機遇VS挑戰 大數據時代下汽車行業的智能制造

　　汽車大數據是一個巨大的戰略寶庫，如何運用制造大數據提升汽車行業的生產制造水平、改變經營業務模式、提升消費者體驗，乃至推動智慧社會的發展，這些都是汽車行業同仁共同面臨的機遇與挑戰。

　　隨著近年來我國社會整體發展水平的提升,人們的生活質量和水平也得到了顯著的提升,對于汽車的使用也更加頻繁。汽車行業作為當前智能制造的主要應用行業，應該怎樣智能升級？

　　近日，在成都舉辦的2018汽車大數據創新先鋒智能制造研討會上，國內各知名汽車企業、科研機構、媒體等專業人士，與主辦方數策的專家們一起圍繞汽車智能制造領域備受關注的話題展開研討交流。會議的主題非常明確：未來十年，中國汽車行業變革重生與數據智能密切相關。

　　其實不只是中國的汽車行業，由于互聯網的不斷滲透，全球汽車行業都在面臨變局。盡管中國汽車的智能化發展基于“互聯網+AI”的有利影響，但汽車行業卻仍然存在不少信息“孤島”，在定制化智能制造的重要創新道路上步履維艱：如何做到精細化銷售分析與預測？如何實現產銷存一體化？如何做到質量早期預警？以及如何優化零配件庫存管理？

　　中國汽車企業紛紛通過大數據應用進行智能技術的創新，以及產業鏈的變革來實現大環境下的汽車產業轉型。

以人為本

　　銷售計劃對于廠商整個供應鏈起到至關重要的作用。在此基礎上做出精準的銷售預測對于車企意義重大。大數據應用可以向上游打通，生產計劃、零部件采購計劃等等，最終覆蓋全業務鏈。并根據汽車行業的產品體系和生命周期來做預測，對于銷售影響最大的各種類型的事件積累成一個制定銷售預測的“武器庫”，用于銷售調整和沖擊預估。

　　另外，定制化智能制造是近些年車廠創新的重要方向。通過依托大數據、云計算、物聯網、移動互聯網和用戶互聯，實現高精度下的高效率。信息技術的進步，為汽車行業大規模智能制造提供了條件。處于汽車行業的變革前端的很多前沿汽車企業在2016年就以大規模智能化定制項目作為戰略方向。以消費者作為驅動力，通過收集用戶的需求大數據來完成一輛車的研發、制造、銷售、售后等全過程。

系統優化

　　智能制造的趨勢無可避免，智能制造的汽車質量也非常值得重視。大數據下的質量早期預警可以使問題提前發現提前解決，并減少受影響的車輛數目，直接節省質量問題成本，間接可以提高客戶滿意度，提升品牌形象；另外給管理層和工程師提供未來質量問題發展的參考，合理安排問題的優先等級，提高工作效率。

　　但無論預警哪塊兒的質量問題，都需要有準確的指標計算作為基礎，并且質量預警在售后質量的重要性和緊迫性更高。因此，利用大數據促進汽車品質的升級，進一步提升智能制造水平是十分必要的。

　　智能制造最顯著的特點除了體現在生產縱向整合及網絡化、價值鏈橫向整合、技術應用指數式增長外，更體現在全生命周期數字化。在全生命周期數字化的構建上，零配件庫存管理面臨很多挑戰：售后庫存管理的難預測性和客戶的多變性、供應鏈橫向供應節點之間的孤立性、上下游步調的不一致性。解決這一問題，需從三個方面入手：經銷商預測和庫存管理、區域優化、全鏈條供銷的協同。

　　時代的發展必然帶來技術的革命，在“互聯網+AI”革命風暴驅動下，智能制造領域以無人駕駛汽車為代表的智能汽車產品的研制、智能工廠和智能生產并支持以用戶為中心的個性化汽車產品生產模式的推進、汽車生產過程和工藝環節的自動化和智能化水平的提升，都離不開大數據的支持。

　　“中國制造2025”和“一帶一路”為汽車企業的智能制造帶來了巨大的機遇，但由于國內企業的自主創新和技術研發能力相對較弱、抗風險能力較弱以及配套產業技術仍需提升，汽車企業的智能制造注定不會一帆風順。未來車企到底如何運用大數據迎接挑戰？是激流勇進，還是細水長流？仍需拭目以待。

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