关于汽车制造业的数字化转型探究

粟海峰

柳州美桥汽车传动系统有限公司，广西 柳州 545000

摘要：现在整个汽车行业都在经历转型，消费者也在发生变化。现在他们00后就能拿到驾照了。他们使用汽车的习惯是什么;技术也在发生变化，包括自动驾驶、新能源、智能网络连接;政策法规也在变化，特斯拉之前在上海是独资企业，宝马获得75%的股权;商业模式也在发生变化。这些变化实际上要求原始设备制造商做出改变，改变汽车互联网的发展路线:传统的汽车互联网实际上是将汽车数字化，而智能互联网正在将人数字化。智慧旅游提高每个人的出行效率，智慧城市提高整个城市的出行效率。阿里在这方面做了很多工作，比如我们的城市大脑，比如车路合作。

关键字：汽车；数字化；转型

汽车工业是一个典型的大规模离散产业。它具有供应链高度分散、生产过程复杂、产品结构精密等特点。面临研发设计周期长、供应链管理效率低下、下游需求碎片化、服务要求高端化等行业痛点。迫切需要在不识别设计、制造、生产、供销管理、商业模式数字化水平成果的情况下，加快基于工业互联网平台的数字化转型。海尔、上汽、北汽等企业以网络化协同设计和大规模定制生产为起点，加快汽车产业向协同化、定制化、灵活性转型。在此基础上,我们进行了一项特别的研究汽车行业的数字转换解决方案基于工业网络平台,深入分析汽车行业的数字转换的趋势,着陆平台应用场景和业务解决方案,这是具有重要意义的加速创建一个新的汽车制造系统在我的国家。

1 关于汽车行业数字化转型趋势分析

1.1研发设计由独立分散转变为网络协同

汽车的研发和设计通常包括外观、结构强度、内部装饰、电气布局等，涉及许多专业领域。传统的烟囱设计业务系统难以实现各方面设计的协调，容易造成后期比较高的设计修改率。随着虚拟仿真等技术的出现和云协作平台,可以确保每个设计部门进行设计和开发基于一个独特的虚拟模型,实现“点对点”的成员之间的信息交换,提高研发水平和设计合作,缩短了产品发布周期。

1.2生产制造由批量生产转变为规模化定制生产

我国汽车产品的同质化问题严重,市场竞争激烈,许多汽车公司都显示销售下降,下游消费者的需求变得支离破碎,使得传统品种少,很难大规模生产模式适应市场变化和增加的生活压力。通过大数据等新兴技术的应用，汽车企业可以全面获取消费者需求数据，结合企业产能和生产线转换能力，动态调整生产计划，实现大规模定制生产，提高企业竞争优势和消费者满意度。

1.3产供销管理由信息孤岛转变为全局协同

传统的汽车公司需要与众多的零部件供应商和汽车经销商进行沟通和协调，以保证汽车产品从生产到销售的顺利运行。过去，汽车产业链上的信息孤岛问题十分严重，大大增加了汽车企业的供需链。管理成本。通过建立数据流渠道,信息管理通道的生产、供应和销售的汽车行业开放,为企业提供重要的支持产业链的各个环节进行科学的采购和营销决策,并确保材料信息的自由流动在整个产业链的连锁,使动物物质资源自由流通，实现产、供、销高效协作。

1.4盈利模式由单一销售转变为全方位服务

传统汽车行业只能依靠汽车销售来盈利，盈利渠道单一，易受市场环境影响，弹性差。随着汽车产品的高度智能化和通信技术的快速发展，汽车企业可以更容易地获取人、车、城市周围产生的娱乐数据、车辆数据、驾驶行为数据、电子商务数据、场景数据等重要数据。用于精准车险、预测维护、智能营销、旅游服务等新兴业务场景，有效拓宽汽车企业的盈利渠道。

2 关于汽车行业工业互联网平台典型场景应用

2.1研发设计协同

一个是模拟。汽车企业可以在工业互联网平台上部署CAE等功能模块，在网络空间对汽车模型进行碰撞仿真、结构仿真和流体仿真，降低样品试验成本，缩短产品开发周期。第二个是设计数据交互。汽车公司可以使用工业网络平台集成数据,如外观,结构,性能和电子分布的汽车实现同步各种设计工作跨部门、企业和地区,以确保设计方案的协调和适应,提高研发效率。三是工艺设计的优化。利用工艺流程模拟等功能模块对汽车加工、焊接、喷漆、装配等工艺进行全方位、超逼真的模拟，确定最优工艺方案，确保产品质量。

例如，长安汽车在美洲、欧洲、亚洲等地建立了研发中心。通过建立以三维数字化设计、全球协同设计为核心的汽车产品智能研发云平台，与海外设计中心进行24小时全天候的产品联合开发，实现跨部门、跨企业、跨区域的产品协同设计，支持将产品开发周期从36个月缩短到24个月。

2.2规模化定制生产

一是用户的深度参与。汽车行业搭建的工业互联网平台，可以为消费者提供一个参与定制生产的入口，协调研发部门、生产部门、采购和销售部门根据客户定制信息确定生产计划，实现以客户为中心的定制生产模式。二是整个流程调度。汽车行业可以通过工业互联网平台建立定制化的产品BOM，结合生产能力和时间要求，自动生成高效、可执行的生产计划。三是灵活生产。汽车行业可以利用工业互联网平台，根据定制产品生产计划，及时切换生产线布局，协调引导AGV满足不同生产线的物料需求，实现大规模定制生产。

