广西汽车产业智能制造转型升级策略研究

吴 星，张迎凤

（柳州职业技术学院，广西 柳州 545006）

引言

当今世界新一轮科技革命蓬勃兴起，先进智能制造技术成为新的发展风口。《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》对“智能制造”的定义是：基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式[1]。以人工智能与产业互联网应用技术为基础的智能制造将成为现在及未来中国制造的主流趋势，汽车行业应通过建立创新链、产业链和价值链，形成汽车智能制造良性生态圈。

据中国汽车工业协会统计，2020年，中国汽车产销量分别达到2522.5万辆和2531.1万辆，连续12年实现全球汽车年产销量第一。汽车作为最大规模的复杂产品，整车生产需要实现几万个零件长达十几年的稳定协作，汽车产业链上下游延伸非常长，其上游助推了电子、冶金等产业的发展，下游也孵化出规模超万亿的汽车后市场，在促进国民经济社会良性发展、增加劳动力就业、拉动国内国际双循环上发挥着积极的促进作用。汽车产业对工业设计、制造水平、管理水平等层面的要求极高，代表着制造业的最高水平（见图1）。

图1 智能制造关键技术架构

一、广西汽车行业于疫情困境中艰难突围

为了转变依靠高数量和低利润的盈利方式，向高品质和高质量上求发展，广西汽车产业主动开展以新兴技术驱动的数字化转型调整。2020年新冠疫情的突然到来，让中国甚至是全世界的经济发展受到了严重阻碍。广西汽车产业恰逢产业升级转型和结构调整的阵痛期，在新冠疫情的冲击下产业集中暴露出诸多问题，面临着消费端急剧萎缩、国际出口严重受阻、上下游供应不顺畅等诸多困难。在自治区党委和政府的统一决策部署下，广西汽车企业积极克服困难，推进复工复产。政府部门也出台多项利好政策，着力推进汽车产业链上下游协同复工，多渠道协调解决企业用工荒、资金周转紧张和产品销路不畅等问题。据广西壮族自治区统计局统计，2020年广西汽车产业实现销售收入1800亿元，汽车整车年产销突破174.49万辆，其中新能源汽车188791辆，广西新能源汽车产销量取得全国第一的成绩，基本消除了新冠疫情带来的影响。

二、疫情防控常态化背景下广西汽车产业面临的问题和挑战

在新冠疫情的冲击下，在资金链、用工链和供应链“多重堵点”的加持下，2020年1-3月广西汽车工业产值大幅下降，使全区工业高质量发展面临多重困难和挑战。新冠疫情覆盖面大，持续时间久，恰好点中了传统制造业的“命门”。有关资料显示，受新冠疫情影响，一些汽车企业二三级配套供应商因为缺乏数字化、自动化、智能化的生产系统，没有及时转型升级，仅仅依赖人工生产的传统制造，导致了不能按时开工。缺乏智能制造化生产系统，严重依赖人工，成为了目前众多中小制造企业的痛点，甚至一些中小企业因此资金链断裂，宣布破产和倒闭。

习近平总书记在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会上指出：“关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。只有把关键核心技术掌握在自己手中，才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全。要增强‘四个自信’，以关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新为突破口，敢于走前人没走过的路，努力实现关键核心技术自主可控，把创新主动权、发展主动权牢牢掌握在自己手中。”这段话在汽车制造产业上尤为适用。我国汽车产业多年仍未能赶超德、美、日等发达国家，根本原因是未掌握核心技术，自主研发能力不足，科技改革滞后。汽车产业要想转型升级成功，必须立足自主研发，加强技术创新能力建设，突破关键核心技术，掌握核心知识产权。然而，广西汽车产业现在的基础研究能力相对薄弱，一些企业的关键技术主要还是依靠引进，自身的研发能力、创新能力不能满足新产品开发需要，对引进的新技术不能充分消化吸收，对技术的再创新能力较弱，跟不上智能升级发展需求。近年来，虽然广西的规模以上企业的自主创新能力不断提高，但是与制造业转型升级过程中的要求不匹配、不适应。从2020年1-10月南宁、柳州和桂林三市专利情况（见表1）可以看出，尽管专利申请和专利授权逐年增加，但对于汽车产业聚集的柳州，专利数据仅为南宁的二分之一，这和柳州作为工业城市的地位极不相称，不利于广西汽车制造业竞争力的提高。

