幾十年來，汽車行業對于自動化行業來說，是如同“常青樹”般的下游產業。

2018年，中國汽車行業迎來了轉折性的一年，在經歷連續28年增長后首次出現負增長。

中汽協發布的最新數據顯示，2019年前5個月的汽車產銷量整體下降趨勢仍沒有緩解。

有行業人士評，車市將進入前所未有的“增量停滯，存量升級”的時代。

受累于汽車行業的下行，去年自動化市場也相應出現了波動。

那么，身處上游的自動化供應商們，該如何在這一新變化中把握機遇呢？

追本溯源，自然是從汽車行業的“轉型升級”上下功夫。

兩個角度

工控君了解到，得益于近兩年國內政策在汽車智能制造的推動，汽車行業明顯朝著網聯化、自動化和數字化轉型。

這也對自動化供給側提出了新的要求，同時，更是自動化的新機遇。

實際上，從自動化角度來說，“網聯化、自動化和數字化”可以統稱為工業4.0時代的“新自動化”。

從一輛汽車的全生命周期來看，自動化廠商有兩個角度可切入。

一個是縱向，即產品從無到有的各環節服務，利用數據優化工藝；另一個則是橫向，即產品全生命周期的服務，利用數據打通產業價值鏈。

誠然，以上兩個角度不是唯一的方法，但的確是近兩年市場增長比較快的需求。

顯然，核心是數據的有效利用。工控君認為，轉型的結果都會落到數字化虛擬和數字化現實兩方面，而虛擬最終也會反饋到現實。

數字化虛擬和現實

何為數字化虛擬？

它代表了企業里非真實存在的構成，而這一切來源于數據。

此前，工控君參加的一些自動化用戶年會和智能制造論壇上，有兩個前幾年不太被提起的技術，今年幾乎成了最熱的新寵兒。

它們正是虛擬的魅力——三維仿真技術和虛擬增強現實技術。

今年凡是關于上述兩個技術出現的場合，都會吸引眾人的圍觀。

像西門子、施耐德電氣、羅克韋爾自動化等國際巨頭均做了相應的部署。

三維仿真技術和虛擬增強現實技術在產品設計、生產制造和數字化工廠系統集成等領域的應用已經在多家車企落地。

例如西門子為中國一汽打造的數字化工廠，即利用了其“數字化雙胞胎”理念，營造了與現實世界對稱的數字化鏡像。

從產品研發、生產制造，到工廠管理環節，虛擬的鏡像都能發揮作用。

在產品研發階段，利用三維軟件實現協同操作，并對虛擬的產品進行仿真測試和驗證，縮短開發周期節約和研發成本。

在生產管理階段，將虛擬的制造流程模型集成到管理系統中，可實時調度、調整和優化生產。

在設備管理領域，通過虛擬調試模型，實現機械和電氣信號的連接，縮短投產時間。

最終，“當實時數據與三維仿真模型連接后，工廠將可視化和透明化，通過虛擬和現實兩個世界數據的不斷迭代，模型的不斷優化，進而獲得最優的解決方案。”

據悉，吉利汽車某個智能工廠的搭建，也是基于虛擬技術實現了工廠的集成調試，生產效率約提高20%、成本降低約20%……

另一方面，基于大數據建立的虛擬模型對于設備的預測性維護也尤為重要。

例如北京奔馳，結合大數據+深度學習算法，將大量的生產數據轉化為可被識別和利用的信息，并將這些信息建模和分析，輸出最終預測結果反饋到現場，為現場作業提供決策。

同時，根據現場的實際情況，再反饋到大數據平臺，不斷優化預測能力。

現在，奔馳的點焊產線可以提前8小時以80%的準確率實現設備故障預警，涂膠產線可以提前24小時以78%的準確率實現設備故障預警。

如果說，虛擬技術在縱向上優化了工藝流程，那么信息系統的集成則在橫向上優化了產業鏈，這一部分對于自動化廠商來說再熟悉不過，工控君不再過多復述。

值得一提的是，虛擬技術的實現也必須是建立在信息互通的基礎上。

奔馳之所以能夠實現訂單式生產，是因為從生產零件到整車都有相呼應的二維碼追蹤，并在接收到訂單時這些信息隨即進入到了智能生產控制模型中。

在汽車生產過程中，所有參與生產流程的環節都能實時共享系統中其對應的信息。

“依據電子標簽與控制終端，可以實現裝配質量控制、生產系統報告數據的實時監控、記錄、分析、反饋與調節的閉環控制。”

未來，隨著數據的深度挖掘和有效利用，將發揮更智能化的作用。