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西門子（中國）有限公司 夏緯

西門子（中國）有限公司數字化工廠集團副總裁、汽車行業事業部總經理夏緯

智能制造的概念有些寬泛，對于西門子來說，涵蓋了從“工業3.0”到“工業4.0”很長的戰線。盡管與其他行業相比，汽車行業在數字化轉型道路上走得最遠，但就目前發展情況來看，仍有很多問題尚需解決。首先，汽車行業必須轉換思維方式，從關注“最佳組合”轉向全面掌控整個流程鏈，同時還要考慮工廠的生命周期。只有這樣才能釋放出工廠尚未挖掘的潛力。此外，我們還需要理清，在海量的現有數據中哪些是我們需要的，應該在何時何地使用它們，以及如何讓這些數據被調用。第三項挑戰是系統有序地執行各項標準，因為標準是數字化的基礎。

西門子認為數字化企業是通向“工業4.0”和智能制造的必由之路，這一策略需要持續在管理層和員工層普及和培訓，并在財務上予以支持，讓應用工具和企業數字化水平同步發展。我們可以從以下六個方面考慮。

管理流程

國內車企均尚未制定數字化和自動化總體策略和路徑，上汽通用、華晨寶馬、廣汽豐田這樣比較先進的合資廠也只是處于起步階段，還沒有完善的策略和路徑。合資企業有部分實際的投資金額，本土車企包括新能源車企都還沒有相關投資。所有車企均處于“價值鏈上各自獨立的數據庫應用”狀態，無法實現貫穿全價值鏈的企業級數據協作平臺。各自獨立的數據庫造成了新的信息孤島。產業升級離不開全員素質的提高，特別是管理者的思維認知需要超前一步。大數據方面，多數企業都有各種數據庫，但是應用方面還很薄弱，部分合資企業如上汽通用、華晨寶馬已經開始企業大數據的分析工作，上汽通用對CRM數據進行分析，華晨寶馬則已經著手實施大型數據中心的基礎架構建設。

產品設計

越來越多的車企已經從仿制為主轉向了自主正向研發，即便是借助國外設計機構。全三維設計已經是國內車企的標配，而要做到多工藝協同對數字化設計軟件的要求更高。產品仿真測試的應用已經比較普遍了。產品生命周期管理的系統化使用是車企間比較清晰的分水嶺。在產品設計階段進行制造工藝文檔的生成和管理，不僅提高設計工作的系統性，也為后面生產制造環節實現閉環控制提供了可能性。3D打印技術不僅使用在概念車型的制作上，將來也會大量應用在零配件的制造上。合資車企中優秀的企業已經在做虛擬現實技術的嘗試，如上汽通用已經聘請專門的虛擬現實設計工程師。

生產規劃

在實際產品生產出來之前，一條虛擬的生產線可以幫助工廠進行仿真和優化?！皵底只p胞胎”概念就好像真實世界在虛擬世界的鏡像，它可以從產品設計階段一直貫穿到運營服務階段，使得我們在每一階段的工作都能達到事半功倍的效果。國內車企的BOM（Bill of Material，物料清單）系統還處于起步階段，目前只有上汽自主品牌的車型產品數據和BOM已實現在企業全局的BOM系統中管理。三維的產線布置和平衡不僅在投產的時候才有用，在之后的優化、調產、改造階段能夠節省大量的資源。在生產規劃軟件中嵌入變更的追蹤和分析可以使得數據的一致性和效率大大提高。通過對沖壓機和機器人系統的仿真，可以在制造單機與生產線之前模擬出實物，縮短生產工期，避免不必要的返工。總裝車間的自動化水平較低，信息化水平滯后，因而大部分車企難以在總裝車間實現虛擬仿真、虛擬裝配與人機工程學，一汽和上汽通用也只能部分實現。在四大工藝日趨成熟的今天，要填補動力總成的研發和質量這塊短板，測試系統不可或缺。

