科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald
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DOI：10.16660/jki.1674-098X.2020.16.093
①
门峰 董方岐* 苏青福 刘双虎
(中国汽车技术研究中心有限公司规划与投资咨询部 天津 300072)
摘 要：针对当前汽车企业智能制造发展不均衡、路线不明确、需求不统一等相关问题，在分析汽车企业智能制造整体发展现状的基础上，从整体、设计、生产、服务不同环节，挖掘了轻型汽车企业、重型商用车企业、零部件企业智能制造发展中存在的主要问题，并从不同环节对汽车企业智能制造转型升级的迫切需求进行了梳理，对促进汽车行业智能制造产学研交流与合作具有重要的指导意义。关键词：汽车企业 智能制造 现状 问题 需求中图分类号：F42 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)06(a)-0093-05Abstract: Based on the analysis of the overall development
status of Intelligent Manufacturing in automobile enterprises, the main problems in the development of Intelligent Manufacturing in light automobile enterprises, heavy commercial vehicle enterprises and parts enterprises are explored from the aspects of the whole, design, production and service.The urgent needs of intelligent manufacturing transformation and upgrading of automobile enterprises are sorted out from different aspects, which has important guiding signif icance for promoting the exchange and cooperation of intelligent manufacturing industry, learning and research in automobile industry.
Key Words: Automobile enterprise; Intelligent manufacturing; Present situation; Problem; Requirement
①作者简介：门峰（1981，8—），男，汉族，山东济宁人，博士，高级工程师，研究方向：汽车产业资讯、工程咨询、投资咨
询、智能制造相关咨询等。 苏青福（1984，10—），男，汉族，湖北黄冈人，博士，高级工程师，研究方向：汽车智能化工厂与研发中心建 设项目规划、咨询、实施管理，以及汽车行业研究。 通讯作者：董方岐(1988，3—)，男，汉族，河北邢台人，博士，中级工程师，研究方向：产品质保管理与数据分析、汽车智 能制造规划及咨询等，E-mail：dfq0330@126。
汽车产业作为国民经济的重要支柱，是推动新一轮科技革命和产业革命的重要力量，是我国建设制造强国的重要支撑。汽车产业具有涉及面广、影响范围大、产业链条长、复杂程度高等主要特征，国家高度重视汽车行业智能制造的落地应用，希望汽车行业能够作为离散工业智能制造的标杆与突破口，推进智能制造技术创新、标准制定、基础能力建设和集成应用等发展，进而引领和带动我国制造业整体智能化转型升级的发展进程。
目前汽车行业智能制造的相关研究还较为有限，相关专家与学者主要从智能制造整体架构搭建、案例分析两个方面探索当前汽车企业智能制造的发展路径，以期能够为行业从业者提供相关指导建议。
