柔性生产与质量管理：汽车制造数智化两大重心

在汽车智能制造中，柔性生产和质量管理之间存在密切的关系。柔性制造将传统“以产定销”的“产—供—销—人—财—物”模式转变成“以销定产”模式，再加上汽车产品的高科技化与复杂化，新模式、新形势下的汽车制造质量管理需要新办法。本文将从计划排程自适应、质量监控与追溯、质量预警与改善三方面探讨车企及上下游零部件厂商如何应对挑战，实现高质量汽车制造数智化转型升级。

一、以柔性生产应对汽车市场需求的多样性和不确定性

1） 产线配置柔性化是基础

柔性制造是指能根据制造任务和生产品种变化而迅速进行调整的自动化制造系统。在面对多品种、定制化、小批量订单需求时，柔性化生产可以快速响应产品排程计划需求，优化产线配置，减少产线切换等待时间，提高生产效率。

实现生产过程透明化是实现柔性生产的关键，需要依托汽车制造数智化设备，设计工艺设备布局，利用智能控制技术快速添加、删除、移动设备实现工序柔性以兼容多品类产品的生产。执行生产任务时，对生产数据可视化呈现，实现人、机、料、法、环实时协同，打通联动排程数据，接收计划端的变动，通过工艺、物流设备等控制自适应调整作业内容、物料资源。

2） 智能化计划排程实现产供销协同一体

合理的计划有助于提升生产效益、解决库存积压问题、提高订单交付率并增强市场需求敏感性。然而，多数工厂依赖ERP系统导出订单数据，手工处理需求并编制计划，导致效率低下且资金投入、库存成本占用大。为了实现协同与自适应，需要打通联动多方数据，将生产流程、产品工艺、交付等需求转换为约束条件，应用约束条件以总体生产成本最小化为优化目标，计算生产计划并动态调整。此外，计划排程的精准性一定程度上依赖数学模型和优化算法，因此决策变量、约束条件的设置是关键。

二、质量是企业立身之本

1） 质量监控应着眼全流程数据追溯

多数企业未形成全环节质量管控，导致调查质量问题时效率低下。质量监控有助于提高企业问题响应能力并降低质量损失。实现质量精准追溯的基础是全面的品质数据，需贯穿制造、销售、售后等全过程，并采用数字化技术和自动化设备收集质量数据，生成有效全面的品质信息源。同时建立数据标准化体系，与产品关联匹配，通过查询产品标识，实现质量信息的快速追溯。在汽车行业中，建立全流程质量精准追溯系统需要克服数据共享障碍，从IT建设、数据安全等方面探索质量管控模式，使追溯技术落地，满足市场需求。

2） 基于汽车制造数智化算法驱动质量改善，形成质量优化决策闭环

质量预警是对生产、售后等关键流程进行监控，检测异常操作、不良信息，帮助提前识别质量问题。数据驱动的质量检测可提高检测效率，减少不良产品流出，精准预警可及时消除流程异常，减少停线、返工，提高产能，降低成本。多数企业关注事后风险管理，导致预警与管控未形成有效衔接，预警自动化水平不足。因此，实现质量闭环管理需布局事前预警与风险数据分析。联友科技利用机器人、数字传感、工业相机等检测装备捕捉关键作业动作、采集质量数据，应用“工业机理+数据分析”方法，构建质量数据分析模型，实时识别判断质量缺陷，完成数据支持决策。针对全过程数据，持续更新沉淀，研究异常数据分析问题根源，不断挖掘质量趋势，驱动质量优化改善，形成质量优化决策闭环。目前，机器视觉、AI技术在品质检测中开始广泛应用，以弥补人工检测的不足。据IDC报告预计，2025年中国工业AI质检整体市场将达到9.58亿美元。

柔性生产和质量管理，作为汽车智能制造的两大核心，不仅需要技术支持，更需要全局性的战略视野和深度的业务理解。联友科技秉着20余年汽车行业的实践积累，不仅积累了丰富的专业知识和技能，还深刻理解汽车行业的独特需求和挑战，坚持落地见效原则，通过顶层设计咨询、业务转型方案设计咨询和伴随服务三大路径，为车企及上下游零部件厂商提供汽车制造数智化转型咨询服务，同时还支持全业务场景赋能服务。目前，联友已为多个集团企业、商用车企、乘用车企、新能源车企、动力总成企业、零部件企业、工程机械企业、经销商集团提供IT规划、数字化转型规划服务。

未来，联友科技将持续推动汽车制造行业创新与发展，助力车企及上下游企业实现汽车数智化转型升级，提升生产效率和质量水平，适应市场的多样性和不确定性，实现持续增长和高质量发展！