文章核心观点 - 在工业4.0背景下，汽车智慧工厂通过构建从核心硬件到智能解决方案的全面架构，实现网络化、分布式生产，以控制复杂性、节省成本并提高精密度，行业潜力巨大，正受到政策与趋势的双轮驱动 [1][6] 汽车智慧工厂的构建与架构 - 汽车智慧工厂将实现人、机器与资源的直接交流，高度标准化、模块化的设备及系统将大幅节省汽车生产制造成本 [1] - 机器人可从事高强度持续性工作，依托传感器、3D打印等技术可大大提高零部件生产加工及工序的精密度，降低失误率及风险 [1] - 大众、通用、宝沃、法士特、广汽传祺、奥迪等是代表性智慧工厂布局厂商 [1] - 中国汽车领域智慧工厂主要涵盖数控机床、压铸机、工业机器人等产品 [1] - 智能工厂基本架构包含协同层、企业层、工厂层、车间层、设备层五个层面，层与层之间相互联系形成闭环 [4] 汽车智慧工厂的解决方案与目标 - 智慧工厂的终极目标是实现汽车产品完整生命周期7大流程的全方位覆盖，该生命周期包含从接收需求到报废再回收的7个流程 [2] - 现阶段应用最广的环节在生产和质控，部分龙头企业已通过大数据分析等技术实现从与消费者、供应商对接到汽车销售环节的前半部分主要环节覆盖 [2] 行业发展驱动力与潜力 - 国家层面，《中国制造2025》战略任务明确指出推进信息化与工业化深度融合，加快发展智能制造装备和产品，围绕汽车、机械等领域机器人应用需求，积极研发新产品，促进机器人标准化、模块化发展，扩大市场应用 [6][8] - 行业层面，汽车轻量化、低碳减排化将成为主要发展目标，未来建设智慧工厂以实现此目标将成为大趋势 [6][8] - 智能制造、智能工厂、机器换人等概念将促进汽车零部件生产企业在生产设备上的投入，提升企业生产制造水平和效率 [8] 行业实践案例：一汽-大众天津分公司 - 整体架构分3层：物理层接入人、生产设备、辅助设备等数据；数字空间层对数据进行存储和计算；交互层通过移动端和PC平台实现与用户交互 [9] - 在设备物理层，通过物联网技术、机器视觉技术等实现设备自动化水平提升及现场设备全量全要素的数据采集 [9] - 在数字空间数据层，基于Mindsphere平台及DISC平台打造统一的数据中台 [9] - 在业务中台上，按照8横N纵的数字化布局搭建业务平台 [9] - 在用户交互层，通过搭建分公司驾驶舱、业务协同作战平台及宜搭应用平台，旨在实现高效交付优质产品、为员工创造高品质工作环境、为公司提供精准决策支持 [9] - 进行了数据信息互通创新和机器视觉算法的自主开发两大创新 [11] - 数据信息互通创新方面，通过UHF技术方案创造性采用结算台方式，使员工取货实现“购物式取件”，具有成本低、识别精度高、易推广的特点 [11] - 机器视觉算法自主开发方面，通过自主开发OpenCV、Yolo等算法及软硬件技术路线，可实现低成本应用视觉技术，解决了推广费用高、技术受制于供应商的难题 [11] - 数据信息互通具体通过Mindsphere平台，统一依靠西门子PLC的IoT网关及边缘计算设备，实现对PLC数据块及附属设备的参数采集 [13] - 数据池统一采用DISC平台，从成本、质量、生产、安全等不同模块，围绕人、财、物三个维度梳理数据，实现数据统一管理 [13] - 机器视觉算法自主开发通过产学研合作等形式制定适合工厂应用场景的技术路线，逐个突破技术难点，并利用监控摄像头和现场工业电脑剩余算力作为硬件需求，极大降低初始成本 [13]