工業和信息化部部長肖亞慶稱，2019年中國制造業增加值占全球比重達28.1%，連續10年保持世界第一制造業大國地位。截至2020年6月，中國制造業重點領域企業關鍵工序數控化率和數字化研發設計工具普及率分別達到51.1%和71.5%。

隨著智能科技設備強勢加入制造業，一些一線企業在使用過程中逐漸發現了傳統制造業和現代技術的一些矛盾。

其一，現代制造業專用機械功能豐富，但相應帶來的問題就是設備維護往往需要專業的對口人才，運營成本水漲船高;其二，整個時代的發展，市場需求由“大而重”轉變為“小而美”，定制化的需求旺盛，不管是制造業企業本身還是生產設備提供商，都轉變思路向著“即插即用”式產品發展，產品種類相應增多，定制化的設備也隨之增多，導致企業管理設備、數據的難度更高。

直指實際生產的矛盾如何解決，是目前很多制造業企業需要面對的問題。

工業后勤，為何難上加難?

對于始建于1943年的一汽解放汽車有限公司無錫柴油機廠(以下簡稱“一汽解放錫柴”)來說，70多年的工作流程面對工業數字化的時代要求，則更加需要攻堅克難。此時，一汽解放錫柴則更需要深挖自身工業生產上的痛點，針對痛點，引進合適的數字科技技術顯得尤為重要。

圖源：常州光圈

作為為一汽解放錫柴提供MR技術解決方案的常州光圈信息科技有限公司，通過長時間在生產車間、產線的調查發現，后勤是保證高效生產的重要因素，而一汽解放錫柴在后勤設備維護維修上正面臨一系列挑戰：

1、維修難

一汽解放錫柴主要生產適用于如解放J6等重型卡車或其他大型客車的發動機，普遍的發動機生產、裝配都需要上千平米的大型車間，幾十臺大型機械共同運作完成。在這樣承載大機械的空間中，如果某個設備出現問題，需要聯系對口的維修人員，在復雜的機械里反復對照圖紙、排查問題再進行維修。

圖源：農機360

而真正執行流程時會發現，一方面，要在故障現場聯系到維修人員，需要經歷較長的溝通周期;另一方面，維修人員需要從其他地方趕來，這一周期也會浪費很多時間和精力。進而導致一個小問題，需要很長時間才能解決，誤工、溝通…………無形之中增加了企業的成本。

2、維護難

除了維修之外，維修維護人員團隊的維護也存在著問題。

其一，經驗要求高。像一汽解放錫柴制造重卡發動機所需要的制造機械，本身結構復雜，需要長時間的接觸、了解以及大量的經驗累積才能快速精準的解決問題，這就導致了企業更愿意用老人，而很難啟用新人的人工分配不均問題。

其二，人員流動大。制造業企業工作環境和節奏比較艱苦，維修人員需要大量的出差，但對一些年輕人來說，收益不如互聯網企業，會產生頻繁的離職再招人現象，導致企業剛剛培訓的人，轉眼就回到了人才市場。

由此，企業的維修維護團隊就面臨著“老人不夠用，新人招不上來”的尷尬處境。

3、可持續難

數字化轉型另一個特征就是將企業原本的知識性生產資料、人才庫轉變為數字存檔、內部共享。而目前不僅僅是一汽解放錫柴，大部分傳統工業企業都仍舊保持著知識、經驗、數據等生產資料的“人傳人”的分享方式，尚未完整建立起成熟可用的內部數據庫，導致人才培養、設備維護等無法進入可持續循環發展狀態。

通過總結分析調研結果，常州光圈將技術方案落地點聚焦于一汽解放錫柴的設備維修維護上。在VR陀螺的采訪中，常州光圈總經理黃敏明說：“我們邏輯就是，現在維修工作繁瑣、人員培訓困難、技術水平有待提升、團隊很難維持，此時引入MR技術，把數據和流程的問題解決了，就是一個很好的解決方案。”

