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    深度解析汽车制造的数字化现状

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    深度解析汽车制造的数字化现状

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    2021年中国汽车数字化转型:生产制造篇
    2021年中国汽车数字化转型:生产制造篇

    头豹研究院

    ·

    汽车

    发布时间

    2021-9-4 00:00

    全文字数:3682字 精读时间7分钟

    本文援引于报告《2021年中国汽车数字化转型:生产制造篇》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。

    头豹科技创新网内容覆盖全行业、深入垂直领域,行业报告每日更新;政策图录、数据工具助您轻松了解市场动态;智能关键词轻松搜索,直奔行业热点内容。

     

    诚挚欢迎各界精英交流合作,头豹承接行业研究、市场调研、产业规划、企业研究、商业计划、战略规划等业务,您可发送邮件或来电咨询。

     

    客服邮箱:CS@leadleo.com 咨询热线:400-072-5588

     

    核心摘要:

    从作为数字化技术需求方的汽车行业来看,数字化技术贯穿汽车行业的制造、生产、营销、管理、运维以及后服务等各环节,同时从汽车生产制造端的数字化转型来看,其目的是为实现柔性制造、智能化研发与生产、降本增效以及解决行业转型面临的挑战等应用。那么,在中国汽车行业的制造端进一步加快引入数字化技术的背景下,汽车制造业的市场现状、核心技术、驱动因素与未来发展趋势将如何变化?

     

    汽车行业数字化转型背景

    在中国互联网不断更新迭代的时代背景下,涵盖物联网、大数据、云计算等技术的数字化技术需求随之提升。同时,截至2020年,以大数据分析与挖掘、物联网、云计算为代表的数字化技术在汽车行业应用比例合计高达53.7%,因此汽车行业是数字化技术关键应用场景。

    从作为数字化技术需求方的汽车行业来看,数字化技术贯穿汽车行业的制造、生产、营销、管理、运维以及后服务等各环节。如整车厂可通过数字技术实现流程自动化、设计研发数字化,汽车4S店可通过依托于云计算的大数据平台实现汽车智慧运营,即降低获客成本与提高用户转化率。同时在汽车后服务市场,汽车云平台可实时检测新能源汽车的运行状态与电池情况,将其数据同步至附近的维修站,从而提升用户体验。

    鉴于数字化转型市场的前景可观,本报告为中国汽车行业数字化转型报告,将从市场规模、关键技术、驱动因素等方面梳理中国汽车制造领域的数字化转型市场现状,并对此行业的发展趋势做出分析

     

    汽车行业数字化转型价值

    汽车是通过多个零配件经过各类工序进行加工与装配而成的产品,其零部件需从各车间传输至另一加工间进行各类工序的加工,同时为满足汽车产品的多型号、高质量以及较高的生产物流效率等需求,其汽车整体加工工序的复杂性较高,导致其整体生产环节涉及的高端且昂贵的加工装备、人力物力较多,其总体具备较强的离散型制造业特点。

    在如大数据、云计算等数字化AI技术赋能的供应链短链与数字化仓储物流下,车企可在原有的生产模式下对过去的排产历史记录进行分析,车企可在建立柔性化的生产经验模型的同时实现低成本、周期较短的生产计划解决方案。

    具备柔性化生产能力的车企的各车间可分别完成自动化装配、传输、监控等环节,同时汽车零配件可按订单和排产顺序分拣至各生产线,助力车企产线同时装配超10种不同类别的车型,在降低生产成本的同时满足汽车客户的多样化需求。

    汽车行业数字化转型关键技术:

    一、工业机器人

    工业机器人指自动化工业制造领域内具备自动执行工作能力的多关节机械手臂或多自由度的机器装置,其在工厂内可通过人类指挥操作进行工作,同时可按照相关系统的程序运行,中国工业机器人按操作极坐标分类可直角坐标机器人、圆柱坐标机器人(SCARA机器人)、球坐标机器人和关节型机器人。

    中国机器人按功能分类可分为搬运机器人、加工机器人、装配机器人以及喷涂机器人,其应用已涵盖工业产品制造流程中的多个环节,如分拣、运输、铸锻、冲压、切割、加工、包装、拆卸、喷涂等。随着中国工业机器人的技术持续更新迭代和发展,中国工业机器人下游应用领域逐渐从汽车、电子、金属制造等领域拓宽至锂电、食品饮料等领域,截至2020年,由于下游电子市场需求持续提升,中国工业机器人应用占比最高的为电子,其次为汽车制造,两者占比合计已达61%。

    应用于汽车领域的工业机器人主要可实现数据收集与上传以及执行工作指令等功能,同时可赋能汽车制造中的冲压、涂装、总装等环节,可实现5-7个操作工人的替代,是车企实现降低人工成本的关键技术之一。同时,工业机器人在汽车焊接、拼装以及总装车间可实现各重复型工作,在数字云计算技术的赋能下,工业机器人可实现操作间隔的优化,其经优化后的生产节奏可提升其产量,随着汽车制造中工业机器人的不断引入,其销量有望在未来3年保持持续上升趋势。

