汽車制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可持續(xù)發(fā)展研究

摘要：汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是行業(yè)升級的必然趨勢，更是未來競爭力的源泉。本文闡述了汽車制造企業(yè)在數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略、數(shù)字化建設(shè)框架以及數(shù)字化實現(xiàn)路徑等方面的探索，論述了如何運用數(shù)字化技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程重組，搭建數(shù)據(jù)底座實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享，從而實現(xiàn)制造業(yè)全要素和全價值鏈的全面鏈接，助力企業(yè)的降本增效。研究結(jié)果表明，依托產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，加快建設(shè)汽車制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的數(shù)字化生態(tài)，打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴間數(shù)據(jù)，實現(xiàn)資源共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，可以為整個汽車制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有益參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；可持續(xù)發(fā)展；數(shù)據(jù)底座；數(shù)字化技術(shù)；數(shù)字化生態(tài)

中圖分類號：F272.3 文獻標識碼：A

0 引言

在當前的信息化時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為各行各業(yè)不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。隨著科技的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新興技術(shù)正在重塑我們的生活方式和工作模式。消費者對于智能、個性、便捷的汽車產(chǎn)品和服務(wù)的追求，也一直在推動著汽車企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的汽車制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨著諸多挑戰(zhàn)，從技術(shù)駕馭到業(yè)務(wù)創(chuàng)新，從組織變革到文化重塑，從數(shù)字化能力建設(shè)到人才培養(yǎng)，任何一個環(huán)節(jié)準備不足，都會使數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效大打折扣。

汽車制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之初就需要先進行頂層設(shè)計和規(guī)劃。“智能化、數(shù)字化、生態(tài)化”的發(fā)展戰(zhàn)略、“數(shù)據(jù)可視、灰度創(chuàng)新”的雙創(chuàng)圓理念及面向場景運營的IT 平臺和業(yè)務(wù)平臺的“雙平臺模型”是一套行之有效的數(shù)字化運營思路。這套運營思路不僅提升了數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的能力，還依靠數(shù)據(jù)分析進行科學決策，使其更能適應(yīng)多變的市場需求，并在競爭中保持領(lǐng)先地位。本文從數(shù)字戰(zhàn)略、組織建設(shè)、數(shù)據(jù)底座和技術(shù)創(chuàng)新四個方面，論述了我司汽車制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索和研究。

1 制定數(shù)字戰(zhàn)略，數(shù)據(jù)驅(qū)動變革

數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃是實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。“智能化、數(shù)字化、生態(tài)化”是指生產(chǎn)制造智能化、管理運營數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)體系生態(tài)化。對傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)來說，生產(chǎn)制造智能化是按照場景驅(qū)動、快速示范原則，推進數(shù)字化智能工廠建設(shè)；利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)應(yīng)用，實現(xiàn)生產(chǎn)制造全過程自動感知。在管理運營數(shù)字化上，利用大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生技術(shù)及開源平臺，搭建企業(yè)數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視、實時分析和輔助決策，賦能企業(yè)降本增效。產(chǎn)業(yè)體系生態(tài)化是汽車企業(yè)獨有的優(yōu)勢，汽車企業(yè)生態(tài)鏈龐大，可依托產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，加快建設(shè)產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的數(shù)字化生態(tài)，打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作伙伴間數(shù)據(jù)，實現(xiàn)資源共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。

在實現(xiàn)路徑上，創(chuàng)新性地提出了雙創(chuàng)圓的模型，從單一業(yè)務(wù)場景到數(shù)據(jù)變現(xiàn)的創(chuàng)新路徑（圖1）。模型將數(shù)字化實現(xiàn)路徑分成三步：首先是基于業(yè)務(wù)場景需求，從0 到1 先實現(xiàn)單個業(yè)務(wù)場景的上線運行，邁出創(chuàng)新實踐的第一步；然后將成果復制到其他場景，實現(xiàn)從1 到N 的裂變；在應(yīng)用場景進行分享推廣后再從全局整合統(tǒng)籌，最終實現(xiàn)從N 到0 的數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

數(shù)字化雙創(chuàng)圓是數(shù)字化實現(xiàn)路徑的指導思想，而實際落地時，要面向場景運營，依托于IT 和業(yè)務(wù)兩個平臺。IT 提供技術(shù)上的支持，并將成熟場景進行固化改善推。業(yè)務(wù)區(qū)域基于標準化的業(yè)務(wù)流程進行場景創(chuàng)新，繪制數(shù)據(jù)服務(wù)地圖，最終實現(xiàn)數(shù)字化場景從發(fā)展、發(fā)育到分享的全過程（圖2）。

