告别卖方市场,车企如何实现“用户驱动制造”?

近年来汽车销售持续承压,消费者话语权提升,对个性化、智能化服务需求不断提升,汽车行业“以产定销”时代已成过去,“用户驱动制造”模式成为车企转型的“必选项”。

汽车行业正在以协同柔性、智能制造为目标,推动生产数字化进程,实现订单、设计、制造与“云数智一体化”集成。在这个过程中,如何打通数字通路,实现生产全流程的数据透明化,以及生产、决策的敏捷化响应,成为了行业面临的共同课题。

自2018年以来,汽车产业进入了激烈的存量竞争时代,生产端降本增效的需求更加突出。各大车企纷纷通过生产线智能化改造,来提升生产效率、规避风险。但目前,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汽车行业的生产效率大大提升,边际效应愈加明显。

除了精益化生产难以再进一步,更加棘手的问题在于,大批量制造的同质化汽车产品已经难以满足用户对汽车的个性化需求;同时传统的“以产定销”依据既有经验和市场调研来制定排产计划的方式,在多变的市场形势和多样的用户需求面前变得越来越落伍,库存积压、生产资源不匹配、生产计划执行率低等问题越来越突出。

以上种种弊端,正在倒逼车企彻底改变既有的生产流程,一种名为C2M (Consumer to Manufacturer用户连接制造商)的模式被汽车产业所采纳应用,帮助车企建设配套的信息化和柔性能力,为用户提供小规模的个性化购车方案。

过去数年间,汽车行业在数字化生产方面已经进行了诸多实践。在冲压、焊装、涂装、总装、检测等核心生产环节,行业自动化率一直在不断提升。特斯拉上海超级工厂、奇瑞常熟工厂、吉利余姚工厂等均宣布在一个或者多个环节实现了100%自动化。但在提升自动化率的同时,各个环节的数据长期处于孤岛状态,行业并未做到充分挖掘生产过程中沉淀的数据资产价值。

而在满足用户的个性化需求方面,同样有车企开始尝试小批量的定制化产品。例如,上汽大通推出蜘蛛智选系统,让用户自主选择车辆外观、颜色、内饰、配置等。岚图也宣布,未来要在工业互联网的加持之下,实现千人一车到千人千车的转变。

尽管行业已经进行了很多有益的探索,但目前客户对车辆的定制依然停留在简单的选择阶段,缺少更深层次的参与途径。同时,小批量生产带来的排产难度加大、生产成本提升、工艺流程不确定性增加、供应链协同响应难度加大等都是车企生产数字化过程中面临的新难题。

此前,由腾讯发布的《汽车产业数字化转型》白皮书中,将车企推动生产数字化转型主要挑战归结为两点。首先,如何将多渠道客户订单快速转化为工厂的生产排期,在最短的时间向用户交付产品;其次,大规模C2M生产如何通过对冲焊涂总车间中流程过程的监控和干预,确保每个环节产品的质量,以及最终线下产品的质量。

同时《白皮书》也提出,基于云平台的海量数据处理能力,打通贯穿设计研发以及各个生产环节的数字化通路,充分发挥数据价值以应对用户驱动模式带来的潜在风险,将生产流程、工艺中的不确定性降至最低,是车企应对生产数字化挑战的重要手段。

具体来讲,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,以便快速地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,是生产数字化的核心目标,而实现这两点必须要做到数据的透明化和决策的敏捷化。

就数据透明化而言,通过将库存、制造、物流、质检等各个生产环节产生的数据进行有效串联,进行分析和使用,可以改变原有粗放的生产方式,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,从而实现精准管控生产效率,并且预防潜在的风险。

而决策的敏捷化,可以支撑车企真正实现用户来驱动产品设计、制造的全流程,支持C2M柔性化的生产,将物料、库存、排产、物流等环节以数字化的形式呈现并随时更新,将有效解决在制定生产计划时需求波动、物料约束、库存约束、产能约束的问题。

例如,今年八月腾讯和吉利旗下的广域铭岛共同研发了大规模柔性定制C2M套件,助力制造企业从订单到交付、研发到生产的全价值链重构。通过市场用户、生产企业和供应链资源的高度协作,推动制造企业实现“以产品为中心”向“以用户体验为中心”转变,从而在未来产品和服务需求日益个性化的趋势下抢占先机。

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腾讯汽车直连用户的生产一体化解决方案示意图

从具体的产品架构来看,腾讯的C2M解决方案,是基于领先的云计算、大数据、AI等能力,以“1+N”模式为汽车等制造企业提供服务。其中“1”代表云服务架构,可横向支撑车企上下游整体供应链协同,并针对C端用户大规模定制需求,纵向联动智能、柔性的工厂生产资源,打通生产各环节,与供应链端实现全闭环集成。而“N”则代表着通过N种不同的产品服务组合支撑N种业务场景,针对不同客户、不同发展阶段和不同业务需求,以“乐高式”产品模块自由组合服务。

总而言之,在新的竞争形势下,快速响应消费者个性化需求,落实并交付用户创意,优化用户的体验,同时实现精益化生产和降本增效,是汽车行业生产数字化要解决的新课题。而只有不断深入挖掘数据价值,才能更好的实现“以用户定义产品”,让每一个订单都如期而“制”。

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