자동차 업계는 시너지 유연성과 스마트 제조를 목표로 생산 디지털화를 추진하고 주문, 설계, 제조 일체화와 클라우드, 수, 지능일체화를 실현하고 있다. 이 과정에서 디지털 채널을 통해 전체 생산 프로세스의 데이터 투명성과 생산 결정에 대한 신속한 대응을 실현하는 방법은 업계가 직면한 동일한 과제가 되었습니다.
20 18 이후 자동차 업계는 치열한 재고 경쟁 시대로 접어들면서 생산측의 비용 절감 및 효율성 향상에 대한 수요가 더욱 두드러졌다. 각 수레 업체들은 생산 라인의 지능적인 개조를 통해 생산 효율을 높이고 위험을 피했다. 그러나 현재 자동화 설비의 사용, 제조 경험의 향상, 린 제조의 이념, 자동차 업계의 생산 효율을 크게 높였으며, 한계효과는 갈수록 두드러지고 있다.
린 (Lean) 생산 외에도 한 단계 더 나아가기가 어렵고, 더 어려운 문제는 대량 생산된 동질화 자동차 제품이 자동차에 대한 사용자의 개인화된 요구를 충족시키기가 어렵다는 점이다. 이와 함께 변화하는 시장 상황과 다양한 사용자 수요에 직면하여 기존 경험과 시장 조사를 바탕으로 생산 일정 계획을 수립하는 전통적인 방식이 점점 낙오되고 있으며 재고 잔고, 생산 자원 불일치, 생산 계획 시행률 저하 문제가 갈수록 두드러지고 있습니다.
이러한 여러 가지 폐단은 모두 자동차 기업들이 기존의 생산 과정을 완전히 바꾸도록 강요하고 있다. C2M (Consumer to Manufacturer) 이라는 모델이 자동차 업계에 채택되어 자동차 회사가 지원 정보 및 유연성을 구축하고 사용자에게 소규모 맞춤형 구매 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다.
지난 몇 년 동안 자동차 업계는 디지털 생산 방면에서 많은 실천을 했다. 스탬핑, 용접, 코팅, 조립, 검사 등 핵심 생산 과정에서 업계 자동화율이 꾸준히 높아지고 있습니다. 테슬라 Giga 상하이, 체리 상숙공장, 길리 여요공장은 모두 하나 이상의 부분에서 100% 자동화를 달성했다고 발표했다. 그러나 자동화율을 높이는 동시에 각 링크의 데이터는 오랫동안 고립된 상태로 남아 있어 업계에서는 생산 과정에서 침전된 데이터 자산의 가치를 충분히 발굴하지 못하고 있습니다.
사용자의 개인화 요구를 충족시키는 데 있어서, 자동차 업체들도 소량 맞춤형 제품을 시도하기 시작했다. 예를 들어, SAIC 대통은 사용자가 차량의 모양, 색상, 인테리어 및 구성을 스스로 선택할 수 있는 Spider 스마트 선택 시스템을 도입했습니다. 파랑토끼는 앞으로 공업인터넷의 가류 하에 천명에서 천인으로의 전환이 이루어질 것이라고 발표했다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 산업명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 산업명언)
업계가 유익한 탐구를 많이 했지만 현재 차량에 대한 고객 맞춤화는 간단한 선택 단계에 머물러 있어 더 깊은 참여 채널이 부족하다. 동시에 소량 대량 생산으로 인한 스케줄링 어려움, 생산 비용 증가, 프로세스 프로세스 불확실성, 공급망 협업 대응 어려움 등은 모두 자동차 기업이 생산 디지털화 과정에서 직면하는 새로운 문제입니다.
앞서 텐센트가 발표한' 자동차 업계 디지털화 변환' 백서에서 자동차 기업의 생산 디지털화 추진에 대한 주요 도전을 두 가지로 요약했다. 첫째, 멀티 채널의 고객 주문을 공장 생산 일정으로 신속하게 전환하여 가장 짧은 시간 내에 제품을 사용자에게 제공하는 방법 둘째, 대규모 C2M 생산에서 총 용접 공장 공정에 대한 모니터링과 개입을 통해 각 부분의 제품과 최종 오프라인 제품의 품질을 보장하는 방법.