工程實施

一系列自動化創新應用會讓企業節省大量工作，而統一的標準化的軟硬件和通訊，讓工程數據保持高度一致的同時，并在水平和垂直方向上的集成，進而使企業在已有的“工業3.0”基礎上又一次騰飛。控制器、分布式 I/O、人機界面（HMI）、傳動、運動控制系統、電機管理系統等都可以無縫集成到一個單一的工程環境。目前只有上汽大眾和華晨寶馬等少數企業能夠貫徹這樣的標準化。企業管理水平要提高，統一的標準化文件必不可少。如果將機械設計的過程與電氣數據聯系到一起，就可以自動生成PLC程序和相應的E-CAD布局方案。這是工程實施階段跨越性的一步。大部分車企還難以實現自動化設備配置和程序的自動生成，基本處于人工編程調試的階段。虛擬調試是自動化技術的革命性突破，在虛擬世界和真實世界之間搭起了橋梁，國內已經有少數先行企業掌握了這項技術。車企車間內以太網一統天下，如果通訊規約統一，會讓通訊組態和調試變得更加簡單和迅捷。大數據依賴于底層數據的收集，打通垂直數據集成通道是“工業4.0”的重要標志。就目前國內所有車企的企業IT架構現狀，均難以實現垂直數據通道從底層自動化感知層直達企業管理層。

制造執行

基本的制造管理系統已經成為汽車生產線中不可缺少的一部分，用于收集生產線上有關設備和質量管理的信息。但是使用的實際效用可以說差距很大。精益制造體系的生產執行系統在合資車廠中已經基本貫徹，本土車廠也在逐步推行這種理念。公司作業過程中文件傳遞電子化的趨勢比較明顯。全自動化的物流設備和系統已經在少數車企實現，下一步是與供應商的物流系統對接的時刻。“工業4.0”的理想狀態是每時每刻都能夠追蹤產品加工狀態，產品會告訴機器設備，它已經經過幾道工序，現在應該實施哪種工藝。在制造執行階段，系統性地進行物流仿真和產能分析屬于高階技能。得此技能者得天下。要實現按需生產，ERP電子系統必須和消費者/渠道連接在一起。實現這一點還有很長的路要走。

維護服務

汽車制造商想要維持長期的競爭優勢，最大化工廠的生產可靠性和設備綜合效率，同時優化總體擁有成本是關鍵的成功因素。將無意義的大數據“big data”變身成為智慧數據“smart data”，才能利用這些數據制定更加明智的決策。不管是新建廠還是老廠，都可以建立三維的工廠模型，這是下一步透明工廠的基礎。透明工廠意味著實時可用的全廠數據流可以在比如說云端用來生成真實工廠的虛擬鏡像工廠，管理者可以隨時調看工廠狀況。戴上VR或者AR眼鏡，整個工廠就可以呈現在面前。

實施問題管理系統，不僅要求有經驗的專家解決問題，重要的是要有預案和完善的機制，使得每次問題的出現都能讓我們找到漏洞和缺陷，讓企業運營和管理更上一層樓。

維護服務外包的情況在未來勞動力減少、知識密度提高的趨勢下會越來越多。一些企業已經實施了能源監控方案，但是還不知道如何利用已經收集的數據。定期維護固然重要，然而預防性維護在提高工廠可靠性上能夠貢獻更多。對工廠里成千上萬的傳感器產生的大數據進行挖掘，必然能找出很多可以進一步優化和改造的機會，這也就是所謂的大數據驅動的服務。在這一點上，數據云的應用和發展已經成為看得見的未來。

有關工業信息安全的考慮，合資車企更為完善，本土車企在這方面的意識比較弱，或者說懷著未知的恐慌，而這在未來工業智能制造框架內占據了重要的位置。

結語

隨著汽車的系列越來越豐富，新品推向市場的時間越來越短，要求柔性制造和信息化程度也在不斷提高。綜上所述，我們認為只有涵蓋了以上整個價值鏈且無縫連接的整體解決方案才能產生可持續的競爭力：加快上市、增加柔性、保證質量、提高效率，將用戶企業推向 “工業4.0”的高度。其中，企業管理人和員工的素質決定了未來工業智能制造的成色。

摘自《自動化博覽》2017年6月刊