★卡奥斯物联科技股份有限公司盛国军，鲁效平

★卡奥斯工业智能研究院（青岛）有限公司陈录城，秦承刚

★卡奥斯物联科技股份有限公司高亚琼，王超，王朋静

1　背景

大规模个性化定制是一种集企业、客户、供应商、员工和环境于一体，在系统思想指导下，用整体优化的观点，充分利用企业已有的各种资源，在标准技术、现代设计方法、信息技术和先进制造技术的支持下，根据客户的个性化需求，以大批量生产的成本、质量和效率提供定制产品和服务的生产方式^[1]，能够显著提升企业的核心竞争力^[2]，已经成为目前制造业数字化转型的主要趋势之一。但大部分企业在实施大规模个性化定制过程中，普遍面临着战略规划不明确、数字化基础薄弱、落地实施成本高等问题^[3]。

针对以上痛点，海尔集团基于自身近40年的制造经验，推出了全球首家用户全流程参与体验的工业互联网平台COSMOPlat。该平台根植于以用户为中心的大规模个性化定制模式，构建了跨行业、跨领域、跨区域的立体化赋能新范式，能够为多个行业提供大规模个性化定制转型解决方案，目前已经在家电、服装、汽车等多个行业大规模应用，助力了企业数字化转型。

2　大规模个性化定制整体解决方案

2.1　大规模个性化定制平台架构

通过创新BaaS数字工业操作系统、BaaS工业大脑及大规模个性化定制套件，卡奥斯COSMOPlat构建起ONE-COSMO“三驾马车”平台架构，如图1所示。这一架构实现了工业全要素从物联到智联的突破，以及数据要素从“散”到“融”到“智”的突破，为企业从大规模制造到大规模个性化定制模式转型提供了全方位支持。

图1 大规模个性化定制工业互联网平台架构

平台架构自下而上介绍如下：

（1）物联设备层，通过物联网关、协议解析、边缘智能、规则引擎等支持百万级先进设备连接，兼容450多种协议，支持多源异构工业组件群和海量数据融合以及第三方开发者的泛在接入，能够集成处理全生命周期多源异构数据。在物联设备层还设计了反向控制功能，将虚拟世界的信号和操作反馈到真实生产现场，优化了现场的参数和逻辑，可以实现最佳运行效果。

（2）BaaS数字工业操作系统包含容器云管平台，操作系统组件服务开放，能够支持多种方式全面连接工业设备及企业数据源，打通了工业互联网“最后一公里”。建设面向工业的现代物联栈，通过嵌入式实时操作系统与数据主线技术，全面连接超过53种的工业设备及企业数据源，能够满足工业设备全量接入、云边协同、数据实时采集等工业企业客户需求，使用户享有操作系统不断增强的性能、可靠性和安全性。

（3）BaaS工业大脑包括工业大脑总控平台，以及开放和开源的能力市场。目前已沉淀超过5000多个工业机理模型与算法，广泛应用于工业设计与研发、机理仿真与数字孪生，具备高度的可迁移和可复制性。在生产过程中，平台上的应用可以任意调用卡奥斯BaaS工业大脑能力网格的能力，同时支持训练和推理，为用户提供一站式AI开发能力，助力工业生产自感知、自学习、自决策、自适应、自诊断。

（4）大规模个性化定制套件具有平台化设计、智能化制造、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理等六种能力，已开发25个云端套件、10个边+端套件，构筑了以用户为中心的智能产品、智能生产、智能服务等系统。与一般服务商提供的单一化系统或软件不同，该套件具备独特性，能够提供类似乐高的工业服务，所有的产品可以像积木一样拆解并根据企业需求重新组合，形成适合不同场景的解决方案，极大地提升了开发和应用的效率。

（5）解决方案层，面向中小企业、腰部企业、大型企业、园区、政府等用户，根据用户需求，提供覆盖交互定制、开放设计、精准营销、模块采购、智能生产、智慧物流、智慧服务等全业务流程的大规模个性化定制解决方案，目前已在全球20多个国家和地区的家电、服装、汽车等10多个行业开展了大规模应用。

2.2　大规模个性化定制套件介绍

在业务流程上，平台通过工业大脑和工业OS提供软件产品连接与数据汇聚能力，一方面通过交互定制和智慧服务节点与用户连接，另一方面通过物联设备层与制造企业仪器仪表、工业设备、工控系统、上位机等连接，经过协议转换功能统一以MQTT协议将数据上传到云端，供交互定制、开放设计、精准营销、模块采购、智能生产、智慧物流、智慧服务等七大类业务流程调用，如图2所示。这种方式构建了大规模个性化定制套件系统，提升了企业的智能制造水平。

