面向智能制造的汽车产业升级路径研究

汽车工艺与材料AT&MAT&MVISIONAT&M视界2018年第11期摘要：智能制造是全球公认的制造业发展方向，中国明确提出建设制造强国，其核心指向即在于实现智能制造的全面升级。本文对制造业的本质和智能制造的内涵进行了解析和阐释，对传统制造业向智能制造体系升级的要点进行了梳理和分析，在此基础上，重点针对汽车产业，全面论述了面向智能制造的升级路径，并为企业提出了具体的行动策略建议。关键词：智能制造汽车产业数字化网联化智能化中图分类号：U466文献标识码：ADOI：10.19710/J.cnki.1003-8817.20180276面向智能制造的汽车产业升级路径研究刘宗巍1，2张保磊1，2赵福全1，2（1.清华大学汽车产业与技术战略研究院，北京100084；2.清华大学汽车安全与节能国家重点实验室，北京100084）作者简介：刘宗巍（1978—），男，副教授，博士，从事汽车企业技术管理研究，侧重于研发方法论、产品开发流程与项目管理、以及技术战略评价与决策方法论等。通讯作者：赵福全（1963—），男，教授，博士生导师，博士，主要从事汽车产业发展、企业运营与管理、研发体系建设及技术发展路线等领域的战略研究。1引言制造业是工业时代创造社会财富和价值的最主要行业之一。当前，新一轮科技革命正在驱动全球制造业进入全面重构和快速发展期，传统制造业面临深刻变革：移动互联网、云计算技术使生产设备从孤立走向互联[1-3]；虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术使设计、装配过程进入虚实融合状态[4,5]；数据的提取和应用使生产可以实现全程透明管理[6,7]，基于数据的资源优化调度方法为提升设备和人员效率提供了强大工具[8]，同时大数据挖掘更为生产潜力释放和市场机遇拓展提供了全新可能[8-10]；此外，3D打印技术为小批量、个性化定制提供了更高的灵活性[11]。而这一系列新技术的应用最终将集成于智能制造体系，面向智能制造的转型升级将成为未来各国制造业较量的关键。在此背景下，各主要工业强国纷纷推出自己的制造业升级策略，以期在未来的竞争中抢占先机。德国率先提出“工业4.0”概念，并以其思想和架构指导德国企业的转型升级[12,13]。以美国通用电气公司（GE）为代表，美国则提出了打造“工业互联网”的目标，指明了美国应用最新信息技术发展制造业的方向。同期发布的还有日本的“机器人革命”和法国的“新工业法国”等国家战略。这些工业发达国家的制造业发展战略，其共同点都是充分应用以信息技术为代表的最新科技成果升级传统制造业，即发展智能制造[14]。作为后发的制造大国，中国也推出了建设制造强国的目标，同样指向智能制造。当然，这只是宏观层面的方向指引，具体到不同领域制造业的升级策略，仍需基于中国以及产业自身情况，进行综合研究和积极探索。汽车产业是国民经济的支柱产业，具有产业1汽车工艺与材料AT&MAT&MVISIONAT&M视界2018年第11期规模大、价值链条长、关联领域多、拉动效应强、影响范围广的特点，因此是制造业转型升级的载体、龙头和抓手[15]。同时，汽车产业的高度复杂性，决定了其面向智能制造的升级必然非常困难，这一点对于起步较晚、技术积累相对薄弱的中国汽车产业更为突出；但反过来讲，越是复杂的制造业实现智能化升级后产生的效益就越大。因此，汽车产业的智能制造升级策略，尤其需要进行系统深入的研究。本文从制造业的本质、智能制造的内涵及其升级要点出发，重点分析了中国汽车产业面向智能制造的升级策略，详细梳理了汽车智能制造升级的关键要点和发展路径，以期为产业及企业提供参考和借鉴。2制造业的本质制造业的本质可以概括为：以最小的代价获得最大的价值，并尽可能满足用户的个性化需求，这也是制造业的永恒追求所在。一方面，人们总希望以最低的成本、最快的速度（效率）和最高的质量（品质）来完成生产。