赛迪智库信息化与软件产业研究所工业互联网研究室 张朝
汽车行业具备供应链高度分散、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，加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐，对行业全面提升研发设计、生产制造、产供销管理、经营模式等环节的数字化水平有积极促进作用。
汽车行业亟须数字化转型
（一）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采用烟囱化设计业务系统，难以实现各方面设计的协调性，容易导致较高的设计修改率。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，提高协同化水平。
（二）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，传统少品种、大批量生产模式难以适应市场变化，加大了车企的生存压力。随着大数据等新兴技术的应用，车企可以全方位获取客户的需求数据，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。
（三）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，而以往汽车产业链的信息孤岛问题严重，大大增加了车企的管理成本。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，为产业链各环节的企业制定科学采销决策提供重要支撑，实现产供销端的高效协同。
（四）盈利模式由单一销售向全方位服务转变
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、车、城市生成的车机数据、驾驶行为数据、电商数据等重要数据资产，并用于汽车预测性维护、出行服务等新兴业务场景，有力拓宽车企的盈利渠道。
研发生产销售服务四管齐下
（一）研发设计协同
一是模拟仿真。通过在平台部署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，缩短产品研发周期。二是设计数据交互。可应用平台集成汽车外观、结构和性能等数据，实现各项设计工作跨部门同步进行，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，全方位模拟汽车生产工序，保障产品质量。
（二）规模化定制生产
一是用户深度参与。平台可以为消费者参与定制生产提供入口，协调各部门根据客户定制信息，确定生产方案，实现定制化生产。二是全流程排产。可通过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。汽车行业可依据定制产品生产方案，利用平台及时切换产线布局，实现规模化定制生产。
（三）产供销协同
一是“进销存”精准管理。通过平台可建立贯穿全产业链的沟通渠道，实时掌握产业上下游变化情况，动态调整企业库存策略，实现“进销存”精准管理。二是质量追溯体系。基于平台，采集汽车零配件和生产工艺信息，对产品进行全生命周期的质量管理，准确识别并溯源质量问题，提高产品质量保障水平。
（四）服务化延伸
一是预测性维护。车企基于平台准确监测生产设备状态，提前预警设备故障，实现设备预测性维护，减少非计划停机时间。二是智能营销。将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，为客户提供个性化服务，提升营销水平。三是个性化保养。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，为客户提供个性化保养维护方案，优化客户服务体验。四是出行服务。平台可通过实时监测汽车产品，动态匹配客户用车需求，为客户提供完整的出行解决方案。
深化数据应用 推进场景落地
（一）深化数据应用，完善数据流通体系
一是扩大数据采集范围。积极探索与保险、银行等大数据平台间的沟通与协作，实现数据的自由流动，为汽车行业新模式新业态提供数据支撑。二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、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。三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。
（二）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，降低用户参与定制门槛，并提高用户参与积极性。二是围绕柔性化生产，开发完善产线监测模型、AGV调用模型等，满足企业高效开展混线生产。三是围绕工艺质量管理，开发完善质量缺陷检测模型、质量溯源模型等，保障生产流水线中的产品质量。
（三）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。三是围绕安全防护，分析汽车行业在生产制造、实际驾驶等领域的安全需求，集成机理模型，实现安全感知、安全决策等功能，保障生产安全和驾驶安全。
