作為傳統制造(zao)業中的(de)佼佼者(zhe)，中集(ji)集(ji)團是世界(jie)知名的(de)物流裝(zhuang)備和(he)能源裝(zhuang)備供應商，，其自身業務更(geng)是涵蓋(gai)制造(zao)、服務、金(jin)融(rong)等多產業，目前(qian)已在全球20多個(ge)國家和(he)地區(qu)擁有共(gong)計72000名員工，集(ji)團業務呈現出多元(yuan)化和(he)全球化兩大(da)特點(dian)。
而對于中集(ji)集(ji)團(tuan)來說，對數(shu)字化(hua)的要求(qiu)是(shi)(shi)“更(geng)好的架構、更(geng)高的效率、更(geng)快的響應、更(geng)低的成本”，從而保障集(ji)團(tuan)運營質量和(he)(he)效率的提(ti)升(sheng)，而其業務的多元(yuan)(yuan)化(hua)和(he)(he)全球化(hua)既是(shi)(shi)優(you)勢，也是(shi)(shi)挑(tiao)戰(zhan)：由于業務的高速發展，特別是(shi)(shi)其海(hai)外業務迅(xun)速擴張，為集(ji)團(tuan)帶來了長期的發展潛(qian)力。但與此(ci)同時，集(ji)團(tuan)也面臨“制造+服(fu)務+金融(rong)”轉型(xing)升(sheng)級、提(ti)高生產力、多元(yuan)(yuan)化(hua)的業務板(ban)塊(kuai)以及分(fen)層管理、內控規(gui)范(fan)要求(qiu)等各(ge)個方面的發展需求(qiu)，中集(ji)集(ji)團(tuan)需要能(neng)夠覆蓋境內外各(ge)板(ban)塊(kuai)企業和(he)(he)業務單元(yuan)(yuan)、高效支(zhi)持彼(bi)此(ci)之(zhi)間開(kai)展協作的數(shu)字化(hua)基礎設施，以支(zhi)持公司在提(ti)升(sheng)智能(neng)制造和(he)(he)產品智能(neng)化(hua)能(neng)力上更(geng)進一步(bu)。
中集集團CIO潘進杰表示，“中集集團積累了海量數據，我們也在考慮通過人工智能、機器學習技術去挖掘更大的數據價值，特別是在制造業中實現關鍵工藝的改善。”此外，他還提到，“中集集團作為傳統制造業企業，如何從工業2.0跨越到工業3.0，在實現基本信息化之后，延展到工業4.0智能制造的方向，我們肯定需要做制造業的數字化轉型升級。”
中集集團CIO 潘(pan)進杰
業務全面上云，助力降本增效
對于像中集(ji)集(ji)團這樣(yang)的制造業企(qi)業來(lai)說，降本(ben)增效是(shi)企(qi)業擁(yong)抱(bao)云(yun)計(ji)算，尤(you)其是(shi)把核心系(xi)統部署(shu)到云(yun)上的目(mu)標之一。
基(ji)于這種考量，中集(ji)(ji)(ji)集(ji)(ji)(ji)團選(xuan)擇攜(xie)手亞馬(ma)遜云(yun)科技，早在2017年時就以SAP全模組上(shang)云(yun)為(wei)(wei)契(qi)機(ji)，正式開啟上(shang)云(yun)策略(lve)。如今，中集(ji)(ji)(ji)集(ji)(ji)(ji)團更是在其幫助下實現了一(yi)站部署滿足跨國流暢(chang)訪問，并(bing)通(tong)過統一(yi)運維平臺為(wei)(wei)海外應用部署提供有力支撐保障。中集(ji)(ji)(ji)集(ji)(ji)(ji)團能(neng)夠按需拉起服(fu)務資源，三天快速(su)完成基(ji)礎平臺資源交付(fu)，云(yun)數據庫提供底層(ceng)環境優化，相比原自建(jian)數據庫性(xing)能(neng)提升(sheng)30%，同(tong)時實現原生的安全合規和標準化服(fu)務。
