汽车行业数字化立异实践案例分享（附申报下载）

诚如前文提及，数字化变革亦是企业“创造力、想象力大比拼”，如何挖掘更为深刻、全面的业务需求？如何利用前瞻的高新技能？如何实现单一的场景化数字实践复制并全面铺开？……在此我们通过数字化创新实践案例“抛砖引玉”，为车企带来更多数字化办理方案的想象空间。

生产数据透明化

汽车生产涉及浩瀚车间、设备、工艺等协同作业。
家当链长、工艺面广、规模化生产需求、本钱掌握哀求等诸多寻衅使得汽车制造成为最为繁芜的大规模民用产品之一。
同时，受到市场需求驱动，主机厂须要向消费者供应更加多样化的车型以及个性化配置选择，以担保产品竞争力。
汽车生产正在向柔性小批次制造转型，一线汽车品牌高端车型配置组合乃至超过千种，这进一步提升了汽车生产的繁芜度。

在这一过程中，生产数据的获取、传输、剖析和运用等是关键要素，直接影响着效率提升、质量管控和本钱优化。
在此背景下，汽车制造行业数字化转型面临以下三方面问题：

生产数据孤岛问题突出。
不同车间、不同设备的数据系统独立，无法实时共享，导致数据存储冗余、数据标准不一致、数据处理低效等，影响决策的及时性和准确性。

生产全流程动态可视化不敷。
无法实时节制生产过程中的问题和质量风险，难以及时预警、诊断和处理，影响生产的稳定性和可靠性。

对关键工艺参数的监控不敷。
无法及时创造参数非常，调度和优化困难，影响产品质量和同等性。

针对上述痛点，我们提出生产数据透明化办理方案，提升汽车制造效率，应对繁芜多变的市场环境，目前已经在多家车企实现落地运营。
通过数字技能将生产过程的各个环节实现可视化和透明化，使得生产数据、工艺状态、设备运行状况等信息能够随时随地获取和剖析。
透明工厂的实现不仅仅是技能层面的改造，更是制造业管理理念的一次飞跃，旨在提高生产效率、降落本钱、提升产品质量。
基于大量数字化计策与落地项目履历，我们总结出面向繁芜汽车制造流程的数字化提升方案履行步骤，从“0-1”全周期伴随生产数据透明化体系的培植与提升。
（文末附详细方案下载）

高等排产系统 (APS)

当前，日益繁芜市场需求动态与家当链分工趋势对汽车行业生产排产能力提出了更高的哀求。
从市场需求角度而言，中国车市步入存量市场后，客户订单量变革对上游厂商影响显著。
主机厂及零配件厂商面临日益频繁的需求颠簸，仅凭人工难以从全局角度拉动整体供应链相应。
从生产供应角度而言，高效柔性设备与日益繁芜的供应关系对操持排产带来寻衅。
随着生产设备柔性化程度不断提高，在提升产能的同时，对操持员提出了更高哀求；此外，供应链上的非常点每每牵一发而动全身，数据之间存在千丝万缕的关联，依赖人工很难做出预测性判断。

随着中国车企信息化程度的提升，操持排产系统进入高速发展期。
企业信息化程度迅速提升，运筹学、大数据、AI技能等开始加入排产模型，正在经历从Excel手工排产到APS工厂数字大脑赞助排产决策的重大超过式发展。

在此背景下，我们面向汽车家当玩家推出高等排产系统办理方案。
以生产体系的协同操持为切入点，进一步完善供应链体系，打造敏捷、透明、智能的供应链掌握塔，帮忙制造企业运用数字化手段实现订单和排程管理的自动化。
（文末附详细方案下载）

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