汽车零部件企业数字化转型建设与实施方案
2023-02-20 来源：新工业网
导语：为汽车零部件企业数字化转型提供支撑和帮助让更多的零部件企业在研发设计生产运营和售后服务等各个环节用数字化手段优化企业管理和决策实现企业提质降本和增效深度赋能
汽车零部件行业作为汽车行业不可缺失的环节，随着汽车在轻量化、信息化和智能化的产业布局加快，同样要面临着与之相适应的业务调整和重新布局，才能满足主机厂的相关业务转型升级目标。
在激烈的市场竞争中，零部件厂普遍感受到来自主机厂传递的压力，利润率越来越低。这就需要从管理出效益，用质量求生存。企业内部需要变革传统的“金字塔”式的组织架构，对当前的传统业务流程进行数字化转型，业务优化重组，建立起扁平式的组织管理架构，并提供与之相适应的数字信息传递机制。这种面向业务流程数字化的转型管理变革，只有通过最新的信息赋能技术才能得到切实保障。
1 零部件工厂信息化现状
1.1 解决与主机厂的计划协同
汽车零部件制造厂的产品类型和生产配送一般要按主机厂的生产计划来制订，主要满足主机厂的配件需求和部分市场的配件需求。由于市场变化莫测，主机厂一般采用准时供货制，且目前主机厂也面临着数字化转型的压力，使得零部件厂计划的稳定性和产品的不确定性加大，这必将给整个物流的计划和采购带来更大的压力。
1.2 按时交付能力
目前，主机厂普遍采用“即时供应”的供货方式，零部件厂根据客户的需要作时间安排，按规定或批次将产品送达生产线供装配使用。另一方面，主机厂的要求也十分严格，如果零部件厂的配件因质量或配送等原因导致主机厂的生产线停顿，零部件厂商轻则支付违约赔偿，重则信誉受损，内部停线整改，或失去与主机厂合作的意向。
1.3 快速反应能力
“快速反应”反映一家企业的专业精神。表现在供应商要能随着主机厂的计划调整而作出适时的安排，满足主机厂的需求，包括售后服务方面。
根据经验，建立完善、高效和融合的信息化系统后，会出现几个方面的提升（估计值）：减少书面传递错误75%；减低生产成本20%；产品制造时间缩短35%；减少在制品32%；降低废次品率22%等。
2 拟建目标
以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，促进信息化与工业化融合，走新型工业化道路，是数字化转型升级的有效途径。促进信息技术在设计研发、生产装备、企业管理、商贸流通和节能减排等各个环节的融合应用，提升企业数字化智能化应用，从而挖掘企业新的利润增长点并降低运行成本。
利用信息技术为企业提供一个全面质量管理标准体系和生产制造过程能力综合管理的全面解决方案。
纵向贯通生产管理与现场作业活动，横向打通供应链/产业链各个环节生产经营活动，通过监控和分析企业生产现场“人、机、料、法、环”综合管理的过程及信息，来实现对整个生产制造系统的预测、预警及快速反应，确保产品或服务的质量特性或水平能符合客户要求，逐步实现全价值链、全要素的动态配置和全局优化，提高全要素生产率，达到增强企业竞争力的目的。
3 实施方案
3.1 信息化需求调研及分析
通过访谈和调研的形式，与工厂的相关部门如战略部、总务部、采购部、产品技术部、生管部、财务部、信息部和各车间等相关人员交流，梳理出各部门在人员、技术（数据、集成和信息安全）、资源（装备、网络）和制造（设计、生产、物流、销售和服务）等能力要素下，对信息化、数字化与智能化的认识、需求和目标。特别是结合数字化转型的要点及当前面临产业链、供应链的不稳定性，重新审视了数字化技术在企业运营各个环节的重要性和迫切性。
3.2 技术及制造环节实施内容
实现产品从概念、设计、生产、调试和售后服务等全生命周期阶段产生的设计及工艺数据的管理。PLM管理的数据包括产品BOM（物料清单）、产品图纸和产品工艺等物料的数据，并对这些数据在产品各个阶段的不同形态、不同版本的信息进行统一的管理，以支持不同专业人员在统一的平台上进行协作，方便使用部门进行BOM管理、工艺管理、项目管理和成本管理等。
