工业 4.0 技术改变汽车制造业

汽车行业正在经历一场巨大的转型， 下一代移动出行从电动汽车 (EV) 的快速增长到软件定义汽车的普及，行业转型需要快速的技术进步、更强的可扩展计算平台以及制造商和供应商合作的新商业模式。

在此背景下， 工业4.0 提高汽车制造的生产率和质量。 2022 麦肯锡公司文章 指出“汽车、电子等行业的制造商正接近数字化应用的临界点，并通过工业4.0实现更快、更可持续的变革。”

目前 2023 年德勤汽车供应商研究 还发现了行业内精简运营成本和提高效率的机会，并指出“供应商还可以考虑在技术和自动化方面进行关键投资，这将解锁更精简的制造流程，并为长期竞争力奠定基础。”

在汽车行业，利用先进的制造技术（例如人工智能（AI）、自动化、机器人、模拟、数字孪生等）使制造商能够高效、灵活、快速地大规模交付差异化产品。

在产品生命周期早期推动汽车制造卓越

在 Flex，我们在产品生命周期的早期阶段使用工业 4.0 技术（如建模和仿真），以确保我们的汽车客户在大规模生产时能够确保更高的效率和更低的风险。例如，在面向制造设计 (DfM) 中，建模和仿真用于在产品进入制造阶段之前确定如何以最快的周期时间实现最高的产量。DfM 指导可帮助公司确保产品设计可制造，消除废品和瓶颈，同时最大限度地提高产品性能。

仿真在汽车行业的另一大优势在于生产件批准流程 (PPAP)，这是一个严格记录的流程，可确保交付给客户的产品满足其性能、质量和交付要求。在 Flex，我们使用仿真来加速此流程，在软件中迭代构建生产流程，直到我们确信在实际生产产品之前我们拥有所需的产能和能力。

这种方法节省了数月的时间和资源，使汽车制造商能够加速下一代移动出行，同时保持质量、安全性和弹性。我们还能够通过收集过程故障模式和影响分析 (PFMEA) 的早期输入来简化批量生产。通过模拟生产线和流程，我们可以快速识别风险最高的区域和关键瓶颈，然后提前制定和实施风险缓解策略。

应用人工智能提高效率和质量

从工厂生产线优化到预测性维护和异常检测，人工智能为制造流程带来了诸多好处。人工智能可以帮助在工厂车间收集、分析和检测机器问题，防患于未然。借助联网机器的大量上游数据，人工智能模型可以预测不良事件何时可能发生，帮助制造商预防故障并减少停机时间。

例如，在 Flex，我们在一条生产线上应用了 AI，该生产线有两个几乎相同的电容器。这两个元件之间的唯一区别是阀门，这使得人眼很难发现异常。这是一个值得关注的关键领域，因为如果使用了错误的电容器，产品将无法运行。

通过使用视觉数据和人工智能，我们的系统能够识别员工是否将组件放置在正确的位置，并实时提供解决问题的解决方案。这可以提高性能和产量，并让 Flex 通过在零件被送往生产线的另一步骤之前识别问题来减少废品。

用于流程创新的数字孪生和闭环反馈

数字孪生代表信息在模拟和物理世界之间流动的信息物理系统，它使产品设计和制造流程的优化达到更高水平。这种闭环方法可以对汽车行业中复杂的制造流程进行精确建模、质量保证和优化，而安全性和可靠性是汽车行业中最重要的部分。在日益混乱的世界中，数字孪生还使制造商能够快速了解中断的真正风险和影响。

例如，汽车制造商可以模拟生产线流程，了解短缺和其他挑战的潜在影响，然后确定替代方案和优化措施以限制影响。这有助于加速变更流程并在实施之前验证变更，从而节省成本和时间。

汽车制造业转型正在进行中

在 Flex 的 最近扩大的战略汽车制造中心 在墨西哥瓜达拉哈拉，仿真工具被用来帮助汽车客户更快地大规模设计、制造和交付高质量的产品。仿真帮助工厂确定了特定产品和工艺要求的最佳生产线配置，并为新项目和现有项目创建了不同的空间优化方案。

仿真还帮助我们确定关键特性和流程，以定义质量保证控制并实现零缺陷，以及确定哪种工业化流程最符合产品要求，从而最大限度地提高质量和生产力。最后，我们经常使用仿真作为 DfM 中的补充阶段，以验证产品的可制造性，并在产品全面投产之前向客户提出设计改进建议。通过一个高度复杂的汽车计算项目，我们能够在优化成本的同时将产量翻倍。

为了在当今新的移动和技术加速时代取得成功，汽车制造商必须驾驭动态的商业环境，以更快、更可靠、更可持续的方式将创新推向市场。

自动化、模拟和数字孪生等工业 4.0 技术为制造商带来了显著的竞争优势——使他们不仅能够应对当今的挑战，而且能够蓬勃发展并在定义下一代移动性方面发挥积极作用。