3月中旬，德國制造巨頭大眾汽車決定在兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)電池供應(yīng)鏈大換血，根據(jù)其電池技術(shù)戰(zhàn)略，未來韓國電池供應(yīng)商很可能被排除在新的采購列表之外。還是3月中旬，中國工業(yè)和信息化部國際經(jīng)濟(jì)技術(shù)合作中心與法國全球化電氣企業(yè)施耐德電氣簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，啟動(dòng)綠色智能制造創(chuàng)贏計(jì)劃，旨在幫助中國中小企業(yè)開發(fā)高可適用性數(shù)字化解決方案，以創(chuàng)新IT技術(shù)激發(fā)工業(yè)場景潛能，高效可持續(xù)發(fā)展。不難發(fā)現(xiàn)，為了應(yīng)對激烈的國際競爭，包括汽車在內(nèi)的歐洲制造業(yè)已經(jīng)做好了準(zhǔn)備。

只有智能工廠能奪回業(yè)務(wù)

伴隨全球疫情大流行帶來的世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)，整個(gè)汽車行業(yè)都在思考未來車輛將以哪種方式驅(qū)動(dòng)？如果是電動(dòng)汽車，又將怎樣推動(dòng)它向前發(fā)展？歐洲汽車業(yè)也在思考如何更有效率，更可持續(xù)，更經(jīng)得起未來考驗(yàn)，在激烈的競爭中站穩(wěn)腳跟。

斯坦福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Tony Sebacontroversially曾預(yù)測，最快到2025年，所有內(nèi)燃機(jī)新車將不再銷售；不同類型的發(fā)動(dòng)機(jī)將在一段時(shí)間內(nèi)共享道路；是電池，還是氫動(dòng)力燃料電池占上風(fēng)尚不確定。但銷量下降、排放法規(guī)越來越嚴(yán)格，新技術(shù)、數(shù)字化以及消費(fèi)者需求的變化已是不爭的事實(shí)，成為了汽車行業(yè)做出改變的重要因素。

歐洲汽車行業(yè)已形成一個(gè)共識：只有將生產(chǎn)線轉(zhuǎn)變到智能工廠技術(shù)，采取更靈活、更具創(chuàng)新性的行動(dòng)，才能獲得競爭優(yōu)勢，從國際競爭者，同時(shí)亞洲制造商手中奪回業(yè)務(wù)。

智能工廠方法可以滿足一系列汽車行業(yè)的要求。隨著向零排放邁進(jìn)，汽車電氣化對環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。同時(shí)，必須保持流動(dòng)性，以應(yīng)對不斷增長的市場。因此，必須以更低的成本更快地生產(chǎn)出更適合消費(fèi)者需求的車輛。

監(jiān)管部門制定了各種框架和條例，如排放量、二氧化碳目標(biāo)、二氧化碳車隊(duì)限值、城市低排放區(qū)域和顆粒物標(biāo)準(zhǔn)值。交通遠(yuǎn)程信息處理或交通相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、傳輸和使用不斷對這些法規(guī)予以補(bǔ)充；另一方面，汽車收回和零部件回收的報(bào)廢指令要求也越來越嚴(yán)格。

圖：大眾汽車的電池拆解回收

回收的供應(yīng)量可減少對原材料需求的壓力，也減少了來自采礦活動(dòng)的供應(yīng)。據(jù)預(yù)測，到2030年，歐洲新電動(dòng)汽車電池生產(chǎn)所需的鋰、鈷和鎳的回收率分別為5%、17%和4%（基于歐盟委員會的材料回收率）。2035年，回收利用至少可以提供歐洲EV電池生產(chǎn)所需22%的鋰和鎳及65%的鈷。

圖：回收的貴重原材料

汽車行業(yè)無法單獨(dú)應(yīng)對所有這些挑戰(zhàn)，而智能工廠方法和技術(shù)是面向未來戰(zhàn)略的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，可以讓主機(jī)廠獲得優(yōu)勢，在全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)代化的同時(shí)，自下而上優(yōu)化供應(yīng)鏈，擴(kuò)展和轉(zhuǎn)向新的技術(shù)。