其是惟一面向产品创新的系统，也是最具互操作性的系统。主要包括三维数字化装备设计、三维结构化工艺设计和三维可视化仿真等，可以实现产品开发协同和产品数据管理等功能。PDM（产品数据管理）系统根据产品设计BOM和相关信息自动转换生成制造BOM，并通过集成接口将制造传递到ERP系统中，作为ERP后续下达生产订单时的基础数据。
ERP系统是企业信息化的核心内容。ERP强调企业的整体观，其把人员、生产、财务、销售和采购等各个子系统结合成一个一体化的系统，通过准确和及时的信息传递，以工作流程的观点和方式来运营和管理企业，对企业各生产项目的物料采购信息、生产控制信息、财务管理信息和客户信息等进行协同集成管理。实现公司成本生产相关的管理为企业总部决策层提供决策运行手段，同时帮助企业挖掘适当的机会、最大程度地提高客户满意度并增加其收益。主要包含销售管理、采购管理、库存管理、财务管理及成本管理系统。将集中化的关键运营数据与关键的业务领域进行集成，帮助企业加快销售周期，更快地实现收益并有效地控制成本。
零部件企业通过与上下游伙伴实现在线数据、能力和业务协同，同时在主机厂的推动下，提高自身供应链系统管理水平和动态调整优化能力，实现整体供应链可视化、管理信息化、整体利益最大化和成本最小化。
SCM供应链系统打通了工厂内外供需链条，实现了与ERP、MES（制造执行系统）等多个核心业务系统的集成应用。通过RFC接口函数与ERP系统集成，完成从物料需求计划、采购订单、依据采购订单收货、按生产计划拣配和配送业务、库存预警与缺料预警、转储业务、销售订单出库业务和报废业务等流程的集成应用；通过RFC接口函数与MES系统集成，实现仓储的精细化拣配与配送管理。
3.2.4 搭建PMS（采购管理系统）
零部件企业的PMS系统，需要与主机厂及相关下游企业联动起来。一般情况下，设置量产部品管理、新车型部品采购管理、生产管理和供应商管理等。构筑一个与供应商协同工作/责任共担的信息化平台，满足零部件企业在竞争、定点、试作、SOP（开始量产）、MP（量产阶段）和EOP（量产结束）等阶段的需要。
根据主机厂给予的报价，从供应商方面做比较，以期拿到合理的价格，满足本厂的成本需求；通过将生产计划、采购BOM和供货前置期等信息导入系统中，实现系统指导人员作业；将关键作业的标准和监督置入软件，提高作业精度，并实现过程可视化；增强与供应商的交流并与其建立起更有效的合作，能够帮助企业改进生产流程控制、做出更完善的供应商分析和选择并优化企业的供应商选择决策，实现需求量计算系统化、供应商收货、出货流程标准化和可视化，最终提高生管材料保障的作业效率，降低ERP数据负载；提高产品阶段性（竞争阶段、量产阶段）价格竞争力，成本相关的管理。
能够帮助企业改进生产流程控制，准确地提供生产数据，实现成本核算精细化。通常情况下MES主要围绕车间的人、机、料、法环进行管理。覆盖基础数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、设备管理、工具工装管理、ANDON管理、能源管理、报表分析和数据集成等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠及全面可行的制造协同管理平台。
MES系统是链接管理层与控制层系统的桥梁。作为智能工厂中间执行层的核心，与多个系统均有集成。
通过RFC接口协议与ERP系统集成，完成从销售订单到生产计划的转换；通过与刀具管理系统集成，实现刀具的跟踪和寿命统计；通过与MDC/DNC系统集成，实现自动化设备加工过程数据的自动采集；通过与PLM系统集成，可实时查看最新的工艺操作指导；通过与EAM系统（企业资产管理系统）集成，完成设备故障请修与维修记录反馈等。
3.2.6 系统集成
随着公司的发展，要实现企业运营成本管控、生产效率提升、资源合理配置与整合、提高企业改进生产流程控制，并且要求准确地提供各类生产数据，便于成本核算，降本增效，就必须建立计划层、控制层、管理层和决策层的信息交互，通过企业的连续信息流、资金流和物流等来实现企业信息全集成。
