为系统应对汽车行业在需求侧、产品侧及供应链战略等方面发生的各种重大变化与挑战，需要确定相应的数字化创新原则，并通过聚焦数字孪生、智能柔性、自动化与数字化的深层次地融合等三阶段举措进行推进。

  汽车行业中大型车企集团的业务形态通常是综合性业务集团，往往包括研发、整车、零部件、商贸服务、金融服务、出行服务、能源、海外等各种业态板块，综合总营收可达数千亿元，其中的一级、二级的投资车企总量可达数百个。此等规模车企的供应链特点通常体现为链条长、层级多、协同关系复杂。

  近年来，汽车行业在需求侧及产品侧发生各种重大变化，在深度和广度上对供应链的影响持续上升，导致传统的各种假设一定要进行重新审视。准确理解行业发展大趋势及车企整体业务变革的要求，是考虑和规划供应链数字化的首要前提。

  从需求侧看，消费者的行为变化是最直接的冲击，以用户为中心的模式出现，使价值链从传统以制造为中心的单向链式关系向以用户为中心的三角闭环关系转移。

  以往消费者习惯到汽车展会、4S服务店和经销店选车，而新一代消费者更倾向于使用数字化手段（如手机APP）进行选车。这种新型的直接接触客户的模式，促使过往“厂－店－客”的金三角模式逐步过渡到“直连直服直营”的新营销模式。

  过往十年国内车企产能不断加大，增量市场逐步让位给存量市场，消费者心理预期已从以前等待长时间提车变成现在希望可以尽快交付。

  随着新能源加智能网联汽车的普及，消费者对于汽车的定制需求已经变成基本期望，导致汽车大规模配置变得很复杂，促使制造模式转向小批量生产交付。

  从产品侧看，汽车行业“新四化”（智能化、电动化、网联化、数字化）是驱动供应链变革的核心内容。“新四化”涉及汽车产品的大幅调整，例如新能源、新一代电子电气架构、智能座舱、无人驾驶、一体化底盘等。无法忽视的是，未来汽车将成为移动式超级计算机。

  过往汽车构造很复杂，内部存在几十个领域和相应的域控制器，由众多电子控制单元（ECU）进行协调控制。在软件定义汽车浪潮的驱动下，这些领域整合成3～5个，原来总数高达上万的零部件减少到几千个，数以百计的多级供应商数量大幅减少。零部件和供应商的整合带来网络简化或短链化的机会和过度集中的风险。

  超级算力芯片将变得十分重要，L4/L5自动驾驶要求算力达到每秒300至1000万亿次运算，可媲美超级计算机。此外，头部厂商如特斯拉、大众都在积极研发汽车操作系统（Car OS），而其他车企自主研发还是外购面临重要抉择。

  从2023年开始，新上市的汽车都具备联网功能，伴随着软件在线升级（OTA）技术的成熟和应用，汽车售后物流已从被动故障、线下维护逐步转变成主动监控、在线升级、预防性维护。

  过往汽车行业的大车型研发周期往往需要8～10年，而目前头部车企通过基于模型的系统工程（MBSE）等先进数字化应用大幅缩短了研发周期。当前普通车企新车型的研发周期需要至少4～5 年，而头部车企已压缩到2～3 年。

  过往50年汽车发展史中，业界最领先的丰田汽车公司，通过供应商紧密协同和精益管理实践，证明水平一体化（汽车产业链的细致分工与合作）能产生更好的成本效益和专业能力，并建立难以逾越的行业竞争优势。这一结论在汽车行业战略规划中成为共识，但近期百年未见的剧变开始挑战这个基本假设。最突出的典型是特斯拉公司，其通过将高性能计算芯片、车机操作系统、自动驾驶软件、电池、一体化铸造车身等全部自研并集成（垂直一体化），展示了新的成功路径。

  随着近年国内市场容量的逐渐饱和，各车企均努力探寻海外市场的新增长点。面向欧洲、南美或者东南亚等区域市场，车企可能涉及CBU（整车出口）、KD（散件再组装）、本地建厂等多模式，由于本地生态系统及法律法规多样性，面临的国际供应链问题要比过往更为复杂和棘手。

