上汽大通南京工厂,以用户需求驱动大制造体系

上汽大通南京工厂,以用户需求驱动大制造体系
2024年11月04日 17:01 商学院杂志

上汽大通将继续在生产端、产品端、用户端多维发力,助力汽车产业智能制造能力的提升。

文|朱耘

ID | BMR2004

“世界上很难有比上汽大通更复杂的汽车工厂。”上汽大通制造中心执行总监王颖对《商学院》杂志记者说。

上汽大通南京工厂年产能20万辆整车,具备生产上万种车型的能力,其采取场景化造车模式,即由用户定制,交由工厂生产。因此生产线上的每辆车型都有一个独立编号,某种意义上讲,每辆车都是一个独立车型。诸多车型并线生产,使得上汽大通的工厂成为了全球最复杂的汽车制造工厂之一。

在全球制造业不断迈向智能化的今天,上汽大通南京工厂实现了从用户到供应商“端到端”的数字化价值链,即从用户需求到供应商交付的全流程数字化管理,提高了生产效率和产品质量。因此,上汽大通荣膺世界经济论坛工业4.0“灯塔工厂”,成为全球首家获此殊荣的中国整车企业。这一模式,也为中国众多汽车厂商提供了参考与借鉴意义。

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以用户驱动大制造

提起上汽大通,汽车圈的人都会脱口而出:场景化造车。用户可以直接在小程序里下单,系统会引导用户对车内每一个可定制的零部件逐一定制。以上汽大通新一代G10为例,进入定制模块后,包括影音系统、车身颜色、车轮规格和轮胎品牌、中央扶手箱、座位数、第三排座椅(5/5分还是固定3人)、冬季舒适包(PTC电加热)、ETC系统、卫星定位系统车载终端、车速限制等等模块,都可由用户的个性化用车场景决定。

《商学院》杂志记者在上汽大通小程序中尝试定制约2小时后,就有上汽大通的工作人员打来电话,了解相关需求,并给出专业的建议。在营销与客户定制环节,实现了数字化运营。不仅如此,数字化与智能化贯穿于整个生产流程。

当用户提交订单后,就进入了排产、生产环节。从用户下单开始,订单信息就通过“蜘蛛定制”智能选配器传递到工厂的各个环节。工厂的冲压车间、车身车间、涂装车间和总装车间协同工作,确保每一辆车都能按照用户的个性化需求进行生产。通过数字化管理系统,工厂能够实时监控生产进度,确保每一个环节都能高效、准确地完成。

上汽大通的场景化造车模式是有自身的基因与的底气。“上汽大通是做商用车起家,与乘用车相比,商用车的个性化更强,中国的商用车市场是全球最个性化的市场。早些年,甚至有客户指定发动机和核心部件,由制造厂家帮客户完成车型备案工作。因此,一开始我们就具备了为用户做场景化定制化服务的基因。”王颖说。

另一方面,上汽大通也是上汽集团出海的“排头兵”,至今产品销往了全球73个国家和地区。而不同国家和地区对于整车的诉求也大不相同,这进一步加速了上汽大通生产柔性化的要求。

为此,上汽大通联合上下游企业,对工作流程做了提炼与优化,正式开启了场景化造车模式。可以说这是一套以用户为中心驱动“大制造”的体系,即从客户端获客一直到售后市场服务全面打通,实现与用户共创的理念,其中最重要的部分是用户驱动大制造体系,包括了供应链体系、生产制造体系、质量保障体系。而这些体系,上汽大通是通过物联化、智能化和柔性化来搭建,以保障市场上大部分乘用车的交付周期,向客户提供符合个性化用车场景的产品。

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大模型参与制造

“柔性化很强”是上汽大通场景化造车的主要特点之一,少量多样,无论对生产线的管理还是工人的操作,都提出了新考验。

清华大学工业工程系副教授成晔曾对《商学院》杂志记者说,传统汽车生产,通常可以并线生产2—4个车型,而一些先进的工厂,可以处理多达5个车型,这种多车型共线生产模式需要高度的工艺、人员、设备和物料的协调,以确保生产过程的平衡和效率。

总装车间是汽车四大工艺(冲压、焊装、涂装、总装)中最繁忙、需要人工最多的一个车间,它的主要任务是将发动机、变速箱、底盘、电气系统等各种零部件安装到车身中,组装成完整的汽车。这是汽车生产的最后一个环节,也直接决定了汽车的性能和质量。

以安装方向盘这道工序为例,当吊装着预作业的车身缓缓移动至这道工序工人面前,工人需要确认预装方向盘的型号,此时相关零部件已提前送达工人工位,工人按照标准化的作业流程将方向盘安装上去。需要注意的是,这道工序有固定的操作时间(大约1分钟)。正常情况下,工人完成该项操作,预作业车就会移动到下一道工序的工人面前,而该工人面前则迎来另一辆预作业车,新移动来的预作业车所需安装的方向盘型号,工艺要求很可能与上一辆车并不相同。

