Zhenge投资了2000万名前苹果建筑师，以帮助SAIC通过该系统将收入增加1亿多
谢梦君（后排左二）表示，尽管球队很小，但每个人都是好士兵。
文字|铅笔路记者吴则谦
中国制造业的每个企业主都想赶上“智能制造”的高速列车，但是在升级生产线设备之后，他们面临着DRIP（数据丰富，信息贫乏）的局面。
针对这种情况，“集梦智能”于去年9月启动了工业大数据分析平台JIMP，以帮助制造公司在生产过程中管理和应用大数据。该系统从人员，设备，材料，产品和各种业务系统中收集数据，并建立数字工厂模型来分析和管理数据，以优化生产过程并快速发现质量问题。
部署该系统后，上汽乘用车的批量缺陷停机时间从每月4到5个小时减少到0，新模型的生产和调试周期缩短了15％。汽车企业的总收入增长超过一亿元。
目前，“集梦智能”开发的系统已在上汽的五家工厂投入使用。去年10月，公司又完成了2000万元的天使轮融资。投资者是珍基金。
注：谢梦军保证本文中的数据正确无误，并对内容的真实性负责。笔迹用于客观和真实的录制，并且已备份了快速录制的声音。
解决制造数据难题
在2015年之前，谢梦君的工作一直集中在互联网产品技术的发展上。制造业是他从未想到过的领域。但是，由于他们精通Go编程语言，Apple邀请他们加入，负责工业自动化制造系统的设计和实施，以提高公司产品的质量。
三年使他对整个制造业有了深刻的了解。团队开发的系统还帮助公司每年节省数十亿美元。由于它可以帮助公司提高效率并降低成本，因此将该系统设计概念应用于其他制造公司也可以发挥更大的作用。
有一些含糊的想法的谢梦君一直与他的朋友朱圣华保持联系。后者开发了质量数据分析系统，该系统可以实时收集和分析在产品制造过程中生成的各种质量数据，并以此数据为基础并推动提高产品质量。两人认为，以数据分析为起点，可以帮助企业在工业生产过程中管理和应用大数据，从而达到优化操作程序，提高设备能效，增加人均生产能力和改进产品的目标。质量将是一个有希望的创业方向。
在参观了长三角的许多制造公司之后，他们发现中国的制造业仍然面临许多问题。尽管许多工厂已经更换了机器人，但是不同生产线和不同模块之间的“信息孤岛”情况更加严重，并且机器故障信息也难以及时发现。其次，在质量控制方面，许多公司只能在成品阶段就区分优质产品和次品，而不能进行生产前检查以避免次品。最后，制造业和物联网的机器人化将不可避免地意味着大量数据的出现，但是传统的软件系统只能提供简单的信息，例如生产率，并且已经在面对工业大数据时被“拉伸”了。
谢梦军和朱胜华认为，此时进入制造业并使用数据分析方法来帮助企业提高工业信息化水平是一个不容错过的机会，因此他们决定在9月份成立“集梦智能”。去年。
质量是核心
对于制造业来说，确保生产线的稳定性和最终产品的质量是他们的最大需求。团队首先从“质量”开始，以确定产品开发的方向。尽管从表面上看这是一个简单的词，但它涉及工厂的各个方面，因为质量问题可能是由机器，人为因素和过程引起的。
因此，团队的第一步是数据收集。通过开发不同的文本引擎，调用和分析机器定位坐标数据，过程数据，生产线生产数据，原材料备件供应商数据等，然后利用机器学习，再加上经验丰富的工厂人员的协作，来消除80％的无用数据。随后，对关键信息进行了整理。
这时，“集梦智能”可以使用这组处理后的数据来构建虚拟数字工厂模型。该模型是物理工厂运行状态的实时映射，人员，机器，材料，环境和产品信息都可以反映在该模型中。
在此模型中，管理人员可以实时了解工厂运营中的错误。同时，可以使用多种方法，例如数据合并，数据计算，数据拆分，数据关联和规则引擎。分析数据以查找问题的根源。例如，某个供应商提供的零件有错误，这会导致下游汽车制造商组装的前灯位置发生偏差。传统劳动很难找到大灯安装错误的来源，而“吉盟智能”可以通过相关分析从数千个数据中快速确定错误的来源，然后方便工厂调整生产以减少损失。
为方便管理人员，团队以可视化的方式显示所有数据分析结果，包括容量预测，未使用的材料分析（长时间不使用或少量使用的材料），质量分析，缺陷分析，智能报告，供应链管理，售后反馈等。
团队开发的用于汽车测量数据的多维分析工具。
整个系统不仅对单个工厂有用，而且对整个行业生命周期都有用。例如智能检具，在整车厂出售整辆车后，可以通过物联网设备收集车辆的实时使用数据以进行分析。当找到相同的零件时，供应商A的磨损程度远大于供应商B的磨损程度，将来汽车制造厂可以选择与B合作。此外智能检具，来自同一供应商的不同批次的产品也将具有差异。如果某一批次的数据不佳，可以追溯到上游零件供应商以帮助分析原因。
在与上汽乘用车公司的合作中，“集梦智能”帮助其建立了完整的质量监控系统，包括激光跟踪仪，三坐标测量机，白光测量和各种检查工具等。使用该系统后，停产停产损失从5000万元以上减少到0元，成品维修时间从每月500小时减少到200小时。
目前，“集梦智能”开发的系统已在上汽的五家工厂投入使用，产品已基本标准化，部署和交付给类似制造商仅需一周左右的时间。接下来，团队将专注于汽车，3C和机械制造这三个行业。
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孙娇编辑，Mayir校对
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