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今天的中国，已经是名副其实的汽车制造与出口大国。
根据国家统计局10月18日发布的数据，今年9月中国新能源汽车产量同比增长48.5%，增速为2023年5月以来新高。1月至9月汽车行业出口交货值同比增长17.1%。中国汽车产业的高速发展，离不开智能化技术的深刻参与。不仅在自动驾驶、智能座舱、车路协同等层面，智能化更是深度融入汽车制造体系当中。
在今天，当我们走进一座数智化汽车工厂，就能看到汽车制造业转型与制造行业智能化发展风向标。长安汽车数智工厂，就是这样一个地方。
10月21日，在第四届长安汽车科技生态大会期间，举行了长安汽车数智工厂发布会。这座工厂融合了长安汽车与华为的先进技术与数智化经验。其中不仅可以看到汽车制造智能化的真实路径，更可以总结制造业智能化的通用经验与方法论。
华为董事、质量流程IT总裁陶景文在工厂揭牌仪式的致辞中表示：“数字化转型和智能化升级是一个系统工程，也是确定性的目标和方向。面向未来，我们希望和包括长安汽车在内的行业用户及伙伴一起，砥砺前行，开拓创新，为中国汽车行业的高质量发展贡献力量。”
或许可以说，推开一座数智工厂的门。其实看到的是汽车制造数智化升级的长诗，以及新质生产力牵引制造业转型的远方。
高速行驶的汽车制造，应对新需求与新挑战
长安汽车是一个国人家喻户晓的品牌，它是中国汽车四大集团阵营企业，旗下的阿维塔、长安启源、深蓝等品牌深得市场认可。截至2023年10月，长安系中国品牌汽车销量已累计突破2532.7万辆。
与此同时，长安系汽车也有着深远的积累。基于39年的造车积累，长安汽车在全球打造了12个制造基地、22座工厂。而随着长安新能源车销量快速增长，为了顺应新能源乘用车市场的发展趋势。长安汽车拟定在重庆市渝北区投资建设新能源汽车生产工厂，并将其打造为长安汽车的智能化工厂标杆。
在此过程中，长安汽车数智工厂建设的核心诉求是具备C2M（Consumer to Manufacturer）的柔性制造能力。C2M是工业化4.0议题中的核心理念，也是全球汽车制造业所共同追求的目标。所谓C2M模式，即打破传统汽车生产中按照固定批次生产的模式，而是可以灵活、多样性地满足市场需求。比如按照消费者需求来选择不同的发动机、内饰、外观、技术配置等要素。并且在C2M模式下，汽车制造商可以随时根据市场数据反馈来调整生产，确保制造端口随时与市场需求紧密吻合。
在汽车制造的真实场景中，C2M模式同时也意味着生产管理、库存控制以及IT系统的复杂度提升与成本增加。在数智化能力方面，C2M模式的汽车制造工厂往往会面临以下几种挑战：
1.不同车间、工业流程的数据标准不统一、数据断点多。数据无法有效收集和流通，意味着难以实现以数据驱动生产流程的弹性化、高效化。
2.面对柔性生产的需求，生产IT应用无法灵活适配快速反馈的市场信息，进而导致IT系统成为制造系统的短板。
3.AI时代，智能化技术正在成为千行万业的抓手，汽车制造也不例外。如果能够使用数字孪生、AI等手段来提前模拟和分析物流、计划等流程，会让工业效率得到极大提升。
打通数据、升级IT系统与迎接AI，成为汽车制造向C2M转型的数智化前提。而长安汽车数智工厂的特色，就是用数智化技术与工业体系的解密协奏，写出了一首长诗。
长安汽车数智工厂，智能制造的长诗
刚刚揭牌的长安汽车数智工厂，达到了生产节拍规划60JPH，日产1200汽车量左右。其建成投产后，可以为长安汽车带来每年28万辆的新能源汽车综合产能。这也意味着，长安汽车数智工厂对数智化基础设施的水平需求极高。为此，这座数智工厂的IT基础设施和上层应用建设都选择了与华为进行深度合作，通过发挥华为在制造业领域的技术积累和实践经验，建设成了敏捷、开放的数字生态平台底座，并与合作伙伴基于开放平台构建上层应用。
具体而言，长安汽车与华为在数智工厂新建的五个车间中，即冲压车间、焊装车间、涂装车间、总装车间、电池车间，对六种工艺的现场工业设备进行了数据采集，从而满足敏捷交付、协同制造与智慧运营场景的需求，并实现了工厂数智化体系与长安集团系统，比如ERP、SRM、BOM、PDM、VDS、AP等系统的对接。
为了满足数智工厂C2M柔性制造的需求，长安汽车数智工厂建设方案采用了统一的云底座，参考TOGAF（The Open Group Architecture Framework）企业架构框架方法，建设了统一的工业物联和工业主数据等数字平台，并采用统一工具链进行智能化应用的开发、数据治理和集成等工作，从而有效进行了数据资产沉淀、打通数据断点，并建设工厂生产微服务APP，实现全流程数据与业务的贯通。
