电子元器件行业是电子信息产业的基础支撑性产业，是关系国民经济和社会发展全局的基础性、先导性和战略性的支柱产业，整体市场规模庞大，门类极为丰富。WSTS数据显示2021年全球半导体市场规模已达到5,559亿美元，同比增长26.2%。预计2022年全球半导体市场规模将突破6,000亿美元。中国仍然是最大的半导体市场，2021年的销售额总额为1925亿美元，同比增长27.1%。目前市场下游需求多样，采购订单分散，上游原厂端相对集中，通常难以完全直接对接海量下游需求。因此，在电子元器件上游原厂与下游需求方之间通常存在一个规模巨大的流通市场，各级分销商在其中发挥了重要作用。

资料来源：WSTS

特别是广大中小企业，他们主要集中对现货的需求，订单以研发、打样、试产或小批量生产订单为主，订单零散，通常会面临价格高、搜寻与沟通成本高、假货（含翻新货）不易识别、难以一站式购齐等问题，行业迫切需要供应链信息透明化、质量标准规范化、服务协同高效化。此外，电子产业中小企业，在产品设计、研发打样、小批量试产、元器件采购、批量生产等环节，需要对接多家供应商/服务商，无法形成组合最优解，效率低。

资料来源：中国半导体行业协会

十余年前，云汉芯城创始团队就观察到中小电子制造企业采购环节的痛点，为打破电子元器件采购环节信息不对称，重塑电子元器件供应链的传统服务模式，2011年云汉芯城www.ickey.cn作为具有行业引领意义的电子元器件垂直电商正式上线。经过十一年发展，云汉芯城利用互联网、物联网、大数据与算法等技术，从单一的电子元器件线上采购发展成一站式线上商城与电子制造协同产业互联网企业，为电子行业的海量中长尾客户提供高效优质供应链服务。

一、从0到1创新，“技术演进”助力线上商城高效服务

1.1 让业务先跑起来

2011年，云汉芯城网站上线，作为国内第一家电子元器件采购商城，聚焦电子行业的中小企业用户。起初采用单体技术架构，几台Web主机加上一台数据库服务器。当时的业务诉求是“快”，快速响应业务、快速开发、快速部署！时值国内电子商务迅速崛起，系统上线第一年就实现了几百万的销售额，之后每年以几倍的速度快速增长。

业务发展太快，但技术架构不够扎实，2014年下半年系统瓶颈凸显，表现为业务高峰期系统经常宕机。每当事故发生时，业务部门的同事称之为“下午茶时间“！

云汉芯城最初的商城架构

可以看出，当时的技术架构没有进行前后端分离，也不具备横向扩展能力，想堆服务器都堆不了！

1.2技术架构升级

2016年，技术团队借鉴当时互联网流行的“复杂系统拆分解耦”的做法，对原系统进行了模块拆分和重构。这种架构的优势是当系统遇到瓶颈时，只需要局部治理，不用整体推翻重来，同时便于团队扩大后的分工协作。升级后的架构如下：

服务解耦的新架构

采用同样的架构，开发了内部供应链运作系统，包含销售、采购、仓储物流、营销等子系统。这些子系统相互协作，实现了各类正、逆向业务流程，覆盖了供应链全链路。

过去5年，这套技术实践，有效地支撑了业务的高速发展。

业务系统

亮灯货架指示商品位置

二、从1到N创新，电子制造协同的“互联网+”数字化实践

2.1 电子制造中小企业的痛点

今天的电子制造业涉及产品设计、研发打样、小批量试产、元器件采购、批量生产、产品全生命周期服务等环节。中小客户在这些环节中普遍遇到的瓶颈包括：设计与开发周期长的研发瓶颈、复杂供应链的采购瓶颈、定制多样化的制造瓶颈、高品质要求的管理瓶颈、产品全生命周期的持续服务瓶颈等。由于链条长，涉及环节多，中小客户需要对接多家供应商/服务商，无法形成组合最优解。

云汉芯城除了提供电子元器件采购服务外，也提供PCBA（PCB和SMT）云工厂与面向制造的设计等线上协同服务，构建了一站式电子行业的服务平台，为客户提供全局最优解。

2.2 基于云工厂、EDFM、HiBOM的电子制造协同创新

数字化驱动产业升级的当下，传统电子制造业面临上述挑战，必须进行产业升级。

“云工厂”，类似云计算调度多家工厂的产能，针对客户的多样化需求，快速完成最佳匹配。

PCBA云工厂的业务架构设计

EDFM（E-Design for Manufacturing，在线的面向制造的设计）则帮助客户在早期设计阶段就评估制造的可能性、高效性和经济性等约束，实现设计与生产协同的一体化，将风险前置，极大节省开发时间与成本。

线上EDFM

EDFM的二维展示，包含Gerber层筛选、编辑；层级视图、顶部视图、底部视图切换；元器件位置调整等功能。

EDFM二维展示效果

EDFM的三维展示，基于RBP的3D渲染引擎，这种绘图技术把JavaScript和webGL 2.0结合在一起，为H5 Canvas提供硬件3D加速渲染。

EDFM三维展示

基于云汉搜索引擎和算法的智能选型HiBOM产品，分钟级即可完成人工2~3天的元器件选型配对，极大提升配单效率，下文有详细介绍。

三、从信息化到数字化，数据价值挖掘与激发

伴随着业务的高速发展，数据持续积累。数据是云汉芯城的核心资产，2017年起，云汉芯城将“一切业务在线化，一切业务数据化，一切数据业务化”的战略贯彻落实至经营各个环节，围绕为客户创造价值的主线，实现数据与业务的闭环，将数据分析结果产品化，不断拓展业务应用场景，提升客户体验。