集成类型有3种：横向集成、纵向集成和端到端集成。
1）横向集成。横向集成是指企业内部的业务信息向企业外拓展，即拓展至供应商、用户和销售等，将企业内部的研发体系、生产环节、供应链管理及价值链管理重构拓展到企业外，从而提高整个产业链包括研发设计、生产制造和销售服务等上下游企业的合作效率，从而带来更大的经济效益和社会效益。
2）纵向集成。主要解决企业内部信息孤岛的集成。从顶层的ERP系统到底层的产线设备数据的采集等，目标是实现全业务链集成，这也是智能制造的基础。通过纵向集成，企业内部的生产效率、生产的柔性化、生产信息的实时性和正确性得到全面提升，有力推动了零部件企业从批量化大规模生产方式向多品种小批量个性化定制模式的无缝转换。
3）端到端集成。零部件的生产过程可能包括产品需求确定、产品设计、产品规划、产品工程、生产和销售服务等多个价值链环节。这种在一个零部件企业内部或者多个企业之间的产品，将从需求分析到销售服务全价值链集成起来，能确保定制化的零部件实现。端到端的价值链集成一般通过PLM、MES和ERP等系统的数据接口来实现。价值链集成把横向集成和纵向集成连接在一起，实现端到端的价值最大化，从而最大化地满足了客户的需求，是客户价值的实现途径。
4）集成方式。
①管理系统接口。提供一个独立于硬件接口之上的应用软件开发平台与完善的开发接口，实现各信息管理系统全方位无缝连接，数据可以自由双向流动，使整个生产组织与管理可视化、透明化。可支持的数据交换方法包括ODBC、ADO、RDO、OLEDB、OPC和文件等。
②控制系统接口。系统需要与下列系统进行接口，通过与生产线PLC系统连接，获取关重要数据，提供防错功能；通过与平台、机运链等生产线的启停信号，从而准确计算设备的运行效率，计算出生产节拍及阶梯式的配料需求，帮助企业精确管理生产过程。设备集成与监控系统接口。设备集成与监控系统将通过工业以太网OPCServer（信息系统软件）与不同的工厂现场设备进行通信。
③集成方式。通过国际标准OPCUA进行生产线的实时数据、车间物联网的实时数据的集成。通过企业服务总线（ESB）实现业务数据的集成，各异构系统需要将各自的集成接口和数据格式封装成ESB规定的标准集成接口和数据格式后接入ESB总线，通过ESB实现数据的交互。ESB总线应能够兼容主流软件开发环境。通过ESB交互的消息格式应兼容ISA95标准规定的消息交换格式。
3.2.7信息安全体系
根据国家规范，建立信息系统安全管理的相应原则。其中网络环境中的信息安全系统是确保信息安全的关键，主要包括计算机安全操作系统，各种安全协议、安全机制（数字签名、消息认证和数据加密等）和安全审计等。
信息安全意味着信息系统（包括硬件、软件、数据、人员、物理环境及其基础设施）受到保护，不会由于意外或恶意原因，被破坏、更改和泄露，并且系统可以连续可靠地运行。信息服务不会中断，最终实现业务连续性。
3.2.8 指挥中心
生产调度中心实际上是将生产实时信息系统、决策分析系统等重要内容展示在大屏上。其是覆盖多级责任主体的生产在线监控系统，是对全厂协同生产、管理指标和数据分析等信息的集中展示，丰富了数字化应用，实现生产运营的全过程透明化管理。
采用消息服务接口、数据服务接口及应用服务接口的方式对企业管理系统、视频图像系统、GPS定位系统、移动图传系统和短信平台等手段进行联网集成，形成互联互通。以车间生产经营、过程管理中所产生的实时数据为基础，实时集中指挥与优化调度，实现数据全域共享与经验反馈，进而提高零部件企业生产系统的精细化管理能力。基于数据，实现监测—预警—决策—行动闭环。
从业务、平台、数据资源及云基础设施的端到端，实现工厂运行状态感知、工厂资源统一调度及突发事件的全景式指挥，形成全面的资源整合和应用。
管理驾驶舱：通过管理驾驶舱，使决策者可以从全局角度及时了解生产情况。
制造分析：可针对生产绩效、质量管理、设备绩效、能耗统计、性能分析、对标管理、异常预警、资产查询和统计报表等提供业务分析报告。
信息挖掘：通过先进的大数据技术，轻松创建特定的数据看板、图形显示和报表，可快速钻取所需要的信息。
