智能制造的概念汉语中的“智能”对应两种英文表述

近年来，智能制造成为学术界和企业界共同关注的热点问题。 尽管如此，人们对智能制造概念本身还没有达成共识，存在很多模糊的认识。 企业界在前进的过程中遇到了很多困惑。 本文对这些问题进行了分析和讨论。

智能制造的概念

“智能制造”中文对应两个英文表达，即smart和。 其中，提法出现较早，但大多数情况下指的是聪明。 中国工程院《中国智能制造发展战略研究报告》将智能制造分为数字化制造、数字化网络化制造和新一代智能制造三种递进的发展范式。 智能主要对应数字化网络化制造，也对应新一代智能制造。

党的十九大报告中明确提出要推动工业互联网应用。 重点是推动数字化网络化制造。 因此，有必要对smart进行进一步的解释。 它的字面意思是赋予企业快速响应内外部变化的能力。 快速响应之所以重要，是因为市场竞争日益激烈，使得响应速度变得越来越重要。

从目标来看，智能类似于（柔性制造）。 但从手段上看，前者侧重于ICT（信息与通信技术）的应用。 与传统信息化相比，它往往需要设备、组织、流程、工作方法、商业模式等方面的变革，而不是ICT技术的简单应用。 因此，智能常被理解为ICT技术与制造业的“深度融合”。 一般来说，智能制造不仅涉及制造相关流程，智能服务、智能产品也往往被纳入智能制造的范围。

理解上述智能制造的内在逻辑可以用四个基本点：ICT技术的深入应用是智能制造的起点； 创造价值是智能制造的目的和归宿； 快速响应变化是智能制造的外在特征； 协作、共享、复用是智能制造价值创造的内在机制。

强调“ICT技术的深入应用是智能制造的起点”，是因为智能制造的历史机遇是由ICT技术的发展带来的。 要避免将智能化与传统的自动化、信息化混淆，从而忽视真正的智能化。 工作而失去历史机遇。 智能化相关的想法在今天并不新鲜，但只有在ICT技术高度发达的条件下，过去的想法才能在技术和经济上变得可行。

提出“价值创造是智能制造的目的和归宿”的背景就是反对为了技术而技术，盲目采用先进但无用的东西。 这种担忧并非“杞人忧天”，而是有蔓延的可能。 为此，智能制造必须服务于企业的真实业务需求。 很多企业对智能的需求是隐性的。 推动智能制造往往需要企业转型升级，改变生产经营方式，寻找合适的场景来创造价值。 这就是ICT技术与产业“深度融合”的意义。

“快速响应变化是智能制造的外在特征。” 随着竞争的不断加剧，快速响应变得越来越重要。 例如，在手机、汽车等行业，快速响应的价值体现在新产品推出的速度上。 推出新一代产品的速度很大程度上决定了公司的盈利能力。 在其他对原材料价格敏感的行业，对供应链变化的快速反应能力决定了公司的盈亏。 因此，智能制造最重要的功能之一就是加快响应速度。

“协作、共享、复用是智能制造价值创造的内在机制。” ICT技术可以显着促进人与人、机器与机器、人与机器、企业与企业、部门与部门之间的协作。 减少时间延迟和接口错误。 它还可以通过共享材料、人员、知识或信息来降低成本、提高效率和质量。 在智能制造时代，知识的复用变得越来越重要。 例如，通过模块的复用，可以减少研发过程中不必要的时间和资金投入，这将有助于提高质量、降低成本、提高经济性并支持快速响应。

智能制造的典型模型或系统有很多，其中最著名的是德国工业4.0和美国工业互联网。

智能制造、人工智能、自动化

随着人工智能技术的快速发展，图像、语音识别等技术开始广泛应用于生产制造过程中，对于帮助人类从枯燥、恶劣的工作环境中解放出来具有重要意义。 因此，有人认为“智能制造就是人工智能在制造业的应用”。 但这种观点是不准确的，很容易误导公众。

人工智能传统上存在三种思想流派。 象征主义，又称计算机学派，侧重于模拟大脑的逻辑推理功能； 联结主义，又称人工神经元学派，注重模拟大脑的结构，擅长知识学习； 行为主义又称控制论学派，侧重于模拟大脑和身体的协调和配合。 追求知行合一。 在许多学术环境中，人工智能特指前两个流派。 以深度学习为代表的所谓“新一代人工智能”就是从连接学派发展而来的。

然而，与智能制造关系最为密切的却是控制论学派。 控制论的主要思想可以追溯到20世纪40年代维纳的《控制论》。 维纳研究了动物和机器之间的差异，认为区分动物和机器的一个显着特征是信息的感知和处理； 动物可以随时感知外部环境的各种变化并调整自己的行为，不像大多数机器只按照既定的逻辑顺序执行。 该理论的本质是将感知、决策和执行三个要素统一起来。