改變依賴亞洲電池的局面

德國開姆尼茨汽車研究所（Chemnitz Automotive Institute）與AMZ合作進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查預(yù)測，到2025年，歐洲工廠生產(chǎn)的汽車都將采用電力驅(qū)動(dòng)。除了電池驅(qū)動(dòng)車輛，估計(jì)還包括混合動(dòng)力和燃料電池驅(qū)動(dòng)。根據(jù)這項(xiàng)研究，2025年，歐洲制造的全電動(dòng)汽車將有50%以上在德國工廠生產(chǎn)。除汽車外，這一制造群還包括公共汽車、電車、輪船、地下采礦機(jī)、卡車、農(nóng)業(yè)機(jī)械、自行車、叉車和摩托車等電子交通平臺。

然而，目前歐洲經(jīng)濟(jì)過于依賴電池等進(jìn)口電動(dòng)出行技術(shù)。為了在國際上占據(jù)更有利的地位，歐洲必須通過擴(kuò)大生產(chǎn)基地和推動(dòng)創(chuàng)新，在這一領(lǐng)域迎頭趕上。為此，2017年，歐盟成立了電池聯(lián)盟，旨在減少對從美國或亞洲進(jìn)口的電池及其他技術(shù)的依賴，同時(shí)實(shí)現(xiàn)2050年碳中和的綠色協(xié)議目標(biāo)。

歐盟計(jì)劃在未來十年內(nèi)建立22家電池工廠，總產(chǎn)能將從2025年的460GWh（可搭載800萬輛左右電池電動(dòng)汽車（BV））增至2030年的730GWh，足以滿足預(yù)期的電動(dòng)汽車市場。這表明，旨在提振電動(dòng)汽車市場的政策也將供應(yīng)鏈和投資帶入了本地制造業(yè)。如果如期增產(chǎn)，電池供應(yīng)甚至可能在本世紀(jì)20年代中期超過歐洲需求，預(yù)計(jì)到2030年，供應(yīng)和需求將持平于700GWh左右。

圖：歐洲2025年電池生產(chǎn)部署

與許多其他行業(yè)一樣，歐洲主機(jī)廠發(fā)現(xiàn)很難跟上與亞洲競爭的步伐。為此，近年來歐洲建立了具有成本效益的工業(yè)基地，推進(jìn)大規(guī)模生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的制造戰(zhàn)略，以應(yīng)對與工藝不穩(wěn)定性相關(guān)的挑戰(zhàn)。

歐洲看好燃料電池

作為現(xiàn)代電池動(dòng)力汽車的關(guān)鍵技術(shù)，電池生產(chǎn)到目前為止幾乎和歐洲無緣，盡管這里有最好的技術(shù)條件。歐洲公司做了大量的基礎(chǔ)研究工作，積累了許多專門技術(shù)，但未能將其商業(yè)化。雖然歐洲有越來越多的本土電池工廠，但它們對歐洲經(jīng)濟(jì)的附加值卻微乎其微；太陽能等其他工業(yè)領(lǐng)域也是如此。

在目前結(jié)構(gòu)中，歐洲汽車工業(yè)的重點(diǎn)放在了燃料電池及其進(jìn)一步發(fā)展上，因?yàn)槿剂想姵厥羌冸姵仄嚨恼嬲娲?，氫氣的填充方式與燃料類似，更符合普通用戶的使用行為。雖然電池也是燃料電池的基本元件，但體積要小得多。問題的關(guān)鍵在于，歐洲缺乏將燃料電池技術(shù)應(yīng)用于大眾市場的適當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施。因此，創(chuàng)造政治框架條件是當(dāng)務(wù)之急，以確保氫的價(jià)格在較低水平。歐盟將在這方面發(fā)揮積極作用。

