基于2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單的汽車智能制造場景研究

【摘要】為了分析汽車行業智能制造場景的發展現狀及趨勢，基于入選2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單中汽車企業的入選情況，從地域分布情況、優秀場景、典型場景3個維度對汽車智能制造場景展開宏觀分析，從產品全生命周期、生產全過程、供應鏈全環節3個方面對智能制造場景內容進行微觀研究。汽車智能制造場景的發展呈現以下趨勢：（1）短期內，“生產全過程”方面仍然是汽車行業開展智能制造的重點，（2）“產品全生命周期”和“供應鏈全環節”方面的智能制造場景落地需求可進一步挖掘。

關鍵詞：汽車行業；智能制造；示范工廠；優秀場景

中圖分類號：F426.6""""""""" 文獻標志碼：A""""""""""" DOI：10.19822/j.cnki.1671-6329.20230294

The Study about Automotive Intelligent Manufacturing Scenario Based upon the List of 2023 Intelligent Manufacturing Demonstration Factories and Excellent Scenarios

Fu Yan， Wang Ligang

【Abstract】In order to analyze the current development status and trends of intelligent manufacturing scenarios in the automotive industry， a macro analysis of automotive intelligent manufacturing scenarios is conducted based on the selection of automotive companies in the list of 2023 Intelligent Manufacturing Demonstration Factories and Excellent Scenarios. A macro- analysis is carried out from 3 dimensions： regional distribution， excellent scenarios， and typical scenarios. A micro study of the content of intelligent manufacturing scenarios is conducted from 3 aspects： product lifecycle， production process， and supply chain. The development of intelligent manufacturing scenarios in the automotive industry reveals the following trends： （1） In the short term， the focus of intelligent manufacturing in the automotive industry remains on the \"production process.\" （2） There is a growing demand to explore the implementation of intelligent manufacturing scenarios in the \"product lifecycle\" and \"supply chain\" aspects.

Key words： Automobile industry， Intelligent manufacturing， Model factories， Intelligent manufacturing scenarios， Model factories

0引言

為貫徹落實《“十四五”智能制造發展規劃》^[1]，遴選出一批試點示范工廠和智能制造優秀場景，工業和信息化部、國家發展改革委、財政部、國務院國資委（以下簡稱“四部委”）、市場監管理總局自2021年起已連續開展3年“智能制造試點示范行動”^[2-4]（以下簡稱“試點示范行動”），試點示范內容包含“智能制造優秀場景遴選”和“智能制造示范工廠揭榜任務”。

由于智能制造典型場景是智能工廠的核心組成部分，為智能制造示范工廠建設提供了參考^[4]，為此四部委在試點示范行動中同時發布了《智能制造典型場景參考指引》^[4]，凝練總結了3個方面16個環節的45個智能制造典型場景，如表1所示。

近3年在試點示范行動中，汽車行業進行了積極的響應并遴選出了大量的智能制造優秀場景和智能制造示范工廠，2021年汽車行業共有15家企業入選《2021年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單》^[5]，占全行業入選企業數量的4.3%。2022年汽車行業共有74家企業入選《2022年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單》^[6]，占全行業入選企業數量的15.2%。2023年汽車行業共有73家企業入選《2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單》^[7]，占全行業入選企業數量的9.1%。

為研究汽車行業試點示范工廠和智能制造優秀場景所呈現出的分布規律和內容特點，本文基于《2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優秀場景名單》，圍繞汽車智能制造優秀場景，分析其分布特點、研究其內容、預測其發展趨勢，為汽車企業智能制造場景的落地和核心技術發展提供參考和指導。

1整體數據分析

2023年度入選智能制造優秀場景的企業共有605家，其中有50家汽車企業入選，占總數量的8.3%，包含6家整車企業、44家零部件企業。智能制造試點示范工廠共遴選出212家企業（每家企業一個試點示范工廠項目），其中有23家汽車企業，占總數量的10.8%，包含8家整車企業，15家零部件企業。

1.1地域分布情況分析

湖北省入選汽車行業優秀場景和示范工廠的企業最多，有10家；上海市入選汽車企業數量位居第2，有9家，浙江省入選汽車企業數量位居第3，有7家；江蘇省和遼寧省的入選汽車企業數量并列第4，分別有6家；其他省份的入選汽車企業數量均小于5家，如表2所示。

上述地域的汽車企業在開展智能制造方面的積極性較高，且取得了突出成績。然而，聚焦到汽車企業自身，還需均衡落地智能制造場景，全面實現3個方面、16個環節、45個場景的覆蓋，因此這些地域的汽車企業在未來開展智能制造方面將具有一定的可持續性和市場開拓性。