历史上，实现这个目的的途径就是少品种、大批量的规模化制造，并最先由福特公司通过其汽车生产流水线实现，由此传统的手工作坊变成了真正意义上的现代工厂。但另一方面，消费者又有很多个性化的需求，每个人都希望产品是为自己量身打造的[16]。所以，生产过程还需要尽可能大的灵活性。显然，个性化需求和大批量制造是一对天然的矛盾。未来制造业的发展方向就在于，如何将这两方面需求更有效地结合起来。参考德国对制造业四个发展阶段的划分，即所谓工业1.0到4.0，也体现了制造业越来越趋近其本质的过程。工业1.0实现了机械化；工业2.0实现了电气化；工业3.0实现了自动化；而工业4.0则致力于实现智能化，这将是实体物理世界与虚拟网络世界融合的时代，即基于生产要素的全面互联和智能调配，实现智能制造。自“工业4.0”的概念被提出以来，学术界和工业界有各种解读。有观点认为，工业4.0即智能化制造，是精益生产的替代版或升级版，也就是说精益生产将升级为智能制造，因此新时期中国企业致力于发展智能制造即可。实际上，这种理解似是而非，甚至可能会对产业造成误导。智能化只是制造过程的手段，而非目的。无论制造手段如何升级，制造业的本质从来没有改变，始终是以最低的成本、最快的速度、最高的质量来满足消费者的个性化需求。也就是要实现更高效、更精益求精的制造。从这个意义讲，智能化只不过是为实现更高水平的精益提供了全新可能：如果说工业3.0可以在工厂范围内实现精益，那么工业4.0则可以在整个制造体系中实现精益。因此，在本轮制造业转型升级的进程中，企业仍应秉承精益的思想来主导智能制造的发展，以实现更精益的生产，这才是智能化带给制造业的根本价值所在。3智能制造的内涵3.1智能制造的内涵、要点及未来图景如前所述，智能制造的是大规模定制化的制造体系，这与制造业的本质正相符合。具体来说，这将是一个由数据驱动的互联、互动、全面智能化的生产制造体系。智能制造体系不仅包括智能工厂，也包括智能设计、智能生产、智能物流和智能服务等。这里所说的智能工厂和传统车间意义上的工厂截然不同，它是未来企业的数据中心、交互中心、判断中心、决策中心和控制中心，是面向整个产业生态的一个总体概念和实施平台。同时，智能工厂还必须与智能生产、智能物流等相互匹配和有效集成，从而把需求、设计、生产、物流和服务等各个环节彻底打通，充分实现互联、互动和智能，由此才能真正实现大规模定制化生产。显然，智能制造必然是未来制造业转型升级的发展方向。智能制造的要点，可以概括为从万物互联到大数据，再到标准与端口，最后实现全面大集成。这种大集成既是指纵向的集成，即企业沿着产业链与上下游的其他企业联系在一起；也指横向集成，即企业打通自己内部的需求、设计、生产、物2汽车工艺与材料AT&MAT&MVISIONAT&M视界2018年第11期流、服务等环节，跨越原有产业链，完成端到端的联接，创造全新的价值。也就是说，互联是基础，数据是核心，标准是规则，集成是终极形态，最终实现更加智能的制造业。展望智能制造时代的未来图景，企业的核心竞争力将大不相同。从工厂的变化来看，当前工厂是集中式、计划式、强中心化和固定配置资源的，而未来工厂是分散式、需求式、去中心化和动态的配置资源方式[17]。当前工厂只生产产品，通过产业链来实现价值，而未来工厂只生产产品是不够的，还必须产生数据，并且通过数据流来产生和驱动价值[18]。当前工厂主要靠品质竞争，以过硬的产品质量乃至品质来支撑品牌，而未来工厂既要做好质量，更要实现定制化的产品以及个性化的服务，并由此形成品牌内涵。相比之下，前者只是一个基础条件，后者才是更核心的竞争力。由此可知，数据尤其是工业大数据将成为未来的第一生产力。如图1所示，未来智能工厂汇聚的大数据，既包括产品、设备及环境，更将涵盖人本身。而掌握了大数据分析能力的企业，将获得智能制造的核心驱动力，赢得关键的竞争优势。3.2智能制造的战略价值智能制造是一个综合体系，代表着一个全新的工业文明时代。对中国而言，制造业是立国之本，实体经济是整个经济体系的最根本支撑，应始终置于战略关注的首要位置。