基于SWOT-AHP模型的武汉市汽车产业智能制造发展战略研究

严先亮，王宇宁，朱敦尧

(1.武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,湖北 武汉 430070；2.武汉理工大学 汽车零部件技术湖北协同创新中心，湖北 武汉 430070；3.武汉光庭信息技术股份有限公司，湖北 武汉 430079)

自2008年国际金融危机爆发后，智能制造被世界各国视为产业转型升级的突破口、重塑制造业竞争优势的新引擎，并被理论和实践各界普遍认为代表了制造业的未来方向[1]。目前，在学术界，关于智能制造的研究覆盖了从理工学科到人文社科之间的多个细分研究领域[2]。在产业界，则展开了围绕“互联网+”的多行业多领域智能化改造。

李洁[3]的研究指出，离散行业中，产品的价值越高、产量越大、标准化程度越高、生产自动化水平越高、模块化程度越高、产品自身智能化水平越高的领域就越适合智能制造，而汽车行业高度契合这些特点，说明汽车行业高度适合进行智能制造改造。目前，全球汽车产业都在致力于提升智能制造水平。我国则出台了《中国制造2025》，将“汽车+智能制造”提升到了国家战略层面。

武汉市作为我国几大车都之一，有雄厚的汽车产业基础。近几年来围绕汽车的智能制造，武汉市也进行了一定程度的积极探索，在智能装备、智能制造系统集成解决方案、智能产品等领域已经取得了一定的成果，并申请建立了武汉智能网联汽车示范区，形成了良好的汽车产业智能制造基础环境。研究制定武汉市汽车产业向智能制造转型的发展战略，对加快武汉市汽车产业转型升级具有重要的现实意义。基于SWOT(strengths, weaknesses, opportunities, threats)定性分析法，结合(analytic hierarchy process, AHP)层次分析法，加强战略研究过程中的定量研究，最后根据SWOT-AHP综合研究结果，确定了战略定位和战略强度，为武汉市汽车产业向智能制造发展提供了明确的战略参考。

1 研究方法设计

1.1 理论基础

1.1.1 SWOT分析模型

SWOT分析模型广泛应用于产业的战略研究和规划。它是1971年由Andrews提出的，用来制定4类战略，即优势-机遇、优势-威胁、劣势-机遇、劣势-威胁[4]。SWOT分析的优势为简化和分类信息，将企业制定战略时所需要掌握的信息进行了极大的明晰和简化[5]。但同时，SWOT分析具有难以综合把握信息、各因素过于主观、难于量化的劣势，并且难以评价各个因素对战略决策的影响程度[6-7]。

1.1.2 层次分析法

层次分析法是由Saaty提出的，该方法首先将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，再进行定性和定量分析[8]。相较于简单的SWOT分析，层次分析法将定量和定性有机结合在一起，在决策过程中，先找出主要因素，再进行两两比较，通过计算得到各要素相对重要程度，最后进行综合分析。

1.2 研究设计

SWOT分析法缺少定量分析过程，得出的结论都是对事件的定性描述；而AHP方法具有定性分析、综合度较好、清晰简洁的优势，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。两种方法进行有机结合，能够实现简化事件，并进行定量和定性的综合分析。

本研究针对武汉市汽车产业向智能制造转型发展问题，首先利用SWOT工具对研究对象进行定性分析，然后运用AHP方法，针对各因素进行对比打分，得出每个影响因素的权重，最后进行综合排序，进而构造战略四边形，得到战略方位角、战略定位和战略强度，最后对发展战略进行精准分析，并给出战略实施对策。SWOT-AHP模型战略分析流程如图1所示。

图1 SWOT-AHP模型战略分析流程图

2 基于SWOT-AHP模型的研究分析

2.1 基于SWOT模型的定性分析

2.1.1 优势(S)

(1)市场优势(S1)。市场是产业发展的支持基础。2017年武汉市汽车产量189万辆，汽车产业完成工业总产值3 600亿元，产业规模居中部地区第一，产值居全国第6位，汽车工业生产线的升级改造和新生产线的投资建设对智能制造需求较大。

(2)示范推广优势(S2)。示范推广积累的技术、市场、经验等，将形成早期累积优势，带动汽车智能制造的全面发展。近年来，武汉市进行了多项智能制造有关示范推广项目。如瑞明汽车部件、奋进智能机器等省级智能制造试点示范项目顺利实施，实现了生产效率大幅提升、运营成本下降。制造与服务智能集成平台、数字化工厂整体解决方案已在汽车制造等领域实施多个范例，工业云、大数据等也开始应用于制造业流程信息化。

(3)技术与人才优势(S3)。武汉市在工业机器人基础理论研究、研发设计、生产制造、集成应用及核心技术方面已处在全国前列，华中科技大学、武汉大学、武汉理工大学有多个与智能制造相关的国家和省级重点实验室、工程中心，组建了一批产业联盟。同时，武汉有从事机器人和智能制造研究两院院士十余人。武汉市拥有丰富的智能制造相关技术研发和产业应用人才。

