五金近几年，国家一直致力于推动汽车产业的发展，通过政策扶持和招商引资等系列措施，为汽车制造业企业提供了较好的发展环境。随着自动驾驶、云计算底层技术在汽车领域的不断渗透，叠加新能源汽车智能化发展带动，汽车领域技术应用将进一步重构汽车价值链及运营模式，汽车行业数字化转型成为必由之路。当前我国汽车制造业企业的数字化整体仍处在较低水平，企业数字化转型认识不足、数字化设备应用不到位，数字化管理不深入等问题显著。

　　本路径指南通过梳理我国汽车行业数字化发展总体形势，结合汽车行业数字化发展现状，研究提出数字化转型的总体架构，针对我国汽车制造业企业数字化转型共性需求提炼针对性的典型应用场景，分阶段总结数字化转型步骤路径，以期为全国汽车制造业中小企业数字化转型提供指引和参考。

　　我国汽车制造业以零部件制造业企业为主，当前随着汽车在轻量化、信息化和智能化方面的产业布局不断加速，汽车零部件行业作为汽车产业链的重要一环，也必须进行相应的业务调整和重新布局，以适应主机厂实现业务转型升级后采购需求的变化。

　　主机厂集中资金，加大对新能源及智能驾驶方面的投入，但随着资本需求的不断增加，利润资金池却在不断收窄，因此，对供应商成本年降要求也在不断提升，导致零部件企业持续面临产品价格下降压力。而在成本方面，上游原材料价格处于上涨周期、人力成本始终处于上升通道导致零部件企业整体盈利水平下降。

　　供应链面临不确定性。由于汽车供应链的惯性和传导存在时滞，中上游企业对冲击的调整幅度通常大于下游产业，疫情期间，整车厂的停产直接造成零部件供应商减产或停产，供应链区域化的趋势愈发明显，为了及时定位最优供应商，并应对贸易摩擦与海运运费上涨，整车厂正在对供应商实现优化整合，零部件供应商需在其工厂附近进行属地化配套，致使供应链企业趋近于固定，很难打开新的主机厂市场。

　　零部件企业面临着利润下降，供应量不稳定等多重经营难题，而企业数字化转型将成为解决难题的关键抓手。

　　精细化管理：应用数字化技术实现人力、设备、物料等资源的动态配置和精确管控，提高物料流转效率、减少人力投入。通过对设备的自动巡检、运营状态监测、故障诊断和预警、预测性维护，有效降低设备故障停机率，降低设备能耗。一物一码，实时同步生产、库存、采购信息。加强环节控制，应用信息化系统联动各个环节，实现对物料成本控制、加工精度控制、设备与人员产能产量控制、质量不良不合格以及库存物料积压导致的成本变化控制、采购价格波动的控制。强化质量管控，实现全面质量数据采集，提升产品合格率，实现一次质检，提升主机厂对供应商产品质量信任度。

　　通过数字化技术实现数据在材料供应商、生产企业、物流企业、下游客户之间的信息共享与动态管理。实现跨企业多源信息交互和全链条协同优化，提升生产效率，实现预测式、拉动式生产。

　　通过对我国汽车制造业中小企业数字化应用情况调研了解到，当前行业企业生存发展面临较大困难，企业数字化转型需求低迷，转型意愿不强。通过走访企业生产管理现场和与企业高层座谈交流总结发现，企业在数字化转型方面主要面临以下共性需求。

　　1.设备老旧未进行数字化改造，设备无法联网，生产管理人员无法及时了解生产状态或设备运行状态。可通过对设备进行数字化改造、加装传感器、打通入网协议等方式使传统设备升级为可主动采集回传生产数据、实时记录生产状态的数字化设备，实现自动化生产，控制减少人工参与。

