从杀猪到造车，一文读懂汽车智能制造

自《中国制造2025》战略发布以来，智能制造被整个社会所重视，从政府招商到制造企业改革，都朝着大战略所要求的方向努力。汽车产业作为制造业的龙头，有最良好的产业基础，又恰逢四化的拐点，智能制造成为汽车产业的焦点。

然而什么是智能制造？智能制造能给汽车产业带来什么样的影响？

智能制造概念

智能手机、智能家居这些概念都好理解，相对直观，然而制造是一个大概念，里面包含许许多多的模块。

AI+制造中的AI究竟加到制造的哪些模块，给制造业带来了哪些变革？汽车产业会因为智能制造产生哪些变化？

智能制造的源头可追溯到德国政府在《德国2020高技术战略》所提出来的工业4.0概念，在一定程度上可以认为智能制造就等于工业4.0。讨论智能制造还是要拉入到整个工业化进程中去。

工业1.0 机械化，代表是蒸汽机

工业2.0 电气化，代表是大规模流水线

工业3.0 信息化、自动化，代表是自动化生产

工业4.0 智能化，也就是智能制造

汽车产业是一个相对复杂的行业，太多的概念容易混淆智能制造的主线。

为了便于理解，我们用一个简单的例子来帮助理顺整个工业发展的脉络，讲讲老王杀猪产业发达史。

工业0.0->工业1.0

过去村里家家养猪，主人家杀猪都是找亲朋邻里来帮忙，杀完猪拆分完毕后亲戚朋友们都分点肉吃，虽说热闹，但挺消耗人力。

这引起了老王的高度关注，他发现市场上因为蒸汽机发明出现了一款杀猪利器，专业杀猪，可大幅度降低了杀猪的成本，于是他瞅准商机引进了杀猪利器，成立了杀猪私人工作室，通过自己的辛勤劳动慢慢承包了村里的杀猪生意。

汽车产业的1.0便是蒸汽机的发明，直接导致了汽车的诞生。

工业1.0->工业2.0

村里的猪都归老王杀了，收入虽然稳定，但他无法扩大规模，因为每个村里的猪就那么多，而隔壁村的猪也会被隔壁村老王所承包。

嗅觉敏锐的他发现市场上出现了流水线这个新生模式，经过考察后他决定引进流水线杀猪系统，扩大杀猪规模。

他拿出了自己的积蓄又找来了投资人，通过股份合作的方式成立了肉联厂，肉联厂的成立使杀猪的成本进一步降低，周围村杀猪生意也渐渐被他抢了过来，其他杀猪匠们都到他的肉联厂打工，成了工人。

汽车产业的2.0，以福特T型车为代表，因为大规模流水线生产大幅度降低了汽车的成本，从而使汽车进入到家庭中。

工业2.0->工业3.0

随着生产规模的扩大，老王开了肉联二厂、三厂、四厂，营业额逐步上升，但是工人这边却出现了问题。

工人普遍反映压力过大、工作环境不好，对工资待遇的要求也越来越高，招工出现了大问题，这令老王非常苦恼。

此时老王又注意到了新的技术，自动化机器人以及信息化系统，两者结合可以实现无人化的杀猪产线。

说干就干，老王拿出了所有积蓄，又从社会融了资，政府也对其进行了补贴，一条无人杀猪产线被做了出来。

无人产线对工人的需求大大降低，老王工厂里（不对此时已经不叫肉联厂了，通过资本合作组成了老王杀猪股份公司）来了许多白领跟工程师，白领负责安排生产计划、物流运输、采购销等等，工程师负责设备的正常运转及设备的改进，真正实现了无人化生产及无纸化办公。

通过此次改造，公司对一线操作工人的需求大大降低，产线还可以24小时满负荷工作，老王进一步的压缩了杀猪的成本，提高了杀猪效率与杀猪的质量，扩大了杀猪规模。

而老王的公司有民间资本、风投资本和国有资本，又有良好的科技基础及概念，同时又有连续多年的盈利，公司符合上市的标准。

汽车产业的3.0以自动化生产为主，丰田做的最好，因为丰田不仅仅是在设备端对生产进行了提升，还通过精益生产打通了从采购到生产到物流配送整个过程，使消耗降到了最低，丰田也是当今市值最大的汽车企业。

