【摘要】為了分析汽車行業(yè)智能制造場景的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢，基于入選2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單中汽車企業(yè)的入選情況，從地域分布情況、優(yōu)秀場景、典型場景3個維度對汽車智能制造場景展開宏觀分析，從產(chǎn)品全生命周期、生產(chǎn)全過程、供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)3個方面對智能制造場景內(nèi)容進(jìn)行微觀研究。汽車智能制造場景的發(fā)展呈現(xiàn)以下趨勢：（1）短期內(nèi)，“生產(chǎn)全過程”方面仍然是汽車行業(yè)開展智能制造的重點，（2）“產(chǎn)品全生命周期”和“供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)”方面的智能制造場景落地需求可進(jìn)一步挖掘。

關(guān)鍵詞：汽車行業(yè)；智能制造；示范工廠；優(yōu)秀場景

中圖分類號：F426.6""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A""""""""""" DOI：10.19822/j.cnki.1671-6329.20230294

The Study about Automotive Intelligent Manufacturing Scenario Based upon the List of 2023 Intelligent Manufacturing Demonstration Factories and Excellent Scenarios

Fu Yan， Wang Ligang

【Abstract】In order to analyze the current development status and trends of intelligent manufacturing scenarios in the automotive industry， a macro analysis of automotive intelligent manufacturing scenarios is conducted based on the selection of automotive companies in the list of 2023 Intelligent Manufacturing Demonstration Factories and Excellent Scenarios. A macro- analysis is carried out from 3 dimensions： regional distribution， excellent scenarios， and typical scenarios. A micro study of the content of intelligent manufacturing scenarios is conducted from 3 aspects： product lifecycle， production process， and supply chain. The development of intelligent manufacturing scenarios in the automotive industry reveals the following trends： （1） In the short term， the focus of intelligent manufacturing in the automotive industry remains on the \"production process.\" （2） There is a growing demand to explore the implementation of intelligent manufacturing scenarios in the \"product lifecycle\" and \"supply chain\" aspects.

Key words： Automobile industry， Intelligent manufacturing， Model factories， Intelligent manufacturing scenarios， Model factories

0引言

為貫徹落實《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》^[1]，遴選出一批試點示范工廠和智能制造優(yōu)秀場景，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、財政部、國務(wù)院國資委（以下簡稱“四部委”）、市場監(jiān)管理總局自2021年起已連續(xù)開展3年“智能制造試點示范行動”^[2-4]（以下簡稱“試點示范行動”），試點示范內(nèi)容包含“智能制造優(yōu)秀場景遴選”和“智能制造示范工廠揭榜任務(wù)”。

由于智能制造典型場景是智能工廠的核心組成部分，為智能制造示范工廠建設(shè)提供了參考^[4]，為此四部委在試點示范行動中同時發(fā)布了《智能制造典型場景參考指引》^[4]，凝練總結(jié)了3個方面16個環(huán)節(jié)的45個智能制造典型場景，如表1所示。

近3年在試點示范行動中，汽車行業(yè)進(jìn)行了積極的響應(yīng)并遴選出了大量的智能制造優(yōu)秀場景和智能制造示范工廠，2021年汽車行業(yè)共有15家企業(yè)入選《2021年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單》^[5]，占全行業(yè)入選企業(yè)數(shù)量的4.3%。2022年汽車行業(yè)共有74家企業(yè)入選《2022年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單》^[6]，占全行業(yè)入選企業(yè)數(shù)量的15.2%。2023年汽車行業(yè)共有73家企業(yè)入選《2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單》^[7]，占全行業(yè)入選企業(yè)數(shù)量的9.1%。

為研究汽車行業(yè)試點示范工廠和智能制造優(yōu)秀場景所呈現(xiàn)出的分布規(guī)律和內(nèi)容特點，本文基于《2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單》，圍繞汽車智能制造優(yōu)秀場景，分析其分布特點、研究其內(nèi)容、預(yù)測其發(fā)展趨勢，為汽車企業(yè)智能制造場景的落地和核心技術(shù)發(fā)展提供參考和指導(dǎo)。

1整體數(shù)據(jù)分析

2023年度入選智能制造優(yōu)秀場景的企業(yè)共有605家，其中有50家汽車企業(yè)入選，占總數(shù)量的8.3%，包含6家整車企業(yè)、44家零部件企業(yè)。智能制造試點示范工廠共遴選出212家企業(yè)（每家企業(yè)一個試點示范工廠項目），其中有23家汽車企業(yè)，占總數(shù)量的10.8%，包含8家整車企業(yè)，15家零部件企業(yè)。

