（智能制造万里行 彦论）
利用大系统不雅观构建汽车家当数字化总体构架，可以从以下几个方面动手：
一、整体方案与目标设定1、百口当链视角
汽车家当数字化总体构架应涵盖从原材料供应、零部件制造、整车装置、发卖与售后做事到汽车报废回收的百口当链环节。明确每个环节在数字化转型中的角色和目标，例如原材料供应环节要实现供应信息的精准对接，零部件制造环节要提高生产效率和质量稳定性。考虑汽车家当的环球化特点，方案应能适应不同地区的法规、市场需求和供应链布局。例如，在构建数字化构架时，要确保能知足欧盟严格的环保法规哀求下的零部件追溯性需求，同时也要适应新兴市场快速增长的消费需求特点。
2、多维度目标确定
效率提升目标：设定减少生产周期、提高供应链相应速率、提升售后做事及时性等效率干系目标。例如，通过数字化手段将汽车生产的总装环节韶光缩短 20%，将零部件采购周期从均匀 30 天缩短到 20 天以内。
质量改进目标：包括提高产品质量同等性、降落毛病率等。如将整车的首次故障里程数提高 50%，将零部件的不合格率降落到 1% 以下。
创新能力目标：鼓励在汽车设计、新能源运用、智能网联功能等方面的创新。例如，每年推出一定数量的新型智能网联汽车功能，在新能源汽车的电池技能创新方面达到行业领先水平。
二、要素剖析与整合3、技能要素
信息技能集成：整合物联网（IoT）、大数据、云打算、人工智能（AI）、区块链等多种信息技能。物联网用于汽车生产设备、车辆自身的联网感知；大数据技能用于处理海量的汽车家当数据；云打算供应打算资源和存储资源；人工智能用于智能驾驶、质量预测等功能；区块链用于供应链溯源、数据安全和信赖机制建立。
工程技能领悟：结合汽车工程技能，如汽车动力学、热管理、电子电气架构等。例如，在数字化构架中，要确保电子电气架构能够支持车辆的智能网联功能升级，并且要考虑汽车动力学性能在数字化仿照和优化中的实现。
4、职员要素
技能培训与提升：针对汽车家当不同岗位职员，如工程师、技能工人、发卖职员、售后做事职员等，开展数字化技能培训。例如，为工程师供应人工智能算法在汽车设计中的运用培训，为售后做事职员供应远程故障诊断技能培训。
组织文化塑造：造就适应数字化转型的组织文化，鼓励创新、协作和数据共享。例如，在企业内部建立创新褒奖机制，对在数字化创新方面有突出贡献的团队或个人给予物质和精神褒奖。
5、资源要素
数据资源管理：将汽车家当各环节产生的数据视为主要资源，包括车辆运行数据、生产过程数据、发卖数据、用户反馈数据等。建立数据采集、存储、剖析和共享的规范和机制，确保数据的准确性、完全性和安全性。
资金与设备投入：合理安排资金用于数字化技能研发、设备采购（如智能生产设备、数据中央设备）等。例如，企业每年投入一定比例的业务收入用于数字化转型项目，确保数字扮装备的更新换代。
三、层级架构设计6、设备与感知层
智能生产设备：在汽车制造工厂中，采取智能机器人、自动化生产线、智能检测设备等。这些设备应具备自我感知能力，能够实时监测自身的运行状态，如温度、压力、振动等参数，并且可以通过网络将这些数据传输到上层系统。
智能网联汽车终端：汽车本身成为一个智能终端，安装有大量传感器（如摄像头、雷达、传感器等）用于感知周围环境和车辆自身状态，同时具备车联网通信功能，可与外部网络、其他车辆和根本举动步伐进行信息交互。
7、网络与传输层
车间网络：构建高速、可靠的车间网络，如工业以太网、5G 专用网络等，用于连接生产设备，确保生产指令的快速准确下达和设备状态数据的实时上传。