例如,荣成康派斯公司依托海尔COSMOPlat工业网络平台“SINDAR幸达”智慧房车露营生态解决方案,通过互动定制平台的建设,创新设计平台,模块化的采购平台,智能售后服务平台等,允许用户直接参与房车生产的完整生命周期,旅游房车已经实现的大规模定制生产,并取得了良好的经济效益。采购总成本降低7.5%，交货周期从35天减少到20天，订单同比增加62%。这一比例达到95%。

上汽大通开发了7数字平台,可为制造业用户参与和用户提供接口,集成和匹配用户的多元化的汽车配置,协调各种生产车间的部署实现在线智能定制等功能匹配,日历预订,订单跟踪,等等,支持实现大规模定制的生产模式,帮助缩短产品上市周期35%，缩短产品交货期20%以上，交货周期从35天减少到20天，订单同比增加62%。这一比例达到95%。

2.3产供销协同

一是“进销存”精准管理。通过物联网平台,汽车工业可以建立沟通渠道在整个产业链,监测上游原材料的供应和下游产品需求信息实时和动态调整企业库存策略基于精益管理需求,并达到“精确管理的采购、销售和库存。二是质量追溯体系。汽车企业可以基于工业互联网平台收集汽车零部件及生产工艺信息，进行贴标加工，进行产品全生命周期质量管理，准确识别质量问题，并进行追溯管理，发现质量问题环节，提高产品质量保障水平。

例如,吉利汽车重庆工厂收集数据对销售、生产、采购、和物流通过工业互联网大数据平台,为企业构建一个完全流通信息平台,实现数字化的供应商供应的整个生产过程中,工厂生产和客户分配,并实现生产供销结束之间的协同作用提高物流运作的效率平均为35%,文档错误率降低85%，数据及时性提高50%。

2.4服务化延伸

一个是预测性维护。汽车企业基于工业互联网平台实时采集生产设备参数设置、应力分布等状态数据，利用故障诊断大数据分析模型实现设备故障预警，通过实施预测性维护方案减少计划外停机时间。第二个是聪明的营销。汽车行业可以将工业互联网平台的数据接口扩展到社会范围内的大数据系统，准确识别客户信息，完整描绘客户肖像，通过智能汽车等终端进行个性化推送，提高营销水平。三是个性化维护。汽车行业工业互联网平台可与车联网结合，实现与客户互联，收集客户驾驶习惯、车况数据等信息，并通过故障预警分析模型为客户提供个性化的维修方案，优化客户服务体验。四是旅游服务。汽车行业工业互联网平台通过实时监控汽车产品，动态匹配客户汽车需求，简化租车流程，为客户提供完整的出行解决方案，打造高品质出行服务生态圈。

例如,一汽基于工业互联网平台，实时监控总装车间电机设备的状态。通过对总装电机的预测性维护，有效避免了计划性停机造成的损失，取得了显著的经济效益。该方法提高了总装电机故障预测精度，达到909%以上。例如，预测周期提前70-90天，计划外停机时间减少10%-20%，电机维护成本节省5%-15%。北汽福田汽车通过基于tink云平台的车联网实现与客户的互联，为客户提供预测维护、车队管理等高端服务，并通过流通渠道与其他行业数据系统，形式包括汽车金融、管理等。专注于客户360服务生态圈，采用基于大数据标签的标记、精准用户画像、精准推送的方法，提供针对性服务，回客率提高20%以上。

3 推进应用场景的实现

3.1深化数据应用,完善数据流通体系

一是完善数据分析系统。面对汽车行业设备运行状态信息、实时工艺参数信息、产品质量信息、生产计划信息等大量异构数据，建立高效的数据分析系统，释放数据资产的活力。第二个是建立大数据共享中心收集数据资源,比如汽车行业的所有元素,整个价值链,和整个产业链的云,数据规模的刺激效应,推动全局优化的资源配置与数据的自由流动。三是深化数据挖掘。积极探索与保险、银行等大数据平台的沟通与合作，实现数据跨领域自由流动，为汽车行业新模式、新业态提供数据支持。

3.2注重生产过程,强化机理模型供给

一是围绕个性化定制开发和完善用户信息反馈模型、程序选择模型、产品可视化模型等，降低用户参与定制的门槛，提高用户参与的积极性。二是围绕柔性生产，开发完善生产线监控模式、AGV呼叫模式、生产调度模式等，满足企业基于客户定制信息高效进行混线生产的需求。三是注重过程质量管理，开发完善质量缺陷检测模型、质量追溯模型、过程优化模型等，确保生产线产品质量。四是开发综合模型管理平台，聚集机制模型资源，实现模型标注管理、智能搜索和精准调用。

3.3围绕行业痛点,推广解决方案

一是聚焦企业生产管理，梳理汽车行业在研发、设计、制造环节的痛点，综合运用机制模型形成具体场景解决方案。二是聚焦企业管理，探索汽车行业供应链和销售渠道中信息流堵塞和供需不匹配的问题，结合硬件设施和运营环境，构建业务解决方案。三是聚焦企业服务延伸，整合汽车行业在智能营销、预测维护、旅游服务、汽车金融等方面的痛点，按需调用机制模型，形成支持新模式、新业态的解决方案。四是聚焦安全防护，分析汽车行业在制造、实际驾驶、运维等领域的安全需求，整合机制模型，实现安全感知、安全决策等功能，确保企业生产安全和客户行车安全。

4 总结

汽车工业数字化转型必须是全面、系统、开放的。它需要包括数字研发、数字工厂和数字营销。与此同时，它应该涵盖以自动驾驶和共享行为为代表的新数字业务和新生态系统，它应该以用户为基础。中心作为数字化转型和转型的逻辑起点，也需要从组织、技术、思想三个要素进行保障，最终通过成功的数字化转型，推动汽车行业持续快速发展。

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