3.1 第一阶段：数据积累与价值初探

(1) 电子元器件分类、属性标准化与BOM智能配单

客户寻找物料分为两种场景。一类是拿到器件型号名称或名称的其中一段做检索如STM32F103C8T6，客户也经常使用“STM32F103”检索；另一类是用器件的属性描述检索，如用“3.3Ω 0805 -5%~5% 0.125W”去检索某个贴片电阻。第一种情况，采用主流的搜索引擎技术比如ElasticSearch或Solr等，选择合适的分词算法将商品数据做索引，再结合排序算法即可有效解决。但针对参数描述的检索就涉及以下两个难题。

a. 电子元器件分类与属性标准化

早在2014年，云汉芯城就意识到了商品基础档案信息的重要性。举个例子，DAC7614P是TI的DAC（数模转换）芯片，DAC分类的部分核心参数如下：

每种器件类别对应的核心参数集对于元器件初筛、替代选择（尤其是国产化替代）非常重要。

截至2021年，系统已经积累了千万级别的SPU基础信息库。

b. 语义分析和关键参数提取及转化

云汉芯城实现了一套电子元器件行业的语义分析系统，能对输入的参数进行识别、提取和转换。接上面的例子，用户输入“3.3Ω 0805 -5%~5% 0.125W”，这套系统就能识别用户在搜索贴片电阻，封装0805，阻值3.3欧姆，精度5%，功率0.125W。

基于a和b的工作成果，2019年云汉芯城研发出HiBOM智能选型配单工具，在线分钟级完成传统人工2~3天完成的BOM配单工作，平均解析正确率达到90%以上，大幅提升客户选型和配单的效率。

BOM配单结果

(2) 关务数据沉淀与商品智能归类

商品报关归类工作是供应链中非常耗费人力的环节，电子元器件型号千万量级，这个问题尤为严重。于是云汉芯城利用历史归类记录，建设了商品报关归类系统。该系统除了覆盖存量相同型号外，还能对相似类别的新型号做出正确归类，减轻了人工处理工作量。

3.2 第二阶段：数据中台建设

随着数据量的快速增长，数据存储和计算能力成为瓶颈。2017年云汉芯城开始着手大数据平台建设，早期尝试过Greenplum数据库。但随着数据种类与量级的增长，数据开发过程中存在数据质量不一致、数据口径多样、重复性工作多等问题。借鉴主流互联网公司的大数据实践，分层搭建了离线数仓。同时统一了各项业务指标的定义，将各类BI统计以数据看板、监控大屏等形式直观地提供给业务部门。

数仓分层架构

监控大屏示例

3.3 系统支撑能力

为了实现系统的高可用，云汉芯城在运维架构上确保了全链路无单点风险；实现了数据实时同步到异地机房，通过分布式集群，在单个机房宕机时可快速切换至灾备机房继续提供服务。

云汉芯城自研了CI/CD（持续集成与交付）系统，将需求、缺陷、测试、变更、发布的协作集成一体，月变更发布达到400多次。

四、筑牢数字化技术底座

随着电子产业互联网的高速发展，为了满足快速变化的需求，覆盖更广的应用场景，对敏捷开发迭代、智能化水平、系统高可用提出了更高要求。云汉芯城以云原生化、数据与算法驱动为技术发展方向，持续推出高创新性、广覆盖性的智慧应用，筑牢数字化底座，为产业数字化发展贡献云汉力量。

4.1 云原生化

云原生化的两个重要步骤是系统架构微服务化与部署容器化。

容器化是轻量级的虚拟化隔离技术，允许单个内核上运行多个独立的空间实例，这些实例称为容器，不受宿主机环境差异的影响。

微服务是一种构建复杂应用系统的技术方案。通过在容器编排平台上构建微服务架构，具备如下优点：①统一的服务注册与发现管理；②架构可伸缩（适配业务规模的动态变化，如工作日对比周末变化明显）；③灵活的发布能力，支持A/B测试；④服务高可用；⑤限流熔断（避免恶意流量攻击）；⑥链路调用追踪，用于快速故障定位与链路性能可视化；⑦轻量化。

蓝绿发布与A/B测试

容器微服务体系的这些优点与业务发展要求的节奏相匹配，云汉芯城会逐步完成技术底座的升级。

4.2 数据驱动

除了已有的离线数仓外，秒级准实时OLAP（Online Analytical Processing)实时流式计算将来也是云汉芯城数据中台的重要组成部分，能够实现业务运行指标秒级反馈，业务运行异常小时级归因，可用于实时数据分析、反爬虫等场景。

数据中台架构

4.3 算法驱动

业务积累的大量数据，为算法应用提供了基础。云汉芯城将搭建一套集数据获取、特征工程、模型训练与评估、模型在线运行为一体的算法平台。

算法平台

大数据与算法将在提升业务运作效率，如国产应用推荐、智能物流、协同制造等方面发挥越来越重要的作用。