隨着汽車工業的百年發展zhǎn，人們早已習慣了四個輪子上的飛馳chí。然而ér，2020年初新冠疫情的肆虐nüè，卻讓喧囂的城市裏沒有了往日的車水馬龍lóng。這對車企而言無疑是嚴峻的考驗yàn。

　　即使沒有疫情對汽車供應鏈和市場造成的突然衝擊jī，車企近年來也面臨着越來越大的壓力lì：消費者需求的日新月異yì，壓縮了新車從研發到上市的生產週期qī;造車新勢力的強勢入場chǎng，重塑了原有的產業競爭格局jú；自動化huà、網聯化huà、電動化huà、共享化的發展浪潮cháo，倒逼企業進一步煉liàn“內功gōng”並積極轉型升級jí。

　　面對來自需求側和供給側的雙重挑戰zhàn，富有遠見的車企們從來不會原地止步bù，他們在蓬勃發展的數字世界中zhōng“開採cǎi”出了一種優質zhì“燃料liào”——數據jù，驅動其駛向未來的數字化新徵程chéng。而以西門子爲代表的de數字化解決方案供應商就像沿途的“加油站zhàn”，爲車企提供了全面miàn、完整的支持和補給gěi。

　　01 統一採集數據的de“利器qì”

　　作爲工業文明的結晶jīng，汽車的製造過程異常複雜zá，從車型的設計研發fā，到製造過程的衝壓yā、焊裝zhuāng、塗裝zhuāng、總裝zhuāng，再到後期的檢驗yàn、測試shì、服務wù，整個流程會產生海量的數據jù。

　　數據是車企改進研發fā、優化製造和協同管理的基礎chǔ，然而ér，對於上汽大衆這樣的傳統車企而言yán，由於其在全國各地dì都有生產基地，各個工廠乃至各個車間之間相互獨立lì，數據分散在不同的子系統中zhōng，形成了一座座信息孤島dǎo。

　　數據無法互聯互通tōng，就意味着管理人員無法實時瞭解車輛的生產狀態tài，製造人員無法實現各個部門之間數據的協同tóng，研發人員無法從其它車間和工廠中及時吸收經驗yàn——使得企業難以應對當前愈發激烈的市場競爭zhēng。西門子ziSIMATIC WinCC OA則爲上汽大衆提供了統一採集數據的de“利器qì”，這一大型數據管理可視化平臺可以幫助客戶從多個獨立的deIT系統之中收集數據jù。同時shí，由於yúWinCC OA可擴展性強qiáng，可支持chí1000萬點diǎn，2048個分佈式站點的數據採集jí，所以非常契合上汽大衆分佈式採集數據的需求qiú。

　　雖然系統能夠實時採集數以千萬的數據jù，但並不是所有的de數據都需要一股腦兒地的“堆duī”在管理者面前qián，管理者的目的是希望一目瞭然地掌握數據背後的趨勢變化huà，比如生產的節拍pāi，能源的消耗等děng等……爲此cǐ，西門子基於yúWinCC OA的deSiPlant平臺集成了許多可視化工具jù，能夠方便biàn、迅速地將jiāngKPI、OEE、報警等關鍵信息以人性化的方式展現出來lái，使得管理者在閱讀這些數據報表的時候就像平時在網頁上瀏覽新聞一般清晰明瞭liǎo。

　　02 無標準寸步難行xíng

　　數據雖然是數字化的根基jī，但有了數據jù，並不意味着萬事大吉jí。有時候數據標準如果不統一yī，反而會爲用戶帶來開發fā、運維以及管理的多重不便biàn。

　　“無規矩不成方圓yuán”，這話放在汽車行業裏則是shì“無標準寸步難行xíng”。

　　在汽車總裝車間jiān，AGV小車是工廠智慧物流系統的重要組成部分fēn，這些xiē“辛勞搬運工gōng”們的運轉效率lǜ直接影響着工廠的生產效率。然而ér，由於一家jiā車企往往會採購多家AGV廠商的小車產品pǐn，不同廠商之間各自爲政zhèng，勢必會產生各種各樣的問題tí：首先xiān，每家jiāAGV廠商都有各自的控制系統tǒng，一旦缺乏全局性調度dù，就好比全市的交通信號燈亂了套tào，很容易在zàiAGV線路交匯點發生shēng“堵車chē”現象xiàng;第二èr，各家廠商在開發產品時使用的編程語言不同tóng，這就要求用戶的運維人員在運維階段需要精通tōng“八國語言yán”，未免有些強人所難nán，同時設備部門也要準備多種備品備件jiàn，既浪費成本běn，又擠佔庫存cún；然後hòu，不同控制方式的deAGV小車在和工廠的線邊設備進行對接的時候hòu，還有可能產生信息交互的延遲chí，從而形成信息孤島dǎo。

