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大数据研究报告,艾瑞咨询:2021年中国车企数字化转型趋势系列研究之生产数字化篇!

大数据研究报告,艾瑞咨询:2021年中国车企数字化转型趋势系列研究之生产数字化篇!

国家互联网信息办公室数据显示,一些传统产业通过实施数字智能技术不断向工业4.0迈进,已经具有了较高水平的数字化车间或智能工厂,其生产效率平均提升37.6%、能源利用率平均提升16.1%、运营成本平均降低21.2%、产品研制周期平均缩短30.8%、产品不良率平均降低25.6%。

何为生产数字化?

生产数字化是应用数字化技术,以满足客户定制化需求为本,以应对车企生产不确定性为核心的生产变革手段

目前,中国车企在制造端面临的核心问题是现有的制造方案不能满足客户个性化、定制化的购车需求,大批量制造的同质化产品已无法得到客户的青睐,因此车企为提升自身竞争力开始尝试小批量定制化产品。至此,客户对于质量、配置、服务和交付时间要求的不确定性倒逼车企必须对整个生产流程做出改变,而生产数字化便是车企生产流程变革的重要手段。

生产数字化虽然可帮助车企优化生产排期、工艺流程等达成减本增效,但自动化设备的使用、制造经验的提升和精益制造的理念已将生产效率成倍提升,边际效应愈加明显。因此,艾瑞认为,车企生产数字化的核心在于利用数据能力应对消费者需求转变所带来的潜在风险,将生产流程、工艺中的不确定性降到最低,其为车企提供的长期隐形价值将远远超出想象。

大数据研究报告,艾瑞咨询:2021年中国车企数字化转型趋势系列研究之生产数字化篇!

汽车制造四大工艺简述

冲压、焊接、涂装、总装

冲压:由于工作环境较为恶劣,通常为简单、批量化的工作,因此自动化率可达90%以上。但其数字化程度相对较低,因为其虽然要求在达到一定精度内的大批量生产,但可通过库存来解决多数问题。焊装:焊装是汽车质量分界点,工艺相对复杂,环境恶劣,部分操作要求带有计算机视觉的设备进行自动化激光点焊,自动化率可达80%~90%,但由于分拼线和表面调整线操作较为复杂,仍需人工操作。涂装:工艺相对简单,由机器人按照既定轨迹喷涂即可,自动化率可达80%以上。但其过程少有复杂的数字化系统支持,因此数字化程度相对较低。总装:由于零部件种类较多且不规则,使用机器人成本较高,因此较为依赖人工装配,自动化率在20%~30%左右,数字化特征较多体现在工时优化和质量检测方面。

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工业大数据如何改善生产方式?

数据透明化、敏捷化成为车企生产方式变革的根本所在

工业数据为车企生产环节转型的基础,而数据的透明化,决策的敏捷化是生产数字化转型的根本。通过在库存、制造、物流、质检等各个生产环节产生的数据进行有效连接,分析及使用,改变原有粗放的生产方式。用数据的透明及快速传输能力打造数字工厂,解决车企生产环节长久以来的遗留问题或未被发现的问题,从而精准管控生产效率,预防潜在风险便是工业大数据赋予车企生产环节的意义。

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工业软件如何赋能生产控制?

处于执行层的MES赋能生产制造环节的数字决策

生产执行系统(MES)是车企生产环节重要的数字化工具,MES借助底层信息,根据上传的计划数据和生产实时数据做出反应、计算和展示。MES上接车间管理层下接设备,横向覆盖冲、焊、涂、总四大车间,可在生产、物流、人员、工艺、过程等维度做出快速响应,提高信息传递效率和精准度,有效降低由于不确定性因素导致的停工、错料等情况。

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工业机器人如何提升制造水平?

利用机器人流程自动化和数据能力打造数字智能工厂

供应商帮助企业搭建自动化生产线的周期一般为6到18个月,取决于产线长度和制造工艺复杂程度等因素。在四大车间当中,出于焊装对质量、精度要求较高,涂装喷房中环境高温高湿且涂料异味较重,因此焊接和涂装环节机器人用量最大,从几十到几百台不等,取决于产线生产节拍。冲压环节因操作流程简单,机器人仅作为抓取、装卸使用,因此少量机器人便可满足需求。而总装环节本身自动化程度较低,除玻璃打胶、密封条粘贴等,其他操作机器人难以执行,因此部分企业用量在8~10台不等。总体而言,每个机器人的使用约代替5个人工,可将JPH从30提升至50以上,将OEE从70%~80%提升至90%以上,极大程度上提高生产效率及制造水平。然而机器人在自动化时代就被各大车企广泛应用,因此机器人在数字化时代的价值不仅仅是机器替代人工,而是通过挖掘机器人采集到的数据进行进一步分析赋能整个生产环节,利用机器和数据价值的叠加打造数字工厂,为智能制造和工业4.0打下基础。

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数字孪生如何进行模拟仿真?

利用数据透明化降本增效,减少生产环节不确定性因素

在利用数字孪生进行生产仿真时,规划人员利用无人机等现场勘测设备进行绘制产线的基本信息,同时利用工厂已有的历史信息作为参考设置变量和参数建立模拟工厂,其输出的结果可作为评价工厂具体指标的重要参考。例如,通过制造流程孪生体观测生产节拍、机器人工作状态和生产工艺异常值等,可有效帮助现场管理者对物料输送、料道规划、工位和物料区进行统一规划。同时可对比物流、工位设置方案与生产工艺的适配性,提前得知规划的生产物流方案是否存在浪费,可在方案实施时大幅降低试错成本,避免设备的过度投入,可将物料成本节约30%左右,最大化降低在传统工厂生产时发生的不确定性问题。

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技术应用的终极目标—生产模式变革

柔性化模式令每下一辆汽车的生产都成为一个盲盒

任何新兴技术都并非为了应用而应用。在车企生产数字化进程中,技术应用的终极目标是利用数字工厂将传统汽车生产制造方式转变为柔性化生产方式,以便快速响应消费者个性化需求,以及降低为了满足消费者需求而产生的一切不确定性和风险,为下一阶段的智能化打下良好的基础。具体体现包含在冲压车间中以极短的时间内更换胎膜;在焊装车间中以机器人自主识别焊点位置和工艺要求;在涂装车间内自主完成油漆罐清洗同时降低资源浪费;在总装车间内AVG自动识别所需物料并及时配送。总之,在车企数字化转型过程中,前沿技术应用的目标并非在技术升级,而在完成一次历史性的生产方式变革;而变革后的未来工厂将具有快速而经济地适应生产变化的能力,和适应由需求改变引起的不确定性能力。

 

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