维纳的思想随着工具和手段的发展推动了理论和实践的进步。 “感知”和“决策”本质上是面向信息的，而“执行”最终是面向物理实体的。 因此，两者的统一需要将信息和物理联系起来。 这一思想在瓦特蒸汽机中得到了体现。 然而，蒸汽机的感知和计算是通过机械装置的物理实体来实现的。 这种实现方法很巧妙，但是不通用，推广起来比较困难。 这种限制一直持续到弱电的出现。 信息的感知和计算可以用弱电实现，并转化为强电来驱动物理实体。 于是，依靠“电”的手段，将信息场和物理场连接起来。 控制论就是在这种背景下应运而生的。 在控制理论中，经典模型是通过传递函数和状态方程来描述的。 从某种意义上说，这种模式的广泛使用与原有的技术手段有关。 控制器通常由电感器和电容器等电子元件构建。 该模型虽然简单，但在应用中仍然存在局限性。 在计算机时代，可描述的数学模型已大大扩展并变得通用。 后来，互联网的应用极大地提高了人们对资源的控制能力，使人类进入了智能制造时代。 因此，智能化和自动化的理论是同源的，但实现手段却有了很大的提高。

从经济学角度看，可观可控能力的提升导致资源配置能力的加强，进而导致经济性的提升。 具体来说，传统自动化往往局限于狭小的空间，而智能制造可以实现跨区域、跨部门、甚至企业的大规模控制和优化。 例如，上海友业信息技术有限公司在山东某钢厂的工作，实现了燃气生产者、用户和缓冲器的实时优化和控制。 虽然技术原理简单易懂，但相关设备分布在数平方公里范围内，如果没有互联网的支持，技术上并不可行。 因此，ICT基础技术条件的变化是推动自动化走向智能化的关键因素。

相比之下，自动化侧重于替代人的体力劳动，而智能化则侧重于替代人的脑力劳动，即决策。 这也是两者的一个重要区别。 因此，知识的数字化、建模和软件化，提升机器认知和决策能力是智能制造的关键技术。

智能制造典型流派：工业4.0

工业4.0的概念由德国工程院于2013年提出，其标志性特征可以概括为“具有个性化定制生产能力的自动化装配线”。 此功能是理解工业 4.0 的关键。 它可以将技术的经济性与技术的需求联系起来，从而帮助人们了解工业4.0如何统一技术可行性和经济可行性。 从技术角度来看，工业4.0的生产模式继承了装配线低成本、高效率的优点，克服了装配线在产品变更时灵活性差的缺点。 从经济角度来看，满足个性化需求可以实现更好的经济价值。 可以想象，如果采用传统的生产方式进行定制化生产，产品设计、工艺设计、生产组织的时间和经济效益将难以保证，甚至不经济。

工业4.0的生产方式对生产组织、销售采购、设计服务等业务提出了巨大的挑战。 情报的专业知识恰好适合应对这些挑战。 例如，通过模块和工艺知识的复用，可以显着减少研发和试产的时间； 通过信息的横向整合，可以解决销售、采购和供应链方面的挑战； 通过纵向整合，解决生产组织管理的挑战； 通过端到端的集成解决方案来设计服务业务挑战。 再比如，个性化生产导致生产组织和调度非常复杂，这就需要利用信息物理系统（CPS）技术来解决。

推进工业4.0是一个长期的过程。 企业应该根据自己的需求来推广，不需要受观念的束缚。 工厂的自动化和定制化程度可高可低，但关键是提升企业的竞争力。 事实上，由于行业和地区发展不平衡，自动化和定制化的程度和难度存在显着差异。 例如，在钢铁行业，先进的企业由于自动化程度高、产品切换简单、物料跟踪相对容易，在几十年前就具备了定制化生产的能力。 然而，在一些离散制造行业，产品切换非常复杂，甚至需要对装配线进行改造。 在这些行业，推进自动化非常困难，而智能化则更难。 事实上，德国提出工业4.0的背景主要是针对这些相对困难的离散制造业。 在离散制造中，数字化相关技术的发展可以使过去难以解决的问题变得更加容易。

有人认为，工业4.0是工业3.0成熟发展的结果。 现在看来，这种观点是片面的，可能会阻碍人们的有益探索。 事实上，红领服装在人工操作的流水线上从事个性化定制，从工业2.0走向工业4.0。 西门子成都工厂被称为“工业3.8”工厂，可以在流水线上切换产品类型，但工厂也有大量的人工操作。 需要注意的是，虽然两家公司都有大量的人工操作，但车间内的物流配送都是自动化的。 由于定制生产的物流非常复杂，如果没有自动化、智能化的支持，就很难管理好。 该模式具有一定的代表性，值得很多企业学习和关注。

有人认为，当工业4.0发展到一定程度，必然会取代工业1.0~3.0。 不过，工业4.0只是工业技术发展在一定程度上的标志性成果，并不意味着所有企业都采用工业4.0的生产方式。 事实上，发达国家的高端制造业尚未完全进入工业3.0阶段。 许多高端装备和奢侈品都是手工制作的。 而且，工业1.0~4.0各有优势，将长期共存。 因此，企业是否推广工业4.0生产模式的关键在于经济上是否划算。

智能制造的典型流派：工业互联网

工业互联网是美国GE公司2012年提出的概念，此后影响了美国及世界各地的企业。 相比之下，工业4.0系统侧重于车间的生产过程，而工业互联网则侧重于更大规模的协作。

