,中国智能制造系统解决方案汽车整车行业市场研究报告,汽车行业是国民经济的支柱产业，是离散工业的领军者，是制造业皇冠上的明珠。作为制造业的集大成者，汽车 产业特别是整车行业不仅自身是实现智能制造、建成制造强国的典型行业，也对智能制造系统解决方案提出了更高的 需求！为了摸清汽车整车行业智能制造发展现状、梳理智能制造领域制约行业发展的问题，2019年5月中国智能制造系 统解决方案供应商联盟（以下简称“联盟”）联合中汽研汽车工业工程(天津)有限公司，面向国内主要的乘用车制造 商，包括一汽、东风、长安、广汽、北汽、吉利、奇瑞、华晨、东南、比亚迪、江淮、上汽通用五菱、上汽大众等代 表性企业开展调研，汲取行业智能制造经验和成果，编写形成了中国智能制造系统解决方案汽车整车行业市场研究 报告（ 以下简称“汽车整车行业市场研究报告” ）。2019版汽车整车行业市场研究报告是在2018年中国智能制造系统解决方案市场研究报告里汽车分行业 研究的基础上，聚焦汽车整车行业，剖析其智能制造市场发展的新特点和新趋势。报告从市场发展概况出发，对整车 行业智能制造转型升级现状和典型供应商的情况进行深入地分析和研究，并集中梳理了七大整车行业智能制造系统解决方案典型场景，同时对整车行业智能制造系统解决方案供应商（以下简称“供应商”）面临的挑战和机遇进行总结。,研究背景,CONTENTS,一、整车行业智能制造市场发展概况,三、整车行业智能制造系统解决方案典型场景,二、整车行业智能制造发展现状及典型供应商情况,四、整车行业智能制造系统解决方案供应商挑战与展望,重点从以下五个方面分析，其中整车智能制造的特点按照生命周期中设计、生产、服务三个环节展开。,内容简述,整车行业智能 制造市场发展 概况,智能制造定义,智能制造是系统工程,整车行业生产形态变化,整车智能制造特点,整车智能制造趋势,1.1 智能制造定义,智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的 各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造发展规划（2016-2020年）工信部联规2016349号智能制造是为了创造和提供可持续产品与服务系统，集成利用基于Cyber、人因与物理空间中新兴信息技术的智 能决策、工艺、操作与资源来提升自身性能与技术方面能力的制造方式，它也与多个企业的价值链中的其他领域 进行协作。注1:性能包括灵活性、效率、安全性、可靠性、可持续性或企业识别出的其它性能指标。注2: 除了制造之外，其他企业的环节还包括工程设计、物流、营销、采购、销售或涉及企业的其它环节。ISO/TMB SMCC智能制造协调委员会 & IEC/SMB SyC 智能制造系统委员会,1.2 智能制造是系统工程,主要技术,内涵与发展方向,智能制造,产品智能化产品可追溯、可识别、 可定位、可管理,管理智能化企业内无信息孤岛企业间实时互联企业、人、设备、 产品实时互联,装备智能化智能工厂、设备 全面联网和通讯,生产智能化大规模定制、极少 量生产、服务型制 造以及云制造,服务智能化用户需求高效、 准确、及时挖掘、 识别和满足,智能制造是一个系统工程，涉及多领域“IT+OT” 技术的集成融合。,1.3 整车行业生产形态变化,1913,1955,1980,2000,1850,大批量生产,多样式的成批量生产,个性化的成批量生产,全球性,区域性柔性化,产品多样性,单一品种产品生产销量,复杂性,当前整车行业生产形态发生着变化，逐步从大批量生产到个性化的成批量生产，体现出全球性、区域性、柔性化等特点，影响着整车行业生命周期各环节的智能制造发展。