表1 2020年1-10月广西三市专利申请授权情况表

在信息化和工业化深度融合发展的趋势下，汽车产业对智能制造转型升级的需求已迫在眉睫。汽车产业必须反思传统制造模式，在危机中主动提升智能制造的水平，加快转型升级的步伐。智能制造转型升级正在成为汽车产业降低疫情影响、谋划疫情防控常态化背景下的发展的首选项。

三、广西汽车产业智能化升级策略建议

（一）创新驱动打造智能制造体系，促进汽车产业高质量发展

智能制造体系包括了对已有技术进行应用创新和开发新技术，发展人工智能、工业数据采集与管理技术，建模与仿真技术等关键智能制造技术[2]。以技术改革为引领、以创新为动力、以市场和消费需求为导向，以产品优化升级为主要抓手，梳理出关键智能制造技术的智造模式、构成要素以及各自特点和适合环境，以实现汽车产业全方位、全过程和深层次的变革，重构全生命周期的价值流通网络，深度融合生产数字化和价值智能化，为智能制造实现跨越式发展提供关键路径。

此外，将区块链技术应用到供应商采购、上游产品质量保障以及车间操作、检验、物流等各个制造领域，实现全新的制造业务模式。利用区块链技术中的分布式账本、基于区块链的智能合约实现订单的发布、采购，可更快地响应生产需求，从而提高供应链效率。通过提高供应商订单的准确性、产品质量跟踪的可追溯性，制造商将能更好地满足交货期要求，保障产品质量。

（二）重点解决硬设施匮乏问题，化解汽车企业智造升级的供需矛盾

在汽车整车和零部件企业加大投入开展智能工厂建设，构建汽车制造人工智能的应用闭环生态。一是智能排产，基于人工智能的最优生产排程核心算法，构建以零件平准供应为前提的全新整车排产系统，实现支持定制化生产/多车型的混线生产的智能排产，保证生产线的平稳与均衡。二是智能供应链协同，基于大数据与机器学习的供应链智能补货，实现供应网络群体智能感知融合，挖掘和评价基于神经网络的供应商行为数据，同时实现物流、供应链、仓储数据深度联动，实时优化供应物流路径，达到预配送、前端仓储、用户需求产品特征相匹配。三是智能生产，基于人工智能的汽车生产过程的动态感知，构建辅助决策和智能预警系统，建立在线质量预警雷达、在线缺陷态势感知、基地质量联动分析、费用执行趋势分析、单车制造成本度量、基地成本差异对比、设备检修运维预测、停线检测洞察分析、瓶颈工位挖掘分析、岗位效率多维评估、订单执行风险预测等控制单元。四是车辆智能运输，优化多车型调度，根据生产线零部件需求，对供应商料箱尺寸等进行智能组盘，优化物流智能，实现入库策略、库存优化、仓储优化、路径优化、清仓管理、物流追踪、车辆动态匹配等功能。五是智能仓储，基于大数据分析智能优化零部件库位动态分配方案，通过实时感知AVG位置、零部件库位信息，采用激光/视频技术，实现零部件拣选的实时动态优化。六是智能运维，基于远程实时监控自感知与动态跟踪产品运维管理，同时利用深度神经网络学习方法，实现产品运行状态异常识别与预测预警，优化生产资源使用，达到建立数字化智能生产的目的。

工业互联网利用信息技术与互联网平台，充分发挥互联网在生产要素配置中的优势和数据集成分享的优点，逐渐发展成为智能制造的优势技术基础，并通过重塑汽车行业的产业链和内部的价值链，实现互联网与传统工业深度融合，从而形成先进的生产力和新型的经济形态。随着汽车电动化、智能化、网联化和共享化的深入，电动汽车的领跑者特斯拉充分利用工业互联网这一新兴技术，把汽车做成了移动出行服务的体验工具。中国海尔构建的模块化、自动化与数字化系统融合的互联工厂，其核心是借力互联网实现与用户的“零距离”，即用户可根据需求自由选择产品，直接把订单下达至工厂，并可对整个生产和配送流程进行实时追踪，把产品开发周期缩短20%以上，交货周期也由21天缩短到7至15天，能源利用率提升5%[3]，构建良性经济生态圈。工业互联网的数据循环如图2所示。