工业互联网理念是在实践过程中产生的。 维护人员很早就发现，通过互联网远程诊断医疗设备的状态可以显着提高工作效率，降低维护成本。 后来有人用这个想法来诊断和维护飞机发动机的状态。 类似的案例促成了工业互联网理念的出现。 因此，有人将设备的“预测性维护”视为工业互联网技术应用的标志性场景之一。 工业互联网强调“智能机器”、“高级分析”和“工人”三个要素的实时连接。 其中，智能机器是配备各种传感器、控制器和软件的机器； 高级分析是包含各个专业领域知识的数据分析算法； 人员是指通过互联网参与设计、运行、维护等的各类人员。

美国GE公司意识到工业互联网可以帮助制造业企业向服务业延伸转型。 因此，GE试图顺应这一趋势，帮助其他制造企业转型，从而实现GE自身从“制造公司”向“软件公司”的转型。 GE著名的工业互联网平台就是在这个理念下诞生的。 但GE的推广过于仓促，导致技术投入产出比不合适，遇到了很多麻烦。

中国对智能制造的看法

“装配线上的个性化定制”和“设备的预测性维护”往往被视为工业4.0和工业互联网的“标签特征”。 然而，大多数企业可能不需要个性化定制，大多数设备可能无法实现预测性维护。 这些问题给很多企业带来了困惑。 面对这些困惑，需要更深入的思考。

人类努力工作的目的是为了让人类更加幸福。 当经济发展到一定程度，人类开始追求更好的工作环境。 这时，更加人性化的工作环境意味着对优秀人才有更大的吸引力，从而能够给企业带来经济价值。 因此，未来产业的前景可以从人类如何工作的角度来分析。

事实上，国内不少技术团队一致从“人”的角度分析了智能制造的未来发展思路。

并行系统的概念源于王飞跃2004年发表的文章《并行系统方法与复杂系统的管理与控制》。并行系统采用“多世界”的视角进行复杂系统的研究。 在对复杂系统进行建模时，与实际复杂系统的逼近程度不再是唯一标准，并行系统被视为实际复杂系统的一种可能性。 替代形式和实现，实际复杂系统的行为与并行系统的行为“不同”但“等效”。 对于复杂的制造系统，如石油化工生产、机床制造等，通过建立与实际系统并行运行的手工制造系统，并在手工系统上虚拟运行和优化生产计划，利用虚拟系统来对员工进行培训，并预测实际系统的维修和维护节点，形成并行制造系统，可以为企业节省成本，提高效率。 并行产业时代，一方面，企业可以利用虚实系统的并行演化和闭环反馈，协同优化管理系统内部流程执行、生产和资源调度。 另一方面，基于知识自动化技术，社交智能服务系统将数据实时转化为客户需求，快速响应市场变化，同时通过任务分解，融合小微创新和群体智慧创造产品，快速重组、众包等。这减少了发布时间并增加了市场份额。 同时，网民可以利用物联网、互联网、移动互联网的无缝连接来表达自己的个性需求和创造力，并可以充分参与产品创新的整个生产制造过程，实现真正的时间化、个性化、规模化的“敏感”移动“智能制造”。 并行工业时代的这种制造模式称为并行制造。

2016年，宁振波等人提出“三体智能”的思想，从物理实体、有意识的人体、数字虚拟体之间的连接和融合的角度观察智能的发展路径。 2017年，周济等人提出HCPS（Human-Cyber​​-、Human-Cyber​​- ）的想法，提出人们利用网络空间来改变人与物理世界的关系。

与国外相关理论相比，这些思路非常相似，都聚焦于人在智能制造发展过程中的角色和作用。 这些想法虽然抽象，但却具有可操作性。 其发展逻辑可以从互联网的应用开始。

随着自动化的发展和广泛应用，人类正在逐渐摆脱繁重的体力劳动。 在此基础上，可以利用互联网逐步使人体远离危险、恶劣的工作场所。 换句话说，工人可以通过网络空间控制物理世界。

当人类以这种方式工作时，他们本质上就起到了决策算法的作用。 由此，计算机取代人类决策的可能性进一步增加。 决策的基础是知识和信息。 拥有更多知识和信息的主体更有能力做出更好的决策。 在传统工业阶段，人类的大量信息是通过感觉器官获取的，而机器获取的信息有限。 此时，人类拥有信息优势，因此有能力做出更好的决策。 然而，在新的工作模式下，人类从现场获得的信息全部从计算机中获得，人类的信息优势不复存在。 这时，只要计算机弥补了“知识”的短板，拥有更强、更快的信息处理能力的优势，就可能获得更显着的“决策优势”。 因此，在进一步发展的过程中，人类将会赋予计算机越来越多的知识。 另外，随着数据的不断积累，我们将逐步进入工业大数据时代，计算机主动获取知识的能力将越来越强。 如果这种情况持续下去，机器将越来越有能力取代人类决策，在某些场景下甚至可能超越人类本身。 这样，人类将进入“新一代智能制造”阶段，或者说真正的时代。

