如何加速汽车企业向智能制造转型

核心观点与关键数据

• 智能制造的紧迫性：汽车行业面临电动化、大规模定制、成本效率压力和先进材料等趋势，传统制造模式已无法应对，智能制造成为战略必需。
• 行业挑战：当前行业面临区域化趋势、客户需求变化、颠覆性产品、可持续性要求、技术采纳和人才短缺等前所未有的挑战，阻碍智能制造进程。
• 根本性障碍：多数汽车公司依赖僵化的遗留系统，缺乏灵活性和强大的数据基础，难以实现快速、全面的转型。
• 四大转型步骤：
  1. 围绕超自动化重塑制造战略和流程：目标在20年内实现近乎完全的自主运营，提升效率、生产力和灵活性。
  2. 快速构建所需的数据基础：通过建设工厂连接性、制造数据管理、混合边缘到云制造平台和数据治理框架，为自主决策、预测洞察和实时优化提供燃料。
  3. 掌握连接数字与物理的技术使能器：重点掌握AI（包括实时分析）、超连接性和数字孪生技术，以实现自适应流程，持续改进效率、精度和安全性。
  4. 创建和利用协作合作伙伴生态系统：与精心选择的战略合作伙伴合作，共享资源和生态，加速转型进程。
• 技术支柱：物理自动化、全面连接性、AI支持运营和适当的IT，共同推动智能制造。
• 关键数据：例如，机器人密度在韩国约为1200台/每万名工人，新加坡800台，中国600台，欧洲低于400台。

研究结论

• 汽车制造商需要采取技术和业务变革相结合的激进方法来加速智能制造转型。
• 通过实施四大步骤，企业可以实现所需的变革速度，并获得应对颠覆和维持连续性的敏捷性。
• 超自动化是实现自主运营的关键，将显著提升效率、生产力和灵活性。
• 强大的数据基础是智能制造的基础，是驱动自主决策和优化的关键。
• 掌握AI、超连接性和数字孪生等关键技术是必要的。
• 合作伙伴生态系统对于应对转型规模和复杂性至关重要。
• Capgemini具备帮助汽车公司实现智能制造转型的能力，并提供相应的合作伙伴资源。