1.1地域分布情況分析

湖北省入選汽車行業(yè)優(yōu)秀場景和示范工廠的企業(yè)最多，有10家；上海市入選汽車企業(yè)數(shù)量位居第2，有9家，浙江省入選汽車企業(yè)數(shù)量位居第3，有7家；江蘇省和遼寧省的入選汽車企業(yè)數(shù)量并列第4，分別有6家；其他省份的入選汽車企業(yè)數(shù)量均小于5家，如表2所示。

上述地域的汽車企業(yè)在開展智能制造方面的積極性較高，且取得了突出成績。然而，聚焦到汽車企業(yè)自身，還需均衡落地智能制造場景，全面實現(xiàn)3個方面、16個環(huán)節(jié)、45個場景的覆蓋，因此這些地域的汽車企業(yè)在未來開展智能制造方面將具有一定的可持續(xù)性和市場開拓性。

1.2優(yōu)秀場景分析

入選智能制造優(yōu)秀場景的50家汽車企業(yè)，共遴選出29個優(yōu)秀場景，占45個典型場景的64%，且部分企業(yè)遴選出多個優(yōu)秀場景實例，因此共有95個優(yōu)秀場景實例。優(yōu)秀場景實例分析如圖1所示。

從數(shù)量角度分析，“智能在線檢測”優(yōu)秀場景實例數(shù)量最多，有16個；“人機協(xié)同制造”優(yōu)秀場景實例數(shù)量次之，有9個；“智能倉儲”優(yōu)秀場景實例數(shù)量第3，有8個；“產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計”和“產(chǎn)線柔性配置”優(yōu)秀場景實例數(shù)量并列第4，分別有7個；“車間智能排產(chǎn)”和“在線運行監(jiān)測”的優(yōu)秀場景實例數(shù)量緊隨其后，分別是6個和5個。其余優(yōu)秀場景的實例數(shù)量均小于5個。

上述優(yōu)秀場景能從典型場景中被遴選出來，且優(yōu)秀場景實例數(shù)量位居前列，說明它們在汽車產(chǎn)品的全生命周期中應(yīng)用較為廣泛。這些優(yōu)秀場景實例具有進(jìn)一步挖掘的價值，可充分發(fā)揮其典型示范作用，形成相關(guān)智能制造場景指南和標(biāo)準(zhǔn)，為計劃實施這類場景的企業(yè)和單位提供參考。

1.3典型場景分析

入選智能制造示范工廠的汽車企業(yè)共有23家，每個企業(yè)的試點示范工廠項目一般包含8～12個典型場景，共有261個典型場景案例，除“設(shè)備運行優(yōu)化”場景外覆蓋了其余的44個智能制造典型場景，典型場景實例數(shù)量大于5個的場景如圖2所示。

圖2展示的場景實例數(shù)量在5個以上的典型場景有19個出現(xiàn)在了圖1的優(yōu)秀場景中。其中排位靠前的“產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計”“智能在線檢測”“智能倉儲”典型場景與優(yōu)秀場景中位居前列的場景基本保持一致，說明這些場景普遍應(yīng)用在汽車企業(yè)中，具有進(jìn)一步推廣的價值。

“工藝數(shù)字化設(shè)計”場景在典型場景實例數(shù)量位居第2，說明工藝設(shè)計是汽車產(chǎn)品全生命周期中一個重要環(huán)節(jié)，在汽車企業(yè)智能化升級過程很受重視。但是，它卻沒有出現(xiàn)在優(yōu)秀場景實例中，因此這個場景需要在普遍性上增加亮點、突出技術(shù)優(yōu)勢，盡快突破瓶頸遴選出優(yōu)秀場景實例?！霸O(shè)備運行與優(yōu)化”場景雖然沒有出現(xiàn)在典型場景中，但是在優(yōu)秀場景中卻有1例，說明這一類場景的關(guān)注度不高，一旦有智能制造場景落地則是具有突破性和代表性的。

2智能制造場景內(nèi)容研究

綜合分析本年度汽車行業(yè)入選的優(yōu)秀場景實例和典型場景實例（以下簡稱“場景實例”）共有356個，覆蓋45個智能制造場景全部內(nèi)容，“智能在線檢測”場景實例最多，有33個，“碳資產(chǎn)與廢棄物管理”場景實例最少，只有1個，如圖3所示。

