汽車工廠智能制造標準化需求分析

摘 要：在國家智能制造一體化標準化與新模式應用計劃的支持下，汽車制造企業結合自己的生產實踐，積累了大量的智能制造標準化行業經驗。本文通過調研汽車行業智能制造的發展現狀，分析了汽車行業智能裝備、智能工廠以及智能供應鏈存在的問題，根據行業標準化需求，針對關鍵技術部分形成汽車行業智能制造工廠標準體系結構，規范了汽車智能工廠規劃設計活動和生產相關流程活動，針對流程、工具、系統、接口等應滿足的要求，確保智能工廠建設過程規范化、系統集成規范化、產品制造過程智能化。

關鍵詞：汽車行業，智能制造，智能工廠，標準化

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.06.004

0 引 言

汽車產業是高度集成制造技術和信息技術的智能化水平較高的一種制造產業，汽車產業的蓬勃發展，會帶動整個制造產業的發展，是智能制造引領發展的一個重要應用領域[1]。國家對汽車行業的智能制造一向十分重視，在“制造業高質量發展”和相關部委的“智能制造”政策中，都把汽車作為“智能制造”的標桿和突破口，推動智能制造技術創新、標準制定、基礎能力建設和集成應用等，引領和帶動我國制造業整體的智能化轉型升級[2]。

因此，應結合《新能源汽車產業發展規劃（2021-2035年）》要求，以《國家智能制造標準體系建設指南（2021年版）》為指導，基于汽車行業產業鏈長、產品生命周期長、技術密集、細分車型生產組織方式差異較大、生產工藝復雜、售后服務要求高等特點，聚焦智能制造先進技術應用、大規模個性化定制等新模式，構建涵蓋基礎共性、關鍵技術和細分領域應用三個層面汽車行業智能制造標準體系，制定先進適用的智能制造標準，充分發揮標準化指導、規范、引領和保障作用，全面提高汽車產業各環節智能制造水平。

1 汽車行業智能制造發展現狀及標準化需求

1.1 汽車行業智能制造發展現狀

我國汽車行業生產制造過程的自動化和信息化基礎較好，絕大部分企業都建成完整、嚴格、標準的生產體系，數控機床、工業機器人、AGV等先進的硬件設施設備得到廣泛應用，ERP、MES、SCM等信息化軟件與系統也已經十分普及[3]，整體具備智能制造轉型升級的良好基礎。當前，我國汽車產業正處于由信息化向數字化轉型的發展階段，在局部環節如在線視覺質量檢測、設備預防性維護等方面已經進入智能化階段。

（1）生產過程自動化裝備水平較高

汽車整車制造是自動化率相對較高的行業，在汽車制造關鍵工藝中，沖壓、焊裝、涂裝、動力總成等車間基本已實現自動化，取代工人的是工業機器人以及控制機器人的技術工程師。總裝由于工藝相對復雜，且工序較靈活，自動化率相對不高，但協作機器人正逐漸普及[4]。

（2）業務運營信息化系統基本完善

汽車整車企業以服務業務運營為主要建設思路基本構建了完備的業務信息化系統。生產制造領域以面向財務的資源管理系統ERP為核心，包括產品全生命周期管理系統PLM、高級排程系統APS、生產執行系統MES、物流執行系統LES、質量管理系統QMS、倉儲管理系統WMS等[5]。通過各種集成工具的應用，基本實現了制造環節主要系統的集成，相關業務數據基本實現了通過系統進行跨業務部門共享，支撐各部門協同作業。

（3）智能制造示范效應逐漸凸顯

2015到2018年，共有47家汽車制造企業入選智能制造試點示范項目，占總體（305家智能制造試點示范項目）的15.41%。2016到2018年，有69家汽車制造企業獲得智能制造綜合標準化與新模式應用項目，占總體（503項智能制造綜合標準化與新模式應用項目）的13.72%。工信部2021年發布的110家智能制造示范工廠中，有超過10家來自汽車行業，在所有細分行業中最多[6]。電子標準院發布的《智能制造發展指數報告（2021年）》顯示，有2006家汽車企業開展了智能制造能力成熟度自評估[7]，其中24%企業能力水平達到三級及以上，在所有行業中排名第二。智能制造相關專項提高了汽車產業從業人員對于智能制造的認知水平和重視程度，促進了汽車行業加大向智能制造轉型的發展力度。