假如一条生产线并线生产ABCD四种车型,每条生产线有100个工位点,每个工位所需物资若按时送达,让员工进行标准化作业,以往的操作是通过精密观察和严苛的数学计算进行合理安排。然而,即便如此,仍存在零件递送及时性、准时性、正确性与空间利用率的问题。而当共线生产的车型种类繁多,且每种车型因为是定制化,分配到每辆车的配置都不尽相同,约束条件更多时,传统的数字计算方式根本无法驾驭这一复杂工程。此时,大模型技术在其中起到了重要的作用。运用大模型可以给出更精密的计算,能够为团队提供合理的工序安排,指挥物料系统及时将准确的零部件送达至工位,以满足工人的操作需求。

因为大通工厂有很强的柔性,可以通过系统和体系保障,让员工能够更好地胜任工作。举例来说,过去需要员工掌握车工、钳工、铣工等技术,对于场景化造车模式下的柔性化生产,零件数量和复杂程度又是指数级的增长,装配难度无疑进一步提升。对此,上汽大通的解决方式是降低生产装配的难度,将在线操作进行“傻瓜式”降解。尽量消除生产人员的瓶颈,保证其工作内容更容易“上手”。

在大通工厂,每个关键工位上都有一块智能屏幕,屏幕与订单对应,仅显示专属订单的装配需求,在线指导装配人员作业。而这套专属订单显示背后,上汽大通运行着一套特殊的智能排产系统。在车辆生产之前,该系统对每辆车在每个工位的具体装配时间和订单周期进行分析,以此计算出最优的车辆排布顺序,让工时差异较大的车型交错排布,生产线效率趋于最大化。个性化定制的汽车生产,零部件需求多种多样,智能排产系统能够将零件装配的信息共享到供应链上游。比如零部件的种类和数量,便于上游供应商提前安排、高效采用。

此外,对于客户下单的个性化定制车型,为了防止上线零件安装错误,大通工厂采用了智能防错系统CAPA,该系统基于互联网、视觉技术及数据分析技术,集成车辆生产序列信息,旨在实现零件装配的自动化防错与智能纠错。CAPA的应用预期替代30%的人工检测工作,在整车定制化特征检测方面,预期实现100%的自动化检测目标。CAPA通过将零件的错误发现和纠正控制在装配环节之前,有效降低车辆返修成本。

事实上,随着智能制造的推进,“人+机器人”组合更为普遍,自动化、数字化和智能化设备的引入,使得生产过程中的许多重复性、高强度、技术含量低的工作被机器取代,而工人则需要承担更多与设备操作、监控、维护以及数据分析相关的工作。这一变化要求工人具备更高的技术水平和综合素质,以适应新的生产环境和工作要求。

上汽大通在智能制造的推进过程中,积极助力传统产线工人的转型。例如,通过技能培训与提升、岗位调整与优化配置、建立激励机制、强化团队协作与沟通以及关注工人身心健康等措施,为产线工人提供了更多的职业发展机会和更好的工作条件。

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供应链共赢

如今,汽车生产的大趋势是降低库存与供应链时间以及生产过程中的碳排放,要想实现这一目标,需要汽车厂商与零部件供应商通力合作。

目前大多数汽车厂为了降低厂内库存,白车身从油漆车间到总装车间,往往只锁定2—3小时让供应商进行生产备货。因此,很多供应商要么在汽车厂周围5公里范围内建立生产基地,要么将备货的零件提前放在汽车厂的周边仓库。在客户下订单时,上汽大通的系统不仅会将整车订单传递给工厂,同时会将整车订单打散成零件的形式,将对应的零件要货信息发送给相应的供应商,包括零件订单种类、数量及预计整车排产上线时间,供应商拿到零件要货信息即可开始零件的原材料准备及制造,在整车排产上线前快速将零件交付给大通工厂。这样,即使是远距离的供应商,也能根据订单预计排产时间合理安排零件生产,这也让上汽大通不再关注供应商的供货距离,可以选择更有质价比的供应商。通过该系统,工厂能够实时监控供应商的生产进度,确保每一个零部件都能够按时交付。

为了实现供应链共赢,上汽大通采用了“分布式”的供应链模式:一部分零部件在供应商工厂加工完成,另一部分则会根据订单需求,在上汽大通的工厂内设计、加工并装配。例如,座椅生产线迁入到制造现场,从车型进入排序开始到座椅安装工位,整个过程时间是7—8个小时。整车上线产生配置序列开始,座椅生产线便开始组装生产相应配置的座椅,并同时通过厂内机运的方式将座椅输送至安装工位,以此简化运输路径,这在大通内部叫作“零件直联化”。

从另一个角度讲,将座椅供应商搬到工厂内部,上汽大通也从某种程度上将场景化定制的能力赋能给了座椅供应商。单从座椅一个零部件来看,就非常复杂,不仅分主、副驾,还有商务车座椅,有的客户需求是二排座椅可移动,有的则是固定,三排、四排座椅需求也各不相同。座椅面料方面大致分为真皮、织物等材质,且颜色、缝线各异,可谓“五花八门”,零部件种类超过1400种。