,1.4 整车智能制造特点设计环节（按生命周期）,客户 需求 驱动,零缺陷 产品 研发,产品 准时 交付,产品 预验证,工艺 预验证,管理 预验证,模块化 整车平 台架构,为进一步优化整车产品上市周期、降低研发成本，设计环节主要呈现以下特点：相关特点,1.4 整车智能制造特点生产环节（按生命周期）,一体 化统筹 安排,执行准 时透明,敏捷制 造工厂,具备JIT生产特点,生产高 度柔性,当前整车更新换代的周期越来越短，复杂程度也随之提高，通过智能生产管理系统深度融合各类技术，逐步实现一体化统筹安排、执行准时透明、生产高度柔性、具备JIT（Just In Time）生产特点的敏捷制造工厂。相关特点,1.4 整车智能制造特点服务环节（按生命周期）,个 性化,数据 驱动,极度敏捷,以用户为中心，通过大数据 支撑，结合客户需求，实现 实时的智能分析和服务,能够通过大数据的支撑自动辨识用户的显性和隐性需求，并逐步实现主动、高效、安全地满足其需求。相关特点可预见性,1.4 智能制造赋能设计生产服务一体化,设计面向大规模定制的设计贯通 零缺陷、预验证等,面向生产链的贯通柔性生产、各生产单元协作生产,服务面向用户的服务 可预见性、敏捷型,1.5 整车智能制造趋势向一体化协同方向迈进,信息产业,汽车产业,装备产业、 材料产业,零部件企业,整车企业,工业软件企业,设计,生产,服务,产业间一体化,产业内一体化,企业内一体化,当前，整车行业智能制造逐步由集中式控制向分散式增强型控制转变，要求建立高度灵活的数字化和一体化的产品与服务体系，打造企业内、产业内和产业间的一体化协同是未来进一步实现智能制造的基础和保障。,CONTENTS,一、整车行业智能制造市场发展概况,三、整车行业智能制造系统解决方案典型场景,二、整车行业智能制造发展现状及典型供应商情况,四、整车行业智能制造系统解决方案供应商挑战与展望,重点从两个方面展开分析：分别研究了整车行业智能制造的发展现状、并对当前国内、国外典型的智能制造 系统解决方案供应商进行分析和梳理。,内容简述,整车行业智能制造发展现状及典型供应商情况,智能制造发展现状,国内外典型供应商,1. 智能制造发展现状（调研问卷说明）,问卷设计,为更好了解国内整车行业智能制造发展现状和趋势，联盟会同中汽研工程公司设计了调研问卷。调研对象基 本覆盖了国内主要的乘用车制造商，包括一汽、东风、长安、广汽、北汽、吉利、奇瑞、华晨、东南、比亚迪、 江淮、上汽通用五菱、上汽大众等代表性企业。整体情况,设计阶段,生产阶段,服务阶段,当前情况,未来趋势,1.1 整体情况智能制造是系统工程，成本与效率是车企关注的永恒主题,智能制造是系统工程，无论车企还是供应商在推进过程中要始终以降本增效为核心，把握关键环节在实施过程中，要充分考虑投入产出、人才、内部组织变革等问题，才能让智能制造有效推进,注：该图表中百分比代表相应数据在统计样本中的比例，后续图表同,0%,20%,60%,80%,100%,投资大、回报慢,专业人才短缺,组织和流程调整阻力大,智能制造推广应用中的阻力,40%现状趋势,0%,20%,80%,100%,成本,效率,质量,交期,灵活性,智能制造应用中企业关注的KPI指标,40%60%现状趋势,1.1 整体情况供应链一体化、研发生产一体化、柔性生产是车企关注的几大问题,从企业的生命周期看，整车企业非常关注供应链一体化协同、研发生产一体化、柔性生产等领域数据中也显示出，物流成本的管控、平台架构的完善仍有待进一步提升,100%80%60%40%20%0%,完善平台架构,研发生产一体化,实现柔性生产,物流成本管控,生产销售一体化,供应链一体化协同,企业关注的待解决问题,现状趋势,1.1 整体情况大数据、人工智能是整车企业重点应用的IT技术,为进一步提升企业整体智能制造水平，汽车产业应用了较多的IT技术，未来特别在大数据、人工智能、数字孪生等方面都将有较多投入,90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%,数字孪生,工业APP,大数据,人工智能,AR/VR,边缘计算,企业应用的IT技术,现状 