分析汽車行業(yè)入選的場景實例分布在產(chǎn)品全生命周期、生產(chǎn)全過程、供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)的數(shù)量和占比情況，產(chǎn)品全生命周期共有130個場景實例，占比總數(shù)量的36.5%；生產(chǎn)全過程共有204個場景實例，占比高達(dá)57.3%；供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)共有實例22個，占比6%，如圖4所示。

可見當(dāng)前汽車行業(yè)開展智能制造的重心在生產(chǎn)全過程板塊，但卻沒有一個汽車企業(yè)將生產(chǎn)全過程的所有場景落地，因此在短期內(nèi)生產(chǎn)全過程板塊仍然是汽車行業(yè)開展智能制造的主要對象。同理，產(chǎn)品全生命周期過程和供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)的智能制造場景落地需求可進(jìn)一步挖掘，在系統(tǒng)管理軟件、硬件升級和系統(tǒng)性解決方案方面有很大的需求空間。

2.1產(chǎn)品全生命周期

如表1所示，產(chǎn)品全生命周期有5個環(huán)節(jié)、13個智能制造場景，2023年度遴選出來的場景實例分布情況如圖5所示，“智能在線檢測”場景實例的數(shù)量多，有33個；“產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計”場景實例數(shù)量位居第2，有25個；“工藝數(shù)字化設(shè)計”場景實例數(shù)量位居第3，有20個。

2.1.1 智能在線檢測

智能在線檢測參考指引：部署智能檢測裝備，融合5G、機器視覺、缺陷機理分析、物性和成分分析等技術(shù)，開展產(chǎn)品質(zhì)量在線檢測、分析、評價和預(yù)測^[4]。

2023年度汽車智能在線檢測場景共有33個場景實例，優(yōu)秀場景實例16個，典型場景實例17個。表明本場景在汽車企業(yè)中發(fā)展比較均衡，優(yōu)秀場景中有5家整車企業(yè)，包括北京汽車集團越野車有限公司、長城汽車股份有限公司、一汽奔騰轎車有限公司、合肥長安汽車有限公司、重慶長安汽車股份有限公司，以及11家零部件企業(yè)，包括上海嘉定延鋒座椅系統(tǒng)有限公司、鄭州福耀玻璃有限公司、東風(fēng)李爾汽車座椅有限公司等，如表3所示。

通過智能在線檢測場景的實施可以優(yōu)化生產(chǎn)工藝，降本增效；提高檢測精準(zhǔn)度，提升質(zhì)量；實現(xiàn)質(zhì)量管理實時化、精細(xì)化、智能化、系統(tǒng)化和全局化，為全流程數(shù)字化生產(chǎn)和智能制造提供數(shù)據(jù)支撐。

2.1.2 產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計

產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計參考指引：應(yīng)用設(shè)計、仿真軟件和知識模型庫，基于復(fù)雜建模、物性表征與分析、多目標(biāo)優(yōu)化等技術(shù)，搭建數(shù)字化協(xié)同設(shè)計環(huán)境，開展產(chǎn)品、配方等設(shè)計、仿真與迭代優(yōu)化^[4]。

2023年度汽車產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計場景共有25個場景實例，優(yōu)秀場景實例7個，典型場景數(shù)量18個。優(yōu)秀場景實例中整車企業(yè)有長城汽車股份有限公司1家整車企業(yè)，長春泰盟制動技術(shù)有限公司、湖北三環(huán)汽車方向機有限公司、蕪湖伯特利汽車安全系統(tǒng)股份有限公司等6家零部件企業(yè)，如表4所示。

通過產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計實施可以充分挖掘產(chǎn)品提升企業(yè)核心競爭力，縮短產(chǎn)品設(shè)計周期30%～50%。

2.2生產(chǎn)全過程

如表1所示，生產(chǎn)全過程分為8個方面、26個場景，2023年度汽車行業(yè)入選的場景實例分布情況如圖6所示?！爸悄軅}儲”場景的數(shù)量最多，有20個，“產(chǎn)線柔性配置”和“車間智能排產(chǎn)”2個場景緊隨其后，分別為17個和16個。

2.2.1智能倉儲

智能倉儲參考指引：建設(shè)智能倉儲系統(tǒng)，應(yīng)用條碼、射頻識別、智能傳感等技術(shù)，依據(jù)實際生產(chǎn)作業(yè)計劃，實現(xiàn)物料自動入庫（進(jìn)廠）、盤庫和出庫（出廠）^[4]。