在这个时代，人类将脱离对网络空间的实时控制，这将有助于他们摆脱紧张、枯燥的脑力工作，进而从事改善网络空间的创造性工作，为网络空间注入新的知识。

从某种程度上来说，新一轮工业革命中的智能制造就是综合利用搜索技术、先进制造技术、社会服务应用（社交媒体）和无处不在的移动终端设备，通过众包等方式让公众充分参与。 产品的全生命周期生产制造过程，实现实时化、个性化、规模化创新和“敏捷移动智能制造”，即社会智能制造。 在不久的将来，企业的竞争力和实力在很大程度上可能不再取决于其外部规模和资产，而是取决于其控制动态网络组织（Cyber​​，CMO）的手段和能力。 其对虚实交互的理解、实践和效率取决于与之相伴的人工企业的规模和深度。 工业化和信息化深度融合，必然带来平行工厂、平行企业、平行制造的应用和普及。

智能制造提升路径规划

“ICT技术与制造深度融合”是理解智能制造的一个视角。 然而，许多企业发现，机器人设备的使用增加了成本，却没有增加效益； 收集了大量的数据，但很难发现有价值的知识； 工人的工作强度降低了，但没有产生更多的价值。 。 这让很多企业感到困惑。

上述现象的本质是该技术经济性差，没有取得经济上的成功。 事实上，技术进步和良好的经济并不是一回事。 经济学家熊彼特很早就意识到这个问题。 他指出，发明不等于创新。 只有当一项发明应用于经济活动并取得成功时，才是创新。

推动智能制造健康发展的关键是技术的经济可行性。 为了改善经济，新技术的采用“必须是雪中送炭，而不是锦上添花”。 只有当企业对技术有强烈需求时，技术才具有经济性。 这个道理在智能制造时代依然适用。

企业需求并不是抽象的，而是来自于具体的业务场景。 不同的业务场景有不同的需求强度和不同的价值。 例如，通用电气的技术在飞机发动机中使用可能很经济，但在廉价玩具飞机中使用可能不经济。 从趋势看，先进技术应用于高端产业价值较大，应用于低端产业价值较小。 中国低端产业很多、比重很大。 这也是中国企业在推进智能制造时比较迷茫的原因。

具体来说，鉴于中国低端制造业数量较多、劳动力成本相对较低，智能制造不应仅仅着眼于让机器代替人的工作，而应着眼于帮助人更高效地工作，让机器来做事。 比人还好。 在适合智能制造的场景下，人的工作表现往往受到生理约束，尤其是精神约束。 这时，智能制造的技术优势很容易转化为经济优势。 智能制造的相关理论都聚焦于复杂的网络空间，涉及极其复杂的协同工作和大量资源的实时调动。 这时，决策过程的复杂性就会冲击人脑能力的极限。 因此，利用智能化手段，可以更好地管理相关问题，创造更多价值。

中国企业的困惑往往是因为难以找到适合智能制造技术的场景。 对此，企业家应该主动改变企业本身，创造新的商业场景。 这种工作实际上为智能技术的应用创造了正确的需求。 这就是ICT技术与制造业的“深度融合”。 “创景”活动本质上就是所谓的“转型升级”。 转型升级是工作流程、组织架构、业务模式、商业模式的变化。 这是资源的重新分配。 也是质量和效率的提升，也是研发服务等业务的提升。

智能制造可以促进企业转型升级。 这种现象可以从另一个角度来表述。 转型升级为智能制造技术创造需求和合适的应用场景。 从这个角度理解的意义在于，推进智能制造首先应该是企业家考虑的战略问题，而不是技术人员负责的技术问题。 技术人员往往只能从固有的业务场景角度考虑问题，自然会遇到很多困惑。 企业家只有思考清楚，才能建立适合智能制造的商业场景，创造技术需求。 当然，企业转型升级不是应用智能制造技术，而是适应社会发展和市场需求，提高企业经济效益。

企业推进智能制造的外部环境

很多人认识到，智能制造的很多概念、理论和技术其实“并不先进”，几十年前就已经被提出、研究和实践。 这是事实。 从根本上来说，改变的不是人的思想，而是社会需求和技术条件。 这些变化引起了相关技术的经济性的本质变化。

从技术可行性来看，随着ICT技术的发展，计算机和互联网的性能越来越好。 过去，很多无法实时感知或处理的信息都被实现了。 同时，相关技术成本的降低和互联网可配置资源的增加，也扭转了很多场景的技术经济性。

从需求角度看，国家经济转型、老龄化等挑战为推进智能制造带来了巨大的需求和动力。 改革开放40年来，中低端制造业几乎整体过剩，市场竞争日趋激烈。 在此背景下，企业必须提升品质，强化创新和服务能力，提高快速反应能力。 与此同时，劳动力市场由“无限供给”转变为“需求超过供给”，企业用工成本持续上升。 在可预见的未来，这两种趋势将日益严重，影响经济发展速度。 如果劳动生产率和产品增加价值无法提高，中国的经济发展将停滞甚至下降。 这是中国必须促进智能制造并加速企业的转型和升级的根本原因。

企业转型和升级的方向必须遵循社会和市场发展的定律，避免偏离方向。 在这方面，无论是社会需求还是技术能力，公司都需要更加关注产品质量。 企业必须放弃关注成本和忽略质量的过去概念和传统，也不能放弃基本质量要求以满足个人需求。 实际上，个性化的定制通常针对具有更高质量要求的人。 因此，使用低质量的产品来满足个人需求通常与经济学相反。

