智造双擎:基于数字主线的新能源汽车智能制造与装备工程——西门子汽车行业解决方案白皮书

西门子汽车行业解决方案白皮书 智造双擎:基于数字主线的新能源汽车智能制造与装备工程 2026年7月 西门子Xcelerator小程序 前言 目录 趋势洞察：新能源汽车行业新挑战01 面对地缘经济的深刻变化和人工智能的突破性发展，汽车行业正经历着比预期更快、更深的变革。在这一充满挑战与机遇的转型浪潮中，西门子正以“一体化科技公司（ONE TechCompany）”的战略姿态，引领行业驶向未来。我们不再仅仅是技术的提供者，而是致力于成为连接真实世界与数字世界的桥梁建造者，通过深度融合物理现实与虚拟创新，为客户解锁全新的价值维度。 1.1新能源汽车行业发展新常态1.2新能源汽车企业面临新挑战1.3数字化与智能化成为必选项010203 第一章 数字主线理念：西门子全链路赋能04 2.1数字主线理念2.2双数字主线定义2.3双数字主线的协同040506 第二章 这一宏大的“一体化”愿景，并非空中楼阁，而是由三个坚实的战略支柱所驱动：行业数字主线、业务生态加速与可持续发展。 行业数字主线是我们的核心引擎。通过打通从产品设计、工程到生产的全价值链，我们构建了贯穿汽车生命周期的数字化孪生，让数据在物理资产与数字世界间自由流动，实现“一次构建，处处复用”的高效创新。 3.1主线一：智能制造数字主线3.1.1同步工程与工艺规划及验证3.1.2供应商协同管理3.1.3产线安装调试3.1.4生产运营管理3.1.5生产过程优化3.2主线二：先进装备工程数字主线3.2.1投标和客户需求对接3.2.2设备/产线设计仿真验证3.2.3电气设计3.2.4自动化工程3.2.5设备/产线虚拟调试/物理调试070710111315202021242527 业务生态加速是我们的破局之道。我们打破传统的组织孤岛，构建开放的高绩效生态系统，加速技术变现，并通过西门子Xcelerator等平台，让合作伙伴能够更便捷地共享技术成果，共同应对市场挑战。 第三章 可持续发展则是我们不变的初心。我们将绿色理念融入技术基因，通过数字化手段降低能耗、优化资源利用，助力汽车产业链实现低碳转型，为子孙后代守护地球家园。 战 略 的 指 引 ， 最 终 要 落 地 于 具 体 的 行 业 实 践 。 西 门 子 数 字 化 工 业 汽 车 行 业 管 理 部（Siemens DIS vertical auto）深耕汽车领域多年，深谙客户在转型中的痛点与迫切需求，由此推出基于数字主线的新能源汽车行业解决方案，全链路赋能智能制造与装备开发，助力企业降本增效、加速创新。 生态共荣：西门子Xcelerator合作伙伴创新成果 29 4.1开放生态的价值4.2西门子Xcelerator生态体系4.3合作伙伴代表4.3.1华沿机器人4.3.2因特智能4.3.3易智唯思4.3.4信邦智能4.3.5 越疆科技2929303031323436 理念的践行，更依托于坚实的技术底座与蓬勃的生态合力。西门子Xcelerator开放数字商业平台秉持“开放、灵活、生态”的核心理念，正持续聚合广大合作伙伴的深耕智慧，通过协同共创，让客户能够更便捷、更精准地获取契合所需的解决方案。 第四章 本白皮书既是对“数字主线”核心价值体系的系统性阐述，也是对西门子携手生态伙伴共同实践的阶段性呈现。我们期待与更多行业同行者并肩前行，以贯穿全链路的数字主线连接当下制造场景与未来产业图景，共同赋能新能源汽车产业迈向更加敏捷、高效且可持续的崭新时代。 未来展望：迈向“智能”时代的产业跃迁38第五章 附录 西门子Xcelerator汽车行业相关产品清单40 第一章 趋势洞察：新能源汽车行业新挑战 1.1新能源汽车行业发展新常态 全球汽车产业正经历百年未有之大变局，电动化与智能化浪潮已不可逆转地重塑了行业竞争的底层逻辑。中国新能源汽车展现出强劲而持续的发展动能，已成为驱动汽车产业转型升级的核心力量。