针对汽车领域的智能工厂具体建设方案
0 引言
现如今，物联网以及大数据等多样化信息网络技术，正在不断蓬勃发展。对于全球制造业而言，被迫不得不进行自身的重大变革。在大部分西方发达国家中，已经开始逐步推进振兴本国制造业的可行性发展战略。置身于制造业领域中的相关企业，其彼此之间的竞争，已经呈现出白热化，例如：美国制造业领域，提出了“再工业化”的具体发展战略；德国制造业领域，提出了“工业 4.0”的具体发展战略，而对于中国而言，其制造业领域，已经逐步推行了“两化融合”以及“互联网+”等众多发展战略。虽然在各个国家中，对于新型工业革命，存在不同的看法，然而，尽快实现制造业领域的数字化以及智能化，已经成为了各国的未来发展共识。
对于制造业领域而言，汽车产业占据着举足轻重的地位。以中国为例，在2016年度，中国国内的汽车生产总值，已经突破了32071亿元，占据中国整体GDP数值的4.05%。如果从汽车实际产量的角度而言，在2016年度，中国汽车的实际产量已经达到了2811.88万辆，相比于2015年度，其实际增幅达到13.9%；与此同时，在2015年度，中国汽车的实际产量已经达到了2459.76万辆，相比于2014年度，其实际增幅达到4.71%。然而，实际上，在中国汽车领域中，无论是在信息化的角度上，还是在自动化与环保的角度上，相较于西方发达国家，依然存在着不小的差距。根据以上数据，可以得知，中国作为全球最大的汽车产销国，应该逐步提高自身的市场竞争力。
相较于西方发达国家，中国的汽车制造领域，依然存在着许多不足之处，无论是在信息化的角度上，还是在自动化与环保的角度上，都存在着不小的差距。故此，对于中国的汽车领域而言，其必须尽快完成转型。目前，中国汽车行业，主要在智能领域以及信息领域，存在一定程度上的劣势，然而，这恰恰代表着，中国具备相对广阔的上升空间。相较于西方发达国家，中国的汽车制造领域，依然存在着许多不足之处，无论是在信息化的角度上，还是在自动化与环保的角度上，都存在着不小的差距。
故此，对于中国的汽车领域而言，其必须尽快完成转型。
在此情况下，中国汽车领域，应该积极推行“两化深度融合”的未来发展战略，以实现信息化和工业化为根本目的，积极完成针对智能工厂的相关构建工作，与此同时，积极推进汽车领域的研发、生产以及物流等多样化方面实现智能化。对于智能工厂而言，其理应具备各种功能，例如：全面感知以及持续自我优化的实际能力。现如今，物联网以及大数据等多元化信息网络技术，正在不断蓬勃发展，故此，智能工厂应该基于这些多元化网络技术，实现五大维度的智能化配备。其中，主要包含基础设备、智能产线以及智能工厂，与此同时，包含智能装备以及智能车间，从而将强大的互联网技术，融于汽车产业的实践中去，完成彼此之间的交互。唯有如此，才能在实际生产过程中，针对相关数据，进行实时采集，并及时回馈，从而实现相对科学的全程可视化管理，进而实现汽车生产的全面优化，大大提升汽车的实际生产效率。
1 汽车制造领域智能工厂建设进程
近年来，全球制造业正在逐步实现智能化。在此过程中，智能工厂（SmartFactory）占据着举足轻重的地位，受到国家及相关企业的广泛关注。
现如今，工业4.0以及云计算等多样化信息网络技术，正在不断蓬勃发展。在此背景下，诸多汽车品牌生产商，正在逐步推进智能工厂的应用实践。例如：宝沃智能工厂，已经引进了世界前沿的八车型柔性化生产线，对于此类生产线而言，其不仅具备相对良好的灵活度，与此同时，其能够同时实现多样化车型的共线生产，从而实现定制化生产。除此之外，此生产线具备相对完整的工艺流程，其中，主要包含冲压工序、焊装工序以及涂装工序，与此同时，包含总装工序、检测工序以及物流工序。法士特智能工厂，已经引进了自动装配悬臂线，可以实现自动化装配，大大节约了实际生产成本。除此之外，法士特智能工厂，已经开始逐步推进云端技术，针对生产线中的全部数据，以及相关智能机器人的工作状态，进行实时监控，并统一进行后台管
理。广汽传祺智能工厂，已经自主研发了VIDM系统，致力于切实保障实际生产过程中的安全性和环保性，，并且取得了良好的成效。
