為系統應對汽車行業在需求側、產品側及供應鏈戰略等方面發生的各種重大變化與挑戰，需要確定相應的數字化創新原則，并通過聚焦數字孿生、智能柔性、自動化與數字化的深度融合等三階段舉措進行推進。

汽車行業中大型車企集團的業務形態通常是綜合性業務集團，往往包括研發、整車、零部件、商貿服務、金融服務、出行服務、能源、海外等各種業態板塊，綜合總營收可達數千億元，其中的一級、二級的投資車企總量可達數百個。此等規模車企的供應鏈特點通常體現為鏈條長、層級多、協同關系復雜。

汽車行業的供應鏈新挑戰

近年來，汽車行業在需求側及產品側發生各種重大變化，在深度和廣度上對供應鏈的影響持續上升，導致傳統的各種假設必須進行重新審視。準確理解行業發展大趨勢及車企整體業務變革的要求，是考慮和規劃供應鏈數字化的首要前提。

1.需求側變化

從需求側看，消費者的行為變化是最直接的沖擊，以用戶為中心的模式出現，使價值鏈從傳統以制造為中心的單向鏈式關系向以用戶為中心的三角閉環關系轉移。

（1）采購模式

以往消費者習慣到汽車展會、4S服務店和經銷店選車，而新一代消費者更傾向于使用數字化手段（如手機APP）進行選車。這種新型的直接接觸客戶的模式，促使過往“廠－店－客”的金三角模式逐步過渡到“直連直服直營”的新營銷模式。

（2）汽車交付期望

過往十年國內車企產能不斷加大，增量市場逐步讓位給存量市場，消費者心理預期已從以前等待長時間提車變成現在希望能夠盡快交付。

（3）個性化選擇

隨著新能源加智能網聯汽車的普及，消費者對于汽車的定制需求已經變成基本期望，導致汽車大規模配置變得非常復雜，促使制造模式轉向小批量生產交付。

2.產品側變化

從產品側看，汽車行業“新四化”（智能化、電動化、網聯化、數字化）是驅動供應鏈變革的核心內容。“新四化”涉及汽車產品的大幅調整，例如新能源、新一代電子電氣架構、智能座艙、無人駕駛、一體化底盤等。無法忽視的是，未來汽車將成為移動式超級計算機。

（1）架構及組成變化

過往汽車構造非常復雜，內部存在幾十個領域和相應的域控制器，由眾多電子控制單元（ECU）進行協調控制。在軟件定義汽車浪潮的驅動下，這些領域整合成3～5個，原來總數高達上萬的零部件減少到幾千個，數以百計的多級供應商數量大幅減少。零部件和供應商的整合帶來網絡簡化或短鏈化的機會和過度集中的風險。

（2）電子元器件和軟件的重要性

超級算力芯片將變得十分重要，L4/L5自動駕駛要求算力達到每秒300至1000萬億次運算，可媲美超級計算機。此外，頭部廠商如特斯拉、大眾都在積極研發汽車操作系統（Car OS），而其他車企自主研發還是外購面臨重要抉擇。

（3）智能網聯化沖擊

從2023年開始，新上市的汽車都具備聯網功能，伴隨著軟件在線升級（OTA）技術的成熟和應用，汽車售后物流已從被動故障、線下維護逐步轉變成主動監控、在線升級、預防性維護。

（4）車型研發上市周期縮短

過往汽車行業的大車型研發周期往往需要8～10年，而目前頭部車企通過基于模型的系統工程（MBSE）等先進數字化應用大幅縮短了研發周期。當前普通車企新車型的研發周期需要至少4～5 年，而頭部車企已壓縮到2～3 年。

3.供應鏈戰略變化

（1）垂直一體化對陣水平一體化

過往50年汽車發展史中，業界最領先的豐田汽車公司，通過供應商緊密協同和精益管理實踐，證明水平一體化（汽車產業鏈的細致分工與合作）能產生更好的成本效益和專業能力，并建立難以逾越的行業競爭優勢。這一結論在汽車行業戰略規劃中成為共識，但近期百年未見的劇變開始挑戰這個基本假設。最突出的典型是特斯拉公司，其通過將高性能計算芯片、車機操作系統、自動駕駛軟件、電池、一體化鑄造車身等全部自研并集成（垂直一體化），展示了新的成功路徑。

（2）國際化的機遇及挑戰

隨著近年國內市場容量的逐漸飽和，各車企均努力探尋海外市場的新增長點。面向歐洲、南美或者東南亞等區域市場，車企可能涉及CBU（整車出口）、KD（散件再組裝）、本地建廠等多模式，由于本地生態系統及法律法規多樣性，面臨的國際供應鏈問題要比過往更為復雜和棘手。