한편,' 백서' 는 클라우드 플랫폼 기반의 방대한 데이터 처리 기능을 통해 설계, 연구 개발 및 모든 생산 과정을 관통하는 디지털 채널을 통해 데이터 가치를 최대한 발휘하여 사용자 중심 모델에 따른 잠재적 위험을 최소화하고 생산 프로세스와 프로세스의 불확실성을 최소화하는 것이 자동차 기업이 디지털 생산의 과제를 해결하는 중요한 수단이라고 밝혔다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
특히, 디지털 공장을 이용하여 전통적인 자동차 제조 모델을 유연한 생산 모델로 전환함으로써 소비자의 맞춤형 요구에 신속하게 대응하고 소비자 수요를 충족시키는 모든 불확실성과 위험을 줄이는 것이 디지털 생산의 핵심 목표이며, 이 두 가지를 달성하기 위해서는 데이터 투명성과 의사 결정이 민첩해야 합니다.
데이터 투명성의 경우, 재고, 제조, 물류, 품질 검사 등 각 생산 단계에서 생성된 데이터를 효과적으로 연결, 분석 및 활용함으로써 기존의 조잡한 생산 패턴을 바꿀 수 있으며, 자동차 기업의 생산 고리가 장기적으로 남아 있거나 발견되지 않은 문제를 해결하여 생산성을 정확하게 통제하고 잠재적인 위험을 예방할 수 있습니다.
의사 결정의 민첩성은 자동차 기업이 실제로 사용자 중심의 제품 설계 제조 전 과정을 실현하고, C2M 의 유연한 생산을 지원하고, 자재, 재고, 스케줄링, 물류 등을 디지털화하여 언제든지 업데이트할 수 있도록 지원합니다. 생산 계획 수립시 수요 변동, 자재 제약, 재고 제약, 능력 제약 등의 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 지난 8 월 텐센트와 길리의 광역 밍따오 (WAN) 은 대규모 유연성 맞춤형 C2M 제품군을 공동 개발하여 제조 업체가 주문에서 인도, R&D 에서 생산에 이르는 전체 가치 사슬을 재구성할 수 있도록 지원했습니다. 시장 사용자, 생산 기업, 공급망 자원의 높은 협력을 통해 제조 기업이 "제품 중심" 에서 "사용자 경험 중심" 으로의 전환을 촉진하여 향후 제품 및 서비스 수요의 개인화된 추세에서 선두를 달리고 있습니다.
텐센트 자동차 직접 사용자 생산 통합 솔루션 다이어그램
구체적인 제품 아키텍처에서 볼 때 텐센트 C2M 솔루션은 선도적인 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, AI 등의 기능을 기반으로' 1+N' 모델로 자동차 등 제조업체에게 서비스를 제공합니다. 여기서 "1" 은 클라우드 서비스 아키텍처를 나타내며, 자동차 기업의 상류 및 하류에 대한 전체 공급망 협업을 수평으로 지원하고, 지능적이고 유연한 공장 생산 자원을 수직으로 연결하고, 모든 생산 링크를 열어 공급망과의 완전 폐쇄 루프 통합을 가능하게 합니다. 반면' N' 은 N 개의 서로 다른 제품 및 서비스 포트폴리오를 통해 N 개의 비즈니스 시나리오를 지원하고, 고객, 발전 단계, 비즈니스 요구 사항에 따라 자유롭게 서비스 및' 레고' 제품 모듈을 조합한다는 의미입니다.
결론적으로, 새로운 경쟁 상황에서 소비자의 맞춤형 요구에 신속하게 대응하고, 사용자의 아이디어를 구현하고 전달하며, 사용자 경험을 최적화하고, 린 (Lean) 생산과 비용 절감 효과를 실현하는 것은 새로운 과제다. 데이터의 가치를 지속적으로 파헤쳐야' 사용자 지정 제품' 을 더 잘 실현할 수 있고, 각 주문은 예정대로' 사용자 지정' 할 수 있다.