趋势,80%70%60%50%40%30%20%10%0%,CAD,CAE,CAM,CAPP,CAD/CAE/CAM/CAPP（集成应用）,设计知识库,工艺知识库,基于模型的定义（MBD）,在调研访谈中，整车企业表示在产品生命周期层面，提高设计生产服务一体化水平成为企业进行智能制造改造升级需要 解决的重要问题问卷显示，在设计环节CAD/CAE/CAM/CAPP都已得到较好的应用，未来采用基于模型的定义（MBD）助力正向研发 是整车企业关注的趋势之一设计阶段主要技术应用,现状,趋势,2019,1.2 设计阶段,汽车整车制造商生产阶段主要存在数据采集、分析能力和不同信息系统集成不足等问题从应用的主要系统看，目前在整车企业中，智能装备与控制系统、制造执行系统（MES）的应用已经十分普遍，其自动化、信息化水平在离散行业中处于领先地位,40%50%60%70%80%,全生命周期管理（PLM）,高级计划与排程（APS）,制造执行系统（MES）,企业资源计划（ERP）,仓储和物流系统,装备与控制系统,生产阶段当前的主要系统应用,0%10%20%30%现状趋势,0%10%20%30%40%50%,60%70%80%,其他,物流自动化程度不足,装备数字化程度不足,不同信息系统的集成不足,数据采集和分析能力不足,生产阶段存在的主要问题,1.3 生产阶段,1.4 服务阶段,从汽车产业价值链的角度来看，目前整车行业价值链后移，逐步从制造商向服务商转型，如提供大规模定制服务等。定位 的转变为智能制造带来新的市场机会,30%20%10%0%,40%,50%,80%70%60%,售后服务,大规模定制,大数据服务,内容信息服务,企业产品及服务定位趋势,现状,趋势,2.1 典型国内供应商名单（排名不分先后）,2.1 典型国内供应商名单（排名不分先后）,2.1 典型国内供应商名单（排名不分先后）,2.1 典型国内供应商名单（排名不分先后）,2.2 典型国外供应商名单（排名不分先后）,2.2 典型国外供应商名单（排名不分先后）,2.2 典型国外供应商名单（排名不分先后）,CONTENTS,一、整车行业智能制造市场发展概况,三、整车行业智能制造系统解决方案典型场景,二、整车行业智能制造发展现状及典型供应商情况,四、整车行业智能制造系统解决方案供应商挑战与展望,内容简述,通过第二章整车行业智能制造现状的集中梳理，重点选取大规模定制、供应链一体化协同、柔性 生产管理三大代表场景,供应链一体化协同,柔性生产管理,大规模定制,同时从整车行业四大工艺的角度，选取了冲压车 间、焊装车间、涂装车间、总装车间改造四大典 型场景,冲压车间改造,焊装车间改造,涂装车间改造,总装车间改造,以下七大场景从预期目标、解决方案、待解决问题三个方面展开分析,3.1 典型场景具体呈现（一）,待解决问题,解决方案,预期目标（某企业）,多达1万种大规模定制配置组合，满足不同消费群体的差异化需求,实现更丰富的配置可定制化；实现不同配置的更自由组合；缩短交付周期等,场景：大规模定制,以可配置BOM管理为核心，联动销售系统、采购与物流系统、制造执行系统等 环节，实现外观、内饰、动力总成、安全配置、科技娱乐等的大规模定制,BOM管理：通过可配置BOM 系统，构建消费者可定制、可选配的模块化组 合，实现车辆可配置销售系统：向消费者提供可视化的、便捷的选配平台，包括官网、APP等采购与物流系统：根据销售系统的订单和物流系统的备件库存信息，自动实 现大规模定制零件订单发布、来料检查、排序配送制造执行系统：生产线实现柔性制造，MES系统自动识别定制化车辆及配件信息，进行智能生产排序，并向制造设备和操作人员发布定制化工作任务,3.1 