上汽大通工厂负责人分析发现,座椅的核心工序实际是最后的包覆工序。上汽大通把该工序放到了大通工厂中,将1400多种座椅零部件缩减至200种,简化了生产流程。座椅供应商完全按照上汽大通的生产序列进行生产,实现了零库存。为了防止座椅工厂上线排序错误,上汽大通开发了一套视觉系统,将每套座椅与订单一一匹配,在车子生产前15个工序,就能告诉座椅供应商排序的型号对不对,一旦发现问题,质控人员可以提前纠正问题,不影响整条生产线的工作。

数字化系统被广泛应用于生产制造的各个领域。除此之外,南京工厂还实施了“物料透明化”,将处于生产环节的零部件进行实时跟踪,以更高效地安排生产匹配,并“消除浪费”。由于工厂中的每个零部件都处于不同状态,比如,有些是合格件,有些则是返修件;再比如每种零件的消耗程度也不一样,过去是每隔一段时间进行“盘库”,但在数字化系统下,生产计划一目了然,物料采用“先进先出”原则,优先消耗长库存零件,对于可能出现的零件缺口,系统也会提前报警拉动零件生产。

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赋能智能制造

2019年,上汽大通南京工厂荣膺“灯塔工厂”,至今,该工厂一直重点围绕数字化、智能化、柔性化生产以及用户参与等多个维度持续改进。

在工程数据智能分析方面,高效配置管理器及其计算服务支撑企业全业务链的产品配置应用,应对海量用户配置需求;运用创新的研发手段及数据化的知识模板,支持全配置的工程开发及效率的提升。其可支持“蜘蛛智选”,为用户个性化选配提供技术保障;支持敏捷的财务成本分析,为快速迭代提供基础的计算效率;支持个性化的物流供应链;建立KBE数字化平台及基于开放的研发平台,提升研发效率,降低人工成本。

用户层面,“蜘蛛定制”是上汽大通场景化智能定制模式的核心,内含智能定制模式、极客定制模式、热销推荐模式、互动选车模式四种选车模式,为用户提供从产品到服务的全生命周期场景化定制服务。消费者还可以通过“蜘蛛定制”智能选配器,使用“日历订车”功能选择一个满意的交车时间,并实时查看车辆的生产及运输状态。

数字化工艺管理平台通过与GBOM、Team Center等上游系统,与可视化等下游系统的无缝对接,打通了“产品数据—工艺开发—现场工艺指导”等全过程的数据传输。快速响应工程更改方面,通过平台实现虚拟仿真与现实生产之间的互联。在整车制造过程中,IMAP实现装配工人、自动化设备及生产对象整车的协同,将每个客户订单的工艺信息、车辆配置信息及物料信息高效、准确地传递到制造现场,完成客户与每一个制造单元的直连,为大规模定制化生产建立基础……

工厂还在持续改进中。上汽大通推出场景化定制业务模式后,吸引了麦肯锡咨询公司的注意。经过前期走访及综合评估,上汽大通南京工厂在工业4.0“灯塔工厂”评选中脱颖而出。评委会认为:“具有挑战性的市场环境推动该工厂打造了大规模智能定制的新模式,实现从用户到供应商端到端的数字化价值链,从而提高了销售并降低了成本。

上汽大通南京工厂通过大规模个性化定制模式,成为全球第一家场景化定制模式下的智能化汽车生产企业。这一模式不仅打破了传统汽车生产的批量限制,还通过数字化、物联化、智能化和柔性化的制造能力,提升了产品的个性化和交付效率。

科技的飞速发展和全球竞争的日益激烈使制造业正经历着一场前所未有的变革,智能制造作为这场变革的核心驱动力,正在引领着制造业向更高效、更智能、更绿色的方向发展。随着越来越多的企业不断提升智能制造能力,未来将呈现智能化程度不断提升、柔性化生产能力不断增强、绿色化发展成为主流等良好的发展趋势。

上汽大通将继续在生产端、产品端、用户端多维发力,助力汽车产业智能制造能力的提升。例如在生产制造端,持续建设智能化生产线与打造数字化管理系统,提高生产效率和产品质量;在产品研发端,持续加大技术研发投入,包括对智能驾驶、智能座舱等前沿技术的研发,不断推出符合市场需求的新车型;在用户直联端,也将进一步完善覆盖范围更广的用户直联体系,更好地倾听用户声音、满足用户需求、收集用户反馈、解决用户问题。

未来汽车制造将向“两端发展”,对于那些有很强品牌力的厂商,依然能自己生产自家品牌车型;另一端则更多地像“电脑”一样,通过模块化的设计,实现整车定制化的总装。而这种模式往往采用代工的方式进行集约化生产,这对于成本控制、质量控制、供应链控制都有好处。“从这个角度讲,将来会有越来越多的高级工厂将为不同的整车品牌做生产和交付。”王颖说,上汽大通工厂积累的经验,也将赋能汽车智能制造,助力中国汽车制造水平再上新台阶。(本文图片由受访者提供)

来源 | 《商学院》杂志2024年11月刊

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