1.2 汽車行業智能制造發展問題

我國汽車產業中乘用車、商用車、零部件等細分領域企業智能制造發展水平不均衡，部分客車、專用車、零部件企業等生產設備較為傳統，不具備數據采集功能；企業內部不同業務間、產業鏈間協同能力不足，還有進行數字化改造的提升需求。

（1）智能裝備存在的問題

我國汽車行業企業總體自動化水平較高，也面臨著一些挑戰：工廠的設備智能化程度參差不齊，而且接口不統一，協議不公開，導致工廠要想進行智能化改造，就必須要替換掉那些陳舊的設備，改造成本較高。設備管理方面主要采用傳統的人工方式進行周期性維修，耗費了大量的人力，卻很難發現設備部件的壽命拐點，從而進行合理、高效的替換。

（2）智能工廠存在的問題

汽車整車工廠普遍存在信息化孤島較多、業務系統數據標準不統一，造成系統集成、數據獲取及共享難度大，在跨系統、跨業務、跨部門間的信息協同過程中出現各種問題。工廠規劃階段未能實現全局性架構和統一數據規范，造成系統擴展性差，已建成系統間需要通過第三方接口工具實現數據傳輸和共享，及時性和準確性達不到業務的要求。

（3）智能供應鏈存在的問題

汽車整車企業擁有龐大的供應商和經銷商體系，面臨信息共享、業務協同困難等方面的問題。供應鏈協同管理手段有限，上下游沒有積極整合形成體系的管理協同；以人管理的方式無法保證的信息數據交換的互通性、及時性、準確性，給供應鏈信息協同造成一定的損失。汽車供應鏈協同缺乏一些有代表性的解決方案，找到真正制約產業鏈發展的瓶頸，并通過突破使產能得到快速提升。

1.3 汽車行業智能制造標準化需求

隨著汽車制造技術的迅速發展，相關標準體系的覆蓋面也在不斷擴展，為了保證技術的成熟和安全性，有必要引入標準進行規范。在智能工廠方面，以系統平臺為基礎，全方位推進數字化的迭代優化，通過工業機理模型、大數據分析模型、工業視覺、邊緣計算等技術對工廠進行全面賦能；打破傳統煙囪式軟件架構體系，建設平臺化數據智能樞紐，整體提升工廠的數字化管理水平；在智能供應鏈方面，要加快制定供應鏈協同、共享制造等產業發展所需要的標準。同時，要進一步加強對汽車智能制造用例的研究，對汽車行業不同領域、不同技術方向的用例進行歸納，發現行業中的規范需求，以便更好地指導生產，保障我國汽車行業智能制造產業實現高質量發展。

2 汽車行業智能制造工廠建設標準化研究

隨著制造強國戰略的實施，智能制造的各種標準化工作已經在全國范圍內展開，工信部和國家標委共同印發的《國家智能制造標準體系建設指南》為智能制造標準化工作提供指導。但是，目前行業智能制造的標準化工作還處在摸索階段[8-10]。當前，已制定部分與智能化工廠有關的系統集成、互聯等標準，未形成一套完整的智能化工廠標準可供參考，致使其“孤立”，標準之間缺乏協調。另外，企業對智能化工廠的認識程度存在差異，在不同的認識下，其建設水平也是參差不齊。因此，迫切需要對智能工廠進行系統的研究，為其制定和研究提供參考，從而更好地發揮其在推動智能化工廠進程中的重要作用。

汽車行業智能制造工廠標準體系是一個系統，由汽車行業智能制造工廠基礎共性、關鍵技術和細分應用領域三個部分組成，針對關鍵技術部分形成汽車行業智能制造工廠標準體系結構。

汽車行業智能制造工廠建設標準[11]主要包括汽車行業智能規劃設計、智能研發、智能生產、智能廠內物流、智能銷售、智能管理六個部分，如圖1所示。主要規范了汽車智能工廠規劃設計活動和生產相關流程活動。針對流程、工具、系統、接口等應滿足的要求，確保智能工廠建設過程規范化、系統集成規范化、產品制造過程智能化。

（1）智能規劃設計標準

主要包括智能工廠的基本功能、設計要求、設計模型等總體規劃標準；實體工廠總平面及工藝布置、自動化生產線/裝備、輔助設施等設計要求標準；虛擬工廠參考架構、工藝流程及布局模型、生產過程模型和組織模型等虛擬工廠設計標準。主要用于規定智能工廠的規劃設計，確保工廠的數字化、網絡化和智能化水平。