     

    二、工业软件

    工业软件指用于提高企业研发设计、生产制造、服务、管理水平的软件,其主要应用于工业制造领域,其按照业务分类主要可分为生产控制软件、研发设计软件、嵌入式软件以及信息管理软件。同时由于工业软件具备工业制造端的数据运营、分析、配置、分工、评价等功能,工业软件作为车企应用的重要技术之一,可提升其生产协同效率、促进生产过程互联互通以及改善企业流程管理水平。

    随着车企客户的定制化、个性化需求逐渐提升,车企应对客户订单变化及时响应与小批量生产或单个车辆生产能力的重要性愈发凸显,同时工业软件作为打通各车间级的生产过程管理与制造架构间互联互通的数字系统,其可赋能汽车制造的交货周期、车型调整等环节以实现汽车的智能制造。以MES软件为例,截至2021年,通过引入MES软件等数字化技术赋能其生产环节工业制造厂商与车企厂商数量逐渐增多,如依托于MES打造智能仓储、缩短响应周期的北汽集团、上海通用汽车等,此类车企在MES的大力布局将驱动其市场规模增长。

     

    三、虚拟仿真与数字孪生

    数字孪生技术是通过物理模型、传感器、运行历史、数据分析等相关数字化技术创造虚拟的模型,从而使得操作者可为现实物理世界中的物体进行多维度的仿真映射,并反映现实世界中实体的运作周期过程。在实现汽车行业制造端的数字化转型过程中,操作人员为确认部分零部件的组装和各生产环节是否可满足产品出厂或生产制造要求,操作人员需使用仿真软件或数字孪生技术对生产规划过程进行建模分析。

    其中,应用于汽车制造领域的主流仿真技术包括物流仿真、车间布局仿真、机器人仿真、制造工艺仿真、虚拟调试等,其主要目的在于对生产方案进行提前反复验证,从而助力汽车生产端减少调试与变更周期。汽车数字孪生工厂架构的原理主要是车企通过接收与分析经虚拟工厂反复验证与模拟的数据,并将其反馈至现实工厂从而实现降低生产试错成本且节约设备运转投入,同时减少30%-40%的物流与设备的使用成本。因此,数字孪生工厂输出的分析结果是车企分析各生产环节具体指标的关键参考标准,其为汽车制造端的实现数字化转型的关键手段之一。

    从车企生产的冲压、焊接、涂装以及总装环节来看,各生产环节的零配件装配过程和工艺方法均需被虚拟工厂的相关系统定义,然后利用生产模拟、物流模拟、柔性模拟以及设备模拟等方式对汽的可装配性、加工顺序、工作分配、机器人协作等工作进行验证,若验证过后的生产工艺与产品规格或质量符合标准,则将开展后续的现实工厂生产工作,反之将重新进行验证与修改。

     

     

    深度见解:汽车制造数字化转型的挑战与风险

    数据采集与管理

    随着中国汽车行业的数字化转型进程不断的发展,在汽车制造车间的中的传感器采集到的数据量与数据的分类将愈发增多,其中数据类型包括产品数据、生产数据、车间数据、仿真数据、物流数据等,多类型与数据量的增长加大了数据集成与数据分析、清洗的成本与难度,若车企无法保证产品生命周期内各生产环节的数据流通性与准确性,将阻碍数字化系统发挥其作用。

    搭建生产数据库的挑战

    中国汽车制造领域的车间生产设备、相关工具、器具、大型机械等相关的制造资源在三维数据的丰富程度方面存在部分欠缺,而汽车制造领域的数字化转型中柔性化生产与数据通用化功能较依赖三维数模的建立,因此车企搭建丰富的生产数据库从而建立三维数模的统一标准是其实现业务需求与智能制造具备统一标准与资源积累的基础,同时车企仍需重视数据与知识库的有效结合。

    软硬件结合的统一性

    随着中国自动化技术水平的不断提高,应用于汽车制造领域的自动化设备数量也逐渐提升,如自动化流水线、自动化物流、自动化组装等技术的应用已较成熟,但由于其存在部分网络的接口规划与部署不统一、软硬件结合的统一性较低以及少量信息字段命名不规范等因素,导致汽车生产制造中存在信息孤岛,因此数字化转型过程中的软硬件的统一性与信息字段的标准性尤为重要。

    系统集成能力欠缺

    在数字化转型热潮推动下,中国智能制造需求逐渐提升,其市场规模呈现连续扩张趋势,但其总体由于相关核心技术壁垒高(高端智能制造装备、嵌入式软件技术、数字化关键技术或核心部件的进口率较高)、人才缺失,导致其解决方案的供给能力不足,此外,提供数字化转型的中国本土企业或智能制造系统的集成商规模较小,将阻碍车企数字化转型速度。

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