1.2優秀場景分析

入選智能制造優秀場景的50家汽車企業，共遴選出29個優秀場景，占45個典型場景的64%，且部分企業遴選出多個優秀場景實例，因此共有95個優秀場景實例。優秀場景實例分析如圖1所示。

從數量角度分析，“智能在線檢測”優秀場景實例數量最多，有16個；“人機協同制造”優秀場景實例數量次之，有9個；“智能倉儲”優秀場景實例數量第3，有8個；“產品數字化研發與設計”和“產線柔性配置”優秀場景實例數量并列第4，分別有7個；“車間智能排產”和“在線運行監測”的優秀場景實例數量緊隨其后，分別是6個和5個。其余優秀場景的實例數量均小于5個。

上述優秀場景能從典型場景中被遴選出來，且優秀場景實例數量位居前列，說明它們在汽車產品的全生命周期中應用較為廣泛。這些優秀場景實例具有進一步挖掘的價值，可充分發揮其典型示范作用，形成相關智能制造場景指南和標準，為計劃實施這類場景的企業和單位提供參考。

1.3典型場景分析

入選智能制造示范工廠的汽車企業共有23家，每個企業的試點示范工廠項目一般包含8～12個典型場景，共有261個典型場景案例，除“設備運行優化”場景外覆蓋了其余的44個智能制造典型場景，典型場景實例數量大于5個的場景如圖2所示。

圖2展示的場景實例數量在5個以上的典型場景有19個出現在了圖1的優秀場景中。其中排位靠前的“產品數字化研發與設計”“智能在線檢測”“智能倉儲”典型場景與優秀場景中位居前列的場景基本保持一致，說明這些場景普遍應用在汽車企業中，具有進一步推廣的價值。

“工藝數字化設計”場景在典型場景實例數量位居第2，說明工藝設計是汽車產品全生命周期中一個重要環節，在汽車企業智能化升級過程很受重視。但是，它卻沒有出現在優秀場景實例中，因此這個場景需要在普遍性上增加亮點、突出技術優勢，盡快突破瓶頸遴選出優秀場景實例。“設備運行與優化”場景雖然沒有出現在典型場景中，但是在優秀場景中卻有1例，說明這一類場景的關注度不高，一旦有智能制造場景落地則是具有突破性和代表性的。

2智能制造場景內容研究

綜合分析本年度汽車行業入選的優秀場景實例和典型場景實例（以下簡稱“場景實例”）共有356個，覆蓋45個智能制造場景全部內容，“智能在線檢測”場景實例最多，有33個，“碳資產與廢棄物管理”場景實例最少，只有1個，如圖3所示。

分析汽車行業入選的場景實例分布在產品全生命周期、生產全過程、供應鏈全環節的數量和占比情況，產品全生命周期共有130個場景實例，占比總數量的36.5%；生產全過程共有204個場景實例，占比高達57.3%；供應鏈全環節共有實例22個，占比6%，如圖4所示。

可見當前汽車行業開展智能制造的重心在生產全過程板塊，但卻沒有一個汽車企業將生產全過程的所有場景落地，因此在短期內生產全過程板塊仍然是汽車行業開展智能制造的主要對象。同理，產品全生命周期過程和供應鏈全環節的智能制造場景落地需求可進一步挖掘，在系統管理軟件、硬件升級和系統性解決方案方面有很大的需求空間。

2.1產品全生命周期

如表1所示，產品全生命周期有5個環節、13個智能制造場景，2023年度遴選出來的場景實例分布情況如圖5所示，“智能在線檢測”場景實例的數量多，有33個；“產品數字化研發與設計”場景實例數量位居第2，有25個；“工藝數字化設計”場景實例數量位居第3，有20個。

2.1.1 智能在線檢測

智能在線檢測參考指引：部署智能檢測裝備，融合5G、機器視覺、缺陷機理分析、物性和成分分析等技術，開展產品質量在線檢測、分析、評價和預測^[4]。

2023年度汽車智能在線檢測場景共有33個場景實例，優秀場景實例16個，典型場景實例17個。表明本場景在汽車企業中發展比較均衡，優秀場景中有5家整車企業，包括北京汽車集團越野車有限公司、長城汽車股份有限公司、一汽奔騰轎車有限公司、合肥長安汽車有限公司、重慶長安汽車股份有限公司，以及11家零部件企業，包括上海嘉定延鋒座椅系統有限公司、鄭州福耀玻璃有限公司、東風李爾汽車座椅有限公司等，如表3所示。

通過智能在線檢測場景的實施可以優化生產工藝，降本增效；提高檢測精準度，提升質量；實現質量管理實時化、精細化、智能化、系統化和全局化，為全流程數字化生產和智能制造提供數據支撐。