当前，国内汽车产业就介于2.0与3.0之间，一些合资品牌新建工厂冲焊涂总四个车间，冲压、涂装、焊装车间的自动化率可以做到接近100%，总装车间的自动化率也就是在30%左右。

工业3.0->工业4.0

公司上市，产线稳定，老王已经是一个名副其实的上市公司企业家，完全可以找一群职业经理人管理企业，自己阳光沙滩海浪仙人掌去，但是老王却不，他的人生信念是：没有守业，只有创业。

此时市场上充斥着的互联网、人工智能、区块链等等概念，国家又提出了智能制造的概念，他迷茫了也心动了，我的企业是不是可以进一步降本、增效，以及探索未来的新领域？

于是，他报了个MBA班进行学习，MBA的教授讲到了制造业的微笑曲线。

老王恍然大悟，原来自己干的是整个制造业产业链中附加值最低端的部分，而且随着科技的发展与进步自己企业的价值会越来越低，这令他非常的沮丧与害怕。

怎么办？继续进行改革。

这时老王已经有了国际视野，他花大价钱请来了国际知名的咨询公司做战略咨询。

咨询公司用100页洋洋洒洒又无比华丽的PPT告诉老王，你应该向制造业的两头进行延伸（这不废话，关键是咋延伸），老王接纳了建议，决定再一次创业。

他首先对目前企业进行了整体分析，现在的企业整体情况如下:

杀猪这个行业不像服装、电脑啥的品牌价值很高，向C端市场深加工做品牌这个想法被老王否定了。他在MBA课程上也学到了精益管理以及CPS（信息物理系统）等概念。

他决定现在自己企业内进行优化，通过企业内部资源扩张向微笑曲线两段延伸。

怎么做呢？

原来通过人进行管理以及业务闭环的事情是不是可以通过机器与系统来做？

当然可以，老王把自己的业务整合成如下：

企业通过CPS实现全流程的管理。

从市场动态获取猪肉信息，通过系统智能的给出判断：我要杀多少头猪，如何分割，达到什么样的品质，给谁配送，即：计划->生产->销售的智能化。

而后智能对接物流系统实现智能化的配送，最后获取用户反馈，实现整个流程的闭环，而且不需要人参与（做计划、运营的白领们马上要失业了），一切很美好。

老王的这次想法能实现吗？

不知道，但是可以做一个分析：

1. 管理的标准化：工业3.0时对操作的自动化相对简单，因为过去工人也要按照标准的动作进行操作，但管理的对象是人，管理信息化首先是管理的标准化，这个要看企业的精益化管理水平。

2. 市场大数据信息：微笑曲线想要向两头扩张，一定要对接到市场上，对市场的掌握主要是掌握市场大数据信息，这个对一家企业讲很难，需要政府层面进行整体规划。

3. 智能化发展：现在工业4.0的设计都是基于一个前提：那就是智能化算法的发展可以支撑起工业4.0的整个系统，但没有人敢保障，人工智能的算力、效率、实时性等仍然需要实践证明。

国内的智能制造

中国的汽车产业智能制造所面临的问题要比老王所面临的问题多的多。

1. 可以跨越发展吗？中国汽车工业的工业化水平也就是2.0到3.0之间，还没有经过全面自动化的过程，一步到位是否可行？需要补多少的课，付出多少的代价？

2. 有需求吗？当前新能源车企300多家，产能利用率不足10%，智能制造可大幅度提高生产效率，降低人员需求量，而现在的汽车市场是否真的需要这种高规格的改造？

当前汽车产业已经进入新周期，大规模的建设已经不太现实，智能制造更应该讲究实际，从企业的内部进行系统的梳理，真真正正的帮助企业实现降本、增效，让企业在寒冬中生存下去。

来源：第一电动网

作者：车巴客

本文地址：https://www.d1ev.com/kol/102623

大家都在讨论的智能制造具体是什么？

为什么要进行数字化、智能化转型？

从需求端研究发现，消费者的需求已经发生了变化，传统的大批量、标准的产品已经无法满足人们日益增长的多样性需求，这个时候作为供给端需要怎样跟上消费端的需求，是需要重点考虑的问题。