據亞馬遜云科技大中華區CTO劉亞霄博士介紹，依(yi)托亞馬遜云科(ke)技，中集集團核心應(ying)用 SAP 全模塊實現(xian)了上云，運用云的靈活(huo)性進(jin)行多(duo)次(ci)按需優化和三次(ci)重大(da)調(diao)整(zheng)，始終保(bao)持(chi)最(zui)優架(jia)(jia)構和能力(li)，實現(xian)更(geng)優的架(jia)(jia)構、更(geng)高(gao)的效(xiao)率、更(geng)快的響應(ying)、更(geng)低的成本(ben)。
亞馬(ma)遜云(yun)科技大中華區(qu)CTO 劉亞霄
在(zai)溝通會上，劉亞(ya)霄(xiao)博(bo)士還提到了(le)亞(ya)馬(ma)遜云(yun)科技(ji)的(de)一些創新原(yuan)則，并且在(zai)與中集集團合作的(de)項目(mu)中，主要用(yong)到了(le)以下(xia)四點：
" 以(yi)終為(wei)始 "：亞馬(ma)遜(xun)云(yun)科技在(zai)做某件事情(qing)之前，會先討論(lun)清楚希望這件事能夠達(da)到什么(me)樣的(de)效果。在(zai)明確了最終的(de)應(ying)用目(mu)標和方(fang)向之后，再去推動(dong)前面的(de)技術迭(die)代。
" 循序漸進 "：在(zai)國內(nei)也有很多人將其稱之為(wei)(wei) " 小步快跑 "，實際上(shang)可(ke)以將其看做是把 " 以終為(wei)(wei)始 " 分(fen)解成(cheng)不同的階(jie)(jie)段，然(ran)后在(zai)每個階(jie)(jie)段去尋找和發掘其可(ke)以在(zai)應用(yong)、業務上(shang)跑到的點。
" 兼容(rong)并蓄 "：亞馬遜云科技(ji)并不是什么(me)東西都(dou)要(yao)自己(ji)做，而是非常注重生態的概念，逐漸的把現有的東西引入新項目，并且要(yao)與合作伙伴共同協作。
" 創新為要 "：這里所說的(de)(de)創新，并不是(shi)(shi)指的(de)(de)多(duo)高級的(de)(de)算法，而是(shi)(shi)要在這個算法過(guo)程中(zhong)不斷地同(tong)業界與(yu)時俱進，譬如傳(chuan)感器(qi)的(de)(de)升級、算力(li)的(de)(de)升級，都(dou)能帶來很多(duo)新的(de)(de)東西。
在實(shi)施全面上云戰略之后，中集(ji)(ji)集(ji)(ji)團不僅實(shi)現了(le)核心業務(wu)系(xi)(xi)統在云端的(de)部(bu)署(shu)，也支(zhi)持了(le)公(gong)司(si)更(geng)好地(di)實(shi)現 " 制造 + 服務(wu) + 金(jin)融 " 的(de)業務(wu)轉(zhuan)型目標。不僅如此，通過部(bu)署(shu)亞(ya)馬遜(xun)云科技的(de) Amazon EC2 云服務(wu)器、以 Amazon S3 云存儲(chu)服務(wu)為中心的(de)智能湖(hu)倉以及數據分析服務(wu)，實(shi)現 SAP 等核心業務(wu)系(xi)(xi)統部(bu)署(shu)在公(gong)有(you)云上，中集(ji)(ji)集(ji)(ji)團還節省了(le)高達千萬級的(de)成本投入(ru)。
值(zhi)得一提的(de)(de)是(shi)，依托亞馬遜(xun)(xun)云(yun)科技的(de)(de)專業(ye)服務團(tuan)隊，中(zhong)集(ji)集(ji)團(tuan)不僅(jin)成為亞馬遜(xun)(xun)云(yun)科技中(zhong)國(guo)區第一家 SAP 全模塊(kuai)公有云(yun)部署的(de)(de)企業(ye)，而且還正在探(tan)索利用數(shu)據湖、人工(gong)智(zhi)能和機(ji)器學習服務，加(jia)快推動公司(si)的(de)(de)數(shu)字化轉型(xing)。