　　2.受到主机厂订单量影响，生产计划变动频繁。可通过使用信息化系统如 MES 系统、APS 系统进行智能排产。APS系统可基于企业的生产能力、订单需求等信息，生成最优的生产计划，MES 系统根据 APS 系统生成的生产计划，进行生产任务的调度和协调，以保证生产效率和产品质量。

　　3.生产环节人工要素过多，如人工物料投放、人工压模、人工焊接等。各环节缺少完善记录，无法对成本进行精益管理，导致生产成本失控。可尽量减少人工参与，并通过数字化手段进行标准 BOM 物料成本控制、标准工艺毛坯加工精度控制、BOM、工艺变更与工单的全自动关联控制、质量不良不合格导致的成本变化控制等。

　　4.人工质检导致质检效果差、效率低、实效慢。可通过数字化改造逐步实现自动质检或 AI 质检。将原有的只对成品质检转变为对生产各环节操作规范性的质检，如梳理装配动作、识别影响产品质量的关键动作。并将检测设备与工单全自动关联，实现质检数据全自动实时统计与分析、质检数据和质量控制异常的全自动预警。在此基础上联动主机厂，实现一次验。

　　5.人工盘点耗时耗力，数量误差较大。可通过手持扫描终端、产品电子条码+无人机、无人机+RFID 等盘点方式进行自动盘点。并将 RFID 系统与仓库管理系统相连接，在后台系统中实时查看产品数量，及时进行出入库管理。

　　6.企业内部各环节以及外部供应链的各企业之间无法实现协同联动。企业内部各环节未打通，外部无统一平台进项交易，或者统一平台权限受限仅可以获取订单，无法上传交货信息等。内部可通过建立统一数据标准将各系统打通，实现销售与计划、采购、生产之间的数据打通，实现各环节协同配合，外部可由主机厂企业搭建统一的工业物联网平台，供应链企业可实现订单获取、采购交付、生产计划制定等协同作业。

　　汽车制造业企业数字化转型总体架构大体分为五个层面，分别为车间层、网络层、感知层、平台层、用户层。前三层主要是将设备生产信息转化为可以分析利用的数据。系统层通过信息化系统的应用，对设计、采购、生产、质量各类信息进行采集分析。用户层利用数据分析结果对企业设计、制造、供应链、营销等各个环节提供量化、客观的数据支持，加强操作人员决策的精准性、科学性。

　　企业通过对传统制造装备进行数字化改造，购置精密数控装备，引入工业机器人等构建自动化冲压生产线、自动焊接生产线、柔性化装配生产线.网络层

　　企业在构建传统工业现场总线控制网络的基础上，利用云计算、边 计算等信息技术，构建包括数据库、服务器、存储设备和安全等软硬件设施的数据中心，实现车间数据的动态存储、处理及分析。

　　企业通过部署 RFID、温度湿度传感器、红外传感器、数字化设备形成车间感知网络环境，构建车间物网感知平台，实现冲压生产线、焊接生产线、涂装生产线以及各类数字化装备等物理设备与虚拟设备的逻辑映射与感知，实现车间的生产进度信息、质量信息、能耗信息、车间现场环境等车间多源信息的实时采集与统一传输。

　　企业可通过 织信Informat 低代码平台搭建以 PLM 为核心的协同研发平台、以 ERP为核心的精益管理平台、以 MES 为核心的生产制造平台和为客户核心的 CRM 客户资源管理平台等一体的企业综合管控平台，实现在研发设计、生产制造、经营管理等业务领域的信息化集成管控。

　　搭建支撑企业各信息系统及业务管控平台安全、可靠、稳定运行的基础网络支撑环境。制定标准化体系包括产品数据结构标准、生产设备编码体系、产品研发技术规范、质量检测技术规范等，通过标准规范的建设和完善，确保企业数据的结构化、规范化，为综合管控平台建设提质增效。围绕信息安全管理制度、人员安全管理制度、系统建设管理制度、系统运维管理制度等内容，建立满足人员管理、系统建设、系统运维等各个阶段和环节的行为规范和操作规程，通过制度化、规范化的流程和行为，保证各项工作开展的统一性、一致性。

