数字化专栏|汽车行业数字化升级实践：数字化制造（二）

实践案例2：奔驰的4.0生产体系支撑客户定制化选装。

北汽奔驰的工业4.0理想工厂，依托高度柔性化生产的智能制造，实现依据客户订单进行大规模定制化生产。北京奔驰工业4.0生产体系已经初见规模，主要包括四个方面：智能发动机加工、智能装配、质量控制、基于大数据的预测功能。在通往大规模定制化生产服务的道路上，北京奔驰的智能化生产控制系统已经为其带来高度柔性化生产的能力。以全新长轴距E级车为例，此款车具有70多个选装包，客户可在提供的选装包中按需选装，在一定程度上实现定制化购买。

实践案例3：中国传统车企的数字化产品转型升级。

#大V聊车# 长安汽车的“汽车智能制造综合试点”在2015年入选工信部智能制造试点示范项目。应用三维仿真，开展虚拟制造, 长安汽车2014年开始建设数字化工艺规划和仿真平台，并在长安汽车鱼嘴乘用车基地应用。建立智能工厂架构，长安汽车智能工厂具有数字化、网络化、智能化的高效生产模式。在整个生产过程中，生产系统运行着大量的生产数据及设备的实时数据，通过由“智能机器+智能标签+生产数据云”构成的工业互联网形式，实现车间产品、设备、物料全面互联。

特斯拉的“超级工厂”被认为是世界最先进的工厂之一。在上海超级工厂的某大型厂房中，涵盖了特斯拉车型的冲压、焊接、涂装、装配四大工序，在大部分区域中，工人都不会出现，只有在车身零部件的装配和试车阶段，才会需要工人参与部分辅助性工作[5]。特斯拉工厂几乎能够完成从原材料到成品的全部生产过程，除了驾驶杆等少量部件从戴姆勒购买，几乎所有零件都自给自足。特斯拉工厂的智能和自动化程度都较高，这是特斯拉能够保证车身质量标准统一、规范的重要因素之一。

综合以上趋势分析和实践案例，可以看到汽车的整车制造环节在数字经济背景下数字化生产正在成为行业趋势，大数据和数字化技术的应用，能够更好的支持满足定制化、个性化的客户需求。

主要参考文献

[1] 王伟，杨一帆，魏云捷，季梦晨，乔晗，汪寿阳. 汽车产业商业模式分析[J].科技促进发展, 2016, 12(2): 144-154.

[2] 韩旭萍. 人工智能在汽车制造工业中的进展分析[J]. 自动化与仪器表，2015(4): 88-89.

[3] 张键. 转型与重塑：“工业 4.0”时代下的汽车制造[J]. 汽车与配件，2015(10): 46-47.

[4] 赵福全，刘宗巍，郝瀚，史天泽. 汽车产业变革的特征、趋势与机遇[J]. 汽车安全与节能学报，2018(3): 233-249.

[5] 曹欣蓓. 特斯拉：颠覆者的数字化样本[J]. 中欧商业评论，2020(7): 22-24.

作者简介：

穆天宇，现任华晨自主品牌汽车公司副总经理。拥有工学学士学位和工商管理硕士学位，高级工程师。2001年大学毕业后进入华晨汽车集团工作，曾任研发中心产品战略处处长，销售公司副总经理，集团发展规划部副部长，整车事业部副总经理。

主要从事产品管理、营销管理和战略管理工作，产品业务涵盖乘用车、商用车和共享出行。经历二十年来华晨自主品牌整车从前期立项、设计开发、上市营销、迭代升级的生命周期全过程。负责和参与新产品立项策划50个，新产品上市营销管理项目16个，市场客户调研项目44个，组织编写集团发展战略规划、出行业务战略规划，制定品牌内涵方案，参与建立战略规划体系、产业整合优化、混合所有制改革等综合改革项目。当前工作的主要方向企业战略管理、产品战略管理、商业模式创新、汽车企业数字化转型升级。