工业互联网平台赋能汽车行业数字化转型方法论

赛迪智库 信息化与软件产业研究所

汽车行业是典型的大型离散行业，具有供应链高度分散、生产工艺复杂、产品结构精密等特征，面临研发设计周期长、供应链管理低效、下游需求碎片化、服务要求高端化等行业痛点，亟需加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐，全面提升研发设计、生产制造、产供销管理、经营模式等环节的数字化水平。海尔、上汽、北汽等企业以网络化协同设计和规模化定制生产为切入点，加速推动汽车行业向协同化、定制化、柔性化方向转型。基于此，我们对汽车行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究，深入剖析了汽车行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案，对加快打造我国汽车新型制造体系具有重要意义。

汽车行业数字化转型

趋势分析

1.研发设计由独立分散向网络协同转变。汽车的研发设计通常包括车形外观、结构强度、内饰摆放和电器布置等方面，涉及众多专业领域，采用传统的烟囱化设计业务系统，难以实现各方面设计的协调性，容易导致后期较高的设计修改率。伴随着虚拟仿真和云协作平台等技术的出现，可以保障各设计部门基于唯一虚拟模型进行设计开发，实现成员间“点对点”的信息交流，提高研发设计协同化水平，缩短产品上市周期。

2.生产制造由批量生产向规模化定制生产转变。我国汽车产品同质化问题严重、市场竞争激烈，诸多车企呈现销售下滑等颓势，并且下游消费者需求日渐碎片化，使得传统少品种、大批量生产模式难以适应市场变化，加大车企的生存压力。随着大数据等新兴技术的应用，车企可以全方位获取消费者的需求数据，结合企业生产能力和产线转换能力，动态调整生产计划，实现规模化定制生产，提高企业竞争优势和消费者满意程度。

3.产供销管理由信息孤岛向全局协同转变。传统车企需要与众多零配件供应商和汽车经销商进行沟通协调，保障汽车产品从生产到销售过程的通畅运行，而以往汽车产业链的信息孤岛问题严重，大大增加了车企对产供销链条的管理成本。通过建立数据流动渠道，打通汽车行业产供销端的信息管理通道，为产业链各环节的企业制定科学采销决策提供重要支撑，通过保障物料信息在产业链全链条中的自由流动，带动物料资源自由流通，实现产供销端的高效协同。

4.盈利模式由单一销售向全方位服务转变。传统汽车行业只能依靠销售汽车进行盈利，盈利渠道单一，容易受市场环境影响，韧性较差。而随着汽车产品高度智能化和通信技术的快速发展，汽车企业可以更容易获取围绕人、車、城市生成的娱乐数据、车机数据、驾驶行为数据、电商数据以及场景化数据等重要数据资产，并用于汽车精准投保、预测性维护、智能营销、出行服务等新兴业务场景，有力拓宽车企盈利渠道。

汽车行业工业互联网平台

典型应用场景及实践

1.研发设计协同。一是模拟仿真。汽车企业可通过在工业互联网平台部署CAE等功能模块，在赛博空间对汽车模型进行碰撞仿真、结构仿真和流体仿真等，降低样品试制成本，并缩短产品研发周期。二是设计数据交互。汽车企业可应用工业互联网平台集成汽车的外观、结构、性能和电器分布等数据，实现各项设计工作跨部门、跨企业、跨区域的同步进行，保障设计方案的协调与适配，提高研发效率。三是工艺设计优化。利用工艺流程仿真等功能模块，全方位、超逼真模拟汽车加工、焊接、涂装、整装等工序，确定最优工艺方案，保障产品质量。

例如，长安汽车在美洲、欧洲、亚洲等地都建立了研发中心，通过建立以三维数字化设计和全球协同设计为核心的汽车产品智能化研发云平台，与海外设计中心进行24小时全天候产品联合开发，实现了跨部门、跨企业、跨区域的产品协同设计，支撑产品研发周期从36个月缩短至24个月。

2. 规模化定制生产。一是用户深度参与。汽车行业搭建的工业互联网平台可以为消费者参与定制生产提供入口，协调研发部门、生产部门和采销部门根据客户定制信息，确定生产方案，实现以客户为中心的定制生产模式。二是全流程排产。汽车行业可通过工业互联网平台建立客户定制产品BOM，并结合生产能力和时间要求，自动生成高效且可执行的生产计划。三是柔性化生产。汽车行业可以利用工业互联网平台，依据定制产品生产方案，及时切换产线布局，并协调指挥AGV满足不同产线的物料需求，实现规模化定制生产。

例如，荣成康派斯公司依托海尔COSMOPlat工业互联网平台“SINDAR幸达”智慧房车露营生态解决方案，通过构建交互定制平台、创新设计平台、模块化采购平台、智慧售后服务平台等，让用户直接参与到房车生产的全生命周期，实现房车的大规模定制化生产，取得了良好经济效益，综合采购成本降低7.5%，交付周期从35天下降到20天，订单同比增长62%，一次性交检合格率达到95%。