2 加強組織建設(shè)，營造文化氛圍

傳統(tǒng)的汽車制造企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不同，這種不同既表現(xiàn)在系統(tǒng)建設(shè)層面，也表現(xiàn)在企業(yè)員工的思想上。傳統(tǒng)企業(yè)在成立之初是按照業(yè)務(wù)板塊建立了分散的系統(tǒng)支持業(yè)務(wù)運行，數(shù)據(jù)分散的分布在不同的系統(tǒng)中，企業(yè)員工的數(shù)字化思想薄弱。因此在傳統(tǒng)企業(yè)推進數(shù)字化的過程中首先要做的是全員的思想統(tǒng)一。

為了統(tǒng)一思想，在數(shù)字化的不同發(fā)展階段建立了不同的組織以促進加快數(shù)字化的發(fā)展。數(shù)字化第一階段的目標是先將數(shù)據(jù)可視化。人的視覺感知是最主要的信息界面，它輸入了從外界獲取的70% 信息[1]。先從數(shù)據(jù)可視開始，把已有的數(shù)據(jù)可視出來，數(shù)字化初始團隊的成員以可視化開發(fā)為主。隨著時間的推進，第一階段可視化的目標逐漸達成，數(shù)據(jù)已經(jīng)被采集到數(shù)據(jù)庫中并在數(shù)據(jù)平臺進行了展示。

隨著數(shù)據(jù)的積累，數(shù)字化逐漸向數(shù)據(jù)分析邁進，這個時期數(shù)字化的組織機構(gòu)以數(shù)據(jù)主題域的方式組建。每個域的負責人制定各自業(yè)務(wù)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的計劃和目標，并由負責人親自監(jiān)督執(zhí)行。這種分布式的組織架構(gòu)模式使企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上，各個業(yè)務(wù)板塊攜手并進，共同發(fā)展，使數(shù)字化業(yè)務(wù)拼圖更加全面。

隨著數(shù)字化工作的深入推進，各主題域自主探索、百花齊放。在進行到這個階段時，數(shù)字化已經(jīng)有了一定的經(jīng)驗積累和技術(shù)成果，這時整個企業(yè)的數(shù)字化也需要由前期的分散發(fā)展轉(zhuǎn)為統(tǒng)一標準、統(tǒng)一管理。這既需要解決由于缺乏統(tǒng)一的標準和技術(shù)規(guī)范各區(qū)域的技術(shù)開發(fā)工作的重復性問題，也需要解決數(shù)據(jù)共享不便利、人力資源浪費等問題。

基于此，數(shù)字化工作開始探索成立球形組織。球形組織集合了來自各個區(qū)域的技術(shù)專家和業(yè)務(wù)精英，共同參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索和實踐。在球形組織中，技術(shù)積累得到了共建共享，避免了重復開發(fā)和資源浪費。這種模式也為汽車企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中提供了一種新的思路和方法，為行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有益的借鑒和參考。

3 夯實數(shù)據(jù)底座，平臺助力轉(zhuǎn)型

數(shù)據(jù)底座在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中起著關(guān)鍵作用。通過建設(shè)數(shù)據(jù)底座，將內(nèi)外部的數(shù)據(jù)匯聚在一起，對數(shù)據(jù)進行組織和聯(lián)接，讓數(shù)據(jù)有清晰的定義和統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)，并在尊重數(shù)據(jù)安全的前提下，讓數(shù)據(jù)更易獲取，最終打破數(shù)據(jù)孤島和壟斷[2]。通過數(shù)據(jù)底座，實現(xiàn)統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)視為資產(chǎn)，能夠追溯數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者、業(yè)務(wù)源頭和數(shù)據(jù)需求方。

通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，結(jié)合OPC 軟件、Python 編程、Node-red工具和通訊管理機四個技術(shù)路線，實現(xiàn)了生產(chǎn)現(xiàn)場設(shè)備參數(shù)、工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)的自動采集與上傳，提升了數(shù)據(jù)采集的效率和準確性，減少人工干預(yù)，避免錯誤和漏失。終端數(shù)據(jù)自動采集入庫的實現(xiàn)和系統(tǒng)外補充數(shù)據(jù)手工填報的實現(xiàn)，為數(shù)據(jù)進一步集成入庫奠定了基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)集成上，使用數(shù)據(jù)庫訂閱發(fā)布、同步工具、ETL 工具和API 工具等技術(shù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫的集成。