2.1.2 產品數字化研發與設計

產品數字化研發與設計參考指引：應用設計、仿真軟件和知識模型庫，基于復雜建模、物性表征與分析、多目標優化等技術，搭建數字化協同設計環境，開展產品、配方等設計、仿真與迭代優化^[4]。

2023年度汽車產品數字化研發與設計場景共有25個場景實例，優秀場景實例7個，典型場景數量18個。優秀場景實例中整車企業有長城汽車股份有限公司1家整車企業，長春泰盟制動技術有限公司、湖北三環汽車方向機有限公司、蕪湖伯特利汽車安全系統股份有限公司等6家零部件企業，如表4所示。

通過產品數字化研發與設計實施可以充分挖掘產品提升企業核心競爭力，縮短產品設計周期30%～50%。

2.2生產全過程

如表1所示，生產全過程分為8個方面、26個場景，2023年度汽車行業入選的場景實例分布情況如圖6所示。“智能倉儲”場景的數量最多，有20個，“產線柔性配置”和“車間智能排產”2個場景緊隨其后，分別為17個和16個。

2.2.1智能倉儲

智能倉儲參考指引：建設智能倉儲系統，應用條碼、射頻識別、智能傳感等技術，依據實際生產作業計劃，實現物料自動入庫（進廠）、盤庫和出庫（出廠）^[4]。

2023年度汽車智能倉儲場景共有20個場景實例，優秀場景實例有8個，典型場景數量為12個。優秀場景實例有特斯拉（上海）有限公司1家整車企業，延鋒海納川汽車飾件系統有限公司、上海海拉電子有限公司、上海保隆汽車科技股份有限公司等7家零部件企業，如表5所示。

通過智能倉儲場景的實施可以提高運營效率、優化庫存管理、改善供應鏈可視化、減少配送錯誤率、促進管理模式轉變。

2.2.2線柔性配置

產線柔性配置參考指引：部署智能制造裝備，應用模塊化、成組和產線重構等技術，搭建柔性可重構產線，根據訂單、工況等變化實現產線的快速調整和按需配置，實現多種產品自動化混線生產^[4]。

2023年度汽車產線柔性配置場景共有17個場景實例，優秀場景實例有7個，典型場景實例10個。優秀場景實例有一汽模具制造有限公司、東風馬可迅車輪有限公司、浙江捷眾科技股份有限公司等7家零部件企業，如表6所示。

通過資源動態配置與優化場景實施可以提高生產效率、降低生產成本、降低庫存成本、提高產品質量。

2.2.3車間智能排產

車間智能排產參考指引：應用計劃排程系統，集成調度機理建模、尋優算法等技術，實現基于多約束和動態擾動條件下的車間排產優化^[4]。

2023年度汽車車間智能排產場景共有16個場景實例，有優秀場景實例6個，典型場景實例10個。優秀場景實例有特斯拉（上海）有限公司1家整車企業，有鄭州福耀玻璃有限公司、沈陽金杯李爾汽車座椅有限公司、重慶捷力輪轂制造有限公司等5家零部件企業，如表7所示。

通過智能排產場景實施可以提高計劃精度，降低生產成本；提高資源利用效率，降低企業運營成本；聯動供應鏈，提升供應鏈韌性，增強生產環節透明度。

2.3供應鏈全環節

如表1所示，供應鏈全環節分為3個方面、6個場景，2023年度汽車行業入選的場景實例分布情況如圖7所示，“供應商數字化管理”場景實例的數量最多，有9個，其余均為2～3個。

供應商數字化管理參考指引：建立供應商管理系統，集成大數據、知識圖譜等技術，實現供應商數據管理以及基于數據分析的供應商評價、分級分類、供應商尋源、優選推薦^[4]。

2023年度汽車企業共有9個場景實例入選供應商數字化管理場景，包括優秀場景2個，典型場景實例7個。入選優秀場景的企業有特斯拉（上海）有限公司、青島青特眾力車橋有限公司2家企業，如表8所示

通過供應商質量管理場景實施，可以提升檢驗報告準確性20%～40%；提升入廠檢驗效率30%～50%；提升供應商質量管理水平10%～30%。

3結束語

本文通過研究分析發現分布在上海、湖北、江蘇、浙江、遼寧等地的汽車企業在未來開展智能制造方面將具有一定的可持續性和市場開拓性。當前汽車行業開展智能制造的重點是生產板塊，但是還沒有汽車企業將生產全過程的所有場景落地，因此短期內生產板塊仍然是汽車行業開展智能制造的主要對象。產品全生命周期過程和供應鏈環節的智能制造場景落地需求可進一步挖掘，在軟/硬件升級和系統解決方案方面有很大的需求空間。

參考文獻

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