2024汽车行业数字化转型解决方案白皮书

本文主要是介绍2024汽车行业数字化转型解决方案白皮书，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在全球经济的数字化浪潮中，汽车行业正经历着前所未有的变革。在整体经济下行的背景下，企业内功修炼成为重中之重，为实现经济转型与高质量发展，数字化转型发挥着关键支撑的作用。

这一趋势在内卷淘汰赛进入下半场阶段的汽车行业尤其凸显，数字化转型助力企业运营的优化与升级，为企业创造更多附加值。数字化浪潮已然来临，AI、云计算、大模型等技术层出不穷，使得生产效率不断提高、成本节降，如何借助数字化东风在激烈的市场竞争中立足，已成为行业研究的核心议题。

数字化转型不仅是技术创新，更是业务模式的变革。从用户和产品全生命周期双视角出发，数字化均赋能企业运营效率并实现业务增长。

首先，从用户的角度来看，随着消费者需求的日益多元化和个性化，用户体验成为决定汽车品牌竞争力的关键因素。数字化转型不仅助力企业更精准地洞悉用户需求，还能显著增强用户粘性，从而促进客户价值的深度挖掘和业务增长，开启增长第二曲线。
同时，在产品全生命周期管理方面，数字化转型使企业能够更全面地掌握设计研发、生产销售、报废回收以及再制造等每一环节。这不仅有助于资源的合理利用和环境影响的最小化，还能强化企业韧性与灵活性并增强企业应对风浪能力。
最后，从企业运营视角来看，数字化转型已成为推动企业决策、优化运营的重要驱动力。伴随着各类数字化工具的应用，车企不断积累的业务数据成为宝贵的资产，推动企业决策透明化和效率提升。这些数据不仅助力企业更好地理解市场和客户，还为企业提供了更为精确的运营策略和商业决策依据。

Roland Berger深耕汽车行业多年，助力并见证了不少车企在数字化转型的战略布局及落地。我们观察到，车企在转型过程中或面临战略意识统一、组织架构调整、技术架构搭建、人才能力培养等多方挑战。因此，我们希望通过《2024汽车行业数字化转型白皮书》及后续数字化转型系列报告，帮助产业玩家理解汽车行业数字化转型的背景、问题与挑战，并提供系统性的方法论和解决方案，为更多中国车企的数字化转型提供有益参考。

一、车企数字化转型背景与趋势洞察

a) 数字转型发展多年，热度只增不减

中国车企数字化转型始于“工业4.0”话题的传播与热议，在过去的5-8年间，从少数传统品牌的“蹒跚起步”，到新势力品牌集体“大步迈进”，再到目前大部分车企的“全面启动”，数字化变革热度高涨不减。三大核心趋势仍驱动数字化转型在中国汽车行业的快速演进：

▶ 行业侧：数字化是御风之术

1、新势力品牌洗牌加速：

相关数据显示，2018年国内新能源车企数量一度超过480家，而2023年仅剩40多家企业正常运转， “淘汰率”超90%。其中威马、奇点、汉腾、赛麟等因产品力缺失、定位不清晰等问题接连洗牌出局，而小鹏、理想、极氪、问界等销量稳步攀升，顺利进入下半场淘汰赛。

2、传统品牌急求技术合作：

传统品牌纷纷通过投资、技术买断、战略合作等方式，与国内领先新能源玩家开展核心电动化、智能化技术合作，搭上新能源爆发增长的快车。一汽丰田联合比亚迪的三电技术，合作研发推出全新纯电动中型轿车bZ3；大众汽车投入7亿美元增资小鹏，将基于小鹏纯电平台打造两款大众品牌纯电车型；长安汽车与蔚来“牵手”换电合作，双方将共同推进换电标准建立、换电网络共享、换电车型研发等。

3、自主品牌矩阵迅速扩容：

传统自主品牌使不同受众群体、不同能源类型的品牌矩阵加速扩容。例如，吉利汽车集团在已有吉利的品牌下，在近3年间快速扩容了极氪、几何、银河等新品牌，补齐了不同价位段与车身风格的纯电矩阵；长城汽车瞄准不同细分人群与用车场景，打造哈弗、魏牌、欧拉、坦克、炮等品牌，全面覆盖从主流到小众的市场需求。

面对行业新趋势，企业不再满足于将传统经营管理线上化、信息化整合，行业亟需通过数字化实现：①更精准的营销触达。以洞悉目标客群更具体的消费诉求、高效覆盖细分人群；②更智能的产品体验。以打造品牌核心竞争力、满足用户个性化体验；③更闭环的产研管理。以实现产研信息协同共享、提升产研效率，方可在产业内卷的淘汰赛下半场中站稳脚跟、守住基本盘，并进一步实现品牌向上。

▶ 用户侧：数字化是必修之课

1、用户群体年轻化：

90后成为主力购车群体，2023年已占据整体购车人群的40%以上。年轻一代习惯于短视频、小程序、线上直播、网络媒体等线上化的生活方式，带动数字渠道购车流程的占比提升，驱动汽车营销、销售、售后等关键价值环节向数字化转型。

2、用户意识多元化：

Z世代在购车选择时更偏好新社媒中的口碑内容传播，对品牌和车型的选择更加注重品牌个性化、时尚化等因素，不再执着于“老字号”标签，更愿意尝鲜新品牌。此外，“她经济”的崛起亦带动了女性购车人的多元决策意识。

3、用户需求精致化：

在新势力品牌更关注用户体验、服务质量的趋势下，市场逐渐“被教育”，用户继而在传统车产品质量要求上，提出更多且更细致的诉求，包括智能化、互联化的用车体验、车辆“第三生活空间”的打造等。

4、用户决策理性化：

在社交媒体、汽车垂媒等平台的参数对比、专业测评、用户评论等多元化信息下，消费者倾向于参考各方信息，做出更为理性和全面的购车决策。

随着中国汽车市场迈入存量竞争时代，卖方市场优势不复存在，品牌与用户的关系变得“复杂但平衡”；在消费者需求快速迭代的背景下，懂用户者或“登王位”。在同样激烈内卷的手机行业，“以用户为中心”早已不是品牌的一类营销策略，而是生存之本。以VIVO为例，其与OPPO、小米、华为等“纠缠”多年，凭借从用户场景的认知洞察出发进行产品规划与技术预研，得以占据现有市场的“一亩三分地”。同样，车企在现阶段亦亟需通过数字化工具与洞察了解用户更复杂且多元的需求，并提供更个性化的产品服务，数字化赋能用户运营将不再是车企管理层的经营选项，而是企业的必修之课。

▶ 技术侧：数字化是磨刃之石

1、AI技术：

在汽车智能制造领域，AI与机器视觉技术结合，可以实现更精准的质量追溯和管理，与传统的人工质检方式相比，这很大程度提高了效率和准确性。首先，在产品开发层面，工程团队现在可以利用来自测试、操作和其他来源的大量数据来开发和优化新产品。例如，使用深度神经网络对高保真系统模型进行降解以加速仿真，或利用实验数据训练基于AI的虚拟传感器以降低硬件成本。其次，一些汽车厂商已经开始广泛地应用AI技术来提高生产效率。例如，在生产效率层面，通过集成和应用AI技术，华晨宝马不仅降低了生产复杂性，还提高了操作的精准度，确保为客户生产交付最高品质的汽车。