企业的转变和升级必须掌握节奏，并与特定的国家条件结合使用。 他们不能盲目减少人员并提高自动化程度和智力。 工人的质量相对较差和管理较低的管理是中国企业的常见问题。 一些公司由于人为因素而犯的错误远远超过其利润。 因此，使用智能技术代替人，帮助人们和管理人员将取得良好的经济成果。

但是，人们通常倾向于掩盖与自己有关的“浸和泄漏”。 因此，经理通常会隐藏价值损失。 为了改变这些现象，公司通常需要首先改变组织流程和系统并改变利益关系。 这本质上是一种转变和升级。

综上所述

从某种意义上说，转换和升级以及与ICT相关技术的应用是同一硬币的两个方面。 但是在实际操作中，它是由不同级别的人实施的。 如果两者之间的协作互动不能很好地处理，那将很难促进。 显然，企业转型和升级的目的不是应用与智能制造相关的技术，而是适应市场和环境的变化。 因此，首先应抓住转型和升级的方向。 从技术和经济的角度看智能制造业绝不是纯粹的技术问题，而是涉及商业管理，社会发展和其他方面的问题。 只有从这样的角度来看，我们才能避免对问题的单方面理解。

智能制造的目的是创造价值。 智能制造的研究应集中于技术如何创造价值，而不是沉迷于学术概念。 这需要通过智能制造来了解创造价值创造的逻辑。 从工具的角度来看，智能制造可以看作是ICT技术与制造业的深刻整合，即使用ICT技术来改善与企业相关的企业的经济学。 提高经济效率的方法通常是在与企业相关的商业活动中促进多方合作，资源共享和知识再利用。

促进智能制造通常是一个困难的过程，通常伴随着企业转型和升级的过程。 技术应用都需要成本。 只有在适当方案中使用技术时，创建的值才能超过成本。 对于许多中国公司而言，这种情况并不是自然存在的，需要通过转型和升级来创建。

一文读懂汽车企业流程体系建设

开篇之前，先谈谈为什么会聊起和研究这个话题？一方面是最近在知乎和百度上看到一些话题会讨论会关注“IPD与APQP”、“GVDP与APQP”、“IPD与CMMI”、“IPD与16949”等等，另一方面是本身开展IPD、APQP、16949、ASPICE等体系流程企业的搭建实践，结合大家的问题再系统的梳理一下。

非常高兴能够和大家深度分享讨论这个话题，全文分三个部分：

01.

PACE/16949/CMMI（体系篇）

1.1 历史的脚步

时光回溯，回到80年代，刚刚经历了经济危机的美国及欧洲国家，开启了新经济的快车道，大力推动科技技术、高新技术产业发展。经济全球化全面表现，生产全球化、贸易全球化、资本全球化等等，欧盟体系也是于1993年应运而生的，随后是1995年的世界贸易组织WTO。

图片来源于百度文库

经济全球化及高新技术的发展，催生了高科技企业、支柱型汽车工业的全面发展及全球化扩张。体系化、标准化的建设得到了快速发展，这也是多领域体系建设的大环境和基础，包括我们谈论的PACE/16949/CMMI

PACE（产品及周期优化法）

PRTM咨询公司在高科技领域具有无与伦比的优势，已为1200多家公司提供了6000项服务，给客户带来了可观的收益。1986年，PRTM公司创始人迈克尔·E·麦克哥拉斯等团队成员结合客户实践案例提出了产品开发流程的PACE（Product And Cycle-time Excellence，产品及周期优化法）这一概念。许多公司将其作为最实用模型用于改进产品开发流程。世界500强中近80%的公司在推行该法。

据统计，美国各公司1995年投资的研发费用约1000亿美元，利用PACE的部分占了150亿美元，是总投资的15％，包括IBM、Motorola、杜邦、华为，阿尔卡特等在内的许多公司已把PACE的各种理念方法付诸实施，在研究开发、管理等方面推行PACE的管理方法。PACE的推广应用，据统计可以带来，产品投入市场时间缩短40%～60%；产品开发浪费减少50%～80%；产品开发生产率提高25%～30%；新产品收益（占全部收益的百分比）增加100%等一系列收益。

通过多年的发展和完善，现在PACE已经成为产品开发的事实上的标准的流程参考模式。被誉为产品开发领域的管理圣经。它所提供的是一个通用框架，标准术语，适用于全行业的流程基准，一个更新最佳时间方法，以及一个持续完善的流程。PACE既是新产品开发过程的一个目标，也是一个蓝图，或参照模型。它把新产品开发过程定义为：一个综合的流程，它将子流程、组织结构、开发活动、技巧和工具融入到一个单一的结构框架中。PACE的系统结构可作为七个互相关联的因素看，分为分为两组：四个项目管理要素和三个跨项目管理要素。

1、 四个项目管理要素为阶段评审、核心小组、结构化开发流程、自动化开发工具和技术，它们形成了PACE的基础。这些要素对于每一个产品的开发项目都是必要的，掌握这些要素可以减少产品投放市场的时间，准确安排项目完成的时间进度，提高开发工作效率，减少产品投资。

2、 三个跨项目管理的要素为产品战略、技术管理、管道管理，它们提供了必要的基本管理框架来管理产品开发并将它与该企业总体结合起来。

针对PACE做一个简要的Summary:

