未来汽车漫谈16---大系统观指导汽车产业数字化总体架构设计

（智能制造万里行 彦论）

运用大系统观构建汽车产业数字化总体构架，可以从以下几个方面着手：

一、整体规划与目标设定

1、全产业链视角

汽车产业数字化总体构架应涵盖从原材料供应、零部件制造、整车装配、销售与售后服务到汽车报废回收的全产业链环节。明确每个环节在数字化转型中的角色和目标，例如原材料供应环节要实现供应信息的精准对接，零部件制造环节要提高生产效率和质量稳定性。考虑汽车产业的全球化特点，规划应能适应不同地区的法规、市场需求和供应链布局。例如，在构建数字化构架时，要确保能满足欧盟严格的环保法规要求下的零部件追溯性需求，同时也要适应新兴市场快速增长的消费需求特点。

2、多维度目标确定

效率提升目标：设定减少生产周期、提高供应链响应速度、提升售后服务及时性等效率相关目标。例如，通过数字化手段将汽车生产的总装环节时间缩短 20%，将零部件采购周期从平均 30 天缩短到 20 天以内。

质量改进目标：包括提高产品质量一致性、降低缺陷率等。如将整车的首次故障里程数提高 50%，将零部件的不合格率降低到 1% 以下。

创新能力目标：鼓励在汽车设计、新能源应用、智能网联功能等方面的创新。例如，每年推出一定数量的新型智能网联汽车功能，在新能源汽车的电池技术创新方面达到行业领先水平。

二、要素分析与整合

3、技术要素

信息技术集成：整合物联网（IoT）、大数据、云计算、人工智能（AI）、区块链等多种信息技术。物联网用于汽车生产设备、车辆自身的联网感知；大数据技术用于处理海量的汽车产业数据；云计算提供计算资源和存储资源；人工智能用于智能驾驶、质量预测等功能；区块链用于供应链溯源、数据安全和信任机制建立。

工程技术融合：结合汽车工程技术，如汽车动力学、热管理、电子电气架构等。例如，在数字化构架中，要确保电子电气架构能够支持车辆的智能网联功能升级，并且要考虑汽车动力学性能在数字化模拟和优化中的实现。

4、人员要素

技能培训与提升：针对汽车产业不同岗位人员，如工程师、技术工人、销售人员、售后服务人员等，开展数字化技能培训。例如，为工程师提供人工智能算法在汽车设计中的应用培训，为售后服务人员提供远程故障诊断技术培训。

组织文化塑造：培育适应数字化转型的组织文化，鼓励创新、协作和数据共享。例如，在企业内部建立创新奖励机制，对在数字化创新方面有突出贡献的团队或个人给予物质和精神奖励。

5、资源要素

数据资源管理：将汽车产业各环节产生的数据视为重要资源，包括车辆运行数据、生产过程数据、销售数据、用户反馈数据等。建立数据采集、存储、分析和共享的规范和机制，确保数据的准确性、完整性和安全性。

资金与设备投入：合理安排资金用于数字化技术研发、设备采购（如智能生产设备、数据中心设备）等。例如，企业每年投入一定比例的营业收入用于数字化转型项目，确保数字化设备的更新换代。

三、层级架构设计

6、设备与感知层

智能生产设备：在汽车制造工厂中，采用智能机器人、自动化生产线、智能检测设备等。这些设备应具备自我感知能力，能够实时监测自身的运行状态，如温度、压力、振动等参数，并且可以通过网络将这些数据传输到上层系统。

智能网联汽车终端：汽车本身成为一个智能终端，安装有大量传感器（如摄像头、雷达、传感器等）用于感知周围环境和车辆自身状态，同时具备车联网通信功能，可与外部网络、其他车辆和基础设施进行信息交互。

7、网络与传输层

车间网络：构建高速、可靠的车间网络，如工业以太网、5G 专用网络等，用于连接生产设备，确保生产指令的快速准确下达和设备状态数据的实时上传。

企业网络与车联网：企业内部网络连接各个部门和生产基地，实现数据共享和业务协同。车联网则将汽车与云平台、交通基础设施、其他车辆等连接起来，采用 4G/5G 等无线通信技术，满足车辆实时数据传输和远程控制的需求。

8、数据与平台层

数据层：建立数据仓库、数据湖等数据存储体系，存储汽车产业全生命周期的数据。对数据进行分类、清洗、标注等预处理操作，以便后续的数据分析和挖掘。

平台层：构建汽车产业数字化平台，包括工业互联网平台和汽车云平台。工业互联网平台侧重于汽车生产制造环节的设备管理、生产流程优化等；汽车云平台则更多地关注车辆的运营管理、用户服务、软件升级等功能。

9、应用与服务层

生产制造应用：如制造执行系统（MES）用于生产计划、调度、质量控制等；计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）用于汽车产品设计和工程分析。

销售与售后服务应用：数字营销平台用于汽车产品的推广和销售，售后服务管理系统用于故障诊断、维修预约、配件管理等。

智能网联应用：如自动驾驶辅助系统、智能交通管理系统、车辆远程监控与控制应用等。

10、决策与管理层

数据驱动决策：利用数据分析和人工智能技术，为企业高层管理人员提供决策支持。例如，通过对市场数据、销售数据、用户反馈数据的分析，制定产品战略、市场策略等。

企业管理与协同：在企业内部，通过数字化系统实现人力资源管理、财务管理、供应链管理等职能的协同运作；在企业外部，通过与供应商、经销商、合作伙伴的数字化接口，实现产业协同发展。

四、系统交互与协同

11、内部协同

部门间协同：汽车企业内部的研发、生产、销售、售后服务等部门之间要实现数据共享和业务协同。例如，研发部门的产品改进信息要及时传递给生产部门，销售部门的市场需求信息要反馈给研发部门用于产品优化。

生产环节协同：在汽车生产过程中，冲压、焊接、涂装、总装等环节要通过数字化手段实现无缝对接，确保生产流程的高效流畅。例如，通过数字化排产系统，前一生产环节的成品可以准确无误地进入下一生产环节。

12、外部协同

供应链协同：汽车制造商与零部件供应商、原材料供应商之间要建立紧密的数字化协同关系。例如，通过共享需求预测信息、库存信息等，实现零库存管理或最小库存管理，降低供应链成本。

产业生态协同：与交通、能源、科技等相关产业进行协同。例如，与交通部门合作，实现智能交通系统与汽车智能网联功能的对接；与能源企业合作，推动新能源汽车的充电设施建设和能源管理。

五、系统评估与优化

13、评估指标体系建立

技术性能指标：包括网络带宽、数据传输速率、系统响应时间、数据准确性等。例如，要求车间网络的带宽满足生产设备实时数据传输的需求，数据传输的错误率低于 1%。

业务效益指标：如生产效率提升率、产品质量改善率、市场份额增长率、客户满意度提升率等。例如，生产效率要在数字化转型后提高 30%，客户满意度要达到 90% 以上。

创新能力指标：衡量企业在数字化技术应用、新产品推出、商业模式创新等方面的能力。例如，每年推出的数字化创新产品或服务数量，企业在智能网联汽车领域的专利申请数量等。

14、持续优化机制

监测与反馈：建立系统监测机制，实时收集系统运行数据，根据评估指标体系进行分析，及时发现问题和不足。例如，通过在系统中设置监控点，实时采集数据传输、应用响应等数据。

调整与改进：根据监测和分析结果，对汽车产业数字化总体构架进行调整和改进。例如，如果发现某一应用的响应时间过长，分析原因并优化相关的算法、网络配置或硬件设备。