第1章 精益智能制造

1.1 制造业的机遇与挑战

在经济全球化与国际产业分工的格局中，中国制造业的工业化与再工业化历程短，基础薄弱，长期处于整个产业链的中低端。面对产业、市场、资源、环境和成本等多重内外压力，依靠资源要素投入和规模扩张的传统粗放经济增长方式难以为继，产品创新、技术创新、管理创新和模式创新成为制造业可持续发展与转型升级的重要途径。

1.1.1 技术与服务创新

满足用户需求是企业经营的永恒话题。随着用户需求日趋个性化与品质化，全球化市场与差异化竞争，产品生命周期不断缩短，产品具有高度技术化与服务化、个性化与大众化并存发展的趋势。制造业正逐步从单纯提供产品向提供产品全生命周期价值链服务转变。这种转变主要体现为以产品为中心向以用户为中心转变，从数量扩张向品质提升转变，生产型制造向服务型制造转变。

产品主要通过技术驱动来实现产品价值与服务创新，即提高产品附加值及其全要素生产率。在新产品研发过程中，采用模块化、模型化和软件化的理念，将工业技术体系的隐性知识和经验进行固化，借助计算机仿真和知识工程等手段进行产品创新设计。

当前，中国正成为世界汽车制造工业的集聚中心，产品与服务创新正推动汽车市场和汽车工业的迅速发展。电动化、网络化、智能化、模块化和轻量化成为汽车产业的创新发展方向。新能源、车联网、智能辅助驾驶等技术以及汽车后市场的发展正逐步改变汽车产业生态，汽车正在由单纯的产品实体逐步转变为一种服务载体。

1.1.2 智能化定制生产

大批量流水线生产是工业化大生产的主要生产组织方式，在一定程度上解决了消费侧的需求不足和供给侧的生产效率问题。但随着制造业的自动化水平提高，生产产能扩张，以及用户需求的个性化，企业竞争的核心已经由产品增量转移到价值增量。价值增量不仅聚焦传统经济学与生产管理中的功能需求、生产效率、生产成本、交期等概念，更多体现为价值链的延伸。例如，通过定制化满足用户的个性化需求，实现产品价值的最大化。制造企业生产模式进化推移如图1-1所示。

在汽车工业的发展过程中，20世纪初福特的流水线生产促进了汽车产品的普及。平台化生产采用平衡共性和个性的开发与生产模式，从而兼顾生产能力与用户需求的差异。平台化生产实现快速生产具有相似底盘、车身结构以及电子系统的车型。平台化生产仅定义动力总成的布局，而车身形式具有较强的衍生性，车辆的轴距、前后悬架、宽度等尺寸都可以改变。平台化生产在提高满足用户个性化需求能力的同时，大幅降低了汽车生产成本。这种生产理念对汽车制造的产品模块化、技术标准化和生产柔性化程度提出更高要求。

直接面向用户已经成为全球汽车制造业新的聚焦点。模块化是低成本满足用户个性化需求的一种重要途径，降低了从设计、采购到生产的复杂程度，其原理如图1-2所示。模块化生产进一步聚焦于满足个性化需求的柔性生产模式。在汽车模块化生产过程中，总装模块化是根据汽车各子系统的产品结构，将相关零部件组装为底盘总成、车轮总成、车门总成等总成模块。这种模块化总成组装缩短了总装车间的工位线长度和主线装配工时，提高了装配效率，缩短了生产周期，同时还进一步提高汽车生产线的柔性。

1.1.3 运营管理模式创新

在产品制造与流通的全球化过程中，人工费用、资源价格、税费汇率等不断拉高生产成本，降低企业盈利能力。同时，由于产业和产品结构不合理，市场极易出现产能过剩与有效供给不足并存的情况。在工业化生产体系的运作过程中，产品、市场、质量、成本和效率是企业提高自身竞争力与可持续发展的着力点。对于任何一家制造企业，都需要一种规范、操作性强的生产运营管理模式，以此提升产品质量，降低生产成本，提高企业管理的有效性和效率。对于个性化定制生产，制造企业最大的挑战是如何平衡个性化与规模化，实现高效定制化生产和快速响应。这对制造企业的生产与供应链体系的柔性是一个巨大的考验。

以汽车行业为例，汽车生产具有工艺复杂、自动化程度高、连续作业的特点。汽车企业对成本管控、品质保证和供应链体系等方面的管理手段要求较高。如何加强生产过程管控，提高资源利用率，降低生产成本是汽车企业生产管理的重点。为了在激烈竞争中胜出，企业只有通过更科学的管理理念，对内部组织体系、外部供应链体系、生产与计划决策体系、生产运营管理体系等进行系统性创新，运用柔性生产、并行工程、精益生产和供应链等生产组织方式，实现全流程的质量、效率与成本领先。

1.1.4 信息与制造深度融合

先进制造技术、自动化技术、信息技术、网络技术等已经渗透到传统制造产业链的各个环节，并与传统制造业不断融合发展。尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术与制造业深度融合，推动着低成本感知、高速移动连接、分布式计算和大数据分析等技术在制造业的深入应用，促进制造业态与生产模式的不断变革，使个性化定制生产与制造服务成为可能。

例如，车联网技术的应用是汽车行业潜力巨大的创新市场。利用全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）、传感器、移动图像处理等技术，汽车可以实现对自身状态信息与用户行为数据的自动采集，提供不停车收费系统（Electronic Toll Collection，ETC）、车辆跟踪等初级应用服务。如何利用这些海量数据进行分析和挖掘，提升产品服务和用户个性化服务成为一个重要需求。图1-3是汽车大数据的一种整体解决方案。其中，大数据在整车厂的角色定位是在智能生产领域。针对生产系统瓶颈、质量缺陷等问题的传统信息分析方法通常需要几个月甚至更长时间，而采用大数据分析预判技术后，通过建立相关统计分析数学模型，此项工作不到1周时间即可完成。这种时效上的大幅提升，使得生产流程与管理环节的结合更加紧密，促进了高效、低成本的生产。