而智能制造代表着制造业的理想境界，是制造业未来的战略制高点，必须充分认识其战略价值。智能制造将使大规模定制化生产真正成为可能，这是人类历史上前所未有的重大变革。通过充分互联、互动和智能，可以使原来分散甚至多余的产能得到有效的集成和利用，从而化过剩产能为有效产能。所以，智能制造也对供给侧改革具有重要意义。智能制造允许制造方实时捕捉客户需求，实现企业与消费者直接互动，即所谓c2B模式[19]。因此，智能制造也是企业商业模式创新的重要切入点和关键突破口。从更宏观的视角来看，当前人类正在进入所谓VUCA时代（Volatility、Uncertainty、Complexity、Ambiguity），这个时代的本质就是不确定性，而智能制造最大限度地减少了中间环节，避免了人与人之间传递信息的慢速度、高成本和不准确，正是减少不确定性的最有效途径之一。智能制造还是人类进入智能时代的基础。所谓智能时代，意味着人们在生活中使用的基本都是智能产品，而智能产品只能靠智能制造体系来打造。如果说智能产品是发展智能制造的需求和前提，那么，智能制造是提供智能产品的支撑和保障。两者互相影响、互为促进，共同构成智能时代。而且智能产品还将成为智能制造体系的重要组成部分。这其中包括两层含义，一是智能产品本身就是智能网联终端，可以收集数据并反馈给智能制造系统；二是智能制造本身集成了大量数据，可以确保产品更加智能，如利用数据预先解决没有发生但可能发生的产品问题。形象地讲，智能制造是父母，智能产品是子女，后者的基因是由前者决定的。4传统制造业向智能制造升级的要点4.1智能制造系统的构建智能制造有三个特性，即整体性、充分性和全面性。整体性，是指智能制造代表着一个国家制造业的整体水平，不是个别工厂，也不是某家企业甚至某个产业达到了一定水平就能实现的。充分性，是指既要实现充分互联，也要实现充分智能，机器不但要有足够的人工智能（AI）赋能，能够像传统的工人一样工作，而且要彼此实时联通和互动。全面性，是指以往历次科技革命都是由技术进步驱动，而本轮革命将由技术进步和模式创新图1工业大数据的价值流与关键要素建立机理模型（行业不同对机理模型要求不同，必须深耕具体行业，才能建立有价值的模型处理结果反馈、迭代优化数据分析（核心）应用状态感知实时分析精准执行科学决策理论模型、逻辑模型、仿真模型、部件及系统模型……建立大数据分析模型数据分析（基于各种数学算法）数据流向设备的互联互通数据采集存储转发协议兼容容转换边缘智能模块·传感器·微控制单元·通讯模块等人（操作顺序、反应时间操作频次等）设备（数控机床、工业机器人等）产品（生产过程质量控制数据等）环境（温度、压强等）ADC业务涉及工厂设备互联互通改造云平台（存储、计算）云化工业软件数据支撑研发设计工具（CAD、CAE等）经营管理软件（ERP、SCM等）生产执行软件（MES）调用、封装→应用服务新型工业APP（特定行业、特定场景的一个个数字化解决方案）3汽车工艺与材料AT&MAT&MVISIONAT&M视界2018年第11期共同驱动，而且需要在每家企业的每个环节甚至每个车间都全面实现。图2展示了智能制造体系的构成及各部分的相互关系。如前所述，只有智能生产才能提供高质量的智能产品，而有了高质量的智能产品才能提供高质量的智能服务，三者之间又相互联通，从而实现了所谓设计、制造、服务的一体化，也就是c2B和B2B模式的有效组合，这就是未来智能工厂的核心。对此提供底层支撑的是工业智联网，即工业物联网加上人工智能。工业智联网可以把分散的云端制造资源有效地集成在一起，根据消费者的不同需求，统一、实时地优化调配资源，完成智能产品的打造[20-22]。同时，未来实现智能制造的企业也一定是能源友好型和环境友好型的。因为只有充分互联和智能，才能获得最节能、最减排的生产解决方案。最终，在智能制造大体系的支撑下，人类将真正进入到智能社会或者说智能时代。4.2全产业链的智能化升级对于智能制造体系的升级，企业必须有正确的认识，避免似是而非的理解误区。有观点认为智能制造就是生产升级，只需要进行制造环节