2、云计算/边缘计算：

云计算和边缘计算在汽车行业中有着广泛的应用前景，不仅可以提高汽车的性能和安全性，还可以为汽车制造商带来更多的商业机会。通过收集和分析车辆运行数据，云计算可以帮助汽车厂商更好地了解客户需求，从而提供更加个性化的服务，同时可优化车辆的维护和修理流程，进而延长车辆的使用寿命。

而边缘计算可以将汽车的各种传感器数据和控制信息直接从云端发送到终端设备，使得汽车能够更加智能化地响应驾驶者的指令，从而提高汽车的安全性能和驾驶体验。同时，边缘计算通过在车辆数据源头的边缘侧进行数据处理来减少数据传输的延迟，确保了数据的实时性，更加快速响应自动驾驶等应用场景。

3、物联网：

车辆能实现与周边环境的实时信息交互，提供智能预警等辅助驾驶功能；此外，用户和车企还能远程监控车辆状态，出现车辆事故时主机厂可以实时得知车辆故障信息，满足用户安全性需求。

4、低代码：

低代码平台作为新兴的技术力量，正逐步成为汽车行业数字化转型的重要推手。它通过简化软件开发流程，极大地降低了非专业开发者进入技术领域的门槛，使车企能够快速响应市场变化，灵活调整业务流程。以我们公司使用的“织信Informat”低代码为例，该平台在产品开发环节，帮助我们工程师通过图形化界面和预构建的模块，快速搭建原型和应用程序，缩短产品上市周期。同时，它也能促进公司的跨部门协作，使得部分非技术背景的员工也能参与到软件开发的过程中，提高团队整体的创新能力和工作效率。

另外在智能制造领域，根据我的了解，车企在低代码的应用方面，也有很多企业进一步推动了生产线的智能化改造。比如，车企通过低代码配置，企业可以实现对生产流程的精细化管理，如自动化排产、实时监控生产数据等，从而提高生产效率和产品质量。此外，低代码平台还支持快速集成第三方系统和服务，如AI、物联网等，为车企构建了一个高度集成、可扩展的智能制造生态系统。在客户服务与营销方面，低代码平台同样展现出了巨大的潜力。车企可以利用低代码快速开发定制化的客户服务平台，提供个性化服务体验，增强客户粘性。同时，基于低代码平台的数据分析能力，车企还能更精准地洞察市场需求，优化营销策略，实现精准营销和个性化推荐。

小结：

AI技术、云计算/边缘计算、物联网、低代码等技术层出，在传统制造业、销售业均有较多丰富的实践案例，而车企在应对行业变革、满足用户需求之际，弯道超车的关键势必是巧妙利用此类高阶技术，在关键决策与转型风口乘胜追击，是业务效率提升、精度拔高的关键基石。例如，特斯拉宣布FSD（完全自动驾驶）将引入中国，在配备高阶智能驾驶功能后，将用户的智驾体验推向新的里程碑，极大地增加产品吸引力与竞争力。华为的HI平台利用云计算和物联网技术，提供了全场景、全连接的智能汽车解决方案，凭借硬技术实力异军突起。吉利汽车利用织信低代码平台打通信息壁垒，通过高效的低代码开发能力，赋能IT技术与业务人员，大大提升了需求交付效率，解决了需求常年堆积的难题。

三大核心趋势驱动车企持续升级数字化转型

b) 产业链赛道各有聚焦，发展身位亦有差距

▶ 三大数字化发展阶段

1、1.0阶段信息化：

传统业务流程线上化，沉淀线下流程数据用于业务和组织管理，优化组织内部的信息流程。迈入信息化阶段的标志为建立数字化基础设施，搭建基本的功能化信息管理系统（如经销商管理系统、销售订单系统、财务系统等）。关键在于信息线上化。

2、2.0阶段数字化：

用可联动、一体化的数据形成洞察，驱动更为精准的业务决策，同时在系统上实行去烟囱化的集成式管理。实现高层次数字化转型需在信息化基础上，搭建可视化工作平台，高效实施数据分析与决策产出，深度挖掘数据价值。关键在于数据驱动业务。

3、3.0阶段智能化：

更为个性化、定制化、自动化的全生命周期业务经营与管理，释放更多不必要的人工投入，提供更具竞争力的产品与服务。智能化阶段的里程碑在于引入人工智能技术作为数智大脑，通过数据挖掘与AI建模实现智能决策，提供智能化产品与技术。智能化暂不可探上限，关键在于客制化生成式的产品/服务。

▶ 业务策略驱动转型切入点不同，变革成熟度形成差异

1. 研发：

研发数字化聚焦于通过优化研发流程与数据分析能力，缩短研发周期、提高虚拟验证能力等，目前行业内已初步度过信息化阶段，正借力数字孪生等技术向更高效研发验证的数字化与智能化阶段迈进。以长安汽车为例，其新能源品牌目前正凭借SDA智能数字化平台实现“硬件可插拔、场景可编排、生态可随需、系统自进化”的研发突破。

2. 产供：

生产与供应链环节基本已落实关键环节的信息化改造，部分自动化与智能化解决方案亦已形成（如生产机器人、产线数据孪生等），但在行业侧的实际与应用仍然有限。以特斯拉为例，其自主研发了生产制造控制系统(MOS)，对产线进行智能化改造，使之具备自动修正、智能识别及追溯等功能，将感知、决策和控制概念引入生产线中。

3. 销服：

受经营KPI的直接驱动，营销与服务环节整体信息化完成率极高，其中营销投放环节已度过自动化迈入智能化阶段。以上汽大众为例，自2016年起启动数字化转型并夯实其底层CDP用户数据平台，目前已打通各系统的客户数据、车辆数据、业务数据等，实现千人千面的营销触达、用户分类培育和转化。

4. 车联网：

背靠中国市场昂扬发展的电动化趋势，新势力品牌车联网水平已迈入数字化阶段，主要集中在交互式的语音体验与影音功能，但在智能驾驶方面仍有较大发展空间。以理想为例，目前已凭借生成式AI技术研发出MindGPT并集成上车，实现对指导性语言的理解和决策，进一步提升家庭用车场景的车内语音交互体验与乐趣。

5. 经营管理：

整体处于数据导向的自动化阶段，车企内部已启动数据可视化管理以评价经营表现，但不同企业间的可视化水平、洞察分析深度存在差异，距离智能化的经营决策仍有差距。以宝马领悦的CDP平台为例，通过打通营销端全链路数据，并结合BI看板模块，形成可直接赋能市场营销、用户运营、销售管理的经营管理工具。

整体来看，主要受激烈的市场竞争与新能源化趋势影响，国内车企在销服与车联网领域的数字化进程较快。研发、产供、经营管理等方面的数字化水平逐渐获得车企的关注，以降本提效为目标将成为下一阶段的发展重心。