然而，随着产业动能与格局的转换，中国新能源汽车正迎来从“量变”到“质变”的深层演进，增长逻辑、竞争法则、需求范式与全球化路径正同步发生转变。 第一，市场进入从“爆发式增长”到“高位稳增”的新常态。中国新能源汽车产销量持续攀升，连创历史新高。市场渗透率呈加速跃升态势，标志着电动化从政策驱动转向市场驱动。总体来看，产销量由爆发式增长转为稳健扩容，增速边际放缓。未来，市场将告别野蛮生长，步入渗透率高位缓增与存量博弈并存的深度调整期。 1.2新能源汽车企业面临新挑战 在新能源汽车行业新常态下，行业企业逐渐呈现出共性画像：企业正致力于进一步压缩新车型产线搭建周期，以缩短新车型上市周期；工厂规划正在增强快速爬坡与弹性收缩的双向调节能力，以应对市场需求波动；产线建设正朝着兼容多平台、多动力形式的方向演进，以提升柔性与效率；同时，企业也在持续深化运营管理水平，在严控成本的同时，保障大规模量产下的品质稳定性与交付效率。然而，在转型过程中，企业普遍面临严峻的挑战。 第一，依赖物理验证的传统开发模式已难以满足新车型快速投产的需求。传统汽车制造模式依赖物理调试和实物验证，导致产线设计、设备集成与工艺验证环节严重割裂。设计缺陷或参数偏差往往要等到设备进场甚至试生产阶段才暴露，此时修改成本成倍增加，而且直接影响新车型按期投产（SOP）与产能爬坡速度。企业亟须在“无物理风险”的环境下，提前识别工艺瓶颈、设备干涉风险、物流效率缺陷等，通过方案迭代优化有效降低投产后的停机风险与质量波动，进而保障投产与产能爬坡。 第二，IT与OT的割裂制约了企业柔性响应速度的提升。许多企业的IT（如ERP、MES）与OT（如PLC、SCADA、机器人控制器）分属不同职能部门，技术协议与数据规范各异，形成难以穿透的“烟囱式架构”。这导致生产指令需多层转换方能下达设备，设备实时状态难以高效反馈至决策层，无法支撑软件定义制造或产线快速重组。当面临多车型混线、产线切换或产能迁移等变化时，IT与OT的协同断点便成为制约响应速度的关键瓶颈，阻碍快速工厂转型的实现。 第二，竞争格局从“百花齐放”到“优胜劣汰”。产业发展早期，大量新势力企业及跨界主体涌入赛道，不同体量、不同背景的参与者共同构成了多点开花的竞争格局。随着市场竞争持续加剧、行业整体盈利压力加大，中小品牌加速退出，头部效应日益显著，资源加速向优势企业集聚，行业淘汰赛已全面开启。 第三，用户需求从“尝鲜型驱动”到“分层多元”。早期新能源汽车用户更关注续航里程突破、政策补贴优惠，需求相对同质化。如今用户群体从先锋尝鲜者转向普通大众，不同年龄层、不同使用场景、不同消费能力的用户需求差异日益凸显，从代步出行到高端越野，从家用通勤到智能性能，细分需求不断涌现，对企业的产品定义能力提出更高要求。 第三，跨系统闭环数据流的缺乏，使数据驱动运营目标难以落地。当前多数整车厂的总装、焊装、涂装等核心车间已实现局部工位自动化，但设备运行状态、工艺参数、物流节拍与能耗数据尚未形成跨车间、跨系统的完整闭环链路。企业普遍面临“质量问题难以追溯、设备停线原因难以定位、能耗与排碳数据采集滞后”的困境。由于缺乏对生产过程的实时监测与动态调优能力，推进数据驱动运营管理、实现碳排放可核算可追踪以及建立持续改进的闭环机制均面临实质性落地障碍。 第四，全球化发展从“产品出海”到“生态出海”。近年来，中国新能源汽车产品的全球竞争力持续提升，出海规模不断扩大。但随着欧美等国家对中国电动车的关税壁垒和本地化率要求日益严苛，企业逐步从整车出口向生态出海（技术、产能、服务）进阶。这一转变对企业全球化适配开发与本地化生产运营能力提出了系统性挑战。 第四，非标设计模式正加剧设备开发周期与整车迭代节奏之间的错配。当前汽车制造，尤其是满足个性化需求的产线，充满了很多非标设计。设备及产线开发商仍习惯于按单订制（ETO）、按图制造、现场调试、物理交付 的传统模式，导致设备开发周期冗长，复用性极差，难以适配新能源车企不断加快的新车型迭代节奏。