  1.从行业全链条流程横向角度，可以借鉴APICS协会多年来形成的供应链运作模型（SCOR）、设计链运作模型（DCOR）、客户链运作模型（CCOR）。业界领先的车企能够综合地应用三个模型，除传统的采购、制造与物流外，还围绕客户需求的业务发展，增加研发设计、服务提供、用户运营等领域。

  （1）供应链决策层：主要的核心是构建一体化的供应链控制塔，覆盖数字建模、需求预测、供应链可视、仓库布局规划、库存优化、网络规划、补货策略、产销协同计划等方面。

  （2）供应链计划层：拉通供应商、制造商、分销商/代理商、用户的全链条计划，包括但不限于销售计划、生产计划、采购计划、交付计划等。

  （3）供应链执行层：促进供应链协同，包括入厂物流、厂内物流、出厂物流、售后物流等各方面。

  按照业界领先的数字化转型洞察，汽车行业数字化顶层框架设计主要划分为三个类别：业务数字化、产品数字化、数字化创新业务。供应链数字化属于业务数字化的子领域，是整个汽车行业价值链数字化的其中一环，可通过三阶段举措推进：

  数字孪生指通过数字技术在虚拟环境中创建和模拟现实世界中的实体或过程，具有两层含义：一是从物理物体到虚拟物体的孪生，工业互联网大规模应用加上智能网联普及，催生越来越多的新业务场景，能够更全面地获取各种数据和细节，并实现汽车部件、元器件的主动和被动维护；二是从虚拟物体到虚拟物体的孪生，通过数字孪生组织（DTO）完成整个供应链各层的流程及组织的建模复刻。

  （1）模拟整个供应链的各个环节和组成部分，实时反映各种变化，例如库存水平、生产进度、交货时间等，从而更好地管理和优化供应链运作。

  （2）帮助预测供应链中的风险和问题，例如供应瓶颈、延迟交货等，并提供相应的解决方案。

  （3）模拟和优化供应链中的各种决策和方案，可以评估不同的供应链策略和变化对供应链绩效的影响，从而指导实际决策的制定。

  概括来说，数字孪生的应用可以提高供应链的可视性、协调性和决策能力，帮助车企更好地应对市场需求和变化。

  目前汽车行业的智能制造水平在制造业的前沿位置，但以用户为中心的大规模定制化需求提出了新的课题与挑战。

  例如，工业软件、仿真工具和机器人的应用已大幅提升工厂的智能化程度，异常停工率不断降低，JPH（每小时生产量）及OEE（总体设备有效率）均有大幅提升，但车企关注点忽略了系统间协同性和实际价值，导致数据能力未能完全体现。此外，车企关注点仅在效率提升而忽略不同车型生产切换时间的缩短，难以实现消费者定制化需求。

  智能柔性举措是解决上述课题的一种先进模式与实践，目标是以用户为中心、提升订单到交付（OTD）效果。它利用先进的智能和数字化手段（如物联网、人工智能、大数据分析等）提高供应链的智能化和灵活性。首先，在制造领域更加关注数据透明、决策敏捷、设备智能、流程高效，实现非预见性自我调整，以此提升柔性化生产能力，降低不确定性，从而满足消费者定制化需求。其次，将制造端、供应端和消费端进行横向拉通，驱动流程中全要素的价值整合。

  （1）案例场景一是软件定义的柔性生产线。按照特斯拉“超级工厂”的创新设计与实践，生产线以近乎汽车自动驾驶的模式运作，如果工艺的中间某个节点、某个工序发生缺料或是其他异常情况，可以通过智能手段跳过这个节点和工序，后续再折回继续。

  以某新能源主机厂在智能柔性的应用为例，其中包括智能化的预测与需求管理、物流与仓储管理、制造与生产计划、供应商管理、决策支持等，见图2。其中，高级计划及排产系统（APS）扮演着核心角色，负责优化和协调生产排程和资源分配。汽车行业的APS面临着比过往更复杂和困难的问题，需要同时应对需求侧及产品侧的挑战，例如配置参数变得很复杂，需综合考虑订单流与计划流的动态变化，在插单等场景下能够快速达到供需的动态平衡。汽车行业的高级排产能力需要从目前的1.0迅速进化到2.0甚至3.0，其中包括对所有相关领域及数据的综合运用，而不局限于排产本身，例如生产计划优化、柔性生产线、实时生产监控、供应链协同管理、预测性维护等。