數(shù)據(jù)只有被使用才有價值。在數(shù)據(jù)進行了匯聚入庫之后，進行數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的開發(fā)支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的使用。數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺與生產(chǎn)系數(shù)據(jù)打通，與生產(chǎn)現(xiàn)場PLC 數(shù)據(jù)庫對接，企業(yè)運行實時可預(yù)防、可調(diào)度、可追溯、可共享，實現(xiàn)生產(chǎn)管理的可視化、透明化和高效化。運營數(shù)據(jù)APP 是基于企業(yè)用戶移動辦公的需求，基于JAVA、PHP，使用Android Studio 等軟件，后臺使用開源API 框架搭建，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的移動查詢和填報，實現(xiàn)了現(xiàn)場數(shù)據(jù)的一次填報多次復用。為滿足企業(yè)各區(qū)域輕量級的應(yīng)用搭建，APP 引進了低代碼應(yīng)用平臺。業(yè)務(wù)用戶可快速搭建出符合自身需求的管理微應(yīng)用，實現(xiàn)信息收集、流程審批和功能應(yīng)用。另外，自主開發(fā)的Web 應(yīng)用，實現(xiàn)部門級數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等場景應(yīng)用集成。

4 技術(shù)驅(qū)動創(chuàng)新，人才引領(lǐng)發(fā)展

在數(shù)字化推進過程中對數(shù)字化技術(shù)進行研究并落地在實際業(yè)務(wù)場景中。

（1）智能網(wǎng)關(guān)：通過使用智能網(wǎng)關(guān)打通了三液加注系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并匯聚到數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，在數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺通過可視化的頁面進行監(jiān)測、控制和管理。

（2）RFID ：運用在整車生產(chǎn)過程及物流過程中，通過RFID實現(xiàn)了電子拉動、裝配防錯及整車入庫。

（3）智能儀表：通過大量應(yīng)用智能儀表，有效避免人工抄表出現(xiàn)的錯抄和漏抄等問題，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的長期保存，提升了數(shù)據(jù)采集的時效性和精確性，便于后期進行數(shù)據(jù)展示和分析。

（4）工業(yè)視覺：通過工業(yè)視覺實現(xiàn)了螺柱、焊點和印字等場景的防錯和追溯，并且通過自研工業(yè)視覺軟硬件平臺，實現(xiàn)了生產(chǎn)車間質(zhì)檢等工業(yè)視覺場景應(yīng)用的自主開發(fā)。

（5）ETL 和API ：通過使用ETL 實現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島和煙囪式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯聚，包括MIS 系統(tǒng)報表庫、運營數(shù)據(jù)APP 數(shù)據(jù)庫、能源管理中心數(shù)據(jù)庫及各車間級邊緣數(shù)據(jù)庫等。通過搭建API 平臺，實現(xiàn)了部分共享數(shù)據(jù)的分享發(fā)布，便于各區(qū)域進行相關(guān)數(shù)字化應(yīng)用的開發(fā)。

（6）數(shù)字孿生：通過Unity 引擎和UE4 引擎，搭建了發(fā)動機工廠數(shù)字孿生平臺，實現(xiàn)了生產(chǎn)現(xiàn)場全數(shù)據(jù)透明，并通過對加工過程參數(shù)設(shè)定閾值，實時智能管控，同時可與質(zhì)量數(shù)據(jù)整合，從過程到結(jié)果把控過程質(zhì)量趨勢。

在數(shù)字化時代，人才已成為企業(yè)發(fā)展的重要組成部分。無論在哪個行業(yè)，人力資源都是組織中最重要的資源，也是最能夠創(chuàng)造價值的資源[3]。在數(shù)字化推進的不同階段制定了相應(yīng)了培訓機制，在不同的階段培養(yǎng)了各方面的技術(shù)人才。為了更準確全面的進行數(shù)字化人才評估，建立了數(shù)字化人才評估機制并配套了激勵機制，通過對人才的全面評估，更好地了解員工的優(yōu)勢和不足，有針對性的提供培訓和發(fā)展機會。