数字化转型各赛道发展成熟度

二、现阶段转型挑战与应对思路

在行业全面启动数字化转型的背景下，不同车企由于品牌基因、产品优势、入局时间等多方因素，其在转型之路上面临的挑战亦有所变化。行业玩家的困惑或许不再是“0到1阶段的破冰”该如何落实，更多关心的是“如何做精与做强？”或是“数字化的价值到底在哪？”等。

这里我们基于多年行业服务经验，总结沉淀形成SBOT数字化变革方法论。下面将从方法论四大关键组件出发——Strategy（战略）、Business（业务）、Organization（组织）、Technology（技术），总结行业玩家在1.0通往2.0与3.0阶段中主要面临的转型挑战，并分享几套针对性的解决思路。

a) 战略

▶ 痛点1：数字化顶层战略不聚焦

企业在制定顶层战略时，易陷入“数字化包打全场”的过高期望。例如，一方面希望通过自动化平台实现流程线上化、替代人工带来的降本增效，另一方面期望利用AI算法提升产品智能化水平或营销精准度等。此外，亦有不少车企过度青睐“竞品对标大法”，通过对标与产品定位接近的车企或单项表现较优秀的品牌，企图复刻数字化产品布局或功能，以实现“弯道超车”。无论是哪种情况，都不利于形成品牌定制化的数字化顶层规划，战略切入口失焦严重。

解决思路：结合外部洞察，从企业自身禀赋出发，提出数字化变革期望。通常可从品牌力、产品力、运营力、经营力四大维度切入，开展自我诊断。例如，某些历史销量较为强势的合资品牌基于不错的品牌与产品口碑，对提升用户运营力和内部经营管理效率的诉求或更高。基于变革期望，明确数字化转型顶层目标，目标的设置应具备四项特征：

1. 强聚焦的：

明确数字化转型在企业内的定位是什么，且在规划期间内保持相对稳定且聚焦，例如对新兴技术的探索与研究、业务数字化功能的实现与赋能、业务线上化的渠道拓展等。由于汽车行业目前已进入存量竞争时期，且新兴技术的探索往往需要大量时间沉淀，故多数企业或将从线上化渠道打造或业务数字化功能实现起步，后期再随战略变化调整。

2. 可拆解的：

基于数字化的战略定位，可进一步拆解指导业务、组织、技术等具体发展方向。业务发展方向包括对产品全生命周期中关键环节的聚焦（如研发、生产、供应链、销售、服务等），组织发展方向包括考虑是否需要建立独立的实体组织、人才发展规划等，技术发展方向包括考虑对平台架构的优化、数据治理等。

3. 有抓手的：

基于业务、组织、技术已明确的发展方向，识别短期内的重点工作任务，使“转型之轮”运转起来。例如，在新能源化趋势下，传统车企可将数字化抓手落于品牌新能源车型的研发或营销中，并围绕此业务重心进一步确立组织与技术的实现抓手，如成立独立的新能源部门并配套数字化支撑团队，在技术上重点实现营销产品全面升级。

4. 分阶段的：

基于上述短期目标规划，进一步延伸对未来3-5年的中长期目标规划。整体仍应坚守数字化转型的价值定位初衷，但对具体业务实现抓手可有所调整。

数字化战略顶层目标制定

▶ 痛点2：业务发展中数字化定位发生摇摆

对于多数车企来说，数字化转型启动已有数年， “0-1建设期”往往已度过或在末期，但当顺利克服启动挑战后，亦不得不面临外部行业的动荡。在竞争加剧、消费者诉求快速变化的环境下，数字化发展初心易发生动摇。许多车企管理层对数字化的投入价值提出质疑，不同于“0-1建设期”的大胆预想，在现阶段销售压力下，管理层更愿意讨论数字化能否实现直接的销量提振。

当数字化定位发生动摇后，业务目标与举措随之改变，例如响应竞品营销活动而增加的触点产品或新增开发的渠道管理系统等。整体战略定力不足，举措规划散乱、矛盾或冗余，资源内耗严重，业务目标实现难度增加。

解决思路：围绕数字化阶段性目标，应强调对长期价值的识别与锚定。同时，可适当补充短期目标指标以反映阶段性的举措调整，从而应对行业动荡与竞争格局变化，具体做法如下：

1. 在行业发展滞涨期，原销量提振的目标或较难实现，但不代表当前数字化转型价值不复存在。此时应及时补充成本节降相关指标，并配套针对性的转型举措，例如重点投入自动化流程的开发，优化人工成本等。

2. 在用户需求激增期，销量提振随行业需求水涨船高，数字化价值此时应有更丰富的内涵。此时可补充用户衍生收入、品牌溢价等指标以辅助评价数字化的价值赋能。

3. 行业案例分享：以某合资品牌的数字化团队为例，其长期价值定位坚守对于数字化功能的实现，因此重点考核功能落地、数字化于业务侧的满意度等相关指标。然而，随业务范围扩张，新能源车辆销售成为品牌阶段性重点，故该数字化团队将数字营销相关指标纳入其部门短期目标，并配合建设对应的运营班子、规划配套的运营举措；但无论短期支撑项目如何变化，该品牌的数字化顶层战略目标仍聚焦数字化赋能业务中的功能交付，整体资源分配与人才储备上依然可体现对产品、技术的侧重与优先。

数字化战略定力坚守

b) 业务：

▶ 痛点：转型缺乏业务引领，数字化进程缓慢

鉴于汽车较长的全生命周期产业链，在给予更多数字化转型空间的同时，也向业务参与方提出了更高的要求。现阶段车企往往容易在数字化战略任务布置后，陷入业务方难以主导、引领的困局，继而造成数字化进程缓慢、产业链覆盖不足等情况。一方面或由于业务部门缺乏业务数字化的创新力或难以想象数字化后的业务效果，导致变革积极性不足；另一方面，数字化或IT部独立发起的项目缺乏对业务现状痛点的理解，落地产出不符合业务期望，导致系统落地后功能荒废或使用率极低的情况，价值不受认可。

解决思路：在充分调动业务积极性并发挥数字化团队的赋能作用中，关键的成功要素仍为从战略出发，自上而下和自下而上的数字化认知循环，拉通各方对数字化价值的认同感。其次，通过“3个做法+2项避免”实现业务转型能力提升：

1. 3个做法：①企业内部通过培训、研讨等形式开展数字化案例学习，包括基础概念科普、典型案例分享、现场案例实践等跨行业案例；②构建数字化团队与业务方的创新与共创氛围，数字化团队可抛砖引玉，提供小型试点方案激发业务方想象力，共同头脑风暴、以点及面地完善数字化价值链地图；③补入第三方咨询机构视角，通过参与行业专家的分享或开展独立咨询项目形式，补充更为完善、全面的业务数字化转型场景。

2. 2项避免：①避免项目开展脱离业务短中长期目标，应当坚持业务先行，同时兼顾其他同步开展的数字化项目，考虑是否存在冲突；②避免“赛马式”的数字化项目竞争，即多个相关业务方均主动发起转型项目，最终落地的方案存在明显重合，导致资源内耗严重。

