汽車制造數智化轉型趨勢分析及展望

胡昌華

近年來，數智化轉型升級在各行各業掀起了一波浪潮，汽車制造數智化轉型升級也在不斷的深入發展中，有些企業轉型取得成功，表現在產品銷量和市場占有率上取得了好的成績。本文拋磚引玉，分析數智化轉型發展趨勢及新一年的展望。

汽車行業數智化轉型升級的大趨勢

汽車制造在加速向數字化、智能化轉型升級趨勢，主要體現在以下幾個方面：

1.新能源汽車快速發展的促進

新能源汽車發展近幾年突飛猛進，市場滲透率越來越高，預計到2025年與傳統燃油車占比持平，到2027年達到65%（見圖1）。

新能源汽車的快速發展促進了新工廠建設和老工廠的技術改造，而新的數字化、智能化技術在改造和新的生產線上得到了落地實踐，不僅使新能源汽車生產線的技術水平躍上了新的臺階，而且也帶動傳統能源汽車生產線在加快數智化轉型，以便贏取更大的市場占有率。

2.產品開發加快向數智化轉型

為滿足市場激烈的競爭，新車型的產品開發周期不斷壓縮，由以前的36個月縮短到24個月，有的公司甚至只需要18個月就可推出一款新的車型，這些都要求采用新的數智化技術才能達成。比如下列數智化技術就得到了廣泛應用：3D設計環境、虛擬驗證體系、仿真分析、知識經驗庫建設、數字化樣車評審、虛擬裝車驗證、數字孿生技術應用、生產線虛擬調試及虛擬培訓等。

3.制造技術向數智化轉型升級

數智化改變了汽車生產管理、過程管理、質量控制、制造執行和物流管理的方式。新的技術提升了效率，穩定了產品質量，降低了勞動強度。

采用的數智化技術包含但不限于以下方面：整車跟蹤定位系統、滿足訂單式生產的制造執行系統、滿足訂單式生產方式的高級排程系統、在線檢測智能化、過程監控自動化、智能化防錯、工藝監控透明化、大數據分析預測、自動化智能工作站、能源管控系統及設備管控系統等。新能源汽車動力電池合裝（見圖2）就采用了數智化技術。

4.質量管理向數智化轉型

質量管理數智化技術的一個最重要的功能就是能提供穩定可靠的產品質量，實現用戶對產品質量的愿景。通過建立AVI整車跟蹤定位系統實現產線車型智能識別及防錯、在線實時監控、工藝參數精確控制、質量狀態實時檢測及大數據分析與預警等，提升了汽車零部件和整車的質量水平及穩定性。

主要的數智化技術有：數字化全面質量管理平臺、一車一檔（數字化質量檔案）、數字化質量門監控、質量數據聯網及分析、過程質量監控管理、質檢知識庫、缺陷定義標準化、數字化間隙面差檢測系統、工藝參數數智化監控管理、視覺識別缺陷及3D測量與統計分析系統等。

5.物流管理向數智化轉型

汽車生產過程物流量巨大，特別是新建的工廠往往都超過了60JPH（件/小時），有的公司一個基地的產能就達到了200JPH，需要生產多款車型，其零件物流、整車物流將會呈幾何倍數上升。因此物流管理出現了許多數智化轉型升級技術，如：智能化立體庫、智能配送系統、智能存儲管理、智能化物流防錯系統、智能化排序管理、轉運自動化及智能調度系統等。

6.銷售服務向數智化轉型

汽車合資公司引入的4S店壟斷式銷售模式，在電動汽車公司和新勢力造車公司的沖擊下，已經不能適應幾乎人人擁有智能手機的互聯網時代銷售格局。新的數字化終端銷售模式應運而生，引領汽車銷售服務走向了一個全新的數字化時代。

數智化轉型升級的重點項目實踐案例

近年來汽車智能制造數智化轉型取得成功的案例很多，且各有各的特色，下面介紹幾個重點項目實踐案例，可以對標思考，借鑒學習。

1.特斯拉上海超級工廠：通過數智化手段實現成本控制和快速交付

（1）數字化的物流體系 沒有倉庫及備料區，零部件從集裝箱里取出來就直接送上生產線，省卻了先卸貨再備貨的兩道工序，實現零庫存。

（2）大聯合廠房 沖壓、焊裝、涂裝、總裝和電池車間都規劃在一個超級聯合廠房內，場內物流路徑最短。

總裝零件總成模塊化供貨、高度集成，車型通用件達到70%以上。獨創了很多模塊化技術，如一體壓鑄成型的車身骨架，70種沖壓件合而為一。

工廠生產管理系統實現了高度智能運作，包括物料系統、生產運營系統及企業ERP系統等可實現快速個性化配置，記錄所需數據。比如工廠員工使用的扭力扳手上，扭矩、操作位置及角度等信息都全部精確記錄在生產運營系統里，具有很高的可追溯性，一旦遇到問題，可以追溯到零件級，追溯到具體工位和每一個細節。