典型场景具体呈现（二）,待解决的问题,预期目标（某企业）,解决方案,最优供应商开发与采购策略的研究等,场景：供应链一体化协同,以新车型项目管理为契机，从供应商一体化管理、全过程质量管理等层面实现 供应链协同,实现供应商的寻源、开发、管理、绩效等全生命周期的数字化，进行零距离开发与管理，达到核心供应链业务协同的高效化、可视化、预警化,集成合作伙伴协同系统、质量管理系统、新车型项目管理 、物流系统四大 核心业务系统在协同产品开发过程中，加强项目管理能力，将开发计划、质量控制等延伸至供应商零部件开发领域，实现计划自上而下和风险自下而上的控制建立数字化、透明化的供应商全生命周期管理平台整合设计、生产、服务，实现闭环的一体化管理,待解决问题,解决方案,预期目标（某企业）,基于虚拟制造平台的制造系统模拟和离线编程技术，建立系统模型及数字化整线制 造系统，运用离散事件仿真技术，模拟实际物流系统运行状况采用高精度的三坐标测算技术，精确测量相对位置，通过离线软件实现工作面整体 偏移 ，确保精确离线轨迹程序与现场的匹配度将PLM(全生命周期管理)，MES(制造执行系统)和TIA(全集成自动化)集成在数据平 台下，实现数据采集及产能分析，优化产能，提升质量,将现场数据与仿真差距缩短至3mm以内，在虚拟平台完成设计、仿真、布局、整线PLC程序、机器人轨迹等流程，提升调试效率，实现高效柔性生产,部分国外设备关键数据不对外开放，数据采集有局限性,从设计、实施、运维服务多个阶段保障柔性生产目标的实现,场景：柔性生产管理,3.1 典型场景具体呈现（三）,待解决问题,解决方案,预期目标（某企业）,为管理层提供精确可靠的车间运行数据，实现数字化冲压生产模式,冲压智能检测系统在提升冲压产品质量、降低产品返修率及提升模 具寿命等方面的能力需要大量的时间验证,场景：冲压车间改造,通过物联网、人机交互系统、冲压模具智能检测系统等实现冲压车 间的数字化改造,引进先进的Ampla、Citect平台，将车间高速压机、高速传输设备、高精度视觉检测设备等硬件充分集成将系统指令通过声音、亮灯、HMI（人机接口）等设备下放到 工位，同时将人工作业数据采集进系统，进行冲压车间现场业 务数据全采集，支撑数据驱动管理围绕冲压模具关键检测项的检测需求开发智能检测系统，保障 生产过程的正常进行并及时发现问题,3.2 典型场景具体呈现（一）,3.2 典型场景具体呈现（二）,待解决问题,解决方案,预期目标（某企业）,实现焊装过程的在线监控、焊装设备的网络化管理、产品焊接质量 的可追溯，同时实现订单驱动的规模化定制生产模式,焊接工艺及参数的智能化设计、离线智能规划；网络化的自动焊接 生产实时监视和管理平台；基于AR或VR的远程管理等,场景：焊装车间改造,采用传感技术和物联网通信技术、数字孪生、车身柔性制造等技术 实现焊装车间的数字化改造,通过5M（人机料法环）数字化技术、即插即用的柔性自动化集 成技术、通用化工厂标准化模型、数字化双胞胎工业软件完善IT/OT的集成、虚拟调试、虚拟生产,3.2 典型场景具体呈现（三）,待解决问题,解决方案,预期目标（某企业）,实现关键涂装设备的高效、安全运行，并在不同工控场景中解决生产数据采集、传 输等问题,场景：涂装车间改造,从物理系统（包括前处理工艺装备、智能车辆识别系统、车间输送装备以及喷漆、 抛光、烘干、检测系统）和信息系统（包括各类监控和管理软件）两个层面实现 涂装车间的改造,智能装备信息集成、涂装工艺专家知识库的建立等,通过涂装工艺仿真软件对整个改造后的制造过程进行设计、模拟和管理，并将 制造信息及时共享，实现虚拟制造并行工程通过车体自动识别跟踪系统，现场总线网控制现场RFID的读写，设备通过现场 网络相连，完成载码体和条码等的读写操作通过MES与ERP、PDM之间集成，改造后的电泳、喷涂和输送线与制造执行系 