汽車行業智能制造轉型升級及技術應用的分析與建議

【摘" 要】我國不斷推動制造業智能制造融合發展，汽車行業智能制造發展水平不斷提高，這對智能制造系統解決方案供應商提出更高的要求。論文從汽車行業企業面臨的發展趨勢、智能制造的內涵與外延、智能制造系統解決方案供應商項目實踐、智能工廠規劃和先進技術應用等方面進行了論述，為汽車行業智能制造的有效實踐提出相關建議。

【關鍵詞】智能制造；轉型升級；存量競爭；智能工廠

【中圖分類號】F426；F49" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2023）11-0136-03

1 引言

依據相關研究和分析[1，2]，世界經濟一直處于周期性變動中，且從2010年左右開始，世界經濟開始動蕩，逐步走入下行周期，有證據表明近幾年世界經濟已經從衰退期進入蕭條期，世界經濟整體上要進入低利率和貨幣寬松時期。在經濟下行周期，世界競爭格局往往會發生改變，相應的科技革命和產業革命會得到進一步深化，企業要面臨激烈的競爭和產業變革。除此之外，如新冠疫情或重大地緣政治沖突等黑天鵝事件，會加劇科技革命、產業革命和世界格局重塑的進程，帶來了諸如勞動力成本、物流成本和企業運營成本的上升，加速了數字經濟和數字革命的進程。而汽車產業作為經濟支柱產業，同時有產業鏈條長的特點，未來一段時間內會持續受到經濟下行帶來的壓力，在制造環節，基于智能制造的降本增效提質將迎來發展高峰。

2 汽車行業發展現狀及趨勢分析

2.1 中國汽車行業進入存量競爭時代

如圖1所示，從全球來看，汽車產業發展的生命周期都會經歷起步期、發展期、普及前期、普及后期和飽和期5個階段，汽車產業的快速發展，集中在發展期和普及前期，在普及后期和飽和期，汽車保有量達到峰值，并上下波動。我們國家汽車產業的快速發展，先是在2009年汽車產銷量超過1 000萬輛，并連續11年位居世界第一，于2017年達到2 900萬輛的峰值，隨后的2018年，汽車銷量出現了負增長，標志著中國汽車產業開始進入普及后期，同時2020年我國的汽車保有量達到2.8億輛，與美國汽車保有量基本持平，預計未來10年，我國都會處于普及后期。這表明我國汽車產業已進入存量競爭時代，意味著行業面臨進一步的整合，市場競爭發生深刻變化，優勝劣汰、亂中求勝、亂中求治成為常態，因此汽車企業在產品端要加快產品升級的迭代速度，在制造端要加快技改升級的進度，同時在服務端要加速實現新服務模式和服務業態的創新。

2.2 汽車產品結構發生新變化

在產品端，汽車產品技術熱點正在從“安全、環保、節能、舒適”轉向“電動化、智能化、網聯化和共享化”[3]，其中網聯化和共享化除產品本身外還涉及產業的融合發展，如智慧交通和智慧城市。汽車的更新換代形式也發生了變化，不僅是硬件的升級，還包括軟件的升級，而更新換代的周期也在縮短。核心零部件從發動機變速箱轉變為三電和軟件系統，相應的獲利方式和主要獲利者都在發生變化?？傮w上來說，汽車產品功能由出行轉變為體驗，汽車產品結構由機械產品向電子產品、由硬件產品向軟件產品轉變，以上的各種轉變，對汽車企業的整合能力、產品研發和迭代能力、生產線的適應能力和持續的技改升級能力提出了更高的要求。

2.3 消費者需求發生新變化

在消費端，伴隨消費群體的年輕化，個性化定制的需求越來越大，越來越多的年輕人將汽車視同自己的伙伴和個人空間。目前國內多家車企已開始布局定制化業務，又會進一步培養消費者的消費習慣，新的消費習慣一旦培養起來，一部分產品力和品牌力都不強的企業，很可能會由于沒有及時響應這種市場需求的變化而被淘汰。此外，大規模個性化定制生產是典型的具備智能制造特征的生產方式，需要制造系統具備柔性化和智能化，需要供應鏈協同的快速響應，產品模塊化設計程度也更高。