图2 大规模个性化定制套件

大规模个性化定制套件已覆盖24项业务支撑系统，实现了全流程各节点系统横向集成和协同设计与制造，让用户全流程参与其中。

（1）交互定制：利用社群交互系统收集用户碎片化、个性化需求，并联全球研发网络资源整合成需求方案，将用户不确定的小需求变成确定性的大数据，帮助用户实现创意到产品转化。

（2）开放设计：利用PLM系统协同设计，通过PDM系统数据共享，利用CAX系统执行设计，在工艺管理与优化系统进行资源交互，支撑设计师与用户实时交互。同时，利用虚拟仿真不断修正产品设计，形成符合用户需求的产品。用户信息和订单需求通过前端定制体验平台等端口直达工厂。

（3）精准营销：通过SCRM会员管理，结合电商系统进行用户交互，实现产品的预约预售，解决产品生产出来卖不出去的问题。同时，通过大数据研究形成用户画像和标签管理，实现千人千面的精准营销。最后，将用户画像升级为用户场景定制，创造用户体验价值，提高用户满意度和忠诚度。

（4）模块采购：通过SCM系统协同供应链，在SRM进行采购管理，实现供应链高效运作。以用户为中心，并整合全球一流模块商资源，积极参与到用户交互及前端设计中，通过用户评价实现自优化，让用户自由选择最优、最合理的解决方案。

（5）智能生产：基于工厂联全要素、联网器、联全流程，通过COSMOPlatAPS处理订单，在MES、EAM、SCADA、EMS、SPC、QMS等信息系统进行生产排程、生产执行、物料管控等柔性制造，实现生产进展及过程透明可视，真正做到以用户订单驱动智能生产。

（6）智慧物流：融合营销网、物流网、服务网、信息网等，通过COSMOPlatWMS、WCS、TMS等系统进行调度、配送、监控等，构建了智能多级云仓方案、干线集配方案、区域可视化配送方案和领先1KM送装方案等，实现了用户订单完成后直达用户，有效提高了产品不入库率，降低了物流成本。

（7）智慧服务：将事后服务转型到事先服务，通过工单系统、用户服务中心、产品服务系统等为用户提供差异化的产品服务。同时，通过企业运营管理平台、产品分析系统等为企业管理提供决策支持。

海尔集团创新性地将自身工厂实践经验模式化为大规模个性化定制套件，将交互定制、开放设计、精准营销、模块采购、智能生产、智慧物流、智慧服务等7大节点进行数字化迭代，软化为可以复制的SaaS软件应用^[4]。这种方法有效解决了传统制造业升级过程中面临的路径、技术和成本等方面的难题。依托COSMOPlat平台，海尔卡奥斯能够为不同企业提供端到端的大规模个性化定制解决方案。

3　案例实施与效果

3.1　家电行业应用案例

以青岛某家电工厂为例，工厂面临着用户需求更加个性化、产线柔性化能力不足、生产过程数字化水平较低、系统数据孤岛等问题。针对这些问题，基于卡奥斯工业互联网平台搭建了家电行业大规模个性化定制解决方案，工厂实现了模块定制、众创定制和场景生态定制三种定制模式，实现100%定制、100%网器、100%终身用户。在模块定制方面，采用不变模块+可选功能模块的组合定制方式组合落地了162种产品，让用户拥有了专属定制；在众创定制方面，通过众创定制抓取用户需求，将用户小需求汇聚成生产大需求并转化输出创意方案，众创出来的产品上市15种新品类空调，单品类带动产业30%销量提升，同时节能46%、减排30%；在场景生态定制方面，聚合400+资源生态，共建空气生态平台，共创9大家庭全空间6类人群1000多全场景定制解决方案，赋能空调从产品创新到健康空气生态创新，实现了空气方案和睡眠方案的定制。

