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智能制造成熟度模型：汽车行业转型四大路径及成功案例
发布时间：2023-10-16 浏览次数：335
在全部离散型制造业中，汽车工业率先推广和应用了很多先进的技术和管理方法，如：AI、数字孪生、MOM、精益管理、AGV及物流集成，整个汽车工业智能制造水平处于较领先地位。
1.2各车类、各区域汽车工业企业发展基础不均衡
汽车行业智能制造的发展基础不均衡，一般来说，轻型乘用汽车生产企业基础优于中重型载货汽车和大中型客车生产企业，中重型载货汽车生产企业一般优于专用车生产企业。 在中国内陆各区域汽车工业（含整车及汽车零部件产业链）智能制造成熟差异很大，例如江浙沪，总体的智能制造数字化能力较高，上海规模以上企业绝大部分的成熟度已可到2级以上，10亿以上产值企业可达3级。 1.3智能化提升的探索路径多样化 汽车工业尤其是不同车型生产企业的生产组织方式、工艺技术路线、管理流程等差异较大，难以用一种通用性的方案解决所有企业的问题，因此汽车行业智能化转型没有统一的实施路径，需要探索多样化的发展路径。 汽车企业正在探索实施精益化管理提升、设备智能化改造、软件与平台建设、软硬管理同步推进、特定场景智能化改造等途径，在智能制造重点领域和路径选择方面呈现出多样化的发展趋势。
二、汽车行业智能制造成熟度
当前，汽车行业呈现全面升级的典型特征，表现在产品形态的重新定义、运营管理的全面创新、制造体系的重大升级和产业生态的深度重塑四个方面。
其中能力要素给出了汽车行业转型提升的关键方面，包括人员、技术、资源和制造。
将采集的信息与成熟度要求进行对照，按照满足程度对评估域的每一条要求进行打分。汽车工业成熟度要求满足程度与得分对应下表所示：