激活由业务牵引的数字化规划

行业优秀实践分享：主机厂A在开展Order-toDeliver（个性化车辆订单）数字化项目前期，通过多次管理层级会议拉通销售、采购、生产、数字化等部门对该业务场景的价值认同，让各业务部门有明确的发展目标，从而进行问题拆解和施策推进。在项目规划阶段，业务方基于已输入的业务目标，配合第三方数字化咨询团队，实现较为前置、全面且清晰地数字化需求识别，使项目整体最终按计划落地。

个性化车辆订单OTD项目案例

行业失败案例分享：主机厂B在开展其ERP系统升级的过程中，业务、技术与供应商在项目推进过程未充分沟通打合，盲目“大干快上”，导致业务需求未充分输入和传递至自身IT部门，IT部门企图借用供应商能力通过产品牵引，但结果事与愿违。最终，不仅导致项目延期交付，还存在较为严重的资源浪费，老ERP系统仍被迫承担业务执行功能，新ERP系统的落地仅能支撑业务验证。

主机厂ERP系统升级项目案例

c) 组织：

▶ 痛点1：难以横向协同相关部门推动转型落地

数字化部门整体的协同能力与落地能力不足或由多方因素造成。一方面，由于数字化团队层级不够，通常附属于某业务团队或隶属于IT部的下级部门，导致在决策与项目推进上的话语权不足。另一方面，由于未明确协同机制，导致相关部门转型职责模糊，关键决策点包括前期的战略打合、中期的项目发起、需求分析与评审、开发进度监控、产出验收与确认等。最后，由于数字化部门易被当作成本中心，业务方对其价值认可度不足，导致项目协作被动、积极性不足。

解决思路：改善协同问题可通过“三步走”方式，以最小的组织变革带动最高效的机制优化。

1. 优先考虑建立职责分工清晰的协同机制，利用RASIC矩阵明确各个项目课题下数字化团队与业务部门的职责分工，同时构建由相关部门管理层组成的具有影响力、决策力的数字化委员会，帮助环节中的难决策点快速推动。

2. 在此基础上，若仍存在较多协同痛点，可考虑对组织进行战略性提级，建立独立的一、二级部门甚至数字化子公司。

3. 改变业务方对数字化团队的成本中心“偏见”仍需要时间沉淀以推动意识转变，可自上而下布置（亦可自下而上提议）一些直观的降本增效的小范围项目快速验证价值，例如营销触点优化、财务流程自动化等。

▶ 痛点2：数字化人才与能力储备不足

一方面，由于对数字化人才或能力的需求认知不足，对不同部门与岗位协同人员需要具备怎样的数字化能力要求不清晰，继而导致人才招聘或培训方向不明确；另一方面，车企数字化人才储备多涉及外部多元人才的外聘，而在此过程中或出现人才“水土不服”、专业能力利用不充分、人才流失率高等问题。车企在跨行业专才的定位、使用、培养上往往缺乏明晰的方法路径。

解决思路：首先，车企需对内部主要数字化人才能力需求进行全面梳理，基于核心能力需内化培养的关键原则，匹配人才能力储备的途径，包括内聘、外招、第三方代理商合作等方式。

此外，组织体系应当更灵活敏捷，敢于在新兴人才引领下进行相应调整；需自上而下改变人才“选用育留”的管理思路，以“数字化人才蓄水池”的理念切入，更有效地储备人才、激活人才、善用人才。

1. 数字化人才能力蓝图：从数字化转型核心流程出发，推导聚焦7类关键职能岗位，并进一步根据同异业的优秀实践，梳理不同岗位下的关键数字化能力与重要性层级。

2. 数字化人才蓄水池：考虑到数字化行业发展迅速，人才能力迭代亦较快，故较难像传统行业一样直接挖掘汽车相关的数字化经验型人才。因此，企业可尝试挖掘一般复合型与潜力型人才实现“人才蓄水”，如拥有产品设计与项目管理经验且在互联网行业或制造业均有项目经验的人才。同时，配套针对性的成长体系实现“能力激活”，包括在招聘后构建软性的人才落地机制（soft-landing），确保企业与人才双方快速度过磨合期，具体做法包括“新员工部门知识普及”必修培训课、数字化经验共享共创的新员工“破冰仪式”等。

数字化人才能力蓝图

d) 技术：

▶ 痛点1：数据资产利用效果不佳

自信息化时代起，车企在传统销售与生产方面已有不少数据积累。随数字化水平提升，越来越多线下环节转为线上，继而带来更丰富的数据沉淀；数据架构的升级也允许企业存储更多的数据并执行高阶的数据分析。然而，与此同时，企业也面临着数据资产利用不佳甚至 “负资产”的情况，即花费大量成本存储与管理数据，但难以挖掘数据可赋能的业务价值。主要原因集中在三方面：

• 数据质量不佳：伴随数据来源多样化，如第三方渠道数据、经销商数据导入等，导致底层数据质量不佳，包括数据口径不一致、混入虚假/错误/不规则填写的数据等，继而对后续数据打通、聚类分析等处理带来挑战。

• 共享互通有限：数据流程场与流歧路较多、数据孤岛化需依靠技术手段（如API接口）实现联通等，均导致数据互通共享能力有限，以致汽车全生命周期数据较难在底层共享，洞察分析场景壁垒高，数据反哺业务价值挖掘不充分。

• 可视程度不高：业务方可视且可分析的数据有限，导致通过分析并决策的关键抓手缺失，主要原因包括：①可视化工具可用性差，用户较难开展自主分析，或由于前端应用功能匮乏，或需要数据专家过多的后台辅助；②可用的数据标签较少导致可洞察的业务场景有限。

解决思路：一方面，需尽快建立车企专属的数据治理机制，包括汽车全生命周期数据字典的规划、数据主数据、元数据管理等；另一方面，应尽快升级更敏捷的数据架构，支撑底层数据湖的资产快速、清晰、灵活导入、中间层的数据治理与分析管理、应用层的多源数据收集与全业务场景的数据可视化洞察。

敏捷化数据架构

▶ 痛点2：技术平台敏捷性不足

多数车企在转型过程中往往面临将“烟囱式”陈旧系统切换成更敏捷系统架构的挑战，具体痛点包括：

• 业务场景与系统模块存在割裂：功能模块的规划与组织部门、业务场景均较难一一匹配，导致功能规划无法满足用户核心诉求或存在功能冗余、技术资源浪费等情况，系统较难快速迭代。

• 业务中台与前端应用边界模糊：常见误区如敏态应用被纳入中台，导致后期迭代变更效率低，难以响应业务快速变化。

• 新技术与现有架构规划难融合：常见误区如在建设数据湖的过程中，基础建设优先业务落地后，鉴于业务数据质量不佳、系统壁垒、接口问题等导致难以入湖，业务方仍只能使用传统的数据仓库支持业务分析，数据湖架构规划如同虚设。

解决思路：从业务结构出发自上而下重新梳理数字化系统架构，围绕SPIG四大架构原则：“小前台”、“大平台”、“强后台”、“安全底线”：

• 小前台SaaS：基于现有应用系统与触点的功能模块，匹配全生命周期业务核心场景，并标注对应的部门用户，形成最小化的、敏捷的前端应用小模块，最大化保证前端应用迭代效率。

• 大平台PaaS：包括三大板块，支撑业务前台运作的业务中台以及数据中台，同时为了保障新技术与新业务的融合效率，进行容器化规划（如低代码、DevOps、应用商店等模块）。