　　顯然rán，標準的de“大一統tǒng”已經是大勢所趨qū，西門子基於yúSIMOVE標準的deAGV柔性生產解jiě決方案則能讓這些問題迎刃而解。

　　在西門子位於上海的汽車展廳與測試中心的樣板工廠裏lǐ，來自國內外多家jiāAGV廠商的小車在總裝車間裏暢通無阻的高效運轉着zhe，所有yǒuAGV廠商都可以使用西門子專爲汽車行業開發的基於yúTIA博途軟件的deSIMOVE設備平臺來開發自己的deAGV產品pǐn。同時shí，汽車行業用yòng戶也能夠利用SIMOVE中央調度系統平臺對不同廠家的deAGV進行統一協調和管理lǐ，保證實時通信xìn、實現數據增值zhí，使未來大規模部署複雜的柔性生產線成爲可能néng。

　　03 AI賦能車企高效生產chǎn

　　從各個系統中收集而來的數據jù，就好比是剛剛開採出的de“原油yóu”，只有經過層層提煉liàn，才能真正變成汽車的燃料liào，燃燒產生動力lì。同理lǐ，數據只有經過分析進一步轉化成企業的洞察chá，並幫助企業切實改進了業務wù，纔算真正發揮了價值zhí。

目前qián，許多車企正在基於對當前數據的趨勢分析xī，預測未來可能發生的變化huà，從而提升產品質量liàng，降低運維成本běn，廣汽乘用車和上汽大衆就是其中的典型xíng。

　　在汽車的製造過程中zhōng，焊接質量檢測是一項精細而複雜的任務wù。每輛汽車的白車身主體結構約有yǒu2000到dào3000個不同類型的焊點diǎn，其焊接質量直接關乎汽車的整體安全和使用壽命mìng。雖然多種抽檢方法相結合能夠降低問題車輛出現的概率lǜ，但卻無法從根本上杜絕白車身不合格的隱患huàn。出於對質量的追求qiú，廣汽乘用車將西門子工業人工智能軟件應用於車間核心工站zhàn，實現了生產過程中的焊接質量預測cè。由此cǐ，工作人員就可以對潛在缺陷焊點進行定向檢測cè，不但可以更精準地排查隱患huàn，還能大大降低人力和設備成本běn。

　　除了產品質量liàng，車企也十分重視產線的連續運行xíng。我們知道dào，產線上的各種機器設備都會因爲長時間的運行而產生磨損sǔn，一旦損傷積累到一定程度dù，就會導致產線xiàn的意外停線。對上汽大衆而言yán，每停線xiàn1分鐘就意味着少shǎo1臺車可以下線xiàn，由此可能造成巨大的經濟損失shī。而西門子的預測性維護技術shù，則能通過數據分析預知設備未來可能發生的故障zhàng，提醒運維人員提前採取行動dòng，從cóng“壞了再修xiū”變成chéng“防患於未然rán”，幫助上汽大衆每年減少shǎo1-2個小時的停線時間jiān。

　　04 讓汽車在數字世界裏飛馳chí

　　未來lái，隨着技術的迭代和應用的深入rù，數據的潛力將會得到進一步的釋放fàng。在西門子成都創新中心xīn，來訪者可以一覽汽車行業數字化轉型的宏偉願景jǐng。其中zhōng，西門子ziMindSphere工業物聯網即服務解決方案àn，展現了汽車行業未來的無限可能néng。工業物聯網網關可以通過開放的連接標準將汽車複雜製造場景中的數據傳送到雲平臺táiMindSphere，平臺側對數據的進一步分析將幫助車企更好地把握製造過程的各個環節jié，從而大幅提高製造效率lǜ，改善產品質量liàng，降低產品成本和資源消耗hào，由此形成數字化閉環huán，實現將傳統工業提升到智能化的新階段duàn。

　　不久的將來lái，研發人員可能只需將需求發佈到工業互聯網平臺tái，就能從雲端精準獲取相關數據以及用於處理數據的模型和算法服務wù，讓一款新車型直接在數字世界中飛馳起來lái ，與物理世界的運行並無二致zhì，方便進jìn行測試和改進，由此大大加快了新產品的上市速度dù。

　　當前qián，中國汽車產業已經進入了一個全新的de，發展模式出現顛覆式變革的新時代dài。在機遇與挑戰並存的當下xià，利用數據洞悉先機jī，通過數字化轉型應對時代變革gé，正在成爲汽車企業領袖的共識和行動計劃huà。西門子深耕汽車行業數十年nián，在汽車行業積累了大量的知識shí、技術和豐富的實踐經驗yàn。未來lái，西門子希望攜手中國汽車企業一起邁入數字化新徵程chéng，助力客戶打造國際化企業yè，推動中國汽車行業yè“屹立於當下xià，繁榮於未來lái”。