2.東風日產云峰工廠：數智化技術縮短新車型開發周期

1）建立了具備工程仿真、工藝仿真和工藝設計能力的數字化工藝設計平臺，覆蓋全部工藝業務流程，實現了網頁版標書編制與管理，并與IOT（物聯網）、DM（數字化制造）等周邊系統集成的數字化解決方案相聯。從三維工廠設計、工廠仿真到工藝規劃、工藝仿真及專用工裝設計等一系列應用，并與生產、庫存、物流等七個子系統互聯集成，為新車型的導入奠定數字化設計及驗證的基礎，投產半年就已快速導入了三款車型生產。

整個工廠采用了大量機器人等智能化設備，工藝數據采集率85%，焊裝自動化率達到90%。

2）構建了工業互聯網平臺，實現了設備數據（4000+設備、17萬個設備數據點采集）和傳統信息系統數據的匯集，按照人-機-料-法-環的橫向維度和工廠-車間-產線-工位的縱向維度對數據進行統一的治理和“物”建模，實現了工廠級QCTSM共9類83項指標的實時計算和監控。支持工廠信息的快速傳遞和生產異常的高效決策，構建起通過重構管理組織來進行工廠業務數字化運營的新模式。

3.比亞迪西安三線：通過數智化實現成本控制、質量管理和快速交付

這條生產線是2022年9月份建成投產的一條新的生產線，設計節拍75JPH。生產線上大量采用機器人，焊接、涂膠和噴漆全部實現了自動化，總裝線上建有車門密封條、天幕涂膠、風窗玻璃、車輪、座椅和動力電池擰緊等智能化工作站，底盤合裝、液體加注和天窗裝配等實現了半自動化。由MES分發工藝數據及接收采集的數據，建有AVI、中控臺、能源管理、設備管理、安燈、SPS（成套配裝系統）、力矩管理、倉儲管理和質量管理等信息管理系統，實現了生產線信息系統互聯互通（見圖3）。

通過數字化的訂單及生產計劃管理系統，白車身庫、彩色車身庫和中間零件庫等物流系統滿足生產計劃的超柔性生產，整車庫按最多存放三天的產量設計。

同時，建設了數字化工藝設計平臺與產品設計平臺互聯互通，開展同步設計及驗證。

4.紅旗繁榮工廠：通過數智化技術提升產品質量、建立國產高端車形象的產品核心競爭力

（1）現代化的標桿工廠 全自動化焊裝車間有628臺機器人，焊接/涂膠自動化率100%，總裝自動化率30%，實現了“能自動化的項目都自動化”的理念。能實現多品種并行生產，采用“三明治”重構工裝技術、雙飛翼式全自動天車換模技術等實現柔性生產，其多色彩開發和噴涂技術實現涂料利用率接近100%。

（2）智能化的新型工廠 采用信息化系統、智能裝備和大數據應用，實現新型智能制造模式，開發了智能化生產調度系統、智能化質量管理系統、沖壓自適應配方技術、設備智能運維系統和大數據云化數據中臺，建立了業務數據分析模型及導航式自動評審模型等。

（3）綠色現代化的未來工廠 強化了綠色工藝、環保材料和清潔能源的應用，采用熱能回收、光伏發電及PVC免烤工藝等節省能源。

5.廣汽埃安：通過數智化手段提升產品個性化定制及快速決策能力

1）建成了全球領先的智能純電專屬平臺汽車工廠，通過數字化手段，在運營管理、柔性生產、智能決策、定制化生產和能源綜合利用等方面處于國內領先水平，并大量采用數字化智能化設計驗證技術，提升驗證水平，2020年獲評“中國標桿智能工廠”。

2）實現了傳統批量化生產向大規模互動式定制的轉變。埃安工廠可讓用戶深度參與汽車設計制造，享受個性化體驗；建立營銷數字化推送平臺，通過數字化手段開展營銷數據分析、管理和決策。