然而，对于中国而言，其在切实推进智能工厂实现智能化的建设过程中，依然存在着多样化的实际问题。例如：在尚未对自身情况进行综合考虑的情况下，就擅自购买不符合实际生产情况的自动化设备；对于相关设备数据，并未进行联网，实现自动采集；黑箱的实际工作效率相对较低。综上所述，其根本原因，在于尚未进行科学合理的顶层规划，且尚未根据实际生产情况，进行一系列需求分析。
2 智能车厂重要技术应用
2.1 云计算的实际应用
云计算技术，主要依托于互联网具有的相关服务，对其进行相应的增加和使用。通常情况下，其主要基于互联网，提取动态且具有一定可扩展性能的虚拟资源。
美国NIST，曾经针对云计算，进行如下定义：云计算的本质，在于按量收费，云计算可以提供相对便捷的网络访问资源，用户通过在计算资源共享池中，找到自身所需的相关资源，对其进行阅读和提取。实际上，针对这些多样化资源，并不需要进行过多的管理工作。目前，全球最为典型的云计算，即为XenSystem和Intel，现如今，多样化“云计算”所提供的服务范围，正在与日俱增，其对社会造成的影响力，也在逐步扩张。目前，由于云计算已经得到了相对稳定的蓬勃发展，故此，若想对其继续深入，则需要广泛应用到大数据，在下述内容中，将会进行补充。
实际上，对于汽车制造领域而言，在其实际生产过程中，云计算已经切实提高了针对多样化数据的实际计算速度，从而大大提升了实际制造效率。 2.2 大数据的实际应用
通常情况下，对于大数据而言，其主要包含三种结构的数据，其中，主要包含结构化数据以及非结构化数据，与此同时，包含半结构化数据，现如今，在大数据中，应用最为广泛的数据，即为非结构化数据。通过IDC调查报告中的相关内容，可以得知：对于企业而言，非结构化数据的实际占据比例，已经高达80%，并以年均60%的速度，逐年递增。事实上，大数据的本质，即为互联网在实际发展过程中的一种表现形式。基于云计算，原本很难被人们所使用的数据，已经逐渐被重新利用起来，
并且通过多样化行业的持续创新，大数据已经开始逐渐为人类谋求相对更高的经济收益。
事实上，若想针对大数据，进行系统的认识，并正确运用，则应该主要从三个角度入手：其一，应该注重于理论知识，只有充分理解理论知识，才能将其运用于实践；其二，应该注重于技术经验，才能更加熟练的运用大数据；其三，。应该注重于日常实践，这才是大数据的精华所在。现如今，主要通过互联网主体，政府主体，企业主体以及个人主体，充分应用大数据。 2.3 物联网的实际应用
现如今，物联网技术正在不断蓬勃发展，并且其实际应用成本相对较低，故此，受到多样化领域的广泛青睐。对于汽车制造领域而言，主要将其应用于生产制造以及供应链等诸多生产活动。实际上，对于物联网而言，可以将其大致分为三个基本环节：感知层，利用RFID以及传感网络等具体方式，针对存在于物联网中的相关数据，进行实时采集，并及时汇总，传递至应用层以及智能处理层，从而在整体上，实现多样化领域之间的信息交互。
实际上，对于物联网技术而言，其能够切实提升操作人员在实际生产过程中的准确率，如果将其与MES系统之间，进行紧密融合，则可以大大提升企业的实际管控水平。与此同时，物联网技术可以针对生产物料以及人员设备等重要生产资源，进行一系列跟踪与管控，从而切实增强生产资源的合理调度，进而切实提升企业的市场竞争力。 2.4 VR/AR/MR的实际应用
虚拟现实的基本定义，即创造与现实相同的虚拟世界，并且可以进行仿真体验。本文指出的虚拟世界，主要基于虚拟环境，创造出相应的仿真对象。通常情况下，“虚拟环境”主要体现为具有一定程度立体感的相关图形。实际上，虚拟现实融入了仿真学以及人工智能等相关技术。如果通过数字技术，针对汽车产品，进行相应的虚拟，则将根据虚拟程度的差异，将其细分为三个级别。其中，主要包含增强现实；增强虚拟以及虚拟现实。对于MR技术而言，其本质为混合现实，即一半真实一半虚拟，而形成的混合世界。
2.5 工业机器人的实际应用
20世纪80年代初，中国开始致力于研发工业机器人，至今为止，已经建立了具有一定市场竞争力的相关研究机构。现如今，超过一半的工业机器人，均应用于汽车领域，其中，主要应用于弧焊、