在整体架构研究方面，廖瑗、冯亮分析了我国汽车企业在智能工厂建设方面存在的需求和挑战，构建了包含智能底层装备、智能感知建设和智能管控建设三个方面的整体技术架构[1]，刘宗巍等人对传统制造业向智能制造体系升级的要点进行了梳理，在此基础上针对汽车产业提出了包含数字化、网联化、智能化三个阶段的智能制造升级路径，并指出企业应根据自身定位确定合理的智能制造升级路线[2]，林锦州等人结合汽车企业的生产管理现状和智能制造对于汽车生产智能工厂建设的发展要求，对智能
制造领域中涉及到的制造运行管理（MOM）、智能传感器网络技术和多传感器信息融合技术展开了重点研究，以构
建高效、有序、数字化的汽车生产智能工厂[3]
。
在案例研究方面，中国汽车工程学会组织汇编的《汽车智能制造典型案例选编2018》从汽车智能工厂建设案例、汽车智能化制造信息化案例和汽车智能制造技术应用等三个方面进行了归纳和分类，对智能工厂、智能车间、智能生产线、传统生产工艺、智能管理、智能服务和智能物流等诸多方面的内涵和关键技术进行了详尽介绍[4]。杨一昕等以北京汽车股份有限公司珠江分公司为例，系统研究了汽车智能工厂的架构和具体建设实施方法，构建了包含工厂智能设计、智能生产、智能物流、智能管理等多个方面的智能制造与汽车制造业务流程有机结合的系统体系，为
汽车行业智能工厂的系统设计提供了重要参考[5]
。
目前我国汽车行业智能制造转型升级正处于初期阶段，不同企业都在积极探索智能制造转型升级的发展路径、存在智能制造发展现状不均衡、企业重点需求不明确、智能制造产学研对接困难等诸多问题，严重影响了汽
车行业智能制造转型升级的历史发展进程[6-7]
。为深入了
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解汽车行业智能制造发展现状、存在的问题及企业重要需求，本文在将汽车企业分为轻型汽车企业、重型商用车企业、零部件企业的前提下，采用线上线下调研相结合的方式，对全国百余家汽车行业企业智能制造发展情况进行了调查研究，从整体、设计、生产、服务等不同环节分析了当前各类企业智能制造转型升级中存在的主要问题，然后系统汇总了汽车企业智能制造转型升级的重要需求，为相关从业者满足企业实际需求，促进产业发展提供了重要方向。
1 发展现状
我国汽车产业智能制造发展呈现出转型升级取得一定
进展、自主探索路径多元化、独立运营趋势明显、不同企业发展基础不均衡等四大特征。
1.1 智能制造转型升级取得一定进展
在国家强有力政策指引下，国内主要汽车企业正在积极探索适用于企业自身实际的智能化转型升级路径，开展了一批试点项目，得到了国家的大力支持，智能制造试点
示范项目和智能制造综合标准化与新模式应用项目对推动汽车行业智能制造转型起到了示范引领效果。
在智能制造试点示范项目申报方面，2015—2018年累计有46个汽车项目进入名单，占总体（共4批305个项目）的15%。
在智能制造综合标准化与新模式应用项目方面，2016—2018年累计有64家汽车企业项目获批，占总体（共3批466个项目）的13.7%。
在离散制造业中，汽车行业率先推广和应用了很多先进的技术和管理方法，智能制造水平处于较领先地位。根据《智能制造发展指数报告（2019）版》，汽车行业智能制造成熟度得分为2.4分，仅次于计算机通信和其他电子设备制造业。
1.2 自主探索路径多元化
汽车企业的生产组织方式、管理流程、工艺技术路线与自动化水平等差异较大，
很难用一种通用性的方案解决所有企业的问题，因此汽车行业智能化转型没有统一的标
图1 汽车行业项目申报占比
图3 汽车企业发展路径占比
图2 各行业智能制造成熟度
准，需要多样化的发展路径。调研发现，汽车企业正在探索精益化管理提升路径、设备智能化改造路径、软件与平台建设路径、软硬管理同步推进路径、特定场景智能化改造路径等，在智能制造重点部署领域和路径选择方面呈现出多样化的发展趋势。
1.3 智能制造独立运营趋势明显