上汽大通开发了包括“我行MAXUS大数据平台”在内的7个数字化平台，可以为用户参与、用户制造提供接口，整合和匹配用户的多样化汽车配置，统一调配各生产车间协作，实现在线选配、日历订车、订单跟踪等智能定制功能，支撑实现规模化定制生产模式，助力产品上市周期减少35%，产品交付期缩短20%以上，加工及产线切换时间缩短30%，并实现了99.8%的配置精确度。

3.产供销协同。一是“进销存”精准管理。汽车行业通过工业互联网平台可建立贯穿全产业链的沟通渠道，实时监测上游原材料供给情况和下游产品需求信息，根据精益管理要求，动态调整企业库存策略，在保障企业正常运转的基础上，实现“进销存”精准管理。二是质量追溯体系。汽车企业可基于工业互联网平台，采集汽车零配件和生产工艺信息，进行标签化处理，对产品进行全生命周期的质量管理，准确识别质量问题，并进行溯源管理，找到质量问题环节，提高产品质量保障水平。

例如，广西汽车集团通过工业互联网大数据平台搜集销售、生产、采购、物流各环节的数据，搭建起了企业全流信息化平台，实现了供应商供货—工厂生产—客户配送全程数字化，实现了产供销端的协同化，使物流作业效率平均提高35%，单据错误率降低85%，数据及时性提高50%。

4. 服务化延伸。一是预测性维护。汽车企业基于工业互联网平台实时采集生产设备参数设置、应力分布等状态数据，利用故障诊断大数据分析模型，实现设备故障预警，通过实施预测性维护方案，减少非计划停机时间。二是智能营销。汽车行业可将工业互联网平台数据接口扩展至社会范围内的大数据体系，精准识别客户信息，完整刻画客户肖像，通过智能汽车等终端进行个性化推送，提升营销水平。三是个性化保养。汽车行业工业互联网平台可结合车联网实现与客户的互联互通，采集客户驾驶习惯、车况数据等信息，通过故障预警分析模型，为客户提供个性化保养方案，优化客户服务体验。四是出行服务。汽车行业工业互联网平台可通过实时监测汽车产品，动态匹配客户用车需求，简化汽车租赁流程，为客户提供完整的出行解决方案，打造高质量出行服务生态体系。

例如，一汽基于工业互联网平台实时监测总装车间电机设备状态，通过对总装电机的预测性维护，有效避免因非计划停机造成的损失，实现了显著的经济效益，总装电机故障预测准确率提高至90%以上，预测周期提前7～90天，非计划停机时间减少10%～20%，电机维护成本节约5%～15%。北汽福田汽车基于iTink云平台通过车联网实现与客户的互联，为客户提供预测性维修保养和车队管理等高端服务，并通过打通与其它行业数据体系的流通渠道，形成包含汽车金融、ETC管理等围绕客户360的服务生态体系，采取打標签的方式，精准用户画像，并依据大数据标签精准推送，进行有针对性的服务，使回客率提高20%以上。

推进应用场景落地的着力点

1.深化数据应用，完善数据流通体系。一是完善数据解析体系。面向汽车行业设备运行状态信息、实时工艺参数信息、产品质量信息、生产计划信息等大量异构数据，建立高效的数据解析体系，释放数据资产活力。二是建立大数据共享中心，在云端汇聚汽车行业全要素、全价值链、全产业链等数据资源，激发数据规模效应，以数据自由流动带动资源配置的全局优化。三是深化数据挖掘。积极探索与保险、银行等大数据平台间的沟通与协作，实现数据跨领域的自由流动，为汽车行业新模式新业态提供数据支撑。

2.聚焦生产过程，强化机理模型供给。一是围绕个性化定制，开发完善用户信息反馈模型、方案选择模型、产品可视化模型等，降低用户参与定制的门槛，并提高用户参与的积极性。二是围绕柔性化生产，开发完善产线监测模型、AGV调用模型、生产排程模型等，满足企业根据客户定制信息高效开展混线生产。三是围绕工艺质量管理，开发完善质量缺陷检测模型、质量溯源模型、工艺优化模型等，保障生产流水线中的产品质量。四是开发模型综合管理平台，汇聚机理模型资源，实现模型的标签化管理、智能化搜索和精准化调用。

3.围绕行业痛点，推广解决方案普及。一是围绕企业生产管理，梳理汽车行业在研发设计、生产制造环节中的痛点问题，综合利用机理模型，形成特定场景解决方案。二是围绕企业经营管理，挖掘汽车行业在供应链和销售渠道中的信息流通堵点和供需错配问题，结合硬件设施和运营环境，构建企业经营解决方案。三是围绕企业服务化延伸，整合汽车行业在智能营销、预测性维护、出行服务、汽车金融等方面的痛点环节，按需调用机理模型，形成支撑新模式新业态的解决方案。四是围绕安全防护，分析汽车行业在生产制造、实际驾驶、运营维护等领域的安全需求，集成机理模型，实现安全感知、安全决策等功能，保障企业生产安全和客户驾驶安全。