這些年，大大小小走過很多企業，包括主機廠，也包括零部件企業，其中有合資品牌，也有自主品牌。在企業一線的所見所聞，使我們深刻感受到，對于“工業4.0”亦或是“智能制造”的行業發展大勢，汽車行業的熱情非常之高，各個企業都在數字化的道路上積極探索和實踐，只是基于現狀的需求不同，大家都在不同的階段不懈努力中，有收獲，也有困惑。

汽車行業的數字化基礎，應該說是非常好的——產品設計的數字化早已是工程師們的日常，平臺化管理也已越來越普遍;規模化生產的流水線上，自動化水平普遍較高，不少機加線、沖壓線、焊裝線、涂裝線都實現了100%的自動化，無人工廠已不鮮見;產品性能測試也已在周期和成本倒逼的情況下越來越多地采用了虛擬仿真手段。

在這樣的基礎上，汽車行業實現工業4.0按理應該是輕而易舉、水到渠成，不過事實并非如此，時過境遷，當數字化、智能化來襲，曾經傲嬌的優勢也許會變成今日的痛點。

由于早期缺乏前瞻性的頂層設計，很多模塊和系統現在成為了信息孤島。后期的一些指導策略和規劃，多為現況所困，在實際推行中往往也是阻力重重。汽車供應鏈非常復雜，尤其是像汽車主機廠這樣體量龐大的企業，工業4.0的整體架構往往比較宏大，具體的應用場景千頭萬緒，真正落地談何容易？！

那么，信息孤島如何破？整體規劃怎么做？千頭萬緒從何起？

以數據為核心

首先要明確一點，工業4.0的核心是數據。隨著信息物理系統（CPS）的推廣，智能裝備和智能終端的普及，以及各種各樣傳感器的使用，將會帶來無所不在的連接，所有的聯網終端，包括汽車及零部件的設計者和生產者本身，都會源源不斷地產生數據，這些數據將會滲透到企業運營、價值鏈乃至產品的整個生命周期，成為工業4.0的基石。

理想的工業4.0，必須做到產品全生命周期各階段中數據流的暢通無阻，包括產品設計、生產規劃、生產工程、生產實施以及服務，這五大環節用數字化全部打通，最后呈現出來一種完全不同于傳統生產方式的全新的企業運營模式。

在工業4.0時代，數據將呈現爆炸式的增長態勢。現階段的汽車主機廠及零部件供應商，首要的難題，是把底層設備數據以統一的標準連接起來，這也正是工業4.0落地的基礎。

在汽車行業，如果是一家“造車新勢力”，那么數字化、智能化的理念正是其先天特質，從產品設計和新建工廠開始就使用統一的標準化的數據，是比較容易做到的。越南VinFast就給了我們一個很好的示范。他們采用了西門子的全套數字化解決方案，只用了傳統車企50%的時間，就實現了從設計到交付的整個過程，這就是數字化帶來的卓越效率！

如果是一家成熟的傳統汽車主機廠或是零部件供應商，這個問題可能會比較棘手，因為他們大多面臨的是把原來的工廠從自動化和基礎信息化逐步向數字化進行改造，除了技術問題，還要考慮人才、現有軟/硬件、正常生產任務以及成本回報等因素。

對于這樣的普遍現狀，面向制造業的OPC UA（OPC統一架構）應需而生，它可以有效幫助用戶解決已經形成的信息孤島問題，最終獲得標準化的數據。

OPC UA是一種專為目前尚處于信息孤島的設備之間建立附加通信通道的工具，可以為不同生產廠商生產的成套裝備、機械設備和部件之間提供一種統一的通信方式，確保設備之間的信息可以無縫傳輸。當然，OPC UA不是來替代現有通信協議的新協議，而是實現設備通信進行統一對話的工具。

在此基礎之上，數據流可以暢通無阻。

科學規劃指導實踐

獲得數據之后，用戶希望充分利用這些數據。小到一個汽車零部件設計尺寸的優化、加工參數的優化，大到整個汽車供應鏈上相關部件產品、生產以及相關供應商和合作伙伴的所有數據，用戶都希望能夠深入挖掘和分析，支持業務的良性發展。

這個數據流應該怎樣流動？汽車行業用戶需要一個科學的總體規劃來指導具體實踐。這方面，西門子的“數字化雙胞胎”解決方案是一個比較完整的產品全生命周期的數字化解決方案，可以以此為例展開討論。不過實際上，西門子也是目前業界唯一能夠提供這樣完整解決方案的企業。

這個解決方案包括“產品的數字化雙胞胎、生產的數字化雙胞胎、性能的數字化雙胞胎”。在這里，虛擬和實際互為驗證，預測和現場完美結合——“雙胞胎”的命名非常形象地反應了這種鏡像關系。

產品的數字化雙胞胎，對象包含構成整車的零部件及控制軟件，包含機械結構、電氣系統及其物理特性;生產的數字化雙胞胎，涉及到規劃、編程、工藝仿真、現場自動化軟硬件的所有方面;性能的數字化雙胞胎使用戶可以實現更深入、更全面的數據分析，從而幫助設計工程師和工藝工程師實現更好的產品性能和更高效的生產運營。

區別于工業4.0關于“產品設計、生產規劃、生產工程、生產執行、服務”這五個橫向連接的端對端的解決方案，“產品的數字化雙胞胎、生產的數字化雙胞胎、性能的數字化雙胞胎”是企業運營中三個縱向連接的環節，他們在不同的維度對數字化進行了互為補充的闡釋。