• 强后台IaaS：除了企业云服务的建设，亦需考虑边缘层的打造，如物联网、边缘数据计算、异构网关建设等。

• 安全底线Governance：伴随车联网的发展，在传统物理安全、数据治理的基础上亦需强化车云数据的安全与可获取性。

敏捷化数字化整体架构

三、数字化创新实践与解决方案

基于SBOT数字化转型方法论，车企在数字化进程中可更系统化地诊断现状与痛点，但数字化的发展仅凭自上而下地战略梳理仍然不够。诚如前文提及，数字化变革亦是企业“创造力、想象力大比拼”，如何挖掘更为深刻、全面的业务需求？如何利用前沿的高新技术？如何实现单一的场景化数字实践复制并全面铺开？……

在此我们通过数字化创新实践案例“抛砖引玉”，为车企带来更多数字化解决方案的想象空间。

a) 线索精益运营方案

面对线索沉淀及培育转化难的痛点，线索精益运营将在打通跨触点线索数据的基础上，围绕“在正确的时间将合适的信息通过合适的渠道推送给精准的人群”这一理念制定解决方案，实现从公域到私域、线上到线下的线索全链路获取、培育转化及追踪。

为实现以上目的，线索经益运营需满足以下车企业务诉求：

▶ 线索收集及清洗标准定义：

对接品牌公私域所有触点，并接入用户和车辆主数据，构建统一的One-ID体系；建立有效用户信息识别/清洗标准，并基于一方和三方数据，共同形成用户360度档案。

▶ 用户意向分析及评级：

能够通过不同类型用户，基于全旅程与品牌互动的行为，判定用户购买意向，能够通过智能分级体快速识别高意向线索。

▶ 精准培育运营：

能够依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求，联合内容平台等智能化触发运营动作，提升消费意愿。

▶ 线索下发及追踪管理：

基于线索智能分级，自动化下发线索，并提供精准培育举措，及时跟进线索触发后状态，统一管理并迭代智能培育举措有效性，进一步提升线索转化率。

线索运营闭环

行业案例分享：多渠道数据整合，聚焦高潜线索挖掘

传统的车企营销模式显然已无法满足新能源汽车的数字化营销需求，某中国自主品牌车企目前正面临这样的困局：传统触达方式单一且低效持续培育转化工具有限，转化效果无法精准跟踪等。Roland Berger助力该自主品牌搭建全域线索运营平台，从五大举措切入，形成围绕用户全生命周期的线索运营闭环。

▶ 举措一：2C全域触点全量用户数据整合清理

聚焦该车企的C端触点，我们助力整合了110+的全渠道线索在垂媒渠道方面，通过对接垂媒客服平台提升线索清洗质量；在新媒体渠道方面，与字节系深度合作，完成了抖音号、蓝V号和抖店等渠道的线索采集，还有快手、小红书、微博等主流新媒体；与此同时，还包含app、微信公众号、微信小程序、官微等多个私域触点。

面向全量用户，我们整合了粉丝、KOC及KOL、潜客、战败、保客等，完善了手机号、车牌号、车架号、服务内容等用户360度的画像，基于手机号码和OpenID等进行用户唯一身份的精细化匹配整合及清理。

全量用户去重整合模型

▶ 举措二：精细化线索评级，模型持续预测

基于该车企的业务需求，我们将线索按用户旅程节点分为高、中、低三大价值级别，高价值线索主要针对大定、小订（均包括退款），中价值线索主要针对商机（去除大定、小订）、到店、战败激活、留资等。

更关键的是，我们通过对用户全链路的行为分析，识别出高转化意向的用户行为特征和关键路径，并基于此搭建销售预测模型，如在30天内关注品牌并在1-2周内有高频互动，且重点关注产品功能及商务政策的用户，将在线索评级模型中被识别为高意向用户，并指派门店销售人员尽快进行后续跟踪。该模型将每日滚动更新，确保全量用户覆盖以及状态精准性。

行业案例分享 – 精细化线索评级

▶ 举措三：线索运营体系

当线索按照用户分类和意向度评级后，品牌可在后台制定针对不同人群的差异化营销举措。例如，针对高意向粉丝潜客推送专属客服，明确购车意向；而针对低意向粉丝潜客，则暂时通过品牌宣传提升价值共鸣，通过孵化提升意向度。最终希望通过因人而异的培育方式，进一步占领用户心智，传递品牌价值，并实现销售转化赋能。

针对不同价值等级的线索，我们的线索运营平台基于企微提供了各样化的营销工具武器库，包含营销活动、裂变活动、溯源海报和智能表单等，在不同阶段、不同条件下结合客群标签体系，自动化触发面向销售顾问的下发任务；亦可结合APP打造圈层运营体系，通过SCRM在一对多的VIP客户专属群、城市群、爱好群等定向投放营销活动，并联动经销商新媒体矩阵共同造势运营。

线索追踪运营任务设置

▶ 举措四：持续线索转化预测

当线索孵化完成并下发至门店后，我们的解决方案仍可持续追踪线下门店对线索的运营状态，并基于线下门店跟进状态判断购车意向。通过全域渠道治理，可视化各渠道转化路径，了解每个线索渠道的投入和转化比例，洞察每个线索渠道的效果和价值。基于用户生命周期关键节点的预测情况，系统每天会基于预测结果对用户进行分层，圈出需重点关注用户。我们将用户区分为售前与售后两部分：

1.售前部分：关注转化和流失两类用户的客户画像、行为特征以及关键的行为路径等，并在此基础上预测未来一定时间内该用户转化和流失概率。

2.售后部分：关注用户使用情况，形成售后线索，预测线索的转化和流失概率。

该线索运营系统于2023年3月份上线，支持赋能该自主品牌品牌近1,000家经销商，1.3万账号使用，自3月至11月底累计采集1,000万有效线索。通过对主机厂近15个线索来源渠道的汇聚治理、强化厂端线索中心治理能力，线索下发时效从原来的10~20分钟缩短至3~5分钟。值得一提的是，结合该自主品牌高效的运营管控手段，线索下发至门店后30分钟内首呼的及时率大幅提升，线索下发到首呼完成时间由原来的平均40分钟缩短至25分钟。

b) 车联数据中台方案

在数字化大趋势下，汽车行业玩家在日常运营过程中积累了大量业务数据，但当前企业对于业务数据治理与使用的发展进程相对落后，造成一定程度上数据资源的浪费。我们观察到当前市场中存在如下三个普遍痛点。

▶ 业务部门间存在数据孤岛

“烟囱式”业务职能的IT系统与数据库互相独立，造成数据平台的重复开发与数据重复存储。企业内部缺乏统一数据规范，部门间数据共享难度大，导致运营效率降低与企业资源浪费。

▶ 缺乏数据治理导致认知分析断层

缺乏企业层面的统一数据资源池，不同团队之间数据生产者和使用者对于数据的理解和价值尚无统一认知，造成数据概念理解和处理方法的断层。在实际操作中需要面临大量复杂的数据梳理与处理工作，难以进行高效的全局业务数据分析。

