今天的中國，已經是名副其實的汽車制造與出口大國。

根據國家統計局10月18日發布的數據，今年9月中國新能源汽車產量同比增長48.5%，增速為2023年5月以來新高。1月至9月汽車行業出口交貨值同比增長17.1%。中國汽車產業的高速發展，離不開智能化技術的深刻參與。不僅在自動駕駛、智能座艙、車路協同等層面，智能化更是深度融入汽車制造體系當中。

在今天，當我們走進一座數智化汽車工廠，就能看到汽車制造業轉型與制造行業智能化發展風向標。長安汽車數智工廠，就是這樣一個地方。

10月21日，在第四屆長安汽車科技生態大會期間，舉行了長安汽車數智工廠發布會。這座工廠融合了長安汽車與華為的先進技術與數智化經驗。其中不僅可以看到汽車制造智能化的真實路徑，更可以總結制造業智能化的通用經驗與方法論。

華為董事、質量流程IT總裁陶景文在工廠揭牌儀式的致辭中表示：“數字化轉型和智能化升級是一個系統工程，也是確定性的目標和方向。面向未來，我們希望和包括長安汽車在內的行業用戶及伙伴一起，砥礪前行，開拓創新，為中國汽車行業的高質量發展貢獻力量。”

或許可以說，推開一座數智工廠的門。其實看到的是汽車制造數智化升級的長詩，以及新質生產力牽引制造業轉型的遠方。

長安汽車是一個國人家喻戶曉的品牌，它是中國汽車四大集團陣營企業，旗下的阿維塔、長安啟源、深藍等品牌深得市場認可。截至2023年10月，長安系中國品牌汽車銷量已累計突破2532.7萬輛。

與此同時，長安系汽車也有著深遠的積累。基于39年的造車積累，長安汽車在全球打造了12個制造基地、22座工廠。而隨著長安新能源車銷量快速增長，為了順應新能源乘用車市場的發展趨勢。長安汽車擬定在重慶市渝北區投資建設新能源汽車生產工廠，并將其打造為長安汽車的智能化工廠標桿。

在此過程中，長安汽車數智工廠建設的核心訴求是具備C2M（Consumer to Manufacturer）的柔性制造能力。C2M是工業化4.0議題中的核心理念，也是全球汽車制造業所共同追求的目標。所謂C2M模式，即打破傳統汽車生產中按照固定批次生產的模式，而是可以靈活、多樣性地滿足市場需求。比如按照消費者需求來選擇不同的發動機、內飾、外觀、技術配置等要素。并且在C2M模式下，汽車制造商可以隨時根據市場數據反饋來調整生產，確保制造端口隨時與市場需求緊密吻合。

在汽車制造的真實場景中，C2M模式同時也意味著生產管理、庫存控制以及IT系統的復雜度提升與成本增加。在數智化能力方面，C2M模式的汽車制造工廠往往會面臨以下幾種挑戰：

1.不同車間、工業流程的數據標準不統一、數據斷點多。數據無法有效收集和流通，意味著難以實現以數據驅動生產流程的彈性化、高效化。

2.面對柔性生產的需求，生產IT應用無法靈活適配快速反饋的市場信息，進而導致IT系統成為制造系統的短板。

3.AI時代，智能化技術正在成為千行萬業的抓手，汽車制造也不例外。如果能夠使用數字孿生、AI等手段來提前模擬和分析物流、計劃等流程，會讓工業效率得到極大提升。

打通數據、升級IT系統與迎接AI，成為汽車制造向C2M轉型的數智化前提。而長安汽車數智工廠的特色，就是用數智化技術與工業體系的解密協奏，寫出了一首長詩。

剛剛揭牌的長安汽車數智工廠，達到了生產節拍規劃60JPH，日產1200汽車量左右。其建成投產后，可以為長安汽車帶來每年28萬輛的新能源汽車綜合產能。這也意味著，長安汽車數智工廠對數智化基礎設施的水平需求極高。為此，這座數智工廠的IT基礎設施和上層應用建設都選擇了與華為進行深度合作，通過發揮華為在制造業領域的技術積累和實踐經驗，建設成了敏捷、開放的數字生態平臺底座，并與合作伙伴基于開放平臺構建上層應用。

具體而言，長安汽車與華為在數智工廠新建的五個車間中，即沖壓車間、焊裝車間、涂裝車間、總裝車間、電池車間，對六種工藝的現場工業設備進行了數據采集，從而滿足敏捷交付、協同制造與智慧運營場景的需求，并實現了工廠數智化體系與長安集團系統，比如ERP、SRM、BOM、PDM、VDS、AP等系統的對接。

為了滿足數智工廠C2M柔性制造的需求，長安汽車數智工廠建設方案采用了統一的云底座，參考TOGAF（The Open Group Architecture Framework）企業架構框架方法，建設了統一的工業物聯和工業主數據等數字平臺，并采用統一工具鏈進行智能化應用的開發、數據治理和集成等工作，從而有效進行了數據資產沉淀、打通數據斷點，并建設工廠生產微服務APP，實現全流程數據與業務的貫通。

對應前文所提到的汽車制造數智化挑戰，會發現長安汽車數智工廠一一給出了答案：

1.跨越數據孤島。

面對數據分離無法貫通的難題，數智工廠建設了統一的數據湖、數據倉以及數據治理平臺，從而有效支撐了業務資產和數據資產的集中管理與沉淀。在這一項目中，雙方合作梳理了工廠制造領域的數據資產目錄，讓工廠數據可以通過數據門戶統一呈現，全員按需可視，形成企業內部的數據市場。數智工廠還可以通過數據湖對接到集團的數智化系統，從而幫助不同系統之間共享和同步數據，最大化發揮大數據體系的價值。