數字化創新整體應對原則及思路

為系統地應對上述各種挑戰，需要確定相應的數字化創新原則及聚焦點。

1.從行業全鏈條流程橫向角度，可以借鑒APICS協會多年來形成的供應鏈運作模型（SCOR）、設計鏈運作模型（DCOR）、客戶鏈運作模型（CCOR）。業界領先的車企能夠綜合地應用三個模型，除傳統的采購、制造與物流外，還圍繞客戶需求的業務發展，增加研發設計、服務提供、用戶運營等領域。

2.從供應鏈賦能聚焦點縱向角度，可以劃分為三個層次來解決各種業務場景：

（1）供應鏈決策層：主要的核心是構建一體化的供應鏈控制塔，覆蓋數字建模、需求預測、供應鏈可視、倉庫布局規劃、庫存優化、網絡規劃、補貨策略、產銷協同計劃等方面。

（2）供應鏈計劃層：拉通供應商、制造商、分銷商/代理商、用戶的全鏈條計劃，包括但不限于銷售計劃、生產計劃、采購計劃、交付計劃等。

（3）供應鏈執行層：促進供應鏈協同，包括入廠物流、廠內物流、出廠物流、售后物流等各方面。

數字化創新具體推進路徑

按照業界領先的數字化轉型洞察，汽車行業數字化頂層框架設計主要劃分為三個類別：業務數字化、產品數字化、數字化創新業務。供應鏈數字化屬于業務數字化的子領域，是整個汽車行業價值鏈數字化的其中一環，可通過三階段舉措推進：

第一階段：聚焦數字孿生，主要描述現狀。

第二階段：聚焦智能柔性，主要診斷現狀、預見未來、指導決策。

第三階段：聚焦自動化與數字化的深度融合，主要執行決策。

圖1 汽車供應鏈數字化推進路徑

汽車供應鏈數字化推進路徑，見圖1。各階段舉措的詳細分析和梳理如下：

1.數字孿生

數字孿生指通過數字技術在虛擬環境中創建和模擬現實世界中的實體或過程，具有兩層含義：一是從物理物體到虛擬物體的孿生，工業互聯網大規模應用加上智能網聯普及，催生越來越多的新業務場景，能夠更全面地獲取各種數據和細節，并實現汽車部件、元器件的主動和被動維護；二是從虛擬物體到虛擬物體的孿生，通過數字孿生組織（DTO）完成整個供應鏈各層的流程及組織的建模復刻。

具體的應用及業務效果可包括：

（1）模擬整個供應鏈的各個環節和組成部分，實時反映各種變化，例如庫存水平、生產進度、交貨時間等，從而更好地管理和優化供應鏈運作。

（2）幫助預測供應鏈中的風險和問題，例如供應瓶頸、延遲交貨等，并提供相應的解決方案。

（3）模擬和優化供應鏈中的各種決策和方案，可以評估不同的供應鏈策略和變化對供應鏈績效的影響，從而指導實際決策的制定。

概括來說，數字孿生的應用可以提高供應鏈的可視性、協調性和決策能力，幫助車企更好地應對市場需求和變化。

2.智能柔性

目前汽車行業的智能制造水平在制造業的前沿位置，但以用戶為中心的大規模定制化需求提出了新的課題與挑戰。

例如，工業軟件、仿真工具和機器人的應用已大幅提升工廠的智能化程度，異常停工率不斷降低，JPH（每小時生產量）及OEE（總體設備有效率）均有大幅提升，但車企關注點忽略了系統間協同性和實際價值，導致數據能力未能完全體現。此外，車企關注點僅在效率提升而忽略不同車型生產切換時間的縮短，難以實現消費者定制化需求。

智能柔性舉措是解決上述課題的一種先進模式與實踐，目標是以用戶為中心、提升訂單到交付（OTD）效果。它利用先進的智能和數字化手段（如物聯網、人工智能、大數據分析等）提高供應鏈的智能化和靈活性。首先，在制造領域更加關注數據透明、決策敏捷、設備智能、流程高效，實現非預見性自我調整，以此提升柔性化生產能力，降低不確定性，從而滿足消費者定制化需求。其次，將制造端、供應端和消費端進行橫向拉通，驅動流程中全要素的價值整合。

（1）案例場景一是軟件定義的柔性生產線。按照特斯拉“超級工廠”的創新設計與實踐，生產線以近乎汽車自動駕駛的模式運作，如果工藝的中間某個節點、某個工序發生缺料或是其他異常情況，可以通過智能手段跳過這個節點和工序，后續再折回繼續。

圖2 智能柔性的應用案例示意圖

以某新能源主機廠在智能柔性的應用為例，其中包括智能化的預測與需求管理、物流與倉儲管理、制造與生產計劃、供應商管理、決策支持等，見圖2。其中，高級計劃及排產系統（APS）扮演著核心角色，負責優化和協調生產排程和資源分配。汽車行業的APS面臨著比過往更復雜和困難的問題，需要同時應對需求側及產品側的挑戰，例如配置參數變得非常復雜，需綜合考慮訂單流與計劃流的動態變化，在插單等場景下能夠快速達到供需的動態平衡。汽車行業的高級排產能力需要從目前的1.0迅速進化到2.0甚至3.0，其中包括對所有相關領域及數據的綜合運用，而不局限于排產本身，例如生產計劃優化、柔性生產線、實時生產監控、供應鏈協同管理、預測性維護等。