2.4 新一代ICT技術與汽車產業深度融合

在技術端，新一代信息通信技術和相關產業正在與汽車產業在產品、制造、服務和生態領域進行深度融合[4]。這種融合使得汽車產業鏈原有的垂直的、線性的關系轉變為你中有我、我中有你、競爭合作的關系，產業邊界越來越模糊，如從軟件定義汽車的角度，一些信息技術型企業需要找生產型企業合作開發，而產品力和品牌力不強的傳統車企可能逐漸轉變為代工型企業。因此，汽車企業需要同時關注產品的智能化、制造的智能化和服務的智能化，但企業又必須找到自身的邊界，及時調整自身的戰略。新一代信息通信技術未來會持續發展，會繼續改變人們的生活方式和生產方式，其實智能制造概念的提出和實現也正是基于新一代信息通信技術的發展。

3 對智能制造發展的認識與分析

3.1 對智能制造概念的理解

智能制造本身并不是一個高大上的概念，它是當相關新技術的發展到一定階段，使得企業在生產、質量、物流供應鏈等方面一些需求和痛點，以及消費者的新需求，有了實現的可能和方法，傳統上一些需要通過組織管理、現場管理、低效溝通等方式解決的問題，目前可以通過數字化、智能化的方式去實現，甚至可以產生新模式、新業態，因此智能制造的概念應運而生。

3.2 智能制造的實現需要多個階段

要實現全方位全要素的智能化變革不是一蹴而就的，實現智能化的過程需要多個階段，一般來說會經歷數字化、網絡化和智能化幾個階段。不在落后的工藝上搞自動化，不在不具備自動化的基礎上搞網絡化，不在不具備網絡化的基礎上搞智能化。如只有設備自動化了才具備產生數據傳輸數據（數字化）和反饋控制（智能化）的基礎，所以更準確地說，數字化前面還應該包括流程化、精益化、自動化、信息化。

3.3 智能制造更強調新技術的集成應用

在新技術應用層面，實現智能制造不是單一技術的應用，需要多個技術系統集成全面應用。簡要概括起來，就是應用物聯網、5G、云計算和數字孿生等技術構建一個數字化的生產環境[5]，并在此基礎上應用大數據和AI技術，對相關數據要素進行建模和分析，讓數據產生價值，并反饋到制造系統中。因為新技術的發展和應用，制造系統的外延也進一步擴大，需要和其他產業，如能源、交通、城市等領域跨界融合，例如低碳工廠、智慧交通、智慧城市等等。因此汽車企業需要及時調整戰略規劃，分步實施、快速迭代。我們需要認識到，汽車產業的智能時代是發展理念、發展戰略、發展模式、管理體系、業務架構、人才團隊、基礎設施等全面創新變革的過程。

3.4 智能制造是系統工程，需要整體規劃

當前比較普遍的現象是汽車企業內各業務或各部門分別開展零星的點狀的數字化或智能化改造，這樣很難實現智能制造的真正價值和全面轉型。一定要將單點、單一業務場景的技改升級匯點成線成面，形成系統級的優化和提升才更具意義，才能最大化數據產生的價值，才能實現智 能制造的新模式和新業態，即便是單一業務場景的轉型，也必須建立在頂層設計和全面規劃的基礎上，這一點企業內部必須要形成共識。

4 汽車智能工廠規劃框架模型

基于前文分析，提出汽車智能工廠規劃的框架模型，如圖2所示，傳統工廠規劃，往往是以物理工廠和硬件設施的規劃為核心的，而智能制造升級對工廠規劃提出了新要求。智能制造要求工廠和基礎設施逐步實現數字化、網絡化和智能化，如數字化涉及信息化的覆蓋，涉及全面的數據采集需求和信息化系統覆蓋，因此資產要首先數字化和模型化，對供應商也提出了新的采購技術要求；網絡化強調互聯互通和系統集成，實現跨業務的數據流通，需要基礎設施和系統平臺提供穩定可靠的數據環境，同時也對供應商提出更高的采購技術要求；智能化強調具體的智能化業務場景需求和關鍵支撐技術，最終實現更先進的生產組織模式。

