互联工厂的帮助下，我们完全可以在现有业务系统的基础上构建一个完善的智能系统，因此现有系统继续按照正常生命周期对待即可。因此大家需要谨记：不要让任何人拦在你的数字化转型路上，告诉你必须先进行一系列昂贵并且复杂的升级。我们完全可以从小处着手，一次解决一个问题，随后数字化转型就自发实现了。

Azure IoT互联工厂对后续转型的意义

Microsoft Azure IoT互联工厂的成功实施还让我们很多后续项目变得可行。

例如我们计划通过数字孪生技术打造下一代自动化测试设备。以后，如果需要在工厂中推行全新的测试序列，位于公司总部的工程团队可以直接部署新的测试代码，观察结果，并全面理解工厂中的不同状态。这一切都将归功于数字化孪生与Microsoft Azure IoT互联工厂IT网关的无缝集成。

我们还计划增加机器学习技术的应用范围。虽然已经明确，在机器学习的帮助下，我们可以构建更完善的流程，但能否使用数据和机器学习技术进一步完善产品本身？我们会使用机器学习研究很多问题，例如不同来源的各种零配件的组合能否趋向于打造品质更好的产品？

最后，我们还计划部署Cortana，借此消除工厂审计流程中可能存在的错误和疏漏。时至今日，几乎每间工厂依然会有至少一个专职人员手持纸笔来回巡视并记录各种信息。我们希望为产线经理提供基于Azure Cortana的界面，借此消除这种极易出错的手工流程。产线经理只需要将相关信息告知Cortana，Cortana就可以自动更新后端系统。虽然听起来这种改变微不足道，但最终将有效减少信息系统中错误数据的数量。

最让人激动的地方在于，这段旅途是没有尽头的！总有新的供应商陆续加入，总有新设备需要部署，总有新挑战需要面对……只不过我们已经针对未来做好了全面且充分的准备。

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