学泰科技：工业自动化也可零代码！中国智造升级的云上答案

　　制造业，正在逐步迈入“工业4.0”进程。全球范围内，工业自动化早已掀起从单一机械结构走向数字化、智能化、协同化的改革浪潮。“工业4.0”概念源于2013年德国政府的工业发展计划，意在与1.0蒸汽机时代、2.0电气化时代，3.0信息化时代进行区分，点明利用信息化技术促进产业变革的工业4.0智能化时代已然到来。

　　目前来看，中国工业自动化市场得到了长足发展，市场规模已超2000亿元，其中工业软件及系统市场规模预计为数百亿元，并在快速发展。工业自动化软件行业迎来长期机遇。而深耕于此砥砺前行的行业先行者，迎来了属于长期主义者的回报。

　　深圳学泰科技有限公司（以下简称学泰科技）正是先行者之一。据了解，学泰科技成立于2012年，属于国内首批专注在工业自动化软件开发的企业之一，一直致力于用数字化的知识解决生产现场最复杂、最基础、最核心的工艺问题。

　　“未来制造业发展一定是数字化能力要求越来越高的时代，以云端计算、现场执行的方式也一定会是智能制造的大势所趋。”学泰科技创始人兼CEO裴在明认为。

　　（学泰科技创始人兼CEO裴在明）

　　去年，学泰科技正式成为阿里云智能制造加速器的首批成员企业，与阿里云进一步加深合作，旨在探索中国“智造”加速的更多可能性。

　　聚焦柔性化生产，学泰科技打造系统平台支撑智造升级

　　自动化并非新鲜事物，但涉及到智能化升级，则面临着软硬件双边的转型桎梏。硬件方面，我国面向工业的高端计算设备被西门子、倍福等国外厂商所垄断，国外厂商的市场占有率超过85%。国外主流品牌的供货时间长、价格高，使得国内工业基础设施和生产都不同程度地受到影响与制约。

　　软件方面，在纯机械结构提升效率自动化设备带来制造业转型升级之外，数字时代所要求的协同工作需求，又因不同产品的生产设备机型，工艺等也不一样。导致其因设备厂商、通讯接口、工艺参数等各类问题无法调配。这直接要求自动化控制系统需要应对各种差异极大的通讯方式、控制逻辑、工艺数据结构，以及根据生产订单而千变万化的工艺参数。

　　在各类自动化设备进入工厂后，能够实现软硬一体的自动化控制系统，成为制造业工厂拥抱智能化、数字化进程的一种刚需。然而，对于自动化集成项目而言，“每一条自动化生产线的部署，都是高度定制化的项目。”裴在明表示。不同设备、产品、工艺、组织之间的差异，使得制造企业对于自动化系统的要求，普遍存在兼容性与低成本不可兼得的痛点，成为工厂数字化的一大掣肘。

　　“尤其是多品类、小批量的柔性自动化控制系统，目前在国内相对较少，我们创立时期国内更是少之又少。”裴在明表介绍，赛道玩家的匮乏，在于入门的难度。一方面是需要制造业机械加工领域的丰富经验，需要有对不同机械部件加工工艺的认知，另一方面则是需要对于加工设备与控制系统软硬两方面的深入了解。这导致整个赛道在学泰科技入局前，普遍只有欧美企业在场。

　　工程师与程序员之间，存在技术认知、行业经验等多方面的偏差。为此，学泰科技的解题思路，不是传统利用PLC编程的方式，而是选择自研了一套X-MASTER OT系统平台，采用零代码拖拽式编程。“我们在底层实现了各类控制系统、机器人、PLC等设备的硬件虚拟化，并提供了大量工艺应用包，或者说应用模块。”裴在明表示，“应用模块是学泰科技用10年时间、通过400多个项目所积累。用户在用我们的X-MASTER OT软件开发自动化控制系统时，只需编写业务逻辑即可。”

　　（学泰科技X-MASTER IDE开发环境）

　　这同样也是业内较为认可的技术路径。基于海量数据采集、汇聚、分析构建服务体系，构建支撑制造业的高效配置平台，需要数据采集、工业PaaS以及工业SaaS三方面支撑。

　　这也是学泰科技正在尝试的路径。X-MASTER OT系统实现了硬件虚拟化。类比于PC操作系统里的应用软件，X-MASTER OT系统里设计了包括机器人、生产设备、PLC等各类控制应用及特定场景的工艺应用。

　　项目化、产品化、平台化的战略三步走

　　传统自动化产线的落地实施中，无人化产线可能会涉及复数级别的多种类、多品牌生产设备以及机器人。这对于工程师个人的职业素养要求更高，往往电控设计就需要1~2月，再加上现场实施，通常一套自动化项目落地需要3~6个月。

　　再加上传统的自动化控制系统多是基于PLC开发，对于人才素质要求较高。控制系统开发、交接、维护对单一工程师的依赖度很高，一旦负责项目的工程师离职或转岗，这个项目的自动化控制系统基本上要重新编写。工作且涉及软件运维，人力成本较大。而且基于PLC的自动化控制系统无法实现多品种小批量的柔性自动化。