1987年ISO发布了ISO9001，面向全世界各行各业，是一个宏观的指导。接近同一个时期，德国的汽车工业联合会（VDA）制定了德国汽车工业质量标准的第一部分，即有形产品的质量管理体系审核，简称VDA6.1， 用以控制汽车零部件的质量，各个汽车零部件供应商只有通过了该标准的认证，才能向整车厂供货。同样的体系还有美国的QS9000 ，法国的EAQF ，意大利的AVSQ。

伴随着经济全球化，汽车零部件企业需要通过不同国家的汽车行业的质量管理认证，这种做法让零部件企业苦不堪言，所以IATF（国际汽车工作组，英文 International Automotive Task Force）作为一个能够协调相关汽车行业的国际组织应运而生，1996年成立于美国密西根州，是专门服务于汽车行业的一个组织，IATF 的成员数量不多，总共包括9家汽车OEM（奔驰、宝马、福特、通用、大众、雷诺、菲亚特等），5个国家协会（美国AIAG、德国VDA、英国SMMT、法国CCFA和FIEV、意大利ANFIA）。整体总结，16949走过如下四个阶段：

IATF16949是为汽车生产件及相关服务件组织质量管理体系提供的一个框架性指导而非具体开展方式。结合上图的整体框架我们可以看出，它的目标是基于特定的要求开展有效控制，保证顾客满意，并且持续优化

范围：企业应处于汽车制造链中，用于生产制造一级、二级、三级甚至更低的零件、材料、装配等，但终端是OEM汽车制造商，需要具备生产场所，有12个月的生产及质量管理记录（可以没有设计开发）

针对IATF16949做一个简要的Summary:

1984年美国国防部要选一个高校建立一个软件工程研究院SEI，其目标是提升关键软件的质量以及建立一个软件工程优秀的实践标准（历史背景，美国国防部统计17个主要软件项目中，100%存在延期，计划28个月的项目，甚至于48个月才完成）。最终卡内基-梅隆大学（Carnegie-Mellon University）接下了这个任务。

CMMI理论基础其实跟IATF16949的理论基础很接近，都是源于TQM（全面质量管理）。1986年，汉弗莱从IBM退休，将TQM的思想应用于了软件工程领域，CMM（Capability Maturity Model for Software软件生产能力成熟度模型）雏形形成，1991年SEI发布CMM 1.0版。1992年SEI又组织了超过200名富有经验的软件专家，迭代更新后于1993年提出CMMI1.1版本。CMM在1997年形成了IPD-CMM，这是PACE与CMMI的结合。

CMMI（DEV）共有22个过程组，被分为4个过程种类，包括项目管理类别、过程管理类别、工程化类别及支持类别。每一个过程后面都有一个标号，叫做成熟度等级（Maturity Level），代表这个过程的最低能力成熟度要求。

针对CMMI做一个简要的Summary:

以上我们分别介绍和总结了由科技企业推动的PACE、汽车行业推动的IATF16949及软件行业推动的CMMI。那么这些体系框架之间是否有关联关系或者相通性，当我们将三者罗列之后，一个概念性的框图展示如下：

图中我们标注了圆圈1和2 ，其中1的面积大于2的面积。

PACE源于高科技行业，而那个时期的高科技行业以通信、电子、信息化技术为主，都是软硬件结合的产品形态（这一点我们可以从IBM IPD实践中看到，系统工程、硬件工程、软件工程的环节），所以PACE与CMMI是有较大交叉的，其交叉（圆圈1 ）主要在于产品开发中软件如何保证交付质量，相信汉弗莱从IBM到SEI，其经验奠定了PACE与CMMI的理念交互基础（例如1997年建立的IPD-CMM）；IATF16949源于汽车行业（本质源于制造业），而那个时期的汽车行业基本以机械件、少量电子件为主，所以IATF16949与CMMI的交叉（圆圈2 ）是相对较小的，仅仅在质量管理的理念上有共同性，毕竟都是以提升质量为主，但是管控方式差别比较大，就如同HW、SW的关系感觉。虽然IATF新版的16949特别在范围中提到了对于”包括嵌入式软件的产品“也有了约束，但是纯软件的质量以及非生产制造类的认证各方面都是非常弱管控的。

最后做一个对各个体系的总结，我们可以看到经济全球化和科技的发展催生了多个领域的体系化建设，包括PACE、IATF16949、CMMI等。那么随着时间的推移和行业的发展，各个体系会衍生出什么样的最佳实践以及发生什么样的变化，让我们下一章节来回答。

02.