（2）案例場景二是供應鏈動態分析。這兩年汽車行業發生過缺芯挑戰，而芯片供應鏈非常復雜，產能競爭嚴重。捷豹路虎（JLR）公司通過知識圖譜分析等數字化技術手段，可以實時地完成供需雙方的雙向聯動，迅速評估突發因素的影響和制定應對措施，構造彈性供應能力，見圖3。

圖3 捷豹路虎利用知識圖譜進行供應鏈動態分析

通過智能柔性，車企可以實現供應鏈的實時響應能力、靈活性和可持續競爭優勢，從而提高生產效率、降低成本、優化庫存和提升客戶滿意度。

3.自動化與數字化的深度融合

在推進數字孿生和智能柔性舉措后，供應鏈領域仍然面臨眾多問題，一個原因是供應鏈的執行最終需要自動化舉措來完成PDCA閉環。自動化和數字化的深度融合是指將自動化技術與數字化技術相結合，實現更高級別的智能化和效率化。部分思路包括：

（1）數據驅動的自動化：將數字化技術與自動化系統連接，通過傳感器、物聯網和數據采集設備，收集各個環節的實時數據，包括設備狀態、工藝參數、生產數據等，用于自動化控制系統的決策和優化，實現智能化的自動化操作。

以智能倉儲為例，以前的“人找貨”模式，已經過渡到新的“貨找人”模式，導入方案可以包括AGV智能倉儲、智能立體庫、生產智能箱庫三種。按測算，可至少提升出庫效率40%、入庫效率35%，存儲空間提升3倍，提效減員25%，空間利用率提升15%。

（2）智能算法的應用：利用人工智能、機器學習和優化算法，通過分析大量數據、生成算法和訓練模型，可以預測設備故障、優化生產計劃、提升質量控制，自動化地處理和解釋數據，實現自動化決策和調整。

以智能配送為例，車企通過基于先進的自動駕駛場景研究，實現整車完成下線后自動入庫，按測算可提升效率20%以上。

（3）虛擬化和仿真：通過建立數字孿生模型和虛擬仿真系統，可提供安全、可控的環境，進行自動化控制系統的優化和測試。同時，可用于員工培訓和技能提升，提高自動化系統的操作效率和可靠性。

（4）自動化工作流程和協作：將數字化系統與自動化設備和機器人連接，實現整個工作流程的自動化和協作。

以自動包裝為例，通過引入封箱機、貼標機、打標機、熱縮膜機等半自動、自動的物流設備，并結合提升機、輸送鏈進行組合使用。通過工序拆解、設備分析、功能自研、硬件功能集成化，最終解決人工包裝作業強度大、作業要求高等問題，按測算至少整體包裝效率提升35%，入庫效率提升80%。

綜上所述，數字孿生、智能柔性、數字化和自動化深度融合的三者綜合應用，可實現智能化的自動化操作和決策，最終提升供應鏈的智能化運作和靈活響應。

未來的數字化創新展望

從未來著眼，供應鏈的數字化創新的主要來源往往不一定來自供應鏈本身，建議從價值鏈的角度來探索供應鏈數字化的業務價值，通過運用“第一性原理”，堅持創新與迭代，實現極度優化與效率創新。

例1.廠房設計及規劃創新影響供應鏈效率

圖4 特斯拉“超級工廠”的廠房設計

以特斯拉“超級工廠”為例（見圖4），其創造性構建包括：

（1）將沖、焊、涂、總四大整車工藝集中在聯合大廠房中，極大縮短各個工序之間的物流路徑。

（2）利用縱向空間的廠房結構，全面推行多層廠房設計，提升土地和空間的利用率，并利用升降機、機運鏈等空中自動物流措施，減少人工的垂直搬運，節約物流輸送路徑。

（3）廠房設計堅持環抱式布局設計，實現總裝車間線邊道口直接卸貨，供應商按照特斯拉物流部門發布的制造序列要求的排序供應零部件，實現直接到線邊的最短路徑，并極力實現零庫存。

例2.零部件的設計創新影響供應鏈設計

以特斯拉為例，后底板過往超過70個沖焊零件，需要多家供應商進行零部件外包且自建焊裝線，周期較長。改成一體壓鑄（One Piece Casting）設計后，只需一家供應鋁錠的供應商，自己能迅速地完成熔煉、壓鑄、后處理等工序，周期很短。

上述例子往往涉及多種數字化手段應用，如虛擬仿真和設計、機器學習和深度學習等。需求側和產品側的創新，擴展到上下游延伸的多領域的協同作戰，能夠進一步拓展汽車供應鏈創新的空間，從而為數字化的賦能提供更多有效的場景。