AI是占領(lǐng)未來藍(lán)海市場的關(guān)鍵

人工智能（AI）有助于在汽車制造領(lǐng)域取得突破。如果使用得當(dāng)，人工智能將從高度復(fù)雜的生產(chǎn)線中釋放出新的效率潛力，并幫助主機(jī)廠更好地了解其工作流程。在基于人工智能技術(shù)的幫助下收集的數(shù)據(jù)為優(yōu)化公司內(nèi)外的流程提供了新的契機(jī)。

一個(gè)例子是預(yù)測性維護(hù)，它可以用來識別設(shè)備的磨損模式、特性和異常，從而及時(shí)消除機(jī)器故障、停機(jī)和錯(cuò)誤。人工智能和傳感器技術(shù)可以幫助歐洲主機(jī)廠創(chuàng)造一個(gè)公平競爭的環(huán)境，并大幅降低亞洲競爭對手目前享有的成本優(yōu)勢。同時(shí)，人工智能還可以幫助占領(lǐng)“藍(lán)海”市場份額——新的、創(chuàng)新的市場。

今天，工業(yè)制造設(shè)備面臨著巨大的運(yùn)維挑戰(zhàn)，設(shè)備計(jì)劃外停機(jī)不僅嚴(yán)重影響了制造效率和質(zhì)量，也給制造企業(yè)帶來了高額的維護(hù)保養(yǎng)成本。如何有效、精準(zhǔn)地對設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，已成為工業(yè)制造中數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟需攻克的難題。為此，從響應(yīng)式維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)轉(zhuǎn)向預(yù)測性維護(hù)就成為了一種趨勢。

所謂預(yù)測性維護(hù)是一種系統(tǒng)和軟件功能，它可以從設(shè)備本身獲得越來越多信息，將運(yùn)營和維護(hù)功能數(shù)字化。其具體內(nèi)容包括：

通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）收集數(shù)據(jù)的可用性

IT與運(yùn)營技術(shù)相互融合，利用分析技術(shù)從數(shù)據(jù)中挖掘洞察

AI技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)，能夠在沒有編程的情況下自行從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)

例如，確定故障原因，并找到設(shè)備故障的主要預(yù)測指標(biāo)，一家主機(jī)廠使用IoT對焊接流程行為進(jìn)行建模。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)提供了90%的故障成功預(yù)測率，且無誤報(bào)；提前2小時(shí)預(yù)測到了50%的故障。由于能夠提前預(yù)測故障，單個(gè)故障處理時(shí)間縮短了1.5小時(shí)。

圖：高度自動(dòng)化的工廠更需要預(yù)測性維護(hù)

中央數(shù)據(jù)管理也很重要，它越來越涉及關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）和總體設(shè)備效能（OEE）數(shù)據(jù)的表示、傳感器數(shù)據(jù)的可視化，以及虛擬環(huán)境中過程數(shù)據(jù)的存儲。通過提高流程質(zhì)量和靈活性，人工智能可以為生產(chǎn)高質(zhì)量的電動(dòng)出行產(chǎn)品創(chuàng)造機(jī)會，這些產(chǎn)品具有高度的客戶特定性和復(fù)雜性，而這是大多數(shù)亞洲主機(jī)廠欠缺的、不適合細(xì)分市場的商業(yè)模式。

重要的是，在使用人工智能等新技術(shù)時(shí)，汽車行業(yè)必須變得更大膽、更少猶豫、更具創(chuàng)新性。通過讓工廠員工在早期階段參與人工智能解決方案的設(shè)計(jì)，向他們展示應(yīng)對行業(yè)挑戰(zhàn)的各種可能性。