图2 工业互联网的数据循环

借鉴学习特斯拉、海尔的先进智造理念，汽车制造业应积极将互联网融入其中，通过互联网与制造业结合，提高汽车制造业的智能化、数字化水平，助力制造转型升级。发展基于互联网的协同制造新模式，打造一批高智能化的定制公共服务平台，形成智能制造的专业化网络体系；优化制造过程的信息传递，在制品和生产过程中实现生产计划、执行和控制的闭环管理，增强生产的智能化。

（三）引入C2M商业生态模式，颠覆传统销售制造模式

消费者对于汽车的功能和质量要求较高，这也是汽车种类不断更新换代的动力。以前的大规模大批量生产模式，正逐步退出历史舞台。然而，目前广西汽车制造企业仍存在着对产品设计研发周期不能完全管控、汽车企业产销不能平稳衔接等问题。

C2M模式（见图3）产生于“工业互联网”背景，是指现代制造业中由用户驱动生产的反向生产模式。C2M模式基于互联网、大数据、人工智能，通过生产线的自动化、定制化、节能化、柔性化，运用庞大的计算机系统随时进行数据交换，按照客户的产品订单要求，设定供应商和生产工序，最终生产出个性化产品的工业化定制模式[4]。C2M是一种“预约式购买，按照要求生产”的全新销售模式，它剔除了如经销商和品牌商的中间环节，真正做到消费者与制造商直接连接。该模式通过建立全生命周期的协同平台，把设计、计划、供应链、制造、销售及售后服务等环节紧密联系起来，形成环节与环节、企业与供应商、经销商之间信息及时共享与反馈的协同生产模式。该模式解决了传统汽车企业在各环节相对独立、信息不能及时共享的问题，提高了数据流、信息流、资金流等状态的时效性及有效性，形成上中下游产业链无缝对接的智能制造模式，从而提升了协同制造能力和制造水平。

图3 C2M销售模式图

（四）智能化实施人才引进与培养，带动创新发展

智能制造需要的学科是综合性的，因此对人才的需求也必然是综合性跨专业的复合型人才。在仅有1000名员工、10万平方米厂房的德国安贝格西门子智能工厂，大部分的生产设备通过互联网进行联络，自动对零部件进行挑选和组装。在这样的智能工厂里，最需要的是懂得软硬件使用和维护的专业型高端人才。

由于广西的地理位置和企业特点，广西汽车产业智能升级过程中不仅高级管理人才、高级技术开发人才及高级复合型人才等高端人才缺乏，在操作层面懂技术的高级技工也相当奇缺，这就导致汽车企业智能升级的过程中新产品开发能力弱，一些有利于汽车企业智能化的方案与项目无法顺利实施。

据此，对广西在培养、引进智能制造创新人才提出以下几点建议。

第一，与广西本土高校和区外（含国外）知名高校建立校企联合的协同创新中心。将创新思维和职业技能培养相结合，成立应用开发型的校企协同创新中心，在优势互补和资源共享的基础上，让创新能力和职业技能得到同步提升，培养出一批具有创新能力的智能制造人才。

第二，与企业生产经营同步，依据培养培育的内容，重新制定人才培养方案。根据产业转型下对人才能力的需求，密切关注企业行业的发展，以行业发展为依据及时调整课程设置、课程体系，根据创业教育目标选择和设置课程内容和教学方法，采用学校与企业评价相融合的方法开展专业课程考核。

第三，发挥校企协同育人优势，聘请企业专家和技能大师到校授课。通过校内教师和企业专家的联合培养，为广西培养并储备技能人才，促进汽车产业持续快速发展，推动“广西智造”按照《中国制造2025》行动纲领稳步前进，助力广西汽车产业由传统制造向智能制造转型升级。

第四，制定制造业相关激励机制和人才引进方案，引进各类高素质、高技术研发型人才。激励高技术企业与社会资本联合成立专业人才培训基地，引进一批能够承担智能制造关键技术研发的攻关人才，为广西传统制造向智能制造升级提供“源头活水”。

四、结语

综上，针对广西汽车产业转型升级路径开展了对策性研究，提出了汽车行业智能化升级的策略建议。基于工业互联网应用基础上加快数字化智能工厂建设，形成全流程协同制造，建立创新链、产业链、价值链深度融合的汽车制造业创新生态系统，加强与科研机构、工业设计机构、高校的深度合作，构建广西汽车产业智能制造体系，为广西汽车企业及产业提供参考，对推动广西汽车产业向价值链中高端延伸、不断增强广西汽车企业的核心竞争力、实现广西汽车产业智能制造转型升级具有较强的借鉴意义。