挖掘數據價值，保障數據安全
在降本增效之外，亞馬遜云科技也(ye)在通過人(ren)工智能等相(xiang)關技術，幫助中集集團挖掘數據背后的深層價值，以此(ci)來(lai)找到更多的業務(wu)增長點。
2018年時，中集(ji)集(ji)團就(jiu)與亞馬遜云科技建立戰略合(he)(he)作關(guan)系，并成立了聯(lian)合(he)(he)實驗室(shi)。潘進杰表示(shi)，“聯(lian)合(he)(he)實驗室(shi)意義巨(ju)大”，他還特別提(ti)到了聯(lian)合(he)(he)實驗室(shi)對中集(ji)集(ji)團冷藏式集(ji)裝箱的關(guan)鍵工藝——發(fa)泡工藝的AI化改(gai)造。
具體來說(shuo)，發泡工(gong)藝(yi)是(shi)一(yi)項在制(zhi)造冷藏式(shi)集裝箱時(shi)的(de)(de)關(guan)鍵工(gong)藝(yi)。對(dui)于冷藏式(shi)集裝箱的(de)(de)生產來說(shuo)，發泡環(huan)節極其重要。但(dan)是(shi)長久以(yi)來，發泡用料量、發泡時(shi)間、發泡完成后的(de)(de)質量檢測等發泡工(gong)藝(yi)主要依(yi)靠(kao)工(gong)人經驗(yan)，難以(yi)形成一(yi)套標準。
對(dui)此，中集集團利用亞馬遜云(yun)科技(ji)的(de)(de)數據湖、機器學習(xi)算法等技(ji)術，通過采集關鍵(jian)的(de)(de)工(gong)藝數據，再進行AI模型建(jian)模參數分(fen)析，不斷迭代優化(hua)，最(zui)終將發(fa)泡(pao)(pao)板制造工(gong)藝涉及的(de)(de)100多項參數調優縮減至真正對(dui)整個發(fa)泡(pao)(pao)質量影響(xiang)比較大的(de)(de)30個左右。同時(shi)，通過持續的(de)(de)模型優化(hua)，發(fa)泡(pao)(pao)時(shi)間也從原本的(de)(de)30幾分(fen)鐘(zhong)降到20幾分(fen)鐘(zhong)，縮短(duan)了產品交(jiao)付周期。
在(zai)數(shu)(shu)據(ju)價值之外，制造(zao)業還有很多數(shu)(shu)據(ju)是非常重要(yao)的生產數(shu)(shu)據(ju)或特有數(shu)(shu)據(ju)，企業對于此類(lei)數(shu)(shu)據(ju)的隱私與安(an)全(quan)非常看重。實(shi)際上，通過亞馬(ma)遜云科技的安(an)全(quan)防(fang)護洋蔥模型，就能輕松(song)實(shi)現從最(zui)里(li)層(ceng)(ceng)數(shu)(shu)據(ju)的隱私定義，到最(zui)外面的整個合規遵從，能夠一層(ceng)(ceng)一層(ceng)(ceng)地做(zuo)好保護。
未來(lai)，在亞(ya)馬(ma)(ma)遜云科技的(de)(de)助力之下，中集(ji)集(ji)團可以更從容的(de)(de)應對(dui)全球化帶來(lai)的(de)(de)各種(zhong)挑戰。同時(shi)，亞(ya)馬(ma)(ma)遜云科技也將幫(bang)助更多的(de)(de)制造業企業進行數(shu)字(zi)化轉型升級，通過業務上云來(lai)提高企業的(de)(de)生產(chan)效(xiao)率、加速和支(zhi)撐業務拓展，讓企業在數(shu)字(zi)經濟中獲取更大的(de)(de)競爭優勢。