IPD/APQP/GVDP（实践篇）

2.1 体系 VS 最佳实践

实践篇的开始，我们先讨论一下体系框架和最佳实践这个话题。

体系框架，例如PACE、16949、ISO26262、ISO21434等更多的会是提出“条目化要求 ”，并不会具体结合子行业、企业的特点提出Solution。

截取自ISO26262：2018，Part 2: Management of functional safety

结合如上的ISO26262体系参考，体系5.4.2.3提到应该建立一个功能安全与其他相关安全性（如网络安全、机械安全等）相关的一个沟通渠道，这个就是“条目化要求 ”

对于企业而言，需要结合“条目化要求 ”落实在企业的最佳实践，比如5.4.2.3：

综上所述，是实践篇讨论的基础，接下去我们分享的每一个流程都是在体系框架下的应用和实践

2.2 IPD（Integrated Product Development）

集成产品开发（Integrated Product Development, 简称IPD）是一套产品开发的模型、概念和方法。IPD的思想来源于美国PRTM公司推动的PACE体系框架，我们日常讨论的更多是华为IPD，也是人们研究最多的PACE形态。但是并不是IPD是唯一的PACE实践，苹果公司的ANPP，三星公司的PLC都是PACE体系框架下的实践，我们今天这篇文章重点谈论下华为IPD。

华为公司从1998开始导入IPD，1999年引入IBM的IPD咨询，历经培训、设计、试点、推广、优化等历程，从结果来看推行IPD大大提升了华为的产品创新能力和产品经营能力。历经：1999年IPD动员大会；2000年，IPD1.0发布并首批在VMSC6.0试点；2001年12月，研发IPD100%推行；2015年11月，IPD TPM/GPMM评估突破3.5

来源文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/99758148

结合图片我们可以看到，华为IPD的脚步是从研发端开始，扩展到市场需求，最后到交付及服务开展的。

来源文章：https://ranying666.github.io/2020/02/11/ipd/

如上图所示，华为IPD，主要包含的就是客户需求、流程重组、产品重组，而这三个方面可以呈现在如下的拆解结构图当中：

来源文章：https://ranying666.github.io/2020/02/11/ipd/

这张图是我在学习华为IPD中帮助非常大的一张图，首先这里面有两点是非常有价值的，第一个是产品需要和市场有所配合，避免“技术成功、商业失败”，第二个是产品和技术有所配合，达成“技术平台的不断优化+高的投入产出比”。贯穿始终的就是产品开发本身，结合多项目节点+跨功能团队一起实现交付。

决策评审与技术评审

在华为IPD中存在决策评审和技术评审，也就是映射如上提到的第一和第二点。

对于很多人关心的概念阶段与计划阶段，特别对比说明了一下，比较明显的是在允许的误差这个地方，也就是说其实产品开发团队对于一个产品的论证的深度和到达的颗粒度的差异。

总结来看，华为IPD是基于PACE的一个非常成功的流程案例，IPD与ISC、LTC组合成华为最重要的三个端到端流程，从1998至今持续帮助华为业务高增长。同时，也成为了非常多企业学习和效仿的对象。

2.3 APQP（Advanced Product Quality Planning and Control Plan）

APQP的前身是福特汽车的AQP（Advanced Quality Planning），被先进的公司用来通过计划来确保质量和性能。福特汽车公司在 1980 年代初为供应商出版了第一本高级质量计划手册。APQP 帮助福特供应商为支持企业质量工作的新产品开发适当的预防和检测控制。吸取福特 AQP 的经验教训，北美汽车 OEM 在 1994 年共同创建了 APQP 流程，随后在 2008 年进行了更新。APQP 旨在将所有汽车 OEM 所需的共同规划活动整合到一个流程中。供应商利用 APQP 将新产品和流程带入成功验证并推动持续改进。

APQP包括五个阶段：

图片来源于：http://www.hmassoc.co.za/APQP%20Poster.htm

我们将五个阶段的交付物完全拆解，如上图可以看到全部的关联关系，图纸和设计配合DFMEA->特殊特性清单->过程流程图配合PFMEA->控制计划->作业指导书->样件制造->试生产->MSA/Cpk/Ppk/Cmk->PPAP

图片来源于：https://wenku.baidu.com/view/400b5c36c9d376eeaeaad1f34693daef5ff71358.html

APQP相当于IATF16949 8.3.2.1“条目化要求 ”下的企业实践，具体落实是企业内部APQP开展的方式在通用汽车、福特汽车、ZF等等企业都是不尽相同的。在保证产品交付质量的基础上，APQP最宝贵的财富是锻炼企业整体人员工作方法和思维，规范化开展之后无论人员如何流动，都可以将这些方法和经验保留下来。

总结来看，APQP是结合IATF16949质量管理体系下的项目管理流程实践，有相对标准的阶段和基础交付物及实操性，落实到具体企业里，就如同IPD一样，华为IPD不同于中兴IPD，通用汽车APQP也不完全同于福特APQP。我们在APQP环节没有特别以哪个企业的流程开展说明，是因为APQP流程框架相对而言已经很详细和完善，各个企业针对APQP本身没有突出的创新点。

2.4 GVDP（Global Vehicle Development Process）

GVDP整车开发流程是通用汽车的全球汽车开发流程，也是汽车领域最广为人知的开发流程之一。GVDP是界定一辆汽车从概念设计经过产品设计、工程设计到制造，最后转化为商品的整个过程中各业务部门责任和活动的描述。整车产品开发流程也是构建汽车研发体系的核心，直接体现研发模式的思想。

某OEM参考通用GVDP的版本

GVDP在通用汽车已经成为大动脉，是所有相关流程的主干，我们结合通用汽车的招聘网站看到，网络安全工程师的职责中很关键的一点就是要能够结合GVDP开展网络安全的工作。