▶ 业务场景耦合程度低

很多企业尚未建立基于各业务场景的定制化数据服务能力，对于当前大量业务运营数据价值开发程度较低，导致对于市场趋势、客户需求、运营痛点变化的反应与调整没有达到理想的节奏。

为帮助企业提高数据治理与开发使用能力，我们基于企业数字化转型、市场营销、销售管理、客户生命周期管理等科学方法论，提出车联数据中台解决方案，主要包含主数据建设和管理、数据资产沉淀和数据场景应用三个主要功能模块：

车联数据中台解决方案

▶ 主数据平台建设和管理：数据基础

主数据建设和管理是数据中台建设的重要基石，作为平台数据后续计算的基础，以支持各项数据提取、数仓开发和场景应用开发工作。

将人、车、经销商等多处需要共享的数据定义为主数据，接入车辆、用户、用户行为埋点、车辆销售、车辆绑定、售后工单、车机、流量销售等众多业务数据源。数据接入完成后，需要基于企业各个业务流程完成梳理并整合，按需抽取和计算，集中进行规范、分析、清洗等工作。在与业务部门达成一致后，将处理后统一、完整、准确且获得认证的主数据存储在平台。

▶ 数据资产沉淀：建域建仓

数据资产沉淀是数字化转型的基石，亦是数字化营销重要中间产出物之一，数据资产需要具有可控、有价值和可甄别等特性。基于一系列开源组件完成数据平台搭建后，对接入的业务系统四位数量级数据集进行横向分层管理和纵向分域管理，从业务流程和数据应用的视角出发，对接入的数据进行梳理、提取和开发，划分中间表和业务数据域，创建数据资产。

▶ 数据场景应用：数据价值开发

数据场景应用是实现业务价值转化的关键。通过将营销与互联网技术相结合，利用数字化手段帮助业务主实现个性化、精准化的营销目标。

通过数据中台赋能各个业务场景，实现用户体验持续优化，并持续扩充应用范畴。例如，在营销层面，围绕企业数字化营销场景，为业务主提供智能投放服务，帮助企业客户实现数字化、精细化的运营和高效增长；在业务策略层面，基于获取的车联网数据、用户数据等，综合进行数据分析和挖掘，并结合线上数字化业务和传统线下业务的实际情况，从运营场景可行性、收益等多个维度进行分析，挖掘潜在业务场景，提出最优策略。

行业案例分享：数据中台搭建，业务场景赋能

某传统主机厂是数字化转型的积极实践者，拥有数千万车主及绑定车辆。基于庞大的人、车相关数据，希望合理管理人车数据，进行数据资产化沉淀，打造以车辆为核心的车联数据平台和应用场景。我们助力主机厂实现从业务数据到业务价值的转化，为经销商数字化转型提供工具，为终端用户运营提供增值服务的数据支撑，进一步推动企业数字化转型进程。车联数据中台按照以下三个阶段开展，最终建成完善的数据支撑体系，赋能以车辆为中心的各个业务场景。

数字中台三阶段发展

▶ 阶段一：平台基础功能搭建，支持业务洞察

完成平台发展策略规划、平台“0-1”搭建、部分数据接入工作，快速迭代开发，优先满足业务需求，输出各类洞察报表，选取部分业务场景完成PoC试点，打通数据平台到业务触点的链路，同时使用数据进行服务分析和改进，方便业务及时掌握业务动态，提供数据管理抓手。

▶ 阶段二：基于业务逻辑搭建数仓资产，提供全系指标支持

进一步完成数据架构优化，随着数据接入种类、数量的增加，逐步进行数据仓库的体系化搭建，开启数据资产化沉淀的过程。同时，引入治理模块，及时发现并处理问题，提高数据接入和计算的准确度。在此基础上，根据业务需求持续迭代数据报表，同时基于获取的业务数据，综合进行数据分析和数据挖掘，建设指标标签体系，规划并落地报表中心，并开启业务链故事各阶段业务专题场景的探索和落地，协助业务实现用户体验持续优化和数据的价值沉淀。

▶ 阶段三：平台能力升级迭代，实现业务场景定制交互

深化完善平台体系化建设，包括平台能力升级和数仓规划迭代。在维持和提高平台生产能力、生产质量的基础上，着重主机厂的全业务链场景赋能，对数据进行分类运用，通过数据报表、线索管理、业务状况预警等多种手段实现业务场景综合赋能，进一步开启数据价值变现进程。纯电车辆的充电服务分析是近年来新兴的用车场景，我们以此为例：

充电分析服务示例

场景着眼纯电车用户里程焦虑的痛点，数据中台基于车辆充电情况推出车辆补能支持服务，分析车辆充电情况，完成充电行为画像，数据推送至APP端，使得客户能及时掌握自己的历史充电统计、充电预计时长、当前电量和里程预测等，及时通知用户提前规划充电补给路线等信息。

一方面减轻用户的里程焦虑，增强客户粘性，增加客户活跃度，提高客户运营基数；另一方面基于积累的用车行为数据、电池充放电数据等，进行后续维修、置换等相关专题场景探索以提供基础数据，为企业在电动车板块提供用户服务、内部运营两方面提供管理和决策依据。

c) 销售对练AI培训模型

在当前汽车行业的培训体系中，企业面临着诸多挑战，特别体现在新员工的培训过程中，主要表现在以下几个方面：

▶ 一线人员流动性高：

由于一线人员的高流动性，企业需要不断对新入行员工进行培训，导致重复的培训需求。这种传统的线下集中培训方式不仅耗时长，而且综合成本高昂。对于规模庞大的汽车企业来说，这种重复培训的模式无疑加重了经济负担。

▶ 培训师素质参差不齐：

培训师的流动性较高，且不同培训师的讲课水平参差不齐。在这种情况下，优秀的培训师往往难以将自己的经验和技巧有效地传递和沉淀。一旦优秀的培训师离开，其知识和经验也随之流失，给企业培训质量带来了不稳定性。

▶ 培训效果难以量化：

传统的线下集中培训方式在质量考核方面存在很大的挑战。由于缺乏有效的考核和评价机制，企业难以准确评估培训效果，这不仅增加了考核管理的成本，也无法保证培训质量的一致性和有效性。

这些问题共同导致了培训效率低下、成本高昂，并且难以确保培训效果，亟需一种创新的解决方案来应对。我们的AI培训产品以大模型技术为核心，提供创新和高效的解决方案，主要包括以下几个模块：

▶ AI对练模块：

围绕大模型进行的行业数据微调训练以及Prompt工程，使AI获得对汽车培训行业的深入理解和处理能力。AI能够根据指定的培训要点，在特定场景中扮演不同的客户角色，与一线学员进行产品知识应用的对练。例如，AI可以模拟一个关注车辆设计、智能和安全功能的时尚女性客户，与一线人员进行高度逼真的对话练习，增强学员的实战应对能力。此外，AI还能够提出与产品亮点、竞品异议相关的问题，促使一线人员更深入地理解产品特性，并在对话中自然地展现出来。

▶ AI评分模块：

此模块利用大模型对一线人员在对练场景中的表现进行分析。AI通过语义分析技术，对话术内容与对练考核点的关联度进行评估，并给出详细的回答分析和评分。这不仅帮助一线人员全面了解自己的销售技巧和产品知识掌握情况，而且能够针对性地加强学习，提高销售效能。