汽车企业智能制造转型是一项复杂的系统工程，难以依靠企业内部传统部门推动。行业调研发现，部分大型整车企业开始组建跨部门、跨专业的复合型团队，成立新的智能制造部门或者子公司，如一汽集团数字化部、吉利集团易云科技、北汽集团蓝谷信息等，均在积极探索智能化转型升级整体规划与实施，积累了智能制造管理理念与技术，提高了汽车企业智能制造项目的成功率。
1.4 企业发展基础很不均衡
汽车行业智能制造的发展基础不均衡，一般来说轻型汽车企业基础优于重型商用车企业，重型商用车企业优于零部件企业。轻型汽车一般实现了规模化生产，自动化和信息化水平相对较高，智能制造发展的基础最好，先进技术一般率先在轻型汽车企业进行推广应用。重型商用车定制化程度较高，特别是大中型客车用户“个性化”需求较多，主要采用小批量生产模式，自动化和信息化水平与轻型汽车企业相比有一定的差距。汽车零部件企业数量多，企业结构和发展水平存在差异，大部分企业规模小，自动化与信息化水平低，与整车企业相比存在较大差距。
2 主要问题汇总
本文参照《GBT15089-2001机动车辆及挂车分类》、《中国汽车行驶工况 第1部分：轻型汽车》（GB/T 38146.1-2019）、《中国汽车行驶工况 第2部分：重型商用车》（GB/ T 38146.2-2019），将汽车整车企业分为轻型汽车企业、重型商用车企业。其中轻型汽车为最大设计总质量不超过3500kg的M1类、M2类和N1类车辆，主要包括乘用车、轻型客车和轻型货车。重型商用车为最大设计总质量大于3500kg的商用车辆，主要包括中重型货车和大中型客车。零部件企业主要是指规模10亿元以下的国内企业。
如表1所示，本文从整体、设计、生产、服务等不同环节，对三类汽车企业智能制造转型升级过程中存在的主要问题进行了调查研究与分析汇总。不同企业由于智能制造发展的水平和基础不同，在智能制造转型升级中面临的主要问题也有所差异，表中主要按照不同企业面临的问题严重程度将相关问题进行了简单的划分。但是值得注意的是，汽车企业在智能制造转型升级中，在不同环节存在着一些突出的共性问题，主要表现在以下几个方面。
2.1 整体环节
（1）汽车行业未来发展方向不明确。
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目前，汽车行业技术革命与产业变革正在同步升级、行业发展方向与前景极为不明确。汽车产业的技术、产品、服务等多个领域正在发生重大变革，如电动汽车、燃料电池汽车、智能网联汽车、共享出行服务等，发展方向与前景的不确定性对汽车企业的战略与市场定位造成影响，企业需要对未来不确定的发展方向进行慎重选择、谨慎投资，导致部分企业的智能化改造力度趋于保守。
（2）智能制造投资回报率不清晰。
智能制造转型升级是一项复杂的系统工程，需要众多的人员、资金、技术等资源大规模投入，由于当前智能制造相关技术发展尚不成熟、企业智能制造人才短缺等相关问题，全面智能化转型升级风险较大，企业相关的投资回报率很不清晰，甚至可能会较低。因此，目前企业智能制造转型升级以局部优化改造为主，在进行整体智能制造转型升级中还存在着诸多顾虑。
（3）缺乏整体规划设计。
汽车企业有较强的智能制造转型意愿，在现实经营层面，对自身智能制造发展认知仍不清晰，对采取什么样的智能制造发展战略、实施什么样的转向路线、达成什么样的绩效，以及应该为此建立何种组织结构并配备相应人才等问题感到困惑。在此之前，行业内没有完整的成功案例，汽车企业智能制造的未来蓝图依然非常不确定，既看
不同环节轻型汽车企业重型商用车企业零部件企业
丰田陆地巡洋舰5700整体环节战略定位不清晰
智能制造投资回报率不清晰
整体规划设计缺乏
精益化运营管理基础不完善
信息化系统集成管理能力不足
智能化转型基础薄弱
先进技术与管理手段应用保守
整体规划与设计缺乏
设计环节知识库建模困难
协同设计困难
现有研发系统难以满足新趋势
知识库与专家系统建模困难
缺乏全生命周期协同机制
自主研发能力弱
生产环节数据采集与分析能力不足
高级排产能力欠缺
物流系统需持续优化
工艺设计的科学性与合理性不足
厂内物流成本高
精益基础不完善
自动化与信息化水平低
服务环节远程运维服务能力有限
客户画像与精准营销不足
远程运维服务能力有限
产品可追溯能力不足
市场响应不及时
服务灵活性不足
表1 不同环节不同汽车企业存在的主要问题