2023年度汽車智能倉儲場景共有20個場景實例，優(yōu)秀場景實例有8個，典型場景數(shù)量為12個。優(yōu)秀場景實例有特斯拉（上海）有限公司1家整車企業(yè)，延鋒海納川汽車飾件系統(tǒng)有限公司、上海海拉電子有限公司、上海保隆汽車科技股份有限公司等7家零部件企業(yè)，如表5所示。

通過智能倉儲場景的實施可以提高運營效率、優(yōu)化庫存管理、改善供應(yīng)鏈可視化、減少配送錯誤率、促進(jìn)管理模式轉(zhuǎn)變。

2.2.2線柔性配置

產(chǎn)線柔性配置參考指引：部署智能制造裝備，應(yīng)用模塊化、成組和產(chǎn)線重構(gòu)等技術(shù)，搭建柔性可重構(gòu)產(chǎn)線，根據(jù)訂單、工況等變化實現(xiàn)產(chǎn)線的快速調(diào)整和按需配置，實現(xiàn)多種產(chǎn)品自動化混線生產(chǎn)^[4]。

2023年度汽車產(chǎn)線柔性配置場景共有17個場景實例，優(yōu)秀場景實例有7個，典型場景實例10個。優(yōu)秀場景實例有一汽模具制造有限公司、東風(fēng)馬可迅車輪有限公司、浙江捷眾科技股份有限公司等7家零部件企業(yè)，如表6所示。

通過資源動態(tài)配置與優(yōu)化場景實施可以提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、降低庫存成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量。

2.2.3車間智能排產(chǎn)

車間智能排產(chǎn)參考指引：應(yīng)用計劃排程系統(tǒng)，集成調(diào)度機理建模、尋優(yōu)算法等技術(shù)，實現(xiàn)基于多約束和動態(tài)擾動條件下的車間排產(chǎn)優(yōu)化^[4]。

2023年度汽車車間智能排產(chǎn)場景共有16個場景實例，有優(yōu)秀場景實例6個，典型場景實例10個。優(yōu)秀場景實例有特斯拉（上海）有限公司1家整車企業(yè)，有鄭州福耀玻璃有限公司、沈陽金杯李爾汽車座椅有限公司、重慶捷力輪轂制造有限公司等5家零部件企業(yè)，如表7所示。

通過智能排產(chǎn)場景實施可以提高計劃精度，降低生產(chǎn)成本；提高資源利用效率，降低企業(yè)運營成本；聯(lián)動供應(yīng)鏈，提升供應(yīng)鏈韌性，增強生產(chǎn)環(huán)節(jié)透明度。

2.3供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)

如表1所示，供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)分為3個方面、6個場景，2023年度汽車行業(yè)入選的場景實例分布情況如圖7所示，“供應(yīng)商數(shù)字化管理”場景實例的數(shù)量最多，有9個，其余均為2～3個。

供應(yīng)商數(shù)字化管理參考指引：建立供應(yīng)商管理系統(tǒng)，集成大數(shù)據(jù)、知識圖譜等技術(shù)，實現(xiàn)供應(yīng)商數(shù)據(jù)管理以及基于數(shù)據(jù)分析的供應(yīng)商評價、分級分類、供應(yīng)商尋源、優(yōu)選推薦^[4]。

2023年度汽車企業(yè)共有9個場景實例入選供應(yīng)商數(shù)字化管理場景，包括優(yōu)秀場景2個，典型場景實例7個。入選優(yōu)秀場景的企業(yè)有特斯拉（上海）有限公司、青島青特眾力車橋有限公司2家企業(yè)，如表8所示

通過供應(yīng)商質(zhì)量管理場景實施，可以提升檢驗報告準(zhǔn)確性20%～40%；提升入廠檢驗效率30%～50%；提升供應(yīng)商質(zhì)量管理水平10%～30%。

3結(jié)束語

本文通過研究分析發(fā)現(xiàn)分布在上海、湖北、江蘇、浙江、遼寧等地的汽車企業(yè)在未來開展智能制造方面將具有一定的可持續(xù)性和市場開拓性。當(dāng)前汽車行業(yè)開展智能制造的重點是生產(chǎn)板塊，但是還沒有汽車企業(yè)將生產(chǎn)全過程的所有場景落地，因此短期內(nèi)生產(chǎn)板塊仍然是汽車行業(yè)開展智能制造的主要對象。產(chǎn)品全生命周期過程和供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的智能制造場景落地需求可進(jìn)一步挖掘，在軟/硬件升級和系統(tǒng)解決方案方面有很大的需求空間。

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