  （2）案例场景二是供应链动态分析。这两年汽车行业发生过缺芯挑战，而芯片供应链非常复杂，产能竞争严重。捷豹路虎（JLR）公司通过知识图谱分析等数字化技术手段，可以实时地完成供需双方的双向联动，迅速评估突发因素的影响和制定应对措施，构造弹性供应能力，见图3。

  通过智能柔性，车企可以实现供应链的实时响应能力、灵活性和可持续竞争优势，从而提高生产效率、降低成本、优化库存和提升客户满意度。

  在推进数字孪生和智能柔性举措后，供应链领域仍然面临众多问题，一个原因是供应链的执行最终需要自动化举措来完成PDCA闭环。自动化和数字化的深度融合是指将自动化技术与数字化技术相结合，实现更高级别的智能化和效率化。部分思路包括：

  （1）数据驱动的自动化：将数字化技术与自动化系统连接，通过传感器、物联网和数据采集设备，收集各个环节的实时数据，包括设备状态、工艺参数、生产数据等，用于自动化控制系统的决策和优化，实现智能化的自动化操作。

  以智能仓储为例，以前的“人找货”模式，已经过渡到新的“货找人”模式，导入方案可以包括AGV智能仓储、智能立体库、生产智能箱库三种。按测算，可至少提升出库效率40%、入库效率35%，存储空间提升3倍，提效减员25%，空间利用率提升15%。

  （2）智能算法的应用：利用人工智能、机器学习和优化算法，通过分析大量数据、生成算法和训练模型，可以预测设备故障、优化生产计划、提升质量控制，自动化地处理和解释数据，实现自动化决策和调整。

  以智能配送为例，车企通过基于先进的无人驾驶场景研究，实现整车完成下线后自动入库，按测算可提升效率20%以上。

  （3）虚拟化和仿真：通过建立数字孪生模型和虚拟仿真系统，可提供安全、可控的环境，进行自动化控制系统的优化和测试。同时，可用于员工培训和技能提升，提高自动化系统的操作效率和可靠性。

  （4）自动化工作流程和协作：将数字化系统与自动化设备和机器人连接，实现整个工作流程的自动化和协作。

  以自动包装为例，通过引入封箱机、贴标机、打标机、热缩膜机等半自动、自动的物流设备，并结合提升机、输送链进行组合使用。通过工序拆解、设备分析、功能自研、硬件功能集成化，最终解决人工包装作业强度大、作业要求高等问题，按测算至少整体包装效率提升35%，入库效率提升80%。

  综上所述，数字孪生、智能柔性、数字化和自动化深层次地融合的三者综合应用，可实现智能化的自动化操作和决策，最终提升供应链的智能化运作和灵活响应。

  从未来着眼，供应链的数字化创新的大多数来自往往不一定来自供应链本身，建议从价值链的角度来探索供应链数字化的业务价值，通过运用“第一性原理”，坚持创新与迭代，实现极度优化与效率创新。

  （1）将冲、焊、涂、总四大整车工艺集中在联合大厂房中，极大缩短各个工序之间的物流路径。

  （2）利用纵向空间的厂房的建筑结构，全面实施多层厂房设计，提升土地和空间的利用率，并利用升降机、机运链等空中自动物流措施，减少人工的垂直搬运，节约物流输送路径。

  （3）厂房设计坚持环抱式布局设计，实现总装车间线边道口直接卸货，供应商按照特斯拉物流部门发布的制造序列要求的排序供应零部件，实现直接到线边的最短路径，并极力实现零库存。

  以特斯拉为例，后底板过往超过70个冲焊零件，需要多家供应商进行零部件外包且自建焊装线，周期较长。改成一体压铸（One Piece Casting）设计后，只需一家供应铝锭的供应商，自己能迅速地完成熔炼、压铸、后处理等工序，周期很短。

  上述例子往往涉及多种数字化手段应用，如虚拟仿真和设计、机器学习和深度学习等。需求侧和产品侧的创新，扩展到上下游延伸的多领域的协同作战，能够进一步拓展汽车供应链创新的空间，从而为数字化的赋能提供更多有效的场景。