汽车行业智能制造转型升级及技术应用的分析与建议

包伟伟，门峰，韩明

（中汽研汽车工业工程（天津）有限公司，天津 300300）

1 引言

依据相关研究和分析[1,2]，世界经济一直处于周期性变动中，且从2010 年左右开始，世界经济开始动荡，逐步走入下行周期，有证据表明近几年世界经济已经从衰退期进入萧条期，世界经济整体上要进入低利率和货币宽松时期。在经济下行周期，世界竞争格局往往会发生改变，相应的科技革命和产业革命会得到进一步深化，企业要面临激烈的竞争和产业变革。除此之外，如新冠疫情或重大地缘政治冲突等黑天鹅事件，会加剧科技革命、产业革命和世界格局重塑的进程，带来了诸如劳动力成本、物流成本和企业运营成本的上升，加速了数字经济和数字革命的进程。而汽车产业作为经济支柱产业，同时有产业链条长的特点，未来一段时间内会持续受到经济下行带来的压力，在制造环节，基于智能制造的降本增效提质将迎来发展高峰。

2 汽车行业发展现状及趋势分析

2.1 中国汽车行业进入存量竞争时代

如图1 所示，从全球来看，汽车产业发展的生命周期都会经历起步期、发展期、普及前期、普及后期和饱和期5 个阶段，汽车产业的快速发展，集中在发展期和普及前期，在普及后期和饱和期，汽车保有量达到峰值，并上下波动。我们国家汽车产业的快速发展，先是在2009 年汽车产销量超过1 000 万辆，并连续11 年位居世界第一，于2017 年达到2 900 万辆的峰值，随后的2018 年，汽车销量出现了负增长，标志着中国汽车产业开始进入普及后期，同时2020 年我国的汽车保有量达到2.8 亿辆，与美国汽车保有量基本持平，预计未来10 年，我国都会处于普及后期。这表明我国汽车产业已进入存量竞争时代，意味着行业面临进一步的整合，市场竞争发生深刻变化，优胜劣汰、乱中求胜、乱中求治成为常态，因此汽车企业在产品端要加快产品升级的迭代速度，在制造端要加快技改升级的进度，同时在服务端要加速实现新服务模式和服务业态的创新。

图1 全球主要汽车市场成长历程

2.2 汽车产品结构发生新变化

在产品端，汽车产品技术热点正在从“安全、环保、节能、舒适”转向“电动化、智能化、网联化和共享化”[3]，其中网联化和共享化除产品本身外还涉及产业的融合发展，如智慧交通和智慧城市。汽车的更新换代形式也发生了变化，不仅是硬件的升级，还包括软件的升级，而更新换代的周期也在缩短。核心零部件从发动机变速箱转变为三电和软件系统，相应的获利方式和主要获利者都在发生变化。总体上来说，汽车产品功能由出行转变为体验，汽车产品结构由机械产品向电子产品、由硬件产品向软件产品转变，以上的各种转变，对汽车企业的整合能力、产品研发和迭代能力、生产线的适应能力和持续的技改升级能力提出了更高的要求。

2.3 消费者需求发生新变化

在消费端，伴随消费群体的年轻化，个性化定制的需求越来越大，越来越多的年轻人将汽车视同自己的伙伴和个人空间。目前国内多家车企已开始布局定制化业务，又会进一步培养消费者的消费习惯，新的消费习惯一旦培养起来，一部分产品力和品牌力都不强的企业，很可能会由于没有及时响应这种市场需求的变化而被淘汰。此外，大规模个性化定制生产是典型的具备智能制造特征的生产方式，需要制造系统具备柔性化和智能化，需要供应链协同的快速响应，产品模块化设计程度也更高。