2.1.2 劣势(W)

(1)智能装备产业基础薄弱(W1)。武汉现有智能装备企业一部分是从传统装备企业转型而来，技术积累薄弱，能够提供智能制造整体解决方案的制造型服务企业，以及在工程设计、系统安装调试、技术咨询服务、设备供应等领域竞争力强的专业化企业缺乏，缺乏“系统集成”能力，不能提供强有力支撑。

(2)面向汽车智能制造的公共供给不足(W2)。公共供给是形成产业良性发展环境的有力支撑体系。然而武汉市在面向汽车智能制造的专业化服务性企业和机构方面存在不足，智能制造装备检测认证等体系不够健全，难以形成有效的创新环境，汽车智能化生产制造方面创新能力不足，既缺乏有影响力的“独角兽”企业，也缺乏“瞪羚”型创新创业企业。

(3)信息基础设施建设存在短板(W3)。武汉市信息基础设施建设推进步伐较慢，工业互联网普及度不够，难以支持起智能制造产业的发展。武汉市2015年才实现的4G无线宽带全覆盖，并且其宽带速率在全国排名靠后，网络下载速率低于全国平均水平。大力推进网络基础设施升级，加快高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施建设，是实现武汉市汽车产业向智能制造升级发展的必备条件。

2.1.3 机会(O)

(1)国家战略发展机遇(O1)。自2015年《中国制造2025》颁布以来，国家从战略层面大力推进智能制造以及汽车产业的转型升级，出台了一系列的法律法规和扶持政策。在国家高度重视和行业快速发展的春风下，出现了一批智能装备企业，同时，一批数字化车间、智能工厂在许多企业落地生根。

(2)智能产品产业链发展机遇(O2)。武汉市在智能网联汽车技术创新研发方面走在国内前沿，在智能安全辅助驾驶、高精度地图、传感器、地理空间信息技术、互联网、通信、智能交通等产业领域具有非常好的技术基础和体系。目前，湖北省和工信部省部共建的“湖北智能网联汽车创新应用示范区”已得到批准，并开始实施，这些都为武汉市发展完整的智能网联产业链提供了难得的机遇。

2.1.4 威胁(T)

(1)产业结构性风险(T1)。武汉市整车产业总体处在工业3.0水平，在生产制造的主流程、工艺装备、两化融合与国际先进水平相比仍有较大差距，但已走在国内前列，在由工业3.0到工业4.0的这一全方位、颠覆性转型中，没有成熟方案、无人领航，需要率先开展理论突破、技术突破，摸索新的模式，承担更多的技术风险。

(2)企业认识不足的挑战(T2)。武汉市汽车产业链是以整车企业为绝对核心建立的，零部件供应链上的中小型或中低端制造企业由于其产品在精度、稳定性等指标方面要求不高，不愿进行智能化改造。企业信息化应用仍以低水平、浅层次的单位应用为主，集成应用和融合创新水平有待提升。

2.2 基于AHP层次分析法的定量分析

2.2.1 武汉市汽车产业智能制造发展战略层次结构

由SWOT分析得到的各指标，构建层次结构分析表，如表1所示。

2.2.2 构造判断矩阵A及一致性检验

根据表1中的SWOT层次结构，根据系统层要素得到4个对比组，对4组中的要素进行两两比较分析，得到表2～表5，并求出各指标层因素相对于各目标层的权重(Wi)。最后进行一致性检验，一致性指标CI计算公式见式(1)，随机一致性比值见式(2)。

CI=(λmax-n)/(n-1)

(1)

CR=CI/RI

(2)

式中：λmax为各判断矩阵的最大特征根；n为判断矩阵中要素的个数；RI为平均随机一致性指标，可通过查表获得。

从表2～表5的SWOT分析中选取每个小组中优先权数最大的指标因素，组成新组间比较矩阵，得到相应的判断矩阵，如表6所示。判断矩阵都通过了一次性检验，意味着AHP的分析结果是有效的。

表1 武汉市汽车产业智能制造层次结构分析表

表2 优势组判断矩阵

注：一致性检验：CR=0.035 6<0.1，可接受

表3 劣势组判断矩阵

注：一致性检验：CR=0.037 5<0.1，可接受

表4 机会组判断矩阵

注：一致性检验：CR=0<0.1，可接受

表5 威胁组判断矩阵

注：一致性检验：CR=0<0.1，可接受

2.2.3 发展战略层次总排序

由表2～表6，可最终得到武汉市汽车产业智能制造发展战略层次总排序表，如表7所示。

表6 组间判断矩阵

注：一致性检验：CR=0.0188<0.1，可接受

表7 武汉市汽车产业智能制造发展战略层次总排序

根据表7中层次总排序权重，计算总优势、总劣势、总机会和总威胁力度如下：

S=∑Si=0.119 0；W=∑Wj=0.245 0；

O=∑Ok=0.572 5；T=∑Tl=0.063 5

2.3 战略选择

2.3.1 SWOT战略四边形的构建

将表7得到的S、W(取负值)、O和T(取负值)的值描绘在相应的半轴上，连接4个点，得到武汉市汽车产业智能制造发展战略实施的战略四边形，如图2所示。

图2 武汉市汽车产业智能制造发展战略四边形

2.3.2 战略类型、战略强度的确定

(1)战略方位角θ。取战略四边形的重心P，表达式如下：

P(X,Y)=(∑4n=1Xn,∑4m=1Xm)=

(-0.031 5,0.127 3)，在坐标轴的第二象限。

式中：Xn、Ym分别为战略四边形中S、O、W、T的坐标。

战略方位角θ为：

θ=arctan(Y/X) =

1.813(≈103.904°)(π/2≤θ≤π)

