《智慧企業工業互聯網平臺開發與創新》 ——3.5.2　基于數字化技術的挖潛和創新是汽車零部件行業的兩大對策

3.5.2　基于數字化技術的挖潛和創新是汽車零部件行業的兩大對策

對于汽車零部件企業來說，在目前狀況下，利用數字化技術進行成本挖潛和模式創新是可采取的兩大對策。

圖3-20　沒有做好準備的零部件企業可能會很快被迫退出市場

成本挖潛是汽車零部件企業一直埋頭苦干的事情。經過過去數十年的成本挖潛，汽車行業針對產品、技術和流程的復雜性，已經用盡了幾乎所有的技術管理手段，遠遠走在了其他行業的前面。在幾乎嘗盡了所有的管理手段和技術之后，工業互聯網將會是下一輪成本挖潛的驅動力。

另一個對策就是模式創新。如圖3-21所示，在未來20年直至汽車自動駕駛技術商業化的時間段里，汽車零部件行業的模式創新將主要圍繞著產品的智能化，以車聯網、出行社會和產出經濟為代表的數字化技術的應用而展開。通過模式創新，企業將能夠另辟蹊徑，創造出新的價值。

圖3-21　成本挖潛和模式創新是汽車零部件行業的兩大對策，分別對應著“優化現有價值”和“創造新的價值”兩種途徑

如圖3-22所示，通過成本挖潛的對策，運用工業互聯網技術，對制造大數據和供應鏈與物流大數據進行挖潛，可以有效地幫助零部件企業降低成本。例如，對于制造過程中的設備大數據和工藝大數據，使用人工智能中的機器學習技術進行分析，可以幫助企業降低設備故障率和提高加工質量，打造完美工廠。根據SAP在某客戶處的實施效果，企業每年的設備維護成本可以降低31%，設備的生產率可以提高8.2%，設備的計劃外停機可以減少25%。再例如，對供應鏈和物流中的大數據進行分析，可以提高供應鏈的預測能力、響應能力和糾錯能力，降低供應鏈的運行成本，提高智能制造水平。根據SAP在某客戶處的實施效果，企業的物流費用可以降低12%，產品的準時交貨率可以提高22%。

如圖3-23所示，通過模式創新的對策，對產品進行智能化改造，實現物聯網、基于大數據的遠程監控/診斷功能，可以幫助零部件企業實現新的商業模式。

例如德國大陸汽車公司，通過一系列的收購，形成了包括動力總成、電子、底盤安全等完整的系統，并對產品進行智能化改造，加入遠程診斷和優化的功能，以適應未來車聯網環境下的車輛運行要求。

例如美國約翰–迪爾公司，通過物聯網技術獲取產品的運行數據和環境數據，并將產品制造過程中的數據和運行過程中的數據結合起來，進行大數據分析，對企業內部的研發、采購、質量、生產、維護等部門提供改進輸入。

例如意大利倍耐力輪胎公司，通過在輪胎上安裝聯網的傳感器，實時收集車輛的運行大數據，幫助物流車隊對輪胎進行管理和優化，實現按里程收費的新模式，從而推動企業從制造向制造加服務轉型。

下面以德國博世集團為例，具體介紹一下基于工業互聯網進行成本挖潛和模式創新的內容。

圖3-22　對策一“成本挖潛”：對制造大數據和供應鏈/物流大數據進行挖潛，可以有效地幫助零部件企業降低成本

圖3-23　對策二“模式創新”：通過對產品進行智能化改造，實現物聯網、基于大數據的遠程監控/診斷功能，可以幫助零部件企業實現新的商業模式

2016年，德國博世集團與 SAP 在物聯網和工業 4.0 領域簽訂戰略合作伙伴關系，擴大在云技術和軟件解決方案方面的合作。雙方期望加快工業領域的制造和物流流程，可以借助 SAP云平臺，使用博世集團提供的物聯網微服務，連接不同的設備和組件，包括讓車輛、制造機械或工具更安全、更高效地連接，為客戶提供全新的智能服務等。

目前，兩家企業已合作開發完成智能內部物流項目，旨在為企業提供智能、透明、高效的工廠及倉庫內部物流調度、運輸及存儲服務，如圖3-24所示。該項目同時引入由工業互聯網聯盟（Industrial Internet Consortium，IIC）指導并建立的“跟蹤與追蹤”（Track-Trace）試驗臺標準定位貨架及運輸車位置，實時收集并傳導數據到SAP HANA云平臺，其特點具體如下。

在室內和室外，通過使用全球定位系統（Global Positioning System，GPS）、相機、激光或無線信號，以每秒25次的頻率精確記錄車輛的位置，精度可以達到數厘米的級別，并進行實時的數據采集和分析。如果得出的結論是兩輛叉車靠得太近，那么司機會被警告需要立即調整車速或停車。如果叉車靠近門口，那么大門會自動打開。一旦叉車通過，大門就會再次關閉，從而降低建筑物的供暖和制冷成本。

安裝在叉車上的震動傳感器不斷報告車輛的振動情況。如果車輛撞上貨物或發生事故，系統可以實時告知損壞的性質和位置，這樣就可以快速呼叫幫助。由于傳感器和定位系統之間的連接非常智能，因此正常發生的振動，如當叉車通過一條鐵軌導致的振動會被忽略。另外，安裝在叉車液壓系統上的壓力傳感器可以確定叉車上的重量，從而顯示叉車是空的還是有貨的，以及是否正確地裝載了貨物。

系統還提供了叉車司機輔助功能，用來對叉車的速度進行自動控制，這有助于駕駛員遵守速度限制并提高路線的安全性。如果車輛在預定區域內行駛，那么其速度會自動降低至預設值。一旦車輛離開這個區域，它就會自動回到原來的速度。系統可以存儲一些路線程序，以確保易碎的貨物運輸速度緩慢，從而降低對貨物的損傷。

提供了更有效的物流數據分析。通過不斷收集關于叉車位置、環境、速度、行駛方向和載荷狀態的數據，可以改善貨物的運輸方式。易碎的貨物可以得到特別謹慎的關照，叉車部件的磨損可以被持續不斷地監測。同時，這些數據除了被用于進行后臺分析之外，還可以以多種方式呈現給用戶。例如，可以使用熱圖來顯示交通量，以減少繁忙路線上的潛在危險。

實現了不使用條碼掃描的貨物追蹤。一般來說，為了掌握始終精確的庫存情況，在運輸過程中，必須在每次更改貨物位置時都進行條碼掃描，這項工作常常是十分煩瑣的。在這個解決方案中，可以僅通過定位車輛來進行跟蹤，而無須費力地掃描運輸單元。而且當叉車靠近時，系統會自動檢測到每個庫存的位置。從駕駛員取貨開始，一直到開到目的地的這段時間里，被運輸的貨物會被自動跟蹤。叉車司機可以在駕駛座上，隨時使用平板電腦通過代碼識別貨物。通過這種方式，系統可以隨時清楚地掌握整個庫存水平，同時司機也可以不斷地進行盤點，以確保沒有任何損失。

圖3-24　以博世為例，其與SAP在廠內物流領域進行物聯網與工業大數據的合作創新

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