以質量預警和質量問題追溯為例，數智工廠可以通過數據打通進行全域質量的大數據分析。借助數據平臺的數據集成和全生命周期的質量追蹤能力，有效降低了超過30%的工業質量缺陷，并將質量問題追溯時間從5人天縮短到1小時。

2.實現制造微服務。

前文提到，C2M模式帶來了波動與多樣化的市場需求，很可能導致工廠IT系統難以進行靈活響應。為了解決這個問題，數智工廠設計了微服務架構，從而可以靈活擴展特定服務以應對需求峰值，而無需擴展整個應用程序。這一能力讓工廠獲得了更加敏捷的開發能力，可以實現新功能的快速迭代和靈活部署，這對于C2M模式的實現至關重要。

微服務帶來的敏捷開發能力，適用于數智工廠的交付、制造、運營等多種場景。比如根據工廠人機料法環數據進行實時排產排程，可以實現準確度提升23%，并縮短了10%的交付周期。從長安汽車數智工廠的實踐來看，制造微服務將成為未來汽車制造業的大勢所趨。

3.深化智能化應用。

在打通數據、優化開發能力的基礎上，長安汽車數智工廠還進行了更為長足的智能化探索。這一項目積極引入最前沿的AI技術，使其在優化供應鏈、提高效率以及減少成本等方面發揮關鍵作用。比如說，工業AI使能平臺讓工廠能夠在虛擬環境中模擬物流和計劃過程，從而在實際執行前發現問題并制定策略。而物流仿真則可以利用AI技術優化運輸路線，尋找成本最低效率最高的物流線路。

數據的字符流淌，微服務的敏捷才思，以及AI技術的無盡想象力，共同在長安汽車數智工廠這頁紙上，寫下了一首數智化長詩。

而其中凝結的經驗與可行性，不僅對于長安汽車與汽車制造領域有益，更能蔓延到整個工業數智化升級的遠方。

從直接效果而言，長安汽車數智工廠按照“C2M、柔性、JIT、平準化”等制造策略，實現了制造運營的透明、穩定，達成了敏捷交付、協同制造和智慧運營等場景，進而落實了長安汽車提出的“新汽車、新生態”戰略，為企業帶來了直觀可見的受益。

而從更加宏觀的產業意義上看，長安汽車作為中國汽車工業的重要代表，其與華為攜手打造的數智工廠項目，能夠有效推動中國汽車制造業的發展，成為智能化汽車制造的標桿，甚至其中凝結的經驗與方法，還可以為更廣闊的工業數智化所借鑒。

比如，陶景文就提出，基于與長安合作的數智工廠項目，華為有三點經驗與感受可以分享給業界：

1.數智化應該堅持戰略驅動。

在華為看來，數智化過程中戰略是根本。通過數字化、智能化的技術進步，也可以幫助企業實現戰略突破，實現高質量發展。長安汽車的數智化轉型戰略，就在數智工廠項目中取得了顯著的效果與優勢。數智工廠的最終成果，需要以長安汽車所堅持的數智化戰略作為驅動力。與此同時，新技術與數智化能力的有效建立，也可以為長安汽車的數智化戰略增添助力。

2.數智化轉型應該以數據為基礎。

數據的有效采集與有效流通、使用，是企業數智化的基礎，而只有構建了全量全要素的聯接和數據平臺，才能構建基于數字技術、智能技術，讓企業的經營過程和結果可視，使得決策可被計算。

在制造場景，大多數的企業會更多地關注生產工藝流，而在長安汽車數智工廠，則可以看到華為與長安聯合打造的“一云一網一平臺”智慧工廠解決方案架構，通過打通工程數據流－生產工藝流－商業信息流來構筑智能制造新能力，從而實現訂單、生產、供應與交付有效協同，讓柔性工業成為可能。這一套讓數據流通，并貫穿工業全流程的架構與方法，不僅適用于汽車制造，在更廣闊的制造業場景中都能發揮重要價值。

3.積極利用AI技術進行業務重構。

近幾年，AI技術的突破舉世矚目，而制造業企業最應該積極吸納先進技術成果，讓技術力成為生產力。華為與長安聯合打造的智慧工廠架構，積極引入了先進的AI技術，讓制造業能夠一次把事情做對，一次把事情做好。其中的方法論與數智化工具，來自華為多年數智化轉型經驗中的真實經驗總結，可以成為制造業實現數智化升級的有效推助力。

長安汽車數智工廠，是中國汽車制造業走向智能化的縮影，而汽車制造業，又是中國制造業向前發展的縮影。

今年上半年，中國規模以上工業增加值同比增長6%，延續去年四季度以來較快增長態勢。其中，規模以上裝備制造業增加值同比增長7.8%，增加值占全部規模以上工業比重為33.3%。目前，中國制造業呈現出較快的增長態勢。制造業的高端化、智能化、綠色化正在成為時代的發展方向。一座長安汽車數智工廠，凝結著華為與長安汽車在制造業數智化領域的合力探索，其中的解決方案成果與方法論實踐，將推動更多企業實現新型工業化的目標

制造業是經濟的根本，是社會的基石。高質量、高水平的數智化轉型，能為制造業提供延綿不絕的動力，讓它走向新質生產力的詩與遠方。