MR優化作業流程，修不難，學也不難

黃敏明所說的解決方案就是常州光圈歷時近一年，為一汽解放錫柴的設備維修維護量身定制的“一汽錫柴MR培訓及維護支持軟件系統”，該項目一期目前已經在一汽解放錫柴落地實施。

簡單來說，一汽錫柴MR培訓及維護支持軟件系統是通過HoloLens 2將2D/3D影像精準投射在實際環境的某個位置上，把以往復雜的信息轉換為視覺表現，同時通過簡化、教授維修操作，降低其上手難度和要求，充分提高了維修效率。

圖源：常州光圈

據了解，之所以說是為一汽解放錫柴“量身定制”，是因為“一汽錫柴MR培訓及維護支持軟件系統”是完全有針對性的解決目前一汽解放錫柴維修維護上遇到的實際問題。

首先，常州光圈通過與連接一汽解放錫柴的設備、工程師到場實地測量等方式，建立了定制的數據庫。

“遇到問題時，系統讀取設備的狀態參數，根據狀態參數做出故障判斷或問題狀態判斷。如果問題比較簡單，就直接調用知識庫指導解決。目前這種自動化的程度大概是60%-70%，而且仍然在提高。”黃敏明說。

其次，常州光圈利用MR技術為一汽解放錫柴的維修流程優化。作為70多年的老牌工業企業，一汽解放錫柴擁有完整、熟練且高效的工作流程，很難徹底改動，改動的成本也很高。而常州光圈則是選擇在原有的維修流程上進行優化，把負面影響充分降低。

前文提到，原本的維修流程中，等待經驗豐富的維修人員到場的時間成本很高。在常州光圈的方案中，把問題的判定和一部分維修工作交給了AI和戴著HoloLens 2的操作員。設備遇到問題，由AI介入判定問題，再由操作員選擇是否進行微信或呼叫專業維修人員。

圖源：常州光圈

“比如說，現場遇到A錯誤需要打開某個蓋子解決。通過傳輸回來的數據，戴著AR眼鏡的操作員可以看到一個動畫，告訴他應該打開某個蓋子，操作員只需要照著做就可以了。”黃敏明描述道。

“但目前還會有一些問題需要人工綜合判斷，這時候可以調用遠程支持。通過MR共享畫面，遠端的工程師、專業維修人員可以指導操作員操作。當然，雖然說這套系統極大程度降低了人力成本，但我們也承認有一部分問題必須工程師或者專業維修人員親自到場，這時候再聯系就可以了。”

根據黃敏明的描述，通過MR共享畫面，工程師、專業維修人員直面現場的時間是原來的1/10甚至1/20，免去了大量等待的時間。

而以上的高效便捷都是建立在第三點：人才培訓系統和數字知識庫上的，也是幫助企業數字可持續的重要關節。

黃敏明說：“現在他們的維修數據、維修知識庫很多還是口口相傳，或者以視頻的形式存檔，我們要建立知識庫，就是用動畫、建模把它這些知識和流程做出來。”

據了解，目前項目一期已經完成，針對性的知識庫也已經建立。黃敏明表示，在未來的二期、三期中，會逐步完善，并構建一個編輯平臺，由企業自行導入、建立知識庫。

通過硬件方面利用HoloLens 2，軟件方面對原有流程的優化、建立維修數據庫、人才培養平臺等，常州光圈幫助一汽解放錫柴搭建的“一汽錫柴MR培訓及維護支持軟件系統”，可以說是逐步的解決了一汽解放錫柴目前維修上遇到的困境，節省了大量的人力成本，并幫助其邁向了維修可持續化發展。

實踐出真知，時間和人力是MR B端落地的真正壁壘

在實際落地過程中，直面生產車間，與一線人員進行溝通，常州光圈有了非常多的體會。

在項目初期，就面臨著選擇什么樣的硬件平臺做研發，最終常州光圈選擇了HoloLens 2。對于這樣的選擇，黃敏明說：“主要基于三個方面，第一，硬件設備的基礎性能，我們想要前端人員真正使用它，這一點就很重要。拿FOV舉例，車間很大，如果FOV太小，工作人員要同時看兩臺設備的數字信息怎么辦?還有投射精度。我們需要用起來，數字標注到投射到準確的位置很重要，出現偏差的話我們做的東西就沒意義。”