不管是汽车生产厂家，还是供应商都应该考虑如何解决由产品本身的不确定性、多样性、复杂性而带来的生产方式的不确定性与复杂性问题。

智能制造要解决的核心问题就是，面对客户需求的变化及不确定性，企业如何适应和跟上这一快速的变化，如何更好地满足客户需求，这是智能制造转型的逻辑起点。其根本还是为了适应市场快速的变化，提升公司应对未来市场不确定性的能力，提升综合竞争力，降低自己的成本，从而在市场上赢得立足之地，具体表现在效率、成本、质量、服务四个关键要素方面。

（1）效率。缩短产品的上市周期，加快新产品的迭代速度；提升制造的柔性与灵活性，以应对市场日益增长的个性定制化需求。

（2）质量。打造可追溯的质量管理体系，向客户保证能够持续兑现高质量地按时交付。

（3）成本。让企业单位的成本投入获得比同业竞争对手更大的产出。

（4）服务。通过对设备的连接，实现对生产设备数据的完整采集与分析，帮助客户提升生产效率、预测性维护，以及生产可视透明化，通过数据有效合理地调动能量，通过数字化进行运维服务。

而怎样消除或减少不确定呢？香农在20世纪40年代就已经给出了答案——信息是用来消除随机不确定性的东西。工信部安筱鹏博士提出，数字化转型的本质就是通过信息的采集、分析、决策，从而实现全局的制造效率提升，响应“大规模定制”中的高品质、低成本要求。

如何进行数字化、智能化转型工作？

贯穿人类科技发展的历史，有两条主线，一个是能量，另一个是信息。第一次工业革命与第二次电气革命，更多是能量的转换和生产效率的提升。进入近代，能量增加的速率在放缓，信息增加的速率在递增。信息在社会中的权重增加，代表着信息置换能量成为技术迭代、社会发展的主要手段。

在能量主线，传统的生产工具或方式需要演化到智能工具阶段，生产效率得到进一步提升。例如：搬运机器人通过视觉识别、算法优化可以自主决策运动轨迹，传统的夹具设计、PLC设计通过标准化、模块化、数字化、智能化的改进，可以进行快速地参数化设计，提升设计的效率，减少成本的投入。

在信息主线，传统的经验决策方式需要演化到通过“数据+算法”的方式进行决策，目前的管理系统例如ERP、CRM、MES等更多是管理思想的数字化、代码化，通过信息化的方式已经提升了企业的管理效率。如图1所示，我们可以通过不断挖掘、汇聚、分析消费者以及研发、生产、供应链等数据，基于“数据+算法”构建一套新的决策机制，替代传统的经验决策，实现更加高效、科学、精准、及时的决策，以适应需求的快速变化。

图1 基于“数据+算法”构建的全新决策机制

智能工具

通过“标准化→数字化→网络化→智能化”的演化路径（见图2），将能量工具转换为智能工具，包含硬件工具与软件工具。例如，软件智能工具就是将数据转换为信息，将初始设计数据整理成知识。让知识显性化、共享化、工具化以及智慧化，使知识跟设计过程融合。比如把设计过程变成组件化、参数化，形成工程化知识，具有自动化特征，网络化可以关联更多的信息快速形成合力，参数化输入可以自动生成夹具单元，并加入算法模型，就具备了智能化特征。

图2 智能工具演化路径

标准化、模块化是所有的基础。要解决一个复杂的系统或复杂的过程，必然的也是唯一的方法就是对复杂系统或复杂过程进行分解。这也是为什么自工业化开始，“标准化”就是一个永恒的主题。只有在实现标准化、模块化的基础上，智能化才能进一步演化，而模块化也是现在数据中台概念的核心理念。

智能决策

通过“行业知识+数据+算法模型”帮助客户实现辅助决策，通过PLC及传感器采集现场设备运行的数据，并且将其转换成具有时间标签的工业大数据，加之适用的算法和算力，通过行业知识的总结分析，解析出这些数据背后所蕴含的特定的工况模式和特征（知识），根据这些知识进行设备参数的优化、预防性维护以及改进设备的设计。通过以上模式（见图3）辅助客户在生产线运营的过程中进行效率提升、成本优化、质量追溯。

图3 智能决策

编辑：享受生活

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