▶ AI问答模块：

结合知识库和大模型技术，为一线人员提供了一位持续在线的专家助手。通过LoRA微调技术，AI能够理解汽车行业的专业术语和行话，同时结合LangChain技术框架，将车企多年积累的产品知识、销售技巧、客户异议应对等技能融入到知识库中。借助大模型的提炼总结能力，AI能够实时为一线人员提供关于车辆销售的优质答案，提高销售质量和效率。

▶ AI培训配置后台：

AI培训配置后台为AI对练和AI问答模块提供支持。通过对练配置后台，培训管理者可以灵活配置针对不同车型的对练场景、客户角色、考核点及评分标准等。报表功能则使管理者能够快速了解培训进展和一线人员的对练情况，有效提炼知识盲区，并制定更有针对性的对练课程。问答管理后台基于埋点数据，方便查看一线人员最常提问的内容，并据此驱动语料运营，不断提升AI问答的回答质量。

销售对练培训模型

大模型技术的应用使得培训过程更加高效且互动性强，并能实时调整内容以适应市场变化和新产品发布。通过实战对练和即时反馈，AI培训能显著提高员工的销售技巧和产品知识，培训管理者亦能更好地监控和评估培训效果，从而更有效地规划和调整培训策略。更重要的是，AI培训模型能大幅提升企业在培训领域的投入产出比，减少对培训师、培训场地等资源的依赖，同时减少因员工流动带来的重复培训成本。初步估计这一系统能够为企业节省约三分之一的新员工培训成本。

d) 生产数据透明化

汽车生产涉及众多车间、设备、工艺等协同作业。产业链长、工艺面广、规模化生产需求、成本控制要求等诸多挑战使得汽车制造成为最为复杂的大规模民用产品之一。同时，受到市场需求驱动，主机厂需要向消费者提供更加多样化的车型以及个性化配置选择，以保证产品竞争力。汽车生产正在向柔性小批次制造转型，一线汽车品牌高端车型配置组合甚至超过千种，这进一步提升了汽车生产的复杂度。在这一过程中，生产数据的获取、传输、分析和应用等是关键要素，直接影响着效率提升、质量管控和成本优化。在此背景下，汽车制造行业数字化转型面临以下三方面问题：

▶ 生产数据孤岛问题突出。不同车间、不同设备的数据系统独立，无法实时共享，导致数据存储冗余、数据标准不一致、数据处理低效等，影响决策的及时性和准确性。

▶ 生产全流程动态可视化不足。无法实时掌握生产过程中的问题和质量风险，难以及时预警、诊断和处理，影响生产的稳定性和可靠性。

▶ 对关键工艺参数的监控不足。无法及时发现参数异常，调整和优化困难，影响产品质量和一致性。

针对上述痛点，我们提出生产数据透明化解决方案，提升汽车制造效率，应对复杂多变的市场环境，目前已经在多家车企实现落地运营。通过数字技术将生产过程的各个环节实现可视化和透明化，使得生产数据、工艺状态、设备运行状况等信息能够随时随地获取和分析。透明工厂的实现不仅仅是技术层面的革新，更是制造业管理理念的一次飞跃，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量。

基于大量数字化战略与落地项目经验，我们总结出面向复杂汽车制造流程的数字化提升方案实施步骤，从“0-1”全周期伴随生产数据透明化体系的建设与提升。

▶ 制定数字化转型规划：

确定透明工厂的愿景和目标。制定详细的数字化转型计划，明确实施步骤和时间表。

▶ 技术基础建设：

更新和升级现有的生产设备，使其具备数字化转型所需的功能。部署统一的数据采集和传输系统，确保生产数据的高效流动。

▶ 系统集成和数据整合：

部署先进的MES和ERP系统，实现对不同系统的集成管理。确保数据在不同系统之间的无缝传输和共享。

▶ 安全和隐私保障：

加强网络安全措施，确保数字化平台的数据安全性。定期进行安全漏洞扫描和风险评估，及时修复潜在安全隐患。

▶ 员工培训和文化建设：

制定全面的数字化培训计划，确保员工具备所需技能。建立开放的企业文化，鼓励员工对数字化转型提出建议和意见。

▶ 监测和持续改进：

部署实时监测系统，随时掌握生产状态和数据。定期进行数字化转型效果评估，根据反馈结果调整和优化方案。

通过上述实施步骤，我们目标搭建完善高效的数字化生产体系解决方案，满足当下及未来的复杂市场需求，由以下五个模块构成。其包含数字化系统、数字安全、标准化体系与员工培训等多个方面，以保证数字化系统顺利有效地落地实施。

▶ 数据孤岛打通和系统集成

a).统一数据标准和开放接口。建立行业内通用的数据标准和开放接口，使得不同设备和系统能够遵循同一标准进行数据交互。

b).引入先进的技术平台。比如采用织信低代码平台一站式构建+部署制造执行系统（MES）和企业资源规划系统（ERP），也可以利用平台的API功能实现对不同系统的集成管理，打破数据孤岛。

c).推动物联网技术应用。广泛应用物联网技术，通过传感器实时采集生产数据，实现设备之间的实时通信，确保数据畅通无阻。

▶ 安全和隐私保障体系

a).强化网络安全措施。采用先进的网络安全技术，包括数据加密、防火墙、入侵检测等，确保生产数据传输和存储的安全性。

b).制定隐私政策和准则。制定明确的隐私政策，保护员工隐私和知识产权。在数字化转型过程中需要遵循法规要求，确保数据使用的合法性和合规性。

▶ 技术标准制定和互操作性提升

a).参与行业标准制定。积极参与制定行业内的技术标准，推动制造业技术的标准化，提高设备和系统之间的互操作性。

b).采用开放式技术平台。选择支持开放式标准的数字化技术平台，降低不同设备、系统之间集成的技术难度，提高互操作性。

▶ 员工培训和接受度提升

a).制定培训计划。制定全面的数字化培训计划，确保员工熟练掌握新技术和工作流程。培训应包括基础技能培训、操作流程培训以及紧急情况处理培训等。

b).有效员工沟通。与员工密切沟通，获取反馈和建议，提高员工对数字化转型的接受度。鼓励员工参与决策和规划过程，增强归属感。

除此之外，我们的解决方案具有以下的亮点：

▶ 全面覆盖汽车制造行业的生产全流程。从冲压、焊接、涂装、总装等各个工艺环节到生产计划、物流管理、能耗管理、安全管理、质量检测等各个管理环节，实现生产过程中端到端的透明可视化。

▶ 高度集成汽车制造行业的各类数据源。从生产设备、传感器、仪器等各类硬件设备到ERP、MES、WMS、EAM、QMS等各类软件系统，实现数据的全面获取和共享。

▶ 强大的数据处理和分析能力。利用云计算、大数据、人工智能、机器学习等先进的数字化技术，实现数据的快速处理和深度分析，提供数据的洞察和价值。

▶ 灵活的可视化展示和交互方式。利用2D、3D、VR、AR等多种可视化技术，实现生产过程的动态展示和监控，利用移动端、平板、电脑、大屏等多种终端，实现生产过程的随时随地访问和查看，利用语音、手势、触摸等多种交互方式，实现生产过程的便捷操作和控制。