3）建立了一站式決策中心、全面預算管理閉環兩大數字化項目，打通預算編制→立項→財審→采購→招標→聯簽→合同→支付→核算等9大業務，將12大系統/子模塊精準固化到IT系統中，審批節點減少了75%，單環節審批效率由18天減為2天，審批時長節省90%。

6.重汽集團：通過數智化手段提升集團產品滿足市場個性化需求能力

1）構建了汽車制造執行系統平臺，由運維管理、生產管理、物資管理、質量管理、BOM（Bill of Materia）管理、整車管理、總成管理（車身、車架）、決策支持、供應商管理（即商務平臺）、采購管理、財務管理、智能協同及移動管理等十三個模塊組成。

2）構建以整車設計BOM、工藝BOM、制造BOM和裝配BOM為核心的整車BOM管理平臺。通過BOM的分段管理，實現工藝對生產、物流、財務等業務的全生命周期支持。

3）構建以交付期為核心的生產管理運營平臺。優化生產管理，采用物流配送計劃和智能交接物流管理模式，實現精準物流和快速交付。

4）建設企業級質量數據應用信息化平臺。對質量數據進行整合，建立結構化、分層次的產品質量檔案與追溯系統，形成按照裝配結構建立總成、分總成、零部件多層級質量檔案，提高企業運營監控、分析、決策及風險防范能力。

通過數智化轉型提高了制造效率、物流平順性和生產敏捷性，并提升了產品質量。

2023年數智化轉型的重點方向展望

汽車智能制造技術在快速發展，企業數智化轉型升級的步伐和決心也在加大，展望2023年，汽車制造數智化轉型聚焦的重點方向有10個。

1.圍繞打造公司汽車產品的核心競爭力而展開的數智化體系建設

每個公司生產的汽車產品目標群體有所區別，著力點及重點不盡相同，但都是圍繞如何提升汽車產品的核心競爭力及提升銷量而開展智能制造實踐。

數智化轉型升級應該有一個系統規劃，圍繞數字化規劃補短板，強長板，讓強者恒強。

數智化轉型升級也開始由點到面，強化公司整體數智化體系建設，并通過數智化體系的保障能力，提升產品核心競爭力，促使公司的汽車產品能持續不斷地得到用戶的認可，大幅度提升汽車銷量。

2.圍繞打造滿足汽車個性化產品及選裝需求而展開的數字化制造能力建設

新時代，用戶對汽車的個性化需求千差萬別，隨著新的數字化營銷方式的興起，滿足用戶需求的訂單式生產方式應運而生，需要建立起數字化的工藝指導、訂單管理、計劃管理、高級排程、選裝工藝、個性化零件配送及防錯、數字化裝配指示系統等，使MES功能全面提升至具有智能制造管理功能的MOM（制造運營管理）系統。

3.圍繞打造高效管控制造過程質量的數字化保障能力建設

良好的產品設計和優秀的工藝設計是產品質量的基礎，但汽車制造過程復雜，工序多，產業鏈長，影響因素繁復，因此建設高效管控制造過程質量的數字化保障能力成為新的趨勢。

采用數字化技術改善過程監控、數據分析和預警預測預控，建立全過程全工序數字化的質量管理體系及流程，實現質量管理的透明化和預控化，提升產品品質的一致性。

4.圍繞打造降低制造成本的數字化成本管控能力建設

從產品設計和工藝設計開始采用仿真分析、虛擬制造等數字化技術優化產品結構，簡化制造流程，提升通用率和模塊化率，從而實現成本的降低。

在物流和制造領域，通過數智化技術實現減少物流環節，減少重復包裝，優化制造工序，優化人員配置，提升自制率，全流程降低產品成本。在管理領域，通過數字化技術，優化計劃和庫存管理，強化能耗管理，降低廢損，減少浪費，實現成本降低目標。

5.圍繞縮短產品開發周期的數字化產品開發能力建設

產品設計、工藝設計、試制驗證、量產準備及生產驗證等新產品開發環節都將引進數字化技術，建設三維產品/工藝數字化設計平臺，實現數字化設計、虛擬評審、仿真分析、方案虛擬驗證、數字化樣車制造、產線虛擬調試及數字化生產準備，從而縮短新產品的開發和生產準備周期。