装配、喷漆、码垛以及激光加工等一系列相对复杂的多样化工序。在工业机器人尚未出世之前，中国国内的汽车焊接工作，主要基于手工焊以及专机焊，其不仅需要操作工人进行高强度的工作，与此同时，而切实保障人机协作。除此之外，对于金属增材制造设备而言，其能够针对指定零件，进行实时制造。与此同时，对于智能物流设备而言，，其主要包含智能夹具以及桁架式机械手。 其实际焊接质量，也难以保证。除此之外，在实际生产过程中，传统的手工焊将会降低产品的柔性。在此背景下，焊接机器人应运而生，其不仅能够切实推进零部件在实际生产过程中的自动化，与此同时，还能保证实际焊接质量，并且切实提升实际生产效率。
3 针对汽车领域智能工厂的重要方案
对于汽车领域而言，应该结合企业的实际生产特点，针对性提出智能化的实际发展需求，并且基于数据，利用相关设备，实现精益生产，从而切实降低企业的实际生产成本，实现云端管理。其中，云端管理主要包含数据采集层以及应用服务层，与此同时，包含管理服务层。
而对于智能工厂而言，可以将云端管理大致分为五个层级。其中，主要包含基础设施层、、智能产线层以及工厂管控层，与此同时，包含智能装备层以及智能车间层等。 3.1 基础设施层
对于企业而言，首先，应该对其工厂网络进行联网，从而切实保障生产指令下达的通畅性，与此同时，针对生产线中的相关信息，可以实现自动采集；通过网络，可以针对车间内部的整体环境，进行全方位监控，并且针对错误行为，进行自动甄别并报警；除此之外，智能工厂在温度方面以及洁净度，进行科学的完善，并对此进行相应的控制，从而使其切实满足智能化水平。 3.2 智能装备层
此层级对于智能工厂而言，是至关重要的。其中，智能装备具有多样化类型，其中，主要包含智能检测设备，与此同时，包含智能物流设备。近年来，制造装备正在由原始的机械装备，逐渐过渡至数控装备，至今已经逐渐发展为智能装备。实际上，对于智能化加工中心而言，其具备温度补偿等多样化具体功能，可以同时实现产品的检测与加工。通常情况下，工业机器人只需要通过相应的传感器，就可以针对相关工件，进行识别并实现自主装配，在此过程中，将会对操作人员，实现自主避让，从
3.3 智能产线层
对于智能产线而言，其具体特点大致如下：当进行实际生产时，智能产线可以通过传感器以及RFID，实现自动化生产，与此同时，针对相关质量数据以及相关能耗数据，进行实时采集；实际上，对于生产线而言，其可以完成快速换模工作，并且支持多种类型的相似产品，进行混线装配。如果在实际生产过程中，生产线出现多样化故障，则智能产线就会立刻将其转移到其他多样化设备，完成后续的生产工作。 3.4 智能车间层
在实际生产过程中，若想时刻对其进行科学管理与控制，则应该基于设备联网，通过运用制造执行系统（MES）以及劳动力管理系统等多样化软件，整理出相对高效的人员分配方法，从而切实提升设备利用率（OEE），并且大大降低实际在制品库存。与此同时，能够通过数字映射技术，针对通过MES系统完成采集的相关数据，将其放置于三维车间模型，进行全方位展现，从而实现虚实融合。
对于智能工厂而言，优先实现车间物流的智能化，是极为重要的。故此，企业应该及时采用智能物流装备，从而切实提升物料的实际配送效率。除此之外，企业应该通过应用DPS系统，针对多样化物料，实现自动化分拣。 3.5 工厂管控层
此层级的主要作用，在于针对实际生产过程，进行实时监控。通常情况下，如果应用生产指挥系统，可以对工厂内部的实际运营情况，进行实时观察，从而实现多样化车间彼此之间的协同合作，优化资源调度。现如今，对于制造企业而言，其主要通过PLC控制系统，针对生产车间，进行相应的管控，并且针对实际生产过程中存在的多样化问题，进行及时的调整与改进。
4 结语
对于汽车制制造领域而言，若想同时兼顾定制化生产与批量化生产，则必须切实保障多样化工序之间的协同合作，无论是在物料方面，还是在智能输送方面，均不能出现任何差错。本篇文章，主要基于数字化以及智能化，切实满足汽车制造领域的
多样化实际需求，并以此预测智能工厂的未来长期发展趋势，切实推进汽车制造领域实现智能化的实际发展进程。
面向汽车行业的智能工厂建设方案