生产数据透明化解决方案

我们已利用上述解决方案，在多家主机厂实现落地，部分成效如下：

▶ 某汽车制造工厂在数字化工厂项目中，利用环视图像识别技术对焊装过程进行在线检测与质量把控，覆盖率达到100%，使产品合格率提升至近100%水平。

▶ 某汽车制造工厂在流水线数字孪生项目中，利用虚拟仿真对整车装配线的物流动线和信息流进行可视化管理，使生产计划准确率提高约20%。

▶ 某汽车制造工厂在智能制造项目中，通过与工业互联网的深度融合，采集并分析了数万个工艺参数，建立数字孪生车间，使产线自动化水平超过95%。

▶ 某汽车制造工厂在AGV车间使用自动搬运车辆与仓储管理系统相结合的方式，实现了零部件的自动化存储和运输，单车节省人工约70%。

▶ 某汽车制造工厂在关键工序质检上，使用自动检测算法与人工经验相结合的方式，提升了检测效率约60%，缩短了检测的时间周期。

e) 高级排产系统(APS)

当前，日益复杂市场需求动态与产业链分工趋势对汽车行业生产排产能力提出了更高的要求。从市场需求角度而言，中国车市步入存量市场后，客户订单量变化对上游厂商影响显著。主机厂及零配件厂商面临日益频繁的需求波动，仅凭人工难以从全局角度拉动整体供应链响应。从生产供应角度而言，高效柔性设备与日益复杂的供应关系对计划排产带来挑战。随着生产设备柔性化程度不断提高，在提升产能的同时，对计划员提出了更高要求；此外，供应链上的异常点往往牵一发而动全身，数据之间存在千丝万缕的关联，依靠人工很难做出预测性判断。

随着中国车企信息化程度的提升，计划排产系统进入高速发展期。企业信息化程度迅速提升，运筹学、大数据、AI技术等开始加入排产模型，正在经历从Excel手工排产到APS工厂数字大脑辅助排产决策的重大跨越式发展。

排产系统发展阶梯图

在此背景下，我们面向汽车产业玩家推出高级排产系统解决方案。以生产体系的协同计划为切入点，进一步完善供应链体系，打造敏捷、透明、智能的供应链控制塔，协助制造企业应用数字化手段实现订单和排程管理的自动化。

排产系统解决方案

该系统贯穿从订单到交付的多层级计划管控体系，并逐步完善整体供应链的自感知、自适应以及自决策的能力。主要功能模块如下：

▶ 合理计划：总体规划，提前准备

导入年度生产计划或销售预测，对于无限产能查看产能峰谷，对于有限产能查看延交订单。展开查看BOM情况，对于长交期料件进行提前备货。

▶ 减少在制：订单串联，统一联动

以订单为根节点，树状串联所有库存、在制、在途生产信息，联动数据查看与修改。根据订单优先级设定生产/采购优先级，保证客户需求及时满足。

▶ 减少库存：精准排产，减存提效

通过订单时间与有限产能情况推算工单开工时间，减少成品库存存放时间，降低成品存量。通过开工时间与采购周期推算采购到料，减少采购库存。

▶ 稳定生产：订单排序，工单分级

按订单顺序安排生产及采购顺序，自动跟随订单。对工单、采购单分级，近期自动锁定，远期自动根据订单时间进行调整。

▶ 提高效率：运算引擎，接口打通

与ERP/MES等各系统打通，自动获取来源数据，自动写入计算结果。配置超级运算引擎，实现输入参数可配置、运算逻辑可编辑、输出结果可选择。

▶ 减少抱怨：全量排产，提前通知

将所有在手订单全部纳入排产，提前通知物料、设备、人员、模具需求。自动通知生产变更，减少沟通时间，下游提前安排及时变更。在六大功能的基础上，我们的高级排产系统解决方案具备“精准匹配”、“全链透明”、“协同计划”三大优势。

▶ 生产资源精准匹配

结合物联网、MES、LES等系统的数据采集功能，利用运筹学原理，计算库存、产能、交货期、生产限制等多个条件下的最优解，为生产管理提供可靠的人工干预依据与科学管理方法，推进资源精准化匹配。其中，先进的运筹优化算法是实现精准匹配的核心能力，是国内少数能通过智能运筹算法驱动生产排程计划的解决方案；同时，高性能、易扩展的算法引擎与强大的算法能力支持分钟级完成各类排程算法。

▶ 生产信息全链透明

以客户订单贯通销售、物流、制造、供应等环节，实现传统经销商渠道及企业直销渠道客户的订单透明度与预计交期的准确性。支持多人跨部门协作，账号数量无限制，角色权限可定义，实现多部门/多车间业务的透明协作。

▶ 生产供应协同计划

构建同步计划体系，实现生产计划与物料计划、物流计划的联动匹配，完成精准交付。形成销售、制造、供应等的协同作战统一指令。

行业案例分享：

某主机厂近年来发展迅速，当前已形成跨国多品牌、超过10个制造基地、逾1,000家供应商与逾1,000家经销商的大规模供应链网络，对公司产供销协同提出更高的要求和挑战。为适应企业未来发展战略及工业互联网发展需求，需要推进集团产供销业务数字化，打造“一个计划”体系，实现整体计划敏捷透明，提升公司产供销运营效率，具体到产供销体系运作、设备的柔性化程度日益提升等。在提升产能的同时，对排产工作提出更高要求。供应链上的异常导致的牛鞭效应，依靠人工很难做出预测性判断。其中，亟待解决的问题如下：

▶ 物料缺件导致生产异常现象频繁发生，影响订单准交率。

▶ 柔性小批量生产对车间工艺水平要求增加，订单需求超出工艺约束条件造成供给异常的情况时有发生。

▶ 短期销售订单的下单频次、数量、交付优先级没有在计划层面有效整合，导致订单准交率低。

▶ 中长期销售预测与供应链风险预测没有在排产计划层面有效整合，导致生产节奏与市场需求匹配度低。

针对上述痛点，我们基于制造企业数字化转型能力积累，结合产供销体系特点，共同打造高级排产系统。该排产系统实现超过80%的业务满足率与近50%排产时长节降，未来计划在集团内部进行全面部署，主要功能模块如下：

▶ 基于风险物料的齐套排产：基于风险物料状态，结合物料库存与需求量进行排产齐套检查计算，提供缺料预警、到料风险预警等。

▶ 基于车间工艺的排产：基于三车间工艺及约束条件输出焊涂总生产序列，覆盖出口集中排产、试制车产能占用、小批量优先排产、颜色连续、撤单重排、插单排程场景。

▶ 周+周APS排产：基于双周订单，结合车间产能、产品产能上限、排产约束条件等，输出按整车物料编码颗粒度到天的周+周日计划，覆盖小批量、试制车、出口车、新品爬坡、撤单重排、插单排产等场景。

▶ 3+9月度计划排产：基于销售预测、工厂产能、物料风险等，输出月度滚动中长期计划，指导工厂生产与供应链备料。