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不清终局，也不知该如何下手，现有转型策略存在盲目照搬、路径模糊、主次部分等问题，制约了汽车企业数字化转型的发展进程。
2.2 设计环节
（1）协同设计机制不完善。
汽车产品协同设计机制不完善主要表现在两个方面，一是基于模型的产品定义（MBD）等先进协同设计技术与方法在汽车产业应用尚不广泛，相关技术与产品落地尚存在一定的差距，汽车产品在设计、生产、服务等不同阶段的信息协同与实时反馈机制与方案不够成熟；二是由于商业模式、知识产权保护、信息安全等问题，整车企业与零部件企业及供应链相关企业的协同设计机制不完善，整零协同设计存在较大不足，制约了产品的快速开发与设计。
（2）知识建模与复用不足。
汽车产品研发设计正在从主要依赖内部专业研发部门向跨企业跨部门的多主体共同研发转变，从注重专家个人经验向基于知识库和专家系统知识共享转变，从大量实车测试验证向数字化验证转变。而现有专家经验与专业知识、设计标准与法律法规、零部件配置等非结构化信息建模困难，企业对相关知识的收集、整理、入库、检索等应用不足，大量的个人设计经验难以复用。现有研发设计系统难以全面满足新要求。
2.3 生产环节
（1）高级排产能力不足。
我国汽车消费市场呈现出新增购置逐渐转变为存量更新、年轻消费者个性化需求明显等新趋势，对传
统汽车产业模式提出挑战。特别是随着消费者个性化需求的日益提升，大规模个性化定制服务越来越受到企业的重视。由于汽车企业生产计划存在工序多、约束条件复杂、突发情况多、需求变动快等现象，这对高级计划排产系统提出了较高要求，随着消费者个性化需求的不断增加，汽车企业在实现多品种、小批量，快速满足汽车企业需求方面尚存在高级排产能力不足等问题，实现基于订单的生产计划排产，缩短交货周期、快速响应客户成为汽车企业的重要需求。
（2）工业大数据分析与管理不规范。
工业大数据实现高效的分析和管理是实现智能制造的重要基础。随着信息通信技术与制造装备等先进技术的快速发展，汽车企业动态产生的工业数据体量呈现指数型的快速增长，企业在工业大数据采集与存储、动态更新管理等方面存在数据管理能力不足、管理不规范等相关问题。此外，企业在应用人工智能、知识图谱等先进技术分析和挖掘工业大数据方面，还存在模型构建不完善、应用场景数量有限等相关问题，工业大数据的价值没有得到有效的发挥。
2.4 服务环节
（1）远程运维服务能力有限。
在新的市场竞争环境下，汽车产品的远程故障诊断与报警提醒、在线维修服务等远程运维服务已经成
为汽车企业重要的竞争力。由于用户隐私保护、传感器干扰、信息通信技术等商业与技术问题，目前远程运维服务还较为有限，相关解决方案还不够成熟。
（2）客户画像与精准营销能力仍需提升。
通过客户画像实现精准营销是汽车企业优化产品设计、提高产品销量、快速响应市场变化的必然要求。当前大部分企业与消费者联系不够紧密，客户画像与精准营销的工具还较为有限，先进技术应用还不成熟，导致企业对消费者真实使用感受掌握不全面，用户需求理解不足等。
3 需求分析
汽车企业智能制造转型升级中存在的诸多问题，对智能制造系统解决方案供应商提出了诸多需求，本文主要从不同环节分析汇总了汽车企业对供应商提出的重要需求，为相关供需合作与交流提供重要支撑。
3.1 整体环节
（1）智能制造发展现状诊断评估。
汽车企业智能制造转型升级需要首先诊断自身存在的问题，并且明确发展目标。目前，部分企业对智
能制造先进技术与管理方法的应用场景与应用效果不够了解，对自身发展过程中存在的问题以及能够进一步提升的方向不清楚，提不出具体的需求，希望能够得到行业专家的诊断与评估。
企业希望供应商在诊断服务中，能够帮助企业挖掘运营过程中存在的问题，分享当前行业标杆企业的优秀案例，介绍先进技术与管理方法，并给出相应的指导与建议。
（2）智能制造整体规划与实施路线设计。
根据调研结果显示，超过60%的汽车企业需要智能制造整体规划设计服务，希望在整体规划设计中，供应商能够结合企业发展愿景、战略目标定位、行业前沿技术发展趋势等，综合考虑企业内外部资源，为企业制定科学、合理、可持续发展的智能制造整体规划设计方案，以及分阶段、可落地的实施路线图。
