汽車行業以協同柔性和智能制造為目標，推進生產數字化，實現訂單、設計、制造壹體化和“雲、數、智壹體化”。在這個過程中，如何打通數字化渠道，實現整個生產過程的數據透明和生產決策的敏捷響應，成為行業面臨的相同課題。
2018以來，汽車行業進入激烈的存量競爭時代，生產端降本增效的需求更加突出。各大車企通過生產線智能化改造，提高了生產效率，規避了風險。但目前自動化設備的使用，制造經驗的提升，精益制造的理念，極大的提高了汽車行業的生產效率，邊際效應越來越明顯。
除了精益生產，很難再進壹步，更難的問題是，大規模生產的同質化汽車產品已經很難滿足用戶對汽車的個性化需求；與此同時，面對不斷變化的市場形勢和多樣化的用戶需求，基於現有經驗和市場調研制定生產調度計劃的傳統方式已經越來越落伍，庫存積壓、生產資源錯配、生產計劃執行率低等問題越來越突出。
以上種種弊端都在迫使車企徹底改變現有的生產流程。壹種被稱為C2M (Consumer to Manufacturer，消費者對制造商)的模式已被汽車行業采用和應用，以幫助汽車公司建立支持信息和靈活性能力，並為用戶提供小規模個性化購車解決方案。
過去幾年，汽車行業在數字化生產方面進行了很多實踐。在沖壓、焊接、塗裝、總裝、檢驗等核心生產環節，行業自動化率壹直在不斷提升。特斯拉Giga上海、奇瑞常熟工廠、吉利余姚工廠都宣布在壹個或多個環節實現了100%自動化。然而，在提高自動化率的同時，各個環節的數據長期處於孤島狀態，行業沒有充分挖掘生產過程中沈澱的數據資產價值。
在滿足用戶個性化需求方面，也有車企開始嘗試小批量定制產品。例如，SAIC大通推出了Spider智能選擇系統，允許用戶自主選擇車輛的外觀、顏色、內飾和配置。藍兔還宣布，未來在工業互聯網的加持下，將實現從千人到千人的轉變。
雖然業界進行了很多有益的探索，但目前客戶對車輛的定制還停留在簡單的選擇階段，缺乏更深層次的參與渠道。同時，小批量生產帶來的調度困難、生產成本增加、工藝流程不確定性、供應鏈協同響應困難等都是汽車企業在生產數字化過程中面臨的新問題。
此前，在騰訊發布的《汽車行業數字化轉型》白皮書中，將汽車企業推進生產數字化轉型的主要挑戰總結為兩點。首先，如何快速將多渠道的客戶訂單轉化為工廠生產進度，在最短的時間內將產品交付給用戶；其次，如何在大規模C2M生產中，通過對總焊裝車間工序的監控和幹預，保證各環節產品和最終下線產品的質量。
同時，《白皮書》還提出，基於雲平臺的海量數據處理能力，打通貫穿設計、研發和所有生產環節的數字化渠道，充分發揮數據價值應對用戶驅動模式帶來的潛在風險，最大限度降低生產過程和流程中的不確定性，是車企應對數字化生產挑戰的重要手段。
具體來說，利用數字化工廠將傳統的汽車制造模式轉變為柔性生產模式，從而快速響應消費者的個性化需求，減少滿足消費者需求所產生的壹切不確定性和風險，是數字化生產的核心目標，而要達到這兩點，就需要做到數據透明和決策敏捷。
就數據透明而言，通過對庫存、制造、物流、質檢等各個生產環節產生的數據進行有效的連接、分析和利用，可以改變原有粗放的生產模式，解決汽車企業生產環節長期遺留或未被發現的問題，從而精確控制生產效率，防範潛在風險。
決策的敏捷性可以支持車企真正實現用戶驅動的產品設計制造全過程，支持C2M柔性生產，將物料、庫存、調度、物流等環節以數字化形式呈現並隨時更新，將有效解決生產計劃制定時的需求波動、物料約束、庫存約束、產能約束等問題。
例如，今年8月，騰訊與吉利的廣域明道聯合開發了大規模柔性定制C2M套件，幫助制造企業重構從訂單到交付、研發到生產的全價值鏈。通過市場用戶、生產企業、供應鏈資源的高度配合，推動制造企業實現從“以產品為中心”到“以用戶體驗為中心”的轉變，從而在未來產品和服務需求日益個性化的趨勢中搶占先機。
騰訊汽車直連用戶生產壹體化解決方案示意圖
從具體的產品架構來看，騰訊C2M解決方案基於領先的雲計算、大數據、AI等能力，以“1+N”的模式為汽車等制造企業提供服務。其中，“1”代表雲服務架構，可以橫向支持汽車企業上下遊的整體供應鏈協同，縱向鏈接智能化、柔性化的工廠生產資源，打通所有生產環節，實現與供應鏈的全閉環整合。而“N”代表通過N種不同的產品和服務組合，支持N種業務場景，針對不同客戶、不同發展階段、不同業務需求，自由組合服務與“樂高”產品模塊。
總之，在新的競爭形勢下，快速響應消費者的個性化需求，實施和傳遞用戶的創意，優化用戶體驗，同時實現精益生產和降本增效，是壹個新的課題。只有不斷深挖數據的價值，才能更好地實現“用戶自定義產品”，讓每壹筆訂單都如期“定制”。
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