　　而X-MASTER OT平台，严格来说属于工业协同PaaS平台。对于制造业最直观的价值交付在于，系统开发周期大为缩短。具体来说，其优势在于图形拖拽开发语言使得开发过程低代码甚至零代码，降低开发人员要求。搭配基于动力学开发（能够反应应力、摩擦、重量等因素）的物理仿真软件，能够缩短调试周期。再加上能够适配大量品牌的自动化设备和机器人，大部分情况下用户可以在一天或几天内可以开发出所需的自动化控制系统，而电控方面现场实施周期也会大幅缩短。大大降低开发及实施成本。

　　以国内某领先制造生产企业与学泰科技的柔性自动化线项目为例，其在采用学泰X-MASTER OT平台开发智能制造系统后，同步配备了对应的加工设备、机器人、基础工具等硬件设备，实现了立式加工中心加工、卧式加工中心加工，刀具更换、清洗、在机检测的24小时无人化作业，成本控制能力和效率水平显著提升，生产效率提升就在30%以上。同时智能系统对接客户的MES系统按照系统的排产实现长时间无人化生产的同时，实现了对刀具寿命的精确管理保证加工精度、实现了生产数据实时远程监控、记录、导出以及系统出现问题时的远程维护。

　　“大批量大订单模式的时代已经过去了。”在学泰科技整体的战略视野中，伴随消费结构升级，制造业迎来巨大变化，小单快反的敏捷模式成为制造业工厂新主流，其一直专注的多种类、小批量业务特点，迎来拐点。而在2019年，学泰科技从企业战略层面出发，按照业务模式可以分为三个发展周期。

　　第一阶段是2019年以前，其以项目型业务为主，落地大量高度定制化的自动化项目，从中提取能够普遍适用的应用层模块。

　　第二阶段是2019年至今，以产品型业务为主。基于X-MASTER OT平台，学泰科技开发了X-MASTER控制系统，既有针对自动化厂商、设备厂商研发搭载系统的控制器硬件X-TROL，又有针对终端客户可以精确应用场景的标准化工作站X-worker。与此同时，其还同时研发了关注生产数据的采集与分析管理X-MES系统，同步配备为CNC、Robot、PLC等提供统一读写应用接口硬件X-PLUTO，为终端客户提供信息化、数字化入口。

　　第三阶段则是未来的发展方向，以平台型业务为主，将X-MASTER OT平台开放给第三方工程师，从而形成一个平台和应用生态。

　　学泰科技X-TROL控制器

　　“业务模式之间并不是割裂的，而是相互承接的。”裴在明向36氪介绍了目前学泰科技已经积累了超过200个模块，针对不同制造业场景的设备技术、工艺路线等“经验”，实现封装、固化和复用，使得工程师OT与程序员IT之间的认知间隙尽可能被标准化产品填补。

　　这需要积攒大量行业know-how才能应对现场复杂的设备协同及工艺问题。官方资料显示，学泰科技创始团队成员多出身于发那科公司。创始人兼CEO裴在明曾在发那科有10年任职经验，曾任发那科加工中心的负责人；CTO张廷锴曾任多年发那科加工中心的技术负责人。

　　软硬两步走，学泰科技基于阿里云开启云端智造新模式

　　在产品化向生态化转型的过程中，学泰科技延续产品开发与上云部署两条腿走路，寻找智能制造在云端时代的模式新可能性。一方面，如已经提到的标准化工作站X-worker，本质是一个可落地的标准化技能机器人，聚合CNC自动加工单元、EDM自动放电单元、CMM自动检测单元等硬件单元，又兼容各品牌的加工中心、数控车床等设备，将备料、加工、检测等一系列环节真正实现自动化、智能化、无人化。

　　学泰科技X-MES：基于阿里云进行设备状态监控和远程运维

　　无论是出于成本还是数据安全，使用阿里云的服务器，都是学泰科技在数据存储和提供设备厂商后台服务方面的一种必然。“尤其是最近设备厂商越来越多，今年能上云的设备台数在5000台以上，明年可能就是几万台，如果要采用本地服务器方式，需要自建机房，成本就很难控制。”

　　但对应的，不乏有终端客户对于数据上云存在信任问题。为此，学泰科技也在与阿里云探索更多可能性。比如基于阿里公共云飞天架构的本地化部署形态——云盒（Cloud Box），即是一种软硬一体化的部署方式。硬件部署到终端客户本地，满足企业在数据安全、延迟等方面的需求之外，又能保持公共云一致的便捷体验与统筹的管理接口，并不影响多端并行。

　　“云计算是制造业数字化转型绕不开的一部分。”工业自动化的初步阶段，生产流程相对孤立，只需要完成特定生产要求即可，但在万物互联的数字时代，“我们会发现不同设备之间一定会有系统的对接，并且存在数据的交互，这意味着自动化产线的算法会越来越多、越来越复杂，对于算力的要求也越来越高。”

　　在裴在明看来，自动化控制系统上云是一种效率与成本上的确定。“X-MASTER OT平台未来会整体迁移上云，这也符合公司的发展战略。”而在其设想中，未来云端时代的自动化系统终端部署，落地方式会更加轻便，工程师只需在终端现场进行“线上开发+线下部署执行”，搭配云计算能对应能力，快速获得符合制造企业实际生产需要的交付。“下一步是与阿里云寻找更多云端的可能性。