根据表8中方位角θ与战略类型的对应关系可知，属于争取型战略区的进取型战略。

表8 战略类型方位角θ与战略类型对应关系

(2)战略强度系数ρ。在相同战略类型下，既能采取开拓战略态势，也能采取求稳战略态势[9]。战略强度由战略正强度和战略负强度组成。

战略正强度由内在优势和外部机会共同影响，计算公式为：U=O×S；

战略负强度由内在劣势和外部威胁共同影响，计算公式为：V=T×W；

战略强度系数ρ为：ρ=U/(U+V)=0.068/(0.068+0.0156)≈0.8134，ρ[0,1]。

当0<ρ<0.5时，采取保守型战略；当0.5<ρ<1时，采取开拓型战略[10]。

2.3.3 战略定位及战略选择

由上述分析可知，武汉市汽车产业向智能制造发展战略位于战略四边形中的第二象限内，且战略方位角在区域(π/2，3π/4)内，属于争取型战略区的进取型战略。同时，通过计算战略强度系数，得到ρ=0.813 4>0.5，战略强度应采取积极的开拓型战略态势。故而，研究分析后得出，武汉市汽车产业向智能制造发展的战略定位在争取型战略区的进取型战略，并应当采取积极的开拓型战略态势。

3 发展战略实施对策

3.1 培育发展汽车产业相关智能制造装备及服务供应商

抓住国家和地方政府对智能制造的发展高度重视的机遇，弥补武汉市在智能制造装备及服务供应商方面的不足。通过智能制造应用推进智能制造产业发展，瞄准智能制造全产业链条，全力引进行业“独角兽”、“瞪羚”企业在武汉市落户，在工业机器人、智能机床、增材制造、工业大数据等领域聚焦领先企业，聚合政策资源，定制扶持措施，形成汽车产业向智能制造转型发展的良好产业链基础。同时，培育一批制造企业智能化改造工程整体解决方案提供商及工程服务商，引进一批具备整体设计能力和解决方案提供能力的专业化机器人及智能装备系统集成企业，提升工业自动化控制系统工程设计、集成开发工程实施能力，实现系统集成企业、部件制造企业、装备制造企业系统发展的产业格局。

3.2 加强汽车智能制造基础设施建设

建立由互联网技术、云计算、大数据、无线通信网等技术集合成的云-网-端架构等信息化基础设施，提高面向汽车智能制造的网络服务能力。打造汽车及零部件、智能装备等智能制造云服务平台，构建全产业链互联共享、大中小企业协同创新的产业生态体系。

3.3 推进汽车智能制造新模式试点示范

推动整车厂进行数字化工厂、智能车间应用示范。以汽车整车厂为依托，推进汽车整车厂围绕智能生产、智能管理、智能服务进行智能化升级改造，鼓励和引导汽车整车及零部件企业建设工厂大数据系统以及网络化分布式生产设施等，实现四化生产线：生产设备网络化、生产现场无人化、生产数据可视化、生产过程透明化。

推动企业管理智能化创新应用示范。鼓励企业进行管理模式创新应用示范，在设计、生产制造、管理、服务等环节推进精细化管理，支持企业建立统一的核心数据库和基于企业工厂模型及生产管理过程的数据集成平台，鼓励企业利用云计算、大数据等技术进行个性化定制生产。

3.4 完善公共平台服务环境建设

搭建公共服务平台，创新服务模式。围绕汽车智能制造产业链，推进“制造业+互联网”深化融合发展，引进培育智能制造系统解决方案服务提供能力的企业机构，支持龙头企业牵头搭建汽车智能制造行业的公共服务平台，形成基于工业互联网的汽车智能制造新生态。

4 结论

通过分析传统SWOT分析法和AHP层次分析法用于战略决策中的优劣势，确定将两种分析法进行结合，从而实现简化战略决策过程，同时又确保能对战略决策目标进行定量和定性的综合分析。笔者在对武汉市汽车产业向智能制造发展战略研究的过程中，利用SWOT-AHP综合分析模型，确定了影响战略发展的因素和不同影响因素的权重，再进行综合排序之后得到了战略四边形、战略方位角、战略定位和战略强度，最后确定武汉市汽车产业向智能制造发展面临的机会>劣势>优势>威胁，且应当采取争取型战略区的进取型战略和开拓型战略态势，即应当选择机遇-劣势WO战略和机遇-优势SO战略。