实时制造信息展示：数据可视化监控大屏幕，可以打破数据隔离，通过数据采集、清洗、分析，以及直观实时的数据可视化，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。通过对资产分布、资产结构、资产信息、企业信息、历年发展及资产结构变化趋势和对主要生产指标及告警的实时监视，实现公司资产运行情况的总体监视。通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据，洞悉运营增长，助力智能高效决策。
3.3 数字化人才培养及用户服务能力建设
在数字化转型过程中，不能忽略对人员的培养和对用户服务能力的分析。
3.3.1 数字化人才
在数字化转型过程中，创新型人才的培养已经成为不可忽略的重要因素之一。零部件企业因其特殊原因，往往留不住数字化人才。因此更应该充分认识到现在的员工正在从“经济人”“社会人”向“知识人”“合伙人”转变，不断加强知识驱动和价值导向的人才培养与开发，赋予员工创造价值的潜能和技术，最大程度激发员工创造价值的能动性和有效性。员工赋能可分为如下几方面。
1）人才开发能力，即以价值创造结果为导向开展人才挖掘、精准培养和使用考核，提升人才绩效全面可量化、可测评和可优化的能力。
2）知识赋能能力：即为员工提供技能共享、个性化及平台化知识、技能服务的知识平台，帮助员工发掘自我素质提升的内驱力，快速提升胜任力和高效执行能力，培养员工差异化技能，提升员工竞争和创新等能力；
3.3.2 用户服务
新的场景下，如何提高主机厂的满意度和忠诚度，如何实现售前需求定义、售中快速响应和售后延伸服务等全链条用户服务，最大化为主机厂创造价值，值得零部件企业深思。
1）需求定义能力：动态分析主机厂属性、特征和标签，基于用户画像准确识别目标，开展个性化、场景化需求分析、优化与定位等服务。
2）快速响应能力：构建以用户为中心的端到端响应网路，挖掘并预测用户需求，指导产品设计和完善，提升快速、动态和精准响应用户需求的能力。
3）创新服务能力：基于售前、售中和售后等的数据共享和业务集成，实现动态且个性化推荐服务，提升精准营销、跨界服务和超预期增值服务等能力。
4 数字化转型成功关键因素
战略性数字化转型工作正在超越信息化范畴，影响到整个企业乃至生态圈，使企业在数字经济中的工作方式、竞争方式和发展方式现代化。
4.1 研究数字化客户，围绕洞察力和机遇来决策支持
平台通过大数据挖掘、机器学习等手段获取用户信息、建立细分用户群和丰富用户画像，决策者可据此来制定出客户体验数字战略。
4.2 研究员工画像以改善员工体验
建立企业人才大脑和画像库，让企业人才资产可视化，并围绕数字化转型愿景对其进行选拔、培训，使其能够成为转型工作的合作伙伴。
4.3 数据和分析成为决策的中心
构建集中式的数据基础架构，围绕数据支持工作的数字化转型为目标，更好地为跨部门、跨企业和跨地域等工作提供信息和支持，从而促进协作和整合。通过数据科学、人工智能（AI）和机器学习等手段，来支持实时和预测分析，从而创造竞争优势。
4.4 数字化转型投资与业务目标保持一致
决策团队对数字化转型工作的理念应从成本中心转变为投资战略和利润中心，将投资回报率（ROI）指标和创新项目与业务成果联系起来。
4.5 新型技术趋势如何影响数字化转型路线图
相关部门需不断跟随新型技术发展趋势，评估这些技术在哪些方面可以带来最大效益和投资回报率，并分享给决策团队；决策者可根据新兴技术趋势，与整个企业和企业创新目标联系起来作出最终决策。
5 结束语
数字化转型是一个长期的过程，需要企业不断审视和反思数字化技术的价值所在。数字化转型可以帮助企业捕获新的市场机会，实现可衡量的业务目标，包括智能运营成本降低，获得创建机会以支持新收入增长和提高资产效率等，从而创新商业模式，在市场竞争中处于不败之地。
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