我國的汽車制造業近年來發展速度較快,并且通過與國際接軌的方式加速了技術革新,使汽車企業生產效率得到了大幅度的提升。但是與一些汽車巨頭相比,我國的汽車企業的技術水平依然存在一定的差距,而為了縮小差距,我國汽車企業紛紛開展先進制造技術與信息技術的融合應用,提升了汽車制造的自動化與智能化水平。智能工廠建設可以為汽車生產自動化與智能化奠定基礎,但是在智能工廠建設方面,汽車企業依然面臨著巨大的挑戰。主要表現在以下幾個方面:
1、底層裝備的感知互聯
目前,自動化底層裝備在我國汽車企業中得到了廣泛的應用,如裝配流水線、工業機器人以及涂裝緩存區PBS等,自動化底層裝備的應用已經覆蓋了生產加工、質量檢測等關鍵領域,極大地提升了汽車生產制造的自動化水平。但與此同時,要想充分發揮出自動化底層裝備的優勢和作用,則需要借助網絡來實現底層多類型智能裝備的智能感知,并且還必須實現下層裝置與上層系統之間的互通互聯。在智能工程建設過程中,必須實現對底層裝備的實時監控,并采用信息采集與信息分析的方法,來了解底層裝備的運行狀況,從而為柔性調度與管理提供了基礎,以實現上下層裝備的迅速精準匹配。
2、執行過程的透明化
實現汽車企業各業務環節執行過程的透明化,直觀地展現出企業的實施情況,并且能夠為企業相關業務的綜合管理奠定基礎。在智能工廠建設過程中,也要充分考慮業務執行過程透明化的需求,通過對設備狀態、生產狀況、質量檢測等業務執行過程的信息收集和分析,借助三維模型或者二維圖表等形式將分析結果直觀地呈現出來,進而實現汽車企業各業務環節執行過程的透明化。汽車企業管理人員、業務人員以及客戶與供應商等主體均可以借助三維模型或者二維圖表來了解訂單執行過程情況。
3、多業務之間的協同
現代社會背景下,市場需求多元化趨勢不斷加強,對于消費者而言,更加希望獲得獨特的產品,針對這種情況,有的汽車企業已經開始探索并嘗試C2B定制化模式,這種模式是指根據用戶需求來指導企業的生產,確保企業產品能夠更好地滿足用戶需求。這種模式將成為汽車行業發展的主流,而在C2B定制化模式下,一方面客戶的相關要求會越來越高,另一方面汽車企業自身在產品設計、生產模式調整以及售后服務等方面的能力也需要不斷提升,這樣才能更好地滿足用戶的需求,但與此同時也會給智能工廠建設帶來更大的挑戰。
4、多元數據開發利用
在大數據時代背景下,數據的重要性更加凸顯,在汽車制造過程中,數據驅動的智能制造體系的影響力將進一步擴大。傳統的集中式生產模式將逐漸被淘汰,取而代之的便是分散式生產。在智能工廠建設的過程中,需要更多地借助軟硬件設備對生產數據、物流數據、檢驗數據以及銷售和售后等方面數據信息的采集,構建更加完善的信息分析模型。針對相關數據的挖掘、采集、分析以及分析結果的直觀展現等成為了智能工廠建設的必然需求,同時也是智能工廠建設所面臨的巨大挑戰。