3.2　服装行业应用案例

以青岛某服装公司为例，公司面临着库存高、产销不匹配、定制化订单效率低等行业痛点，虽然市场上存有大量的多品种、小批量、定制化订单需求，但是工厂习惯了大规模批量化生产，没有承接能力。基于卡奥斯工业互联网平台，结合服装公司行业知识，公司搭建了服装行业大规模个性化定制解决方案，涵盖基础模块、定制模块、设计定制、虚拟试衣、生产管理、订单管理、结算管理、在线帮助、评价系统等功能，为用户提供从量体、设计、制造到物流的软硬件解决方案。通过服装个性化定制业务模式，消费者可以自由DIY设计服装，实现了服装“一人一版”，服装定制更加智能化，在网络平台上实现真正的“量体裁衣”。该平台对传统库存式生产和销售模式，尤其是对传统服装经营店进行了颠覆性大规模个性化定制变革。通过应用解决方案，服装公司的定制订单增加了30%，产品开发周期缩短70%，订单响应周期缩短50%，不入库率达到65%，成衣生产周期缩短36.6%，产能提升50%。

4　进一步讨论的问题

人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展和广泛应用已经极大地提升了当前的生产力^[5]。面向未来，如何利用新一代信息技术和智能技术进一步提升工业互联网平台的能力、降低企业数字化转型成本是需要进一步讨论的问题：

（1）设备连接的稳定性和可靠性：工业互联网平台让制造服务资源泛在连接成为可能^[6]。在工业过程中，工业设备实现互联后，设备的连接稳定性、可靠性对于数据和模型的准确性至关重要，也直接影响到工业互联网平台能力的提升。如何确保设备在各种环境条件下都能够保持稳定的连接，数据能够实时可靠传输，是需要进一步考虑的问题。

（2）数据的质量和完整性：工业数据是工业互联网广泛应用、实现智能制造的基础^[7]，其质量和完整性直接影响到模型的准确性和预测能力。如何有效地处理和分析数据，以确保其质量和完整性，是另一个需要深入研究的问题。

（3）模型的优化和适应性：工业大模型是企业数字化转型的重要工具，需要不断地优化和适应不同的工业场景。如何根据不同的工业场景和需求对模型进行优化和调整，以提高其准确性和适应性、降低企业数字化转型成本，也是需要考虑的问题。

5　结论

海尔集团基于自身数字化转型实践，提出了ONECOSMO“三驾马车”平台架构，创新性推出BaaS数字工业操作系统、BaaS工业大脑和大规模个性化定制套件三大核心能力，为企业数字化转型提供了大规模个性化定制解决方案。该方案涵盖交互定制、开放设计、精准营销、模块采购、智能生产、智慧物流、智慧服务等七大类业务流程，通过工业APP的排列组合，可以为企业定制数字化转型的个性化方案，实现客户价值最大化。该方案已经在家电、服装、汽车等行业大规模应用，有效提升了企业的市场竞争力，未来将面向更多行业推广，以支撑我国制造业的高质量发展和提高我国制造业的国际竞争力。

作者简介：

盛国军（1970-），男，浙江绍兴人，工程师，现就职于卡奥斯物联科技股份有限公司，研究方向为工业互联网、智能制造关键技术等。

鲁效平（1981-），男，山东泰安人，教授级高工，现就职于卡奥斯物联科技股份有限公司，研究方向为工业互联网、智能制造关键技术等。

参考文献：

[1] 陈录城, 冯泰文. 大规模网络协同定制: 价值创造机理与驱动因素[M]. 北京: 经济管理出版社, 2021.

[2] SVENSSON C, BARFOD A. Limits and opportunities in mass customization for "build to order"SMES[J]. Computer in Industry, 2002, 49 (1) : 77 - 89.

[3] Gupta A M, George J F. Toward the development of a big data analytics capability[J]. Information & Management, 2016, 53 (8) : 1049 - 1064.

[4] 刘玉平, 孙新涛, 牟堂峰, 等. 大规模个性化定制模式探索与实践[J]. 中国仪器仪表, 2020(02) : 29 - 33.

[5] 霍鹏, 李远. AI对工业自动化的影响研究[J]. 自动化博览, 2023, 40 (05) : 44 - 47.

[6] 李心雨, 等. 基于Self-X认知制造网络实现认知大规模个性化定制-一种工业知识图谱及图嵌入技术使能的途径(英文) [J]. Engineering, 2023, 22 (03) : 14 - 19.

[7] 王宏志, 梁志宇, 李建中, 等. 工业大数据分析综述: 模型与算法[J]. 大数据, 2018, 4 (05) : 62 - 79.

摘自《自动化博览》2023年9月