企业网络与车联网：企业内部网络连接各个部门和生产基地，实现数据共享和业务协同。车联网则将汽车与云平台、交通根本举动步伐、其他车辆等连接起来，采取 4G/5G 等无线通信技能，知足车辆实时数据传输和远程掌握的需求。
8、数据与平台层
数据层：建立数据仓库、数据湖等数据存储体系，存储汽车家当全生命周期的数据。对数据进行分类、洗濯、标注等预处理操作，以便后续的数据剖析和挖掘。
平台层：构建汽车家当数字化平台，包括工业互联网平台和汽车云平台。工业互联网平台侧重于汽车生产制造环节的设备管理、生产流程优化等；汽车云平台则更多地关注车辆的运营管理、用户做事、软件升级等功能。
9、运用与做事层
生产制造运用：如制造实行系统（MES）用于生产操持、调度、质量掌握等；打算机赞助设计（CAD）和打算机赞助工程（CAE）用于汽车产品设计和工程剖析。
发卖与售后做事运用：数字营销平台用于汽车产品的推广和发卖，售后做事管理系统用于故障诊断、维修预约、配件管理等。
智能网联运用：如自动驾驶赞助系统、智能交通管理系统、车辆远程监控与掌握运用等。
10、决策与管理层
数据驱动决策：利用数据剖析和人工智能技能，为企业高层管理职员供应决策支持。例如，通过对市场数据、发卖数据、用户反馈数据的剖析，制订产品计策、市场策略等。
企业管理与协同：在企业内部，通过数字化系统实现人力资源管理、财务管理、供应链管理等职能的协同运作；在企业外部，通过与供应商、经销商、互助伙伴的数字化接口，实现家当协同发展。
四、系统交互与协同11、内部协同
部门间协同：汽车企业内部的研发、生产、发卖、售后做事等部门之间要实现数据共享和业务协同。例如，研发部门的产品改进信息要及时通报给生产部门，发卖部门的市场需求信息要反馈给研发部门用于产品优化。
生产环节协同：在汽车生产过程中，冲压、焊接、涂装、总装等环节要通过数字化手段实现无缝对接，确保生产流程的高效流畅。例如，通过数字化排产系统，前生平产环节的成品可以准确无误地进入下生平产环节。
12、外部协同
供应链协同：汽车制造商与零部件供应商、原材料供应商之间要建立紧密的数字化协同关系。例如，通过共享需求预测信息、库存信息等，实现零库存管理或最小库存管理，降落供应链本钱。
家当生态协同：与交通、能源、科技等干系家当进行协同。例如，与交通部门互助，实现智能交通系统与汽车智能网联功能的对接；与能源企业互助，推动新能源汽车的充电举动步伐培植和能源管理。
五、系统评估与优化13、评估指标体系建立
技能性能指标：包括网络带宽、数据传输速率、系统相应韶光、数据准确性等。例如，哀求车间网络的带宽知足生产设备实时数据传输的需求，数据传输的缺点率低于 1%。
业务效益指标：如生产效率提升率、产品质量改进率、市场份额增长率、客户满意度提升率等。例如，生产效率要在数字化转型落后步 30%，客户满意度要达到 90% 以上。
创新能力指标：衡量企业在数字化技能运用、新产品推出、商业模式创新等方面的能力。例如，每年推出的数字化创新产品或做事数量，企业在智能网联汽车领域的专利申请数量等。
14、持续优化机制
监测与反馈：建立系统监测机制，实时网络系统运行数据，根据评估指标体系进行剖析，及时创造问题和不敷。例如，通过在系统中设置监控点，实时采集数据传输、运用相应等数据。
调度与改进：根据监测和剖析结果，对汽车家当数字化总体构架进行调度和改进。例如，如果创造某一运用的相应韶光过长，剖析缘故原由并优化干系的算法、网络配置或硬件设备。