2.4 新一代ICT 技术与汽车产业深度融合

在技术端，新一代信息通信技术和相关产业正在与汽车产业在产品、制造、服务和生态领域进行深度融合[4]。这种融合使得汽车产业链原有的垂直的、线性的关系转变为你中有我、我中有你、竞争合作的关系，产业边界越来越模糊，如从软件定义汽车的角度，一些信息技术型企业需要找生产型企业合作开发，而产品力和品牌力不强的传统车企可能逐渐转变为代工型企业。因此，汽车企业需要同时关注产品的智能化、制造的智能化和服务的智能化，但企业又必须找到自身的边界，及时调整自身的战略。新一代信息通信技术未来会持续发展，会继续改变人们的生活方式和生产方式，其实智能制造概念的提出和实现也正是基于新一代信息通信技术的发展。

3 对智能制造发展的认识与分析

3.1 对智能制造概念的理解

智能制造本身并不是一个高大上的概念，它是当相关新技术的发展到一定阶段，使得企业在生产、质量、物流供应链等方面一些需求和痛点，以及消费者的新需求，有了实现的可能和方法，传统上一些需要通过组织管理、现场管理、低效沟通等方式解决的问题，目前可以通过数字化、智能化的方式去实现，甚至可以产生新模式、新业态，因此智能制造的概念应运而生。

3.2 智能制造的实现需要多个阶段

要实现全方位全要素的智能化变革不是一蹴而就的，实现智能化的过程需要多个阶段，一般来说会经历数字化、网络化和智能化几个阶段。不在落后的工艺上搞自动化，不在不具备自动化的基础上搞网络化，不在不具备网络化的基础上搞智能化。如只有设备自动化了才具备产生数据传输数据（数字化）和反馈控制（智能化）的基础，所以更准确地说，数字化前面还应该包括流程化、精益化、自动化、信息化。

3.3 智能制造更强调新技术的集成应用

在新技术应用层面，实现智能制造不是单一技术的应用，需要多个技术系统集成全面应用。简要概括起来，就是应用物联网、5G、云计算和数字孪生等技术构建一个数字化的生产环境[5]，并在此基础上应用大数据和AI 技术，对相关数据要素进行建模和分析，让数据产生价值，并反馈到制造系统中。因为新技术的发展和应用，制造系统的外延也进一步扩大，需要和其他产业，如能源、交通、城市等领域跨界融合，例如低碳工厂、智慧交通、智慧城市等等。因此汽车企业需要及时调整战略规划，分步实施、快速迭代。我们需要认识到，汽车产业的智能时代是发展理念、发展战略、发展模式、管理体系、业务架构、人才团队、基础设施等全面创新变革的过程。

3.4 智能制造是系统工程，需要整体规划

当前比较普遍的现象是汽车企业内各业务或各部门分别开展零星的点状的数字化或智能化改造，这样很难实现智能制造的真正价值和全面转型。一定要将单点、单一业务场景的技改升级汇点成线成面，形成系统级的优化和提升才更具意义，才能最大化数据产生的价值，才能实现智 能制造的新模式和新业态，即便是单一业务场景的转型，也必须建立在顶层设计和全面规划的基础上，这一点企业内部必须要形成共识。

4 汽车智能工厂规划框架模型

基于前文分析，提出汽车智能工厂规划的框架模型，如图2 所示，传统工厂规划，往往是以物理工厂和硬件设施的规划为核心的，而智能制造升级对工厂规划提出了新要求。智能制造要求工厂和基础设施逐步实现数字化、网络化和智能化，如数字化涉及信息化的覆盖，涉及全面的数据采集需求和信息化系统覆盖，因此资产要首先数字化和模型化，对供应商也提出了新的采购技术要求；网络化强调互联互通和系统集成，实现跨业务的数据流通，需要基础设施和系统平台提供稳定可靠的数据环境，同时也对供应商提出更高的采购技术要求；智能化强调具体的智能化业务场景需求和关键支撑技术，最终实现更先进的生产组织模式。