“第二，交互。HoloLens 2的手勢識別精度和準確度足夠高，能夠大大減少我們推行這套系統的阻力。”

“第三，軟件。微軟是大企業，我們使用HoloLens 2硬件的同時也獲得大量的基礎軟件服務。很多基礎的工作，比如空間定位功能，就不需要我們單獨開發。包括后期，隨著數據量增加，我們也會用到微軟的云渲染服務。也可以說借用微軟的平臺，我們有了一個比較簡單的技術壁壘。”

接下來真正推行項目時，常州光圈也遇到了只有在實際執行中才會遇到的細節問題。比如面向的企業數字化程度不高，黃敏明對此深有感觸：“數字化程度不高，我們正在推行的1.5期里，就有很典型的例子。”

“1.5期我們的應用對象是換刀車床，有一個電柜樣的操縱板。圖紙是德國企業提供的，他們只做了很簡單的標注，比如第一排、第二排、第三排分別是A、B、C類，但具體接入什么線路、什么東西，圖紙上沒有。我們接觸到的工程師也不是原廠工程師，如果只看圖紙，在實際維修中提供不了幫助。”

圖源：常州光圈

“他們的解決方法是貼標簽，對于工作十幾年、有經驗的工程師來說，這當然沒問題。如果新來一個工程師，就需要他一次次去反復看標簽，顯然很費時費力。我們一部分工作就是在圖紙模型的基礎上做調整。”

“而一期面向的這臺設備，受限于場地，他們就把原本標準模型的3米長，改成了2.8米長。這種信息，你只是靠看圖紙肯定是不行的。所以要搭建數字化管理平臺，這個工作很繁瑣，一定需要人到現場去。”

在從想法到實際落地再到一期完成，順利的背后是常州光圈處理了許許多多類似“實際設備不對版”的問題。黃敏明表示，本月就會開始1.5期項目的持續推進。

“1.5期就指的是我們要把目前這套解決方案，移植適配到另外兩臺設備上。后面會繼續跟進二期，在工廠內部繼續推廣，讓我們的方案在錫柴內部跑起來，需要增加硬件、系統的數據等等。三期目前也是有規劃的，就是爭取推廣到一汽集團。”

關于為什么要做對工業企業的MR項目，黃敏明說：“因為看好未來的市場。就目前的情況來講，需求是明確的，像三一重工、中聯重科、特斯拉等制造業企業存在需求，另外還有一些紡織業等輕工業也都表示愿意嘗試。所以需求是存在的，但問題在沒有人實際的跑起來。”

“沒人愿意跑起來去做”也反應在項目實際落地的過程中。黃敏明和其團隊發現，由于可用于工業的AR眼鏡選擇很少，所以各個團隊之間真正的技術壁壘并不明顯。

最明顯的壁壘其實時間和人力，也就是在項目實施中，實際數據和圖紙數據不匹配，需要常州光圈的工程師長時間駐扎在工廠進行調研、測量才能導入并進行數字化管理。

“我們的工程師近一半的工作時間都在廠子里度過。”黃敏明說。

對于常州光圈來說，將MR技術真正帶給一線工作人員，所需要付出的是在建模、實地考察你、反復溝通磨合上的成本，但也帶來了巨大的收獲。黃敏明說：“爭取在明年三季度開始二期，同時我們也會繼續接觸像三一重工這樣的企業，把我們的技術投入到更多一線制造業的使用中去。”

此外，黃敏明還談到了在與傳統企業合作時的心得：“第一，推行項目的時候要讓對方有意愿。傳統企業每一個都有它的運轉邏輯，你要想撬動它某個點，就得讓他們產生意愿，才能順利高效的溝通;第二，我們自身要有很高的能動性。因為B端有B端的邏輯，產品必須要產生實際價值。再比如一些制造業企業愿不愿意用MR，你不去問不去跑，是得不到信息的。有些想法也是，只有實際看了才知道能不能用，有沒有效果。”