（2）智能研發標準

包括基于數據驅動的參數化設計、專業化并行/協同設計、基于模型的產品生命周期管理等產品設計標準；規劃工藝路線、制定工藝規程、選擇工藝裝備、確定質量控制參數、生成工藝設計文件的產品工藝設計標準；汽車產品試制、試驗方法設計、試驗數據與流程的管理、試驗結果的分析與驗證、試驗結果反饋等實體及仿真試驗驗證標準。主要面向汽車產品設計與研發、制造工藝開發與試驗驗證等過程，用于規范產品及工藝的數字化設計和仿真，生產工藝的可行性，以及試驗驗證過程的方法和要求，確保產品的功能、性能、易裝配性與易維修性，縮短新產品研發和制造周期，降低成本。

（3）智能生產標準

主要包括計劃仿真、多級計劃協同、可視化排產、動態優化調度等計劃調度標準；設計與制造協同、工藝文件自適應與自執行、制造資源動態組織、生產過程管理與優化、生產過程可視化監控與反饋、基于數據的生產績效分析、異常管理等生產執行標準；質量數據采集、基于數據的在線質量監測和預警、平臺化的質量檔案及質量追溯、基于知識的質量分析與改進等質量管控標準；設備運行狀態監控、基于數據的設備維護保養、基于知識的設備故障管理、設備運行分析與優化等設備運維標準。主要用于規定智能制造環境下生產過程中計劃調度、生產執行、質量管控、設備運維等應滿足的要求，確保制造過程的智能化、柔性化和敏捷化。

（4）智能廠內物流標準

主要包括倉儲設施布局、信息系統、組織管理等智能倉儲標準；智能配送流程管理、智能搬運設備集成、智能配送路線規劃等智能配送標準。主要用于響應精益化物流需求、個性化定制帶來的挑戰，實現準確與快速的倉儲配送。

（5）智能銷售標準

主要包括客戶畫像、精準營銷、銷售服務等智能營銷標準；渠道管理系統參考架構、經銷商評估模型、績效考核模型、運營管理要求、服務規范、評價與改進等渠道管理標準；用于規范平臺化的客戶檔案管理、基于數據的客戶關系維護、客戶體驗調查、客戶直聯的客戶端APP內容等客戶管理標準。

（6）智能管理標準

主要包括汽車行業智能制造過程中的工程質量管理、制造工藝過程質量管理、物流質量管理（包括PDI檢測，出廠檢測）、供應商質量管理（SQE）、售后/輿情管理等全生命周期質量管理標準；集約化的能源中心、大數據檢測預警、基于大數據的用能優化決策、能耗考核等能源管理標準；復雜生產環境下的勞動安全與工業健康管理標準；排放檢測、震動與噪聲控制等智能環保管理標準。保證智能工廠綠色、低碳、安全運行。

3 結 語

標準是引領技術變革和產業發展的重要基石，能夠快速的統一不同企業、機構的思想認知，解決協同發展中存在的諸多溝通問題，促進技術和產業的整體快速發展，減少企業自主探索可能要走的彎路。隨著智能制造技術在汽車工業中的研究、應用和實踐，我國汽車工業的智能化生產已經起步。在國家智能制造一體化標準化與新模式應用計劃的支持下，相關汽車生產企業、關鍵零部件生產企業和科研院所在裝備智能化、數字化車間、智能工廠建設與運營管理、大規模個性化定制、工業大數據等領域開展相關標準的研究與試驗驗證工作，部分項目已經取得階段性研究成果。同時，一些汽車制造企業在智能化改造和提升過程中，也運用了智能制造的基本通用技術標準，并結合自己的生產實踐，積累了大量的智能制造標準化工作經驗。

目前，國內汽車工業的智能制造標準化工作還缺少一個整體性、系統性、規范性、前瞻性的標準體系。同時，對智能制造基礎通用、關鍵技術、智能服務新模式等方面的標準化需求缺乏研究，重點不明顯。

因此，要組織行業力量盡快推出汽車行業智能制造標準體系建設指南，同時加快行業急需的基礎通用、關鍵技術以及關鍵領域智能制造標準研制[12]，統一思想、明確發展共識，實現資源集約應用，更有成效地引導汽車行業智能制造整體水平的進一步提升。

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作者簡介

劉雙虎，碩士，工程師，研究方向為智能制造技術、標準化等領域。

（責任編輯：袁文靜）