图2 汽车智能工厂规划框架模型图

因此，工厂的规划首先应该基于生产模式规划和产品战略规划，生产模式涉及个性化定制生产模式的占比、产线柔性化生产的程度、是否同步交付虚拟工厂以及智能化业务场景的规划，产品战略同样影响工厂和产线的规划，主要涉及产品的电动化、智能化、网联化和轻量化设计程度。同时在存量市场时代，还应充分考虑社会资源和技术合作，确定工厂应包含的功能、外协合作程度、前瞻性布局和空间预留等，如工厂在后期进行技改升级时，最好的条件是还有场地的预留，其次才是厂房的预留，因此需要做好战略规划和前瞻性考虑。在信息化和数字化规划层面，要充分做好经营管理指标的设计、相应的数据采集规划、系统集成规划和数据治理体系，最终在工厂建设实施完成时，要实现信息化基础设施层、设备层、土建公用以及信息化系统的纵向集成，也要实现跨业务间的横向集成。同步的，在工厂规划和实施的过程中，通过数字化建模、数字化仿真验证等手段，可以实现工厂的数字化交付，为构建虚拟工厂或者数字孪生工厂打好基础，最终可通过数字孪生工厂实现大数据的分析和运营管理的迭代优化。总体上来说，无论是汽车智能工厂的新建规划还是改造升级，都是一项系统工程，需要做好顶层的整体规划。

5 对智能制造供应商和技术应用的分析与建议

5.1 整体/系统解决方案供应商

首要问题在于汽车企业是否需要整体解决方案供应商，去帮助企业做智能制造整体的咨询和深入的企业诊断，共同输出整体规划方案和实施路线图，并在后续落地环节提供具体的技术服务产品，或者对分包给其他供应商的项目进行管理并把控数据集成等关键技术要求，还是说企业更需要具体的硬件或软件产品的供应商。客观分析来说，当前汽车企业需要第三方整体解决方案供应商，因为不同企业自身的规划能力和整合能力不同，一定有企业需求第三方来帮助其共同规划，并借助外部力量整合企业内部的不同技术路线，即使一部分自身实力较强的企业，也存在需求分散、点状实施、不够集成化系统化等问题。

因此，在当前阶段，整体解决方案供应商一方面要提升系统性的咨询与整合能力，能够识别和诊断出企业当前各业务各系统存在的问题，能够提出有价值的智能制造整体规划方案和实施路线；另一方面要积极寻找与汽车企业达成框架协议并进行长期合作的机会，因实现智能制造不是一蹴而就的，整体解决方案供应商应与企业共同探索、成长，逐步实现各自的价值。

5.2 专项技术或产品供应商

在诊断咨询方面，应加强深度调研分析的能力和基于仿真的生产系统诊断能力，将定性分析和定量分析结合起来，提供数据驱动的诊断咨询服务；在信息化产品方面，应加强数据集成、系统集成和多场景的数据应用能力；在工厂设计方面，应加强数字化交付的能力，协助企业建立数字化工厂和虚拟工厂；在智能装备产品方面，在提升国产自主品牌装备供给能力的同时，要将装备的数字化能力与企业数字化管理需求、数据采集需求充分融合；在新技术方面，要进一步加强构建数字孪生工厂的能力，在生产制造端，数字孪生工厂是集成可视化管理、实时仿真优化和大数据分析的最优载体和平台，代表着未来的技术方向，值得深入研究和探索。

6 结语

从世界经济、外部环境和汽车行业的发展趋势分析可以看出，无论是从产品端、消费端、技术端来说，还是从我国汽车行业处于存量竞争阶段并叠加经济下行周期来说，各汽车企业都需要加快转型和技改升级的进度，以赢得这场竞争，其中一条重要的路径就是实现智能制造的先进生产模式，并且要做好智能工厂的整体规划，尤其是系统集成和数据治理相关规划，这需要汽车企业和智能制造供应商实现协同发展，逐步完成企业及产业链的转型升级，届时对于汽车行业来说，智能制造不仅是一种先进的生产模式，更是一种竞争力的体现。