轻型汽车企业和重型商用车企业对整体规划设计方案需求内容有所差异。大部分轻型汽车企业表示，企业已经制定了较为清晰的智能制造整体发展战略与路径，但缺少自上而下、可落地的具体实施方案；重型商用车企业对智能制造整体发展战略有一定想法，但不够清晰，并且缺少智能制造的实施路径。
（3）信息系统集成或平台搭建。
市场调研结果显示，43%的企业明确需要信息系统集成服务，甚至部分企业提出希望把不同系统软件集成到一个平台上。
深圳限行时间2021春节企业希望供应商能够协助实现不同信息系统之间的数据交互，提高信息系统综合应用的便利性，并且确保数据的真实性和安全性。在云服务方面，出于数据安全考
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虑，整车企业更倾向于自建私有云，而对公有云服务应用相对较为保守。
3.2 设计环节
（1）设计知识建模与复用。
调研结果显示，50%的受访企业在知识库与专家系统建设方面有明确需求，希望供应商能够将设计标准规范，产品系列化、模块化、标准化的可重用零部件库、模块库、案例库、专家设计知识与经验等导入设计知识库，实现知识的复用。
车顶架（2）协同设计服务能力提升。
产品协同设计包括产品全生命周期协同设计和整零协同设计。89%的受访企业有明确的产品全生命周期协同设计需求，希望供应商能够搭建平台，完善管理制度，帮助企业将生产、服务不同阶段的产品数据反馈到设计阶段，如将生产环节出现的工艺问题、客户使用过程中出现的设计缺陷及时反馈至设计人员，帮助设计人员有针对性地进行改善。68%的受访企业有明确的整零协同设计服务需求，希望供应商开发协同设计服务平台，在保障不同企业利益与信息安全的基础上，实现设计要求及设计相关数据同步传输，帮助零部件企业缩短开发周期，并与整车汽车保持同步开发进程。
3.3 生产环节
（1）工业大数据分析与管理。
工业大数据分析与管理是实现智能制造的重要基础。46%的受访企业在生产数据采集与分析方面有明确需求。在数据采集方面，希望供应商将自动化设备、传感设备、计量设备和视频设备等设备数字化，实现不同设备的数字化改造以及网联化。在数据分析方面，希望供应商应用人工智能、边缘计算、云计算等新兴技术，实现在产品质量管控、设备预测性维护、企业能源管理与环境监测、生产运营管理等诸多方面的应用。在数据资产管理方面，企业希望供应商提供先进的数据管理平台或系统，实现对工业大数据的动态管理和更新。
（2）高级计划排产。
高级计划排产是满足消费者个性化定制的必然要求。68%的受访企业有明确的高级计划排产需求，希望供应商帮助企业开发与应用高级计划排产系统，能够根据用户订单，实现全自动排产/半自动排产、详细的作业计划、精细化投料计划、自动处理紧急插单、可延续可滚动执行的闭环计划、模拟排产进行交期评估和清晰直观的可视化方案等功能。
3.4 服务环节
（1）远程运维服务方案。
市场调研结果显示，57%的受访企业有远程运维系统解决方案的服务需求。希望供应商能够解决产品远程运维服务中存在的相关技术难题，在保障用户隐私的基础上，通过有效手段进行信息采集与分析，建立实时的信息交流渠道，及时追踪用户体验和产品运行情况，增强快速响应能力，实现产品问题提前预判和及时解决。
（2）客户画像与精准营销解决方案。
市场调研结果显示，64%的受访企业有客户画像和精准营销需求。希望供应商为企业提供系统解决方案，搭建平台，依托线上线下交互工具，人工智能与大数据等技术，帮助企业了解客户真实需求，实现营销精准。
4 结语
汽车行业智能制造转型升级是一项长期的、复杂的系统工程，需要产学研用等相关组织机构形成一个良好的产业生态共同促进。本文通过对我国主流整车及零部件企业调查研究，深入了解了我国汽车企业智能制造发展现状，分析和挖掘了企业在智能制造转型中存在的主要问题，以及企业对供应商提出的迫切需求，相关研究能够为汽车产业智能制造供需对接提供重要的支撑。
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