统及其他系统互联互通，保证相关产品属性信息始终保持同步，并实时更新,3.2 典型场景具体呈现（四）,待解决问题,解决方案,预期目标（某企业）,实现总装车间高效率、低成本、短交期的运行能力；实现客户订单 顺序交付、JIS智能排产、智能防错；实现汽车的JIS生产模式,基于离散系统仿真的总装车间数字孪生平台；总装车间供应链生产 物流的一体化协同等,场景：总装车间改造,通过先进数字化设备、智能排产、智能物流配送、智能质量检测等 方面实现总装车间的改造,采用离散系统仿真、数字孪生平台、信息系统集成与交互、智 能排产等技术提高规划质量、缩短生产周期，实现JIS生产模式 下的多品种车型混线生产采用IT/OT的集成、虚拟调试、虚拟生产、智能生产物流、5大 智能防错技术（物流、装配工艺、过程检验、力矩、软件刷写）,CONTENTS,一、整车行业智能制造市场发展概况,三、整车行业智能制造系统解决方案典型场景,二、整车行业智能制造发展现状及典型供应商情况,四、整车行业智能制造系统解决方案供应商挑战与展望,01,复杂系统工程，非传统自动化简单升级产业链条长、涉及环节多、差异化消费需求强烈的整车行 业，既是智能制造应用最难的产业，又是其应用效果最大 的行业，供应商应打造更充分、更系统的解决方案,02,精益根基扎实，解决方案急需迭代优化整车行业精益基础较好，当前正处于从制造商向服务 商转变的转型期，供应商应不断迭代优化方案适应产 业的快速变革,03,整体规划不足，用户需求待进一步对接整车企业希望供应商能够提供更多的整体解决方案，特别 是整体规划设计和智能工厂的集成等能力，供应商应进一 步完备自身整体规划、系统集成的服务能力,04,协同创新推进，场景应用尚未落地实践整车行业的智造复杂度高、难度大，供应商之间的协 同创新是继续推进其智造发展的关键；而围绕整车行 业的需求场景进行应用方案的开发也亟需落地,05,复合人才缺乏，企业有待长期持续储备供应商亟需培养精通整车业务模式，并同时掌握IT技术、 自动控制技术和工艺装备技术的复合型人才,06,资金瓶颈存在，金融/资本助力产业发展整车行业供应商垫资压力大，销售提高难；实施周期 长，货款回笼慢，种种难度都需要金融和资本的助力,1. 面对挑战,2. 未来展望,逐步健全规范条件 引导市场良性发展进一步加强供应商管理，规范供应商服务流程，联盟将逐 步健全规范条件，保障市场的良性竞争和持续健康发展,完善公共平台服务 精准实现供需对接通过搭建对接整车、供应商双方的公共服务平台，有效解决信息不对称、需求差异化的问题，实现精准对接,重视智造人才培养 探索人才实训基地通过探索人才实训基地等方式，不断培养智能制造领域复合型高技术人才，保障整车智能制造的不断升级,促进跨界融合服务 逐步完善产业生态供应商需不断加强深度协同合作、跨界融合输出 优势专长、逐步完善产业生态，共同助力整车智 能制造推进金融服务创新 赋能企业转型升级呼吁更多的金融机构推出更多适合供应商的优质金融产品， 为整车供应商的培育贡献更多的金融智慧和力量,推动产业纵深发展 行业/专业深度研究供应商需进一步深耕市场，洞悉整车行业及其相 关专业领域的特点，提供更优质的解决方案,下一步工作计划,本次联盟联合中汽研工程公司研究团队，推出汽车整车行业市场研究报告；今年底，研究团队计划推出中国智能制造系统解决方案汽车行业市场研究报告，涉及整车、零部件；商用车、乘用车等智能制造领域的产业焦点，对市场各方重点关注的议题开展进一步的研究。作为最为复杂的民用工业品，汽车产业实现智能制造最为困难，也最有意义，将会引领和带动制造业整体的智 能升级，欢迎感兴趣的企业和专家共同加入我们的研究工作！,致谢,参编单位（排名不分先后）,致谢,参编单位及成员（排名不分先后）,致谢,参编单位及成员（排名不分先后）,谢谢观看,