同时产线大量定制化开发也推高了整体投资成本，让企业在快速变化的市场环境中承担了更大的投资风险。这种“非标、长周期、高试错成本”的刚性开发模式，与整车厂要求的“快速交付、柔性重组、极短调试期”之间形成了巨大鸿沟。 第二章 数字主线理念：西门子全链路赋能 2.1数字主线理念 这些挑战的本质，在于产业发展速度与企业数字化能力之间的落差。市场需求、技术迭代与竞争格局加速演变，而工厂建设与管理模式却未能同步进化，二者错位正在持续加剧，已成为企业转型中亟待破解的难题。 数字主线（Digital Thread）作为企业数字化转型建设路线图，它通过数字化手段将产品设计、制造和运营过程中的所有数据、过程和人员紧密连接起来，从而实现更高效、更智能的运营与管理。西门子基于丰富的行业知识和优秀实践以及对汽车行业趋势的前瞻洞察力，面向汽车整车行业推出了自动驾驶车辆开发、车辆电气化、软件和系统工程、加速产品开发、智能制造、先进设备工程六条数字主线。 1.3数字化与智能化成为必选项 面对挑战，传统工厂建设模式已触及效率与成本的天花板，而未来工厂必须具备更高的自主性与适应性。行业共识正在加速形成：在产线规划与建设阶段，系统性前置数字化与智能化能力，已非“锦上添花”的可选项，而是关乎企业生存与领先的“必选项”。 （1）自动驾驶汽车开发：提供一套安全、可靠、可扩展且高性价比的解决方案，用于高级驾驶辅助系统和自动驾驶汽车系统的开发、测试与优化，支持全流程追溯和持续学习。 第一，从“物理先建，数字后补”转向“数字孪生，物理一次做对”。领先企业开始在破土动工之前开展自动化设计工作，构建完整的产线数字孪生体。通过集成工艺仿真、物流仿真、机器人离线编程及人机工程仿真，在虚拟环境中完成产线布局优化、节拍平衡、干涉检查及故障预案演练，极大地降低物理调试中的资源空耗与停线风险，保障产线落地即处于最优状态，实现快速投产与产能平稳爬坡。同时，对于装备开发企业而言，在虚拟环境中开展多阶段验证，通过复现运行工况，提前校验机器功能性能、运动逻辑、控制策略与安全机制，大幅缩短物理样机迭代周期，为新能源汽车核心工艺装备的高效研发与稳定量产筑牢根基。 （2）车辆电气化：在确保工厂快速爬坡量产、产品零缺陷投放市场的同时，最大限度地提升性能和续航里程。 （3）软件和系统工程：借助能够管理软件与电子系统快速增长的方法论、流程和工具，加速电动汽车（EV）、高级驾驶辅助系统（ADAS）及自动驾驶（AV）功能的部署。 （4）加速产品开发：借助AI驱动的汽车产品工程，加快开发进程。将汽车设计工程、多物理场仿真与工程BOM（物料清单）整合到一个数字环境中，以提高质量并缩短开发周期。 第二，从“刚性自动化设备”升级为“柔性智能决策网络”。仅靠硬件自动化无法应对多变的市场波动，工厂必须具备自感知与自决策能力。借助工业物联网、边缘与云计算、数字孪生、AI等技术，企业以“软件定义自动化”与模块化理念，打通IT和OT的协同链路。工厂中的机器人、PLC、传感器等底层节点被平台汇聚成实时数据流，为投产后的质量精准追溯、设备预测性维护及工艺参数优化等提供原生的数据土壤。这种数据驱动的运营模式，推动形成“感知-分析-决策-优化”的持续改进闭环，不仅助力工厂在动态不确定性中保持高韧性与高效率，也为绿色制造与碳中和目标的达成提供了精细化管控底座。 （5）智能制造：加速将高品质电动及自动驾驶汽车推向市场。预测并缓解运营问题，提速新品上市和产线切换，在需求波动和生产中断时保持最大韧性。 （6）先进设备工程：装备制造企业亟须先进的设计工具，以构建融合机械、电气、软件和自动化信息的设备数字孪生，从而确保项目按时、高质量交付。 第三，从“项目式单点建设”演进为“平台化资产复用”。通过构建企业级数字化工厂建设平台，企业可将不同产线、不同阶段沉淀的工艺知识、设备参数库、故障案例库及最佳实践，封装为可复用的数字资产。启动新工厂建设时，无需从零开始，而是基于标准化、模块化的平台