6.圍繞快速交付產品的數字化交付能力建設

近年來，由于汽車芯片緊缺及疫情等因素的影響，汽車產品尤其是新能源汽車的交付能力遇到了很大的困難，新的一年，汽車公司在改善交付能力方面將會應用更多的數字化技術，建設供應鏈管理系統、敏捷物流系統、倉儲管理數字化系統及生產調度系統智能化等，提升企業的抗風險能力和適應市場變化的快速交付能力。

7.超級BOM系統取代傳統的BOM

超級BOM不僅能管理整車明細表，而且能管理3D數模。明細表中的零件號能與相應的數模對應及聯動，支持數字化工藝設計，支持同步工程虛擬仿真分析，支持3D工藝文件設計，支持虛擬樣車試制，支持個性化定制管理、支持一車一BOM，支持訂單式生產制造，支持零部件物流智能化。

因此，超級BOM系統能夠覆蓋企業產品數據全生命周期、全價值鏈和全業務領域管理，支持產品主數據、結構、數模和配置管理，顏色方案及軟件等生命周期管理與應用；能夠實現產品數據管理流程標準化、規范化、電子化，實現集團化管理和異地協同；能幫助企業實現模塊化設計，打通企業各部門之間的數據壁壘，提高內外協同效率，提升創新能力和經營管理水平。

8.構建智能制造數字化管理平臺

融合數字化工藝、MES、APS（一體化計劃編制高級排程系統）、QMS（質量管理系統）、LES（智慧供應鏈協同）、倉庫物流管理、設備管理、能源管理、安燈系統及訂單式生產管理系統等數字化模塊，形成智能制造數字化管理平臺。

圍繞生產執行過程實現工廠設備與各信息系統的互聯互通，生產過程透明化，資源配置協調化，生產組織高效化，狀態監控數字化，實現各類數據的自動分發、實時采集、智能分析和異常預警，構建以顧客滿意為核心的質量管理流程和敏捷的生產制造體系，為汽車產品賦能。

9.機器人自動化工作站覆蓋更多應用場景

隨著視覺技術、機器人技術和自動化控制技術日趨成熟，產品成本進一步降低，質量一致性要求不斷提高，促進了機器人自動化工作站得到更廣泛應用。各種應用場景的智能化工作站建設，在焊接、打磨、涂膠、裝配、搬運、擰緊及檢測等工位用機器人取代人工作業，并能自動獲取過程工藝數據（見圖4）。特別在商用車生產線也會出現更多的機器人自動化工作站取代原先的人工工位。

圖4 機器人自動涂膠及安裝風窗玻璃

實際上，機器人自動化智能工作站之所以受到越來越多企業重視，并不僅僅是簡單地取代人工作業，而是企業數智化轉型的需要，它能夠讓勞動者二次解放，提升效率，實現對用戶的質量承諾，為公司產品賦能。

10.圍繞用戶體驗構建數字化營銷能力

圍繞用戶全生命周期體驗的全場景數字化營銷解決方案從新能源汽車企業向全行業擴散。營銷及收集售后數據將不再僅僅依靠傳統的4S店，而數字化的汽車銷售終端APP連接起了每一個客戶，從產品開發的信息收集、售前培育、到店體驗、購車引導、用車體會、售后服務、車輛維修指導及信息反饋等各個階段都可以幫助用戶，構造各具特色的數字化營銷能力，支持4S店銷售平臺、網絡銷售平臺和直營店銷售平臺的客戶購車及用車指導。

結語

總之，汽車制造全面向數智化轉型升級的趨勢不可阻擋，適應這個趨勢并轉型成功的企業將會得到更大的市場份額，建立起市場地位，贏得先機。

數智化轉型升級大致分為三步：

第一步，建設智能工作站，開發相應的信息系統，通過工業互聯網聯接生產線上的各類自動化設備，實現互聯互通。采用傳感器實現在線數據的自動采集，實現生產全過程的透明可視，建立起數智化營銷平臺。

第二步，通過數字孿生技術實現虛擬調試、仿真分析和改進改善活動。通過采集的大量數據搭載未來模型實現智能預測、預控及預調，并為決策者和工作人員提供基于數據的決策方案。

第三步，通過大量機器學習和模型運用實現自主決策，將智能制造升級到更高的層次，實現產品研發、生產制造、銷售服務和成本管控取得更大的提升，更加貼近用戶不斷增長的需求。

因此，要成功實現汽車企業的數智化轉型升級，需要企業家、企業管理者和工程技術人員通力協作，一步一個腳印地向既定目標邁進。