　　研发平台应以支持企业各研发部门的协同应用为重点，搭建以产品全生命周期管理为核心、以三维设计与仿真工具、仿真数据管理系统、产品试验与测试系统为辅助的协同研发平台,形成基于三维数字模型的设计、制造、仿真、验证的数字化研发体系，有效支持产品升级和技术模式的创新。

　　精益管理平台应以企业 ERP 系统的深化应用为着力点，搭建以 ERP 为核心，集供应链管理、客户关系管理、决策支持管理等功能的精益管理平台,支持产品研发设计，实现对生产制造现场、经营管理全过程全价值链的精益管控,为企业提供战略管控、运营管控、财务管控和风险管控支持,全面提升企业的经营管理水平。

　　产业链协同平台应结合低代码、云计算、大数据等先进技术，基于汽车主机生产企业成套的信息化实施经验，带动产业链各企业的信息化建设和应用，以工业互联网低代码产品“织信Informat”作为底层开发平台，逐步形成以协同研发、协同采购、协同生产、协同营销、协同资源等为主题的“互联网十协同制造”模式，促进全产业链的转型发展。

　　构建一个集成的供应链管理系统，实现供应链各环节数据的实时采集、交换和共享。通过电子数据交换（EDI）等技术，实现文档的电子化自动传输，简化流程并加速业务处理。运用大数据分析和人工智能技术，对供应链数据进行深入挖掘，预测市场需求、库存需求以及潜在的供应风险。利用数字化工具创建供应链的可视化仪表板，展示关键绩效指标（KPI）和实时数据。

　　利用数字化技术建立生产线的虚拟模型，通过仿真软件模拟生产流程，以优化生产布局和资源配置。部署 MES 以收集生产现场数据，管理生产订单的执行、物料追踪、质量控制等关键环节。采用大数据分析技术，对生产过程中产生的大量数据进行挖掘和分析，发现生产瓶颈和改进机会。实施统计过程控制（SPC），通过数字化工具实时监控关键质量指标，确保产品质量稳定。采用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为员工提供交互式培训，提升操作技能和安全意识。

　　在实现对车间设备的数字化改造和对信息化系统的逐步补全后，企业可以通过搭建集成数据平台对各系统进行集成，打通数据孤岛，通过数据交互协同实现企业内各业务环节的高效运行。MES 系统可通过与 ERP 系统集成，完成从销售订单到生产计划的转换，通过与 MDC/DNC 系统（分布式控制网络系统）集成，实现自动化设备加工过程数据的自动采集，通过与 PLM 系统集成，可实时查看最新的工艺操作指导，通过与 EAM 系统集成，完成设备故障维修与记录反馈等。

　　对物料投放、焊冲压等关键生产环节进行数字化升级改造，通过采购工业机器人、自动冲压机床、分布式 IO、工业等，构建一体化生产线，实现自动投料、自动冲压、自动焊接，提高数控化率，减少人工干预，提高生产稳定性和规范性，减少生产损耗，降低人工成本，提升产品合格率。通过运用条码读写器、RFID 等设施，对生产、加工、物料及产品出入库等全环节数据进行采集和识别。运用摄像头、传感器等硬件，实现车间、场线状态的全面感知。引导数字化服务商发挥 IoT 链接能力，采用 PLC、CNC（（计算机数控系统）系统、边 网关、雾计算等其他数字化技术，对现有设备进行改造，实现对生产设备和关键控制节点的实时监测预警。