GM GVDP VS APQP

一定有读者特别关心GVDP与APQP是什么关系？

我们先回顾一下APQP，APQP的开展面向整车的零部件或者服务商的开展的一种质量管控，换句话说是“面向子零部件的质量管理过程，无论是企业内还是企业外 ”。

例如，SAGW公司变速器总成在学习GM（通用汽车）和SMPV（上海汽车）的GVDP的基础上，结合变速器产品特点，在现有APQP开发流程基础上形成了一套流程GPDP；GM（通用汽车）内部依照GVDP的Milestone梳理了GM1927（APQP），开展对其供应商的约束和要求；Volov内部依照Volov GDP的Milestone分别梳理了面向开发供应商和生产供应商的APQP映射，开展对其供应商的约束和要求

Volvo GDP VS APQP

总结来看，GVDP（OEM整车开发流程）是更大更广的全集，各个零部件都会参考APQP的理念开展流程设计，如果是企业内部的“动力总成/技术中心”会形成例如GPDP这样的流程，对于外部供应商则是同GVDP Milestone相匹配的更标准版的APQP，而供应商与之相对的则是内部的零部件开发流程。

2.5 各流程的综合分析

以上我们分别介绍和总结了三种实践性流程，华为IPD、APQP、通用GVDP。那么这些流程本身理念之间是否有关联关系或者相通性，当我们将三者罗列之后，一个概念性的框图展示如下：

图中我们特意保留了上一篇文章中的CMMI，是为了能够更好的展开IPD、GVDP的对比。

最后做一个对各个流程的总结及对比，从流程的面向对象和结构来看，IPD、GVDP属于近似一种类型但是不同产品的开发流程，由于汽车的行业历史和高科技的行业历史。IPD更多的兼容软件、同时考虑平台和产品；GVDP以硬件及生产交付为主要内容。对于APQP，更像是一个专注在偏向硬件的质量管理流程子集，包含在广义的GVDP/GPDP里面。

03.

智能网联领域什么流程体系是未来（展望篇）

3.1 智能网联领域的特点

汽车的智能网联化是科学技术进步与用户需求的共同作用助力推动的，是包括交通、城市、生活等巨大的产业变革。整个汽车产业及周边产业都面临巨大变革和再分工，这其中既牵扯到传统OEM、Tier1、Tier2等，同时也涉及到软件、硬件芯片以及智能网联通讯行业等一系列企业。新四化、软件定义汽车等都是汽车的智能网联化发展过程中的建设重点及方向。

德勤：如何打造面向未来的智能网联汽车

我们尝试的总结和摘录一些关键内容：

智能网联汽车创新模式： 随着数字化对汽车行业的影响愈加明显，可以预见，在不远的将来，汽车的形态将不再局限于交通工具。与10年前手机行业一样，汽车行业的参与者此刻正站在这场行业转型的起跑线上。通过对移动互联网产品创新的总结，我们可以发现，产品的创新总体来说主要可分为三大途径：

多领域的技创新术革新： 以机械、电子为主要技术的传统汽车，融入更多科技型技术元素，在技术迭代速度、复合型技术、关键部件集成度上都进入了新的阶段，主要包括如下几个方向：

软件定义汽车： 根据麦肯锡测算，2030年车企软件驱动收入占比将会从2010年的7%增长到30%，对于车企端，通过售卖智能驾驶相关软件，将会成为车企新的盈利增长点。从整车厂的工程师结构来看，软件地位日益吃重，根据罗兰贝格、德国工程师协会等披露数据，以德国车企为例，2017-2018年汽车软件工程师规模增长56%，而机械工程师规模大幅下降21%。

传统汽车主要依靠车辆及零部件等硬件销售获得收益，特斯拉则是由硬件销售+软件服务两部分构成，相对于传统硬件收入的一次性确认&低毛利率特点，软件收入具有高持续性&高毛利率的“双高特征”（毛利率预计在70%-80%以上，甚至更高），同时OTA技术变革带来的软件更新属性，可以显著改善驾驶体验，提高客户粘性。

3.2 智能网联领域流程体系新的挑战有哪些？

结合着智能网联化的特点，我们可以显而易见看到这样几个特点：

流程体系要具备非常强的对“市场管理” 及“应对市场变化” 的支撑，确保开发的产品是与市场紧密结合；“需求工程” 变得异常重要，“不确定性”管理会是需求工程中特别要重视的环节

流程体系要能够实现更好的“同步工程 ”，尽量多的让各环节协同性更高；“交付前移” 会在相当长一段时间内成为主流，如何应对“Pre-SOP的交付质量 ”、“Pre-SOP的售后保证 ”会是体系设计的一大挑战

传统的IATF16949/APQP在软件、算法业务上会非常吃力，毕竟不是这个方向出来的。软件相关的开发流程如何与传统硬件为主的开发流程实现“软硬全生命周期 “融合是一大挑战，另一大挑战在于”软件与安全 “的融合

终端传感器、线上化管理让数据量增加，“数据驱动流程变革 "会是流程体系建设本身管理的一个新方向，而未来的企业运营体系能力也会是由数字化程度 直接决定的

新四化的技术直接引入功能安全、网络安全、预期功能安全等相关分风险，如何有效将安全体系同企业的产品开发、运营管理、质量管理体系结合 是挑战之一，另一个方面在于售后的安全响应，”安全运营 “体系

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