需要強調的是，這是一個閉環的完整數字化生態環境，三個數字化雙胞胎通過基于工業云平臺的MindSphere物聯網連接，用戶能夠利用物聯網的豐富數據和高級分析，持續進行改進，讓流動的數據持續不斷地產生價值。

此外，在大數據、云計算、人工智能等智能化技術的加持下，該解決方案還可以實現更大范圍的整個價值鏈的持續優化和自學習，并能夠將數據轉化為知識庫——這對于任何一個企業用戶來說，都意味著價值的無限放大和無限延伸，也意味著從數字化向智能化的提升。

隨之而來的好處顯而易見：新車的開發周期大幅縮短，開發所需的原型樣件數目減少，生產工藝和車間現場可以精確模擬，生產單元和最終產品的性能得以預測，生產效率提高、產品不良率降低，幫助企業在產品和生產運營的全生命周期內優化整體運營，有效提升企業競爭力。從汽車零部件到整車，從設計到生產，再到銷售和服務，都是如此。

在我們看來，這不僅是一個解決方案，更是一種理念和思維，非常具有前瞻性指導意義。

腳踏實地循序漸進

明確了整體指導思路之后，工業4.0要真正落地。這是最挑戰的過程，也是最艱難的過程，不過，分解整體規劃，分階段分步驟地去做，可以化難為易、化繁為簡。

工業4.0在汽車及零部件企業的落地，必須是腳踏實地、穩扎穩打地通過數字化、智能化，逐步演進到工業4.0時代。這是一個循序漸進、持續改善的過程，沒有一家企業能夠一蹴而就，即便是全球數字化樣板——西門子安貝格成都工廠，也是經過了25年的持續建設和不斷提升，才達到了今天的水平。

北汽新能源青島基地先期建立了產品設計和制造工藝的數字化連接，今后將在工藝仿真和仿真測試平臺建設方面更進一步。一汽紅旗則是一期項目從總裝開始探索，二期項目將著手沖壓、焊裝、總裝，繼續實施工藝和管理的數字化。

每家企業都應結合自身現狀和需求，量身裁衣，選擇一些應用場景開始，由點及線再到面，逐步推動數字化的落地。必要的時候可以借助于專業的咨詢和服務團隊的力量來進行。特別是成熟度比較高的汽車及零部件企業，對于大的數字化項目更要慎重，因為短期內的附加值可能很難評估，但是他們仍然可以關注一些具體的應用場景，結合瓶頸問題來進行數字化，然后根據發展需求逐步擴展應用。

針對瓶頸問題，業界也有很多例子可以參考。如果熱銷車型供不應求，你的主要壓力是設備故障停機影響產能，那么你需要重點關注易損部件或關鍵設備的數字化和預維護，比如沖壓工藝中的電機振動檢測與分析等，可以避免或減少停線造成的產能影響和直接經濟損失;如果你的主要瓶頸問題在于車身質量，那么數字化焊接質量監控就可以對包括焊帽尺寸、焊接電流等在內的工藝參數進行在線監控，并可實時進行智能化的調整，以達到穩定可靠的最佳焊接質量;如果你當前的首要目標是節能降耗，降低生產成本，那么作為四大工藝中的能耗大戶，涂裝工藝中的數字化能源管理等，都會對企業降本增效帶來最直接的受益;如果多元化能源動力需要一條總裝線上生產N種車型，并且車型每年都在變化，甚至基于消費者個性化需求的汽車定制化生產成為重要需求，那么總裝線的柔性化、數字化則必不可少。..。..

另外，在汽車行業，很多車企和零部件供應商都是跨國企業，這些廠商在世界各地建有多家工廠，那么在標準化、模塊化的部署之下，只要用數字化的手段監控并分析其中的一個工廠，其他工廠的同類問題都可以得到解決，數字化使得技術創新和模式創新的市場化效率大幅提升。

當然，除了技術，工業4.0還必須同時考慮人的因素。自動化、數字化的目的不是替代人，而是與人更好地協作起來實現最終目標。事實上，據德國政府發布的一項報告顯示，在交通、能源相關行業，數字化不僅不會減少工作崗位，反而會有增加——預計到2021年，會有4%～7%的崗位增加。人在數字化的過程中依然非常非常重要，只有將人與技術、人與產品、人與設備完美協調起來，整個體系才能發揮最大效能。

未來始于當下

制造業的數字化勢不可擋，汽車行業的數字化又顯得更為迫切。一方面，汽車產品正在經歷電氣化、智能化、輕量化等多種技術的顛覆性變革，另一方面，汽車市場正在逐步走向多品種、小批量甚至定制化的商業模式，因此，整個產業鏈都在重構，價值鏈也將向后端轉移。想要靈活應對各種紛繁變化，數字化是唯一的出路。

在這個創新激蕩的數字化時代，數據的血液會將汽車供應鏈甚至整個物聯網的世界連成一個合體，各個系統之間的邊界將會在今后逐步變得越來越模糊，你中有我、我中有你。當邊界在不知不覺間逐步消失，那正是數字化的偉大成功。

未來可期，當然，重要的是你得始終有數字化的理念，并且向著工業4.0的正確方向開始行動。西門子汽車行業網站上有一行醒目的大字說的非常到位——“未來競爭優勢始于當下”！

來源：AI汽車制造業