因此，工廠的規劃首先應該基于生產模式規劃和產品戰略規劃，生產模式涉及個性化定制生產模式的占比、產線柔性化生產的程度、是否同步交付虛擬工廠以及智能化業務場景的規劃，產品戰略同樣影響工廠和產線的規劃，主要涉及產品的電動化、智能化、網聯化和輕量化設計程度。同時在存量市場時代，還應充分考慮社會資源和技術合作，確定工廠應包含的功能、外協合作程度、前瞻性布局和空間預留等，如工廠在后期進行技改升級時，最好的條件是還有場地的預留，其次才是廠房的預留，因此需要做好戰略規劃和前瞻性考慮。在信息化和數字化規劃層面，要充分做好經營管理指標的設計、相應的數據采集規劃、系統集成規劃和數據治理體系，最終在工廠建設實施完成時，要實現信息化基礎設施層、設備層、土建公用以及信息化系統的縱向集成，也要實現跨業務間的橫向集成。同步的，在工廠規劃和實施的過程中，通過數字化建模、數字化仿真驗證等手段，可以實現工廠的數字化交付，為構建虛擬工廠或者數字孿生工廠打好基礎，最終可通過數字孿生工廠實現大數據的分析和運營管理的迭代優化。總體上來說，無論是汽車智能工廠的新建規劃還是改造升級，都是一項系統工程，需要做好頂層的整體規劃。

5 對智能制造供應商和技術應用的分析與建議

5.1 整體/系統解決方案供應商

首要問題在于汽車企業是否需要整體解決方案供應商，去幫助企業做智能制造整體的咨詢和深入的企業診斷，共同輸出整體規劃方案和實施路線圖，并在后續落地環節提供具體的技術服務產品，或者對分包給其他供應商的項目進行管理并把控數據集成等關鍵技術要求，還是說企業更需要具體的硬件或軟件產品的供應商?？陀^分析來說，當前汽車企業需要第三方整體解決方案供應商，因為不同企業自身的規劃能力和整合能力不同，一定有企業需求第三方來幫助其共同規劃，并借助外部力量整合企業內部的不同技術路線，即使一部分自身實力較強的企業，也存在需求分散、點狀實施、不夠集成化系統化等問題。

因此，在當前階段，整體解決方案供應商一方面要提升系統性的咨詢與整合能力，能夠識別和診斷出企業當前各業務各系統存在的問題，能夠提出有價值的智能制造整體規劃方案和實施路線；另一方面要積極尋找與汽車企業達成框架協議并進行長期合作的機會，因實現智能制造不是一蹴而就的，整體解決方案供應商應與企業共同探索、成長，逐步實現各自的價值。

5.2 專項技術或產品供應商

在診斷咨詢方面，應加強深度調研分析的能力和基于仿真的生產系統診斷能力，將定性分析和定量分析結合起來，提供數據驅動的診斷咨詢服務；在信息化產品方面，應加強數據集成、系統集成和多場景的數據應用能力；在工廠設計方面，應加強數字化交付的能力，協助企業建立數字化工廠和虛擬工廠；在智能裝備產品方面，在提升國產自主品牌裝備供給能力的同時，要將裝備的數字化能力與企業數字化管理需求、數據采集需求充分融合；在新技術方面，要進一步加強構建數字孿生工廠的能力，在生產制造端，數字孿生工廠是集成可視化管理、實時仿真優化和大數據分析的最優載體和平臺，代表著未來的技術方向，值得深入研究和探索。

6 結語

從世界經濟、外部環境和汽車行業的發展趨勢分析可以看出，無論是從產品端、消費端、技術端來說，還是從我國汽車行業處于存量競爭階段并疊加經濟下行周期來說，各汽車企業都需要加快轉型和技改升級的進度，以贏得這場競爭，其中一條重要的路徑就是實現智能制造的先進生產模式，并且要做好智能工廠的整體規劃，尤其是系統集成和數據治理相關規劃，這需要汽車企業和智能制造供應商實現協同發展，逐步完成企業及產業鏈的轉型升級，屆時對于汽車行業來說，智能制造不僅是一種先進的生產模式，更是一種競爭力的體現。

【參考文獻】

【1】白亞東.當前世界經濟周期波動的新特征及中國的對策[J].現代經濟信息，2016（025）：9-10.

【2】賀力平.世界經濟長周期變化趨勢及新趨同可能性[J].南開學報：哲學社會科學版，2021（1）：2.

【3】王雪檸，翟媛，陳顥.“十四五”時期我國汽車產業發展趨勢簡析[J].汽車工業研究，2021（4）：6.

【4】門峰，包偉偉，董方岐.汽車行業工業軟件市場分析及發展研究[J].汽車工業研究，2020（4）：6.

【5】陶飛，黃祖廣，馬昕，等.數字孿生五維模型及十大領域應用[J].計算機集成制造系統，2019，025（001）：1-18.