邊緣計(jì)算是一個(gè)突破口

那么，主機(jī)廠應(yīng)該尋找什么樣的方案才能使其生產(chǎn)更具創(chuàng)新性和競爭力呢？邊緣計(jì)算可以為他們提供許多機(jī)會，今天的機(jī)器可以比以往任何時(shí)候都更好地耦合，數(shù)據(jù)可以通過強(qiáng)大的傳感器技術(shù)在機(jī)器級別（邊緣）進(jìn)行收集、結(jié)構(gòu)化和分析。

除此之外，還有遠(yuǎn)程服務(wù)，以及在缺少數(shù)據(jù)點(diǎn)的情況下集成額外的傳感器技術(shù)、機(jī)器識別、網(wǎng)絡(luò)安全以及數(shù)據(jù)和通信協(xié)議的使用和轉(zhuǎn)換。但這還不是全部，因?yàn)闄C(jī)電一體化和IT解決方案正日益融合，可以支持更高效、更靈活的生產(chǎn)流程。

具體例子是智能工業(yè)機(jī)器人，包括移動(dòng)機(jī)器人和“協(xié)作機(jī)器人（cobot）”，或與工廠員工“手拉手”工作的機(jī)器人。此外，現(xiàn)代生產(chǎn)流程的各個(gè)組件都可以在云中聚合在一起。在資產(chǎn)管理、狀態(tài)監(jiān)測、預(yù)測性維護(hù)和遠(yuǎn)程服務(wù)方面，主機(jī)廠能夠受益于使用基于控制的軟件模塊或基于云的功能，對所有機(jī)器、工廠和組件進(jìn)行集中和透明的監(jiān)控。

圖：機(jī)器人離不開邊緣計(jì)算

當(dāng)然，因?yàn)槭窃谶吘?，除了算力、功耗的考慮以外，還要越來越注重安全，例如一些數(shù)據(jù)需要傳送，很多推理、處理都在本地運(yùn)行，所以數(shù)據(jù)安全性問題不容小覷。一種先進(jìn)的做法是將相關(guān)內(nèi)容封裝在安全的“堡壘”里，利用密鑰管理、信任根處理、各種加解密處理等，來保證設(shè)備范圍的安全智能。

另一個(gè)是功耗，因?yàn)樵谶吘売?jì)算時(shí)，功耗一直是市場的痛點(diǎn)，人們希望在提升算力的同時(shí)降低能耗。為了最大限度提高能源效率，一些廠商在芯片級就開始優(yōu)化能量配置，如恩智浦的Energy Flex架構(gòu)可以幫助開發(fā)人員靈活定制特定應(yīng)用的電源配置，實(shí)現(xiàn)節(jié)能的邊緣系統(tǒng)。

智能工廠的另一個(gè)組成部分是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR），它使主機(jī)廠能夠獲得計(jì)算機(jī)生成的信息，通過虛擬對象補(bǔ)充實(shí)時(shí)圖像或視頻，以獲得額外的信息、支持和技術(shù)訣竅。

雖然生產(chǎn)過程的靈活、自主控制和優(yōu)化在許多地方才剛剛開始，但那些今天探索各種可能性并敢于在這一領(lǐng)域邁出第一步的人，將能夠很好地適應(yīng)未來的需求，在激烈的全球競爭中領(lǐng)先一步。

智能工廠的未來

智能工廠概念是一種面向未來的靈活方法，它將未來的生產(chǎn)與主題相協(xié)調(diào)，包括連續(xù)的數(shù)據(jù)和增值鏈、更靈活的流程以及生產(chǎn)、質(zhì)量（避免不合格品和浪費(fèi)）、客戶要求和終身可追溯性之間的密切聯(lián)系。這些都是有助于一家公司在市場中生存的工具；能夠更有利、可持續(xù)、更快、更安全地行動(dòng)，在競爭中脫穎而出。

未來的其他趨勢還包括數(shù)字化、跟蹤、價(jià)值鏈參與和改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)。除了上面說的預(yù)測性維護(hù)，智能工廠模型還要考慮預(yù)測性質(zhì)量、集成生產(chǎn)計(jì)劃和過程可視化。