在數(shù)字化的推進過程中也進行體系建設(shè)。我司結(jié)合DCMM國家標準和企業(yè)實際數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展需要，建立企業(yè)成熟度自評價模型，制訂《企業(yè)數(shù)字化體系成熟度評估標準》。該標準定義了4 個能力域，14 個能力項，以專業(yè)性、權(quán)威性和驅(qū)動性為目標，持續(xù)指導并推動企業(yè)數(shù)字化建設(shè)工作開展[4]。

5 加速數(shù)據(jù)變現(xiàn)，賦能持續(xù)發(fā)展

我司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型從數(shù)據(jù)自動采集到數(shù)據(jù)可視，從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘，從持續(xù)優(yōu)化整合到探索驅(qū)動創(chuàng)新，一步步把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)，使數(shù)據(jù)在生產(chǎn)經(jīng)營中越來越發(fā)揮著更重要的作用。每一個場景案例的實施都在不同方面對降低成本、提高效率、提升質(zhì)量創(chuàng)造了價值。上海數(shù)策軟件股份有限公司CEO 張椿琳曾在一篇文章中表示：人們越了解一個事物，就越知道它的局限，此為清醒。而了解局限之后還堅信，謂之勇氣。繼而不斷創(chuàng)新、否定、回歸，從革命到融合，靠的是敬畏[5]。數(shù)字化不是單純的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)或者業(yè)務(wù)創(chuàng)造需求，而是數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)共生，一起共同創(chuàng)造數(shù)字化模式的過程。

我司通過電子化項目的實施實現(xiàn)了一百多個流程的電子審批，有效消除了員工的步行浪費，提升了工作效率，同時提升了員工體驗。并且在工藝、質(zhì)量、過程和檢測等數(shù)據(jù)的自動采集與上傳方面大大減少了人力成本。數(shù)據(jù)自動上傳和異常自動報警既實現(xiàn)了生產(chǎn)缺陷不出工位，降低返修成本，也使問題解決效率提升30%。

智慧無人物流實現(xiàn)了多項業(yè)務(wù)從0 到1、從1 到N 的裂變，為智慧移動機器人的商業(yè)化、規(guī)模化、品牌化，促進公司轉(zhuǎn)型升級，輸出新的產(chǎn)品和商業(yè)模式奠定基礎(chǔ)。通過人臉識別、智能監(jiān)控等智能化設(shè)備，將人工智能與生物識別系統(tǒng)應(yīng)用到人員和車輛監(jiān)管，提升了公司在安全生產(chǎn)活動中的效率，同時與現(xiàn)行的安全管理制度相結(jié)合，有效夯實公司的安全生產(chǎn)基礎(chǔ)。

6 結(jié)束語

數(shù)字化是一個不可逆轉(zhuǎn)的潮流，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是通過信息技術(shù)在深度、廣度方面的持續(xù)應(yīng)用，來支撐企業(yè)本身的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與變革，能夠幫助企業(yè)更好地應(yīng)對各種不確定性。當今世界，唯一的不變就是變，只有能夠順應(yīng)數(shù)字化大潮的企業(yè)才能隨需而變，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

本研究中已實現(xiàn)的場景可低成本復制到其他汽車工廠，基于機器視覺的智能自動化質(zhì)量檢測可推廣到生產(chǎn)現(xiàn)場需要目視檢查的工位；智慧物流系統(tǒng)可推廣到工廠物流區(qū)域、倉儲區(qū)域；數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺可推廣到生產(chǎn)經(jīng)營領(lǐng)域。未來，汽車制造企業(yè)將在數(shù)字化生態(tài)上持續(xù)發(fā)力，協(xié)同上下游合作伙伴推進數(shù)字化生態(tài)建設(shè)，實現(xiàn)主機廠與合作伙伴的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同生產(chǎn)，為整個汽車制造業(yè)的數(shù)字化可持續(xù)發(fā)展提供了重要參考和借鑒。

【參考文獻】

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[2] 華為公司數(shù)據(jù)管理部. 華為數(shù)據(jù)之道[M]. 北京： 機械工業(yè)出版社，2020.

[3] 任康磊. 人力資源管理實操從入門到精通[M]. 第2 版. 北京： 人民郵電出版社，2020.

[4] GB/T 36073—2018 數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型[S].

[5] 張椿琳. 數(shù)字化的坑， 走通這條路需要勇氣[EB/OL].（2021-01-11）[2024-04-11]. https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1688558582478073223&wfr=spider&for=pc.

作者簡介：

王輝，碩士，工程師，研究方向為數(shù)字化、智能制造和信息技術(shù)。