　　以 SAP 系统、MES/MOM 系统等基础系统为依托，围绕生产需求搭建系统，推动企业数字化从单项覆盖向各环节集成应用。重点打通采购、生产、销售数据流，借助可视化看板、数据大屏等技术，将采集的数据根据业务需求进行汇总分析，生成可交互的实时分析报告，提升信息透明度。利用数字化技术和系统实现精益分析和管理，针对设备生产率、产品质量稳定性、产品库存情况、原材料库存情况等核心关注点，定制数据分析模块，按固定周期生成生产经营数据专题报告，指导经营决策。通过大数据分析客观、实时、全面地发现企业生产问题，加强对过程节点控制，迭代工艺质量。

　　构建一体化的智能运营平台，实现业务有效集成与优化整合，提升信息共享水平，实现标准化、精细化运营管理，助推企业的快速转型。建立供应链协同的计划管理体系，打通产供销需求传递通道，开发智能算法模型，根据数据结果生成生产排期、供应链采购计划，以数据驱动上游采购、中游生产、下游销售等全供应链的智能化管理，打造自感知、自适应的柔性化产线和供应链，提高供应链整体运转效率和运转质量。

　　企业领导层面应该提高对数字化转型的认识，充分意识到数字化转型对企业生存发展 、孕育新质生产力的重要作用，制定中长期数字化转型规划，通过数字化改造促进转型升级。

　　建立由企业高层直接领导，由生产、质量、设备等各业务部门全面参与的数字化转型组织体系，结合企业实际情况和具体要求，评估关键业务流程的数字化转型现状、痛点及需求，借鉴行业成功案例，制定适宜的数字化转型方案，分阶段、分步骤组织实施。对数字化转型的主要任务进行优先级排序，集中优势资源保障关键环节任务的顺利实施。对于涉及多个系统和多个业务流程的建设任务，根据业务逻辑和技术流程，建立不同的工作流，分模块推进项目实施。

　　加强与数字化服务商、智库咨询机构、工业软件服务商等主体的交流合作，采购专业化的数字化转型诊断咨询、整体方案设计等服务。

　　做好投入产出测算，为数字化转型提供充足的资金支持。充分保障企业关键领域对数字化技术的应用与创新。

　　通过人才招聘、专家培训、专业技术培训等措施，培养一批拥有数字化素养的员工，营造数字化转型氛围，推动数字化转型顺利开展。

　　加强相关政策宣传力度，健全政府与企业、协会团体等组织沟通交流机制，鼓励动员各类市场主体、智库机构、高校科研院所等社会力量积极参与推进数字化转型的规划与实施。遴选一批小灯塔企业，为中小企业数字化转型提供样本指导。

　　加强对产业重点环节、重点企业的支持。用好智慧数字化专项资金，进一步优化升级在科技创新、“智改数转”、企业培育、绿色发展等方面的支持政策。

　　实施更积极、更开放、更有效的人才科创政策，加大高层次人才引进力度。优化专业技术人才引培、留用机制，盘活资源，打造一批高水平工程师队伍。深化产教融合，支持新型职业技术资格评定，开展企业学院建设试点，增强职业院校、技能大师工作室、公共实训基地等载体的高技能人才培养能力。健全需求精准对接机制，进一步保障企业用工需求。

　　加大对企业发展现状以及数字化转型需求的摸排，充分了解企业数字化发展情况。丰富与客户的触点，通过精准的方案解决客户问题，简化客户作业步骤，优化客户交易流程。

　　针对中小企业面临的共性与个性问题，研发适合中小企业的小轻快准产品，实现较少投入，带来较好效果，提振中小企业转型信心。优化服务模式，围绕企业特定需求定制有关功能模块，加强数字化系统的日常维护、操作人员的培训、流程变革的管理以及系统功能发掘与迭代升级。

　　与数控机床、激光切割、自动焊接设备等汽车行业装备制造商、智能工厂以及非标定制自动化集成商对接，提升软硬件协同开发应用水平，推动主要设备制造商开放数据接口、应用程序接口（API）或使用开放或基于标准的数据传输协议。汽车产业数字化转型遇深水区瓶颈这份进阶指南是救命稻草还是噱头？