对应前文所提到的汽车制造数智化挑战，会发现长安汽车数智工厂一一给出了答案：
1.跨越数据孤岛。
面对数据分离无法贯通的难题，数智工厂建设了统一的数据湖、数据仓以及数据治理平台，从而有效支撑了业务资产和数据资产的集中管理与沉淀。在这一项目中，双方合作梳理了工厂制造领域的数据资产目录，让工厂数据可以通过数据门户统一呈现，全员按需可视，形成企业内部的数据市场。数智工厂还可以通过数据湖对接到集团的数智化系统，从而帮助不同系统之间共享和同步数据，最大化发挥大数据体系的价值。
以质量预警和质量问题追溯为例，数智工厂可以通过数据打通进行全域质量的大数据分析。借助数据平台的数据集成和全生命周期的质量追踪能力，有效降低了超过30%的工业质量缺陷，并将质量问题追溯时间从5人天缩短到1小时。
2.实现制造微服务。
前文提到，C2M模式带来了波动与多样化的市场需求，很可能导致工厂IT系统难以进行灵活响应。为了解决这个问题，数智工厂设计了微服务架构，从而可以灵活扩展特定服务以应对需求峰值，而无需扩展整个应用程序。这一能力让工厂获得了更加敏捷的开发能力，可以实现新功能的快速迭代和灵活部署，这对于C2M模式的实现至关重要。
微服务带来的敏捷开发能力，适用于数智工厂的交付、制造、运营等多种场景。比如根据工厂人机料法环数据进行实时排产排程，可以实现准确度提升23%，并缩短了10%的交付周期。从长安汽车数智工厂的实践来看，制造微服务将成为未来汽车制造业的大势所趋。
3.深化智能化应用。
在打通数据、优化开发能力的基础上，长安汽车数智工厂还进行了更为长足的智能化探索。这一项目积极引入最前沿的AI技术，使其在优化供应链、提高效率以及减少成本等方面发挥关键作用。比如说，工业AI使能平台让工厂能够在虚拟环境中模拟物流和计划过程，从而在实际执行前发现问题并制定策略。而物流仿真则可以利用AI技术优化运输路线，寻找成本最低效率最高的物流线路。
数据的字符流淌，微服务的敏捷才思，以及AI技术的无尽想象力，共同在长安汽车数智工厂这页纸上，写下了一首数智化长诗。
而其中凝结的经验与可行性，不仅对于长安汽车与汽车制造领域有益，更能蔓延到整个工业数智化升级的远方。
总结与眺望，工业数智化的远方
从直接效果而言，长安汽车数智工厂按照“C2M、柔性、JIT、平准化”等制造策略，实现了制造运营的透明、稳定，达成了敏捷交付、协同制造和智慧运营等场景，进而落实了长安汽车提出的“新汽车、新生态”战略，为企业带来了直观可见的受益。
而从更加宏观的产业意义上看，长安汽车作为中国汽车工业的重要代表，其与华为携手打造的数智工厂项目，能够有效推动中国汽车制造业的发展，成为智能化汽车制造的标杆，甚至其中凝结的经验与方法，还可以为更广阔的工业数智化所借鉴。
比如，陶景文就提出，基于与长安合作的数智工厂项目，华为有三点经验与感受可以分享给业界：
1.数智化应该坚持战略驱动。
在华为看来，数智化过程中战略是根本。通过数字化、智能化的技术进步，也可以帮助企业实现战略突破，实现高质量发展。长安汽车的数智化转型战略，就在数智工厂项目中取得了显著的效果与优势。数智工厂的最终成果，需要以长安汽车所坚持的数智化战略作为驱动力。与此同时，新技术与数智化能力的有效建立，也可以为长安汽车的数智化战略增添助力。
2.数智化转型应该以数据为基础。
数据的有效采集与有效流通、使用，是企业数智化的基础，而只有构建了全量全要素的联接和数据平台，才能构建基于数字技术、智能技术，让企业的经营过程和结果可视，使得决策可被计算。
在制造场景，大多数的企业会更多地关注生产工艺流，而在长安汽车数智工厂，则可以看到华为与长安联合打造的“一云一网一平台”智慧工厂解决方案架构，通过打通工程数据流－生产工艺流－商业信息流来构筑智能制造新能力，从而实现订单、生产、供应与交付有效协同，让柔性工业成为可能。这一套让数据流通，并贯穿工业全流程的架构与方法，不仅适用于汽车制造，在更广阔的制造业场景中都能发挥重要价值。
3.积极利用AI技术进行业务重构。
近几年，AI技术的突破举世瞩目，而制造业企业最应该积极吸纳先进技术成果，让技术力成为生产力。华为与长安联合打造的智慧工厂架构，积极引入了先进的AI技术，让制造业能够一次把事情做对，一次把事情做好。其中的方法论与数智化工具，来自华为多年数智化转型经验中的真实经验总结，可以成为制造业实现数智化升级的有效推助力。
长安汽车数智工厂，是中国汽车制造业走向智能化的缩影，而汽车制造业，又是中国制造业向前发展的缩影。
今年上半年，中国规模以上工业增加值同比增长6%，延续去年四季度以来较快增长态势。其中，规模以上装备制造业增加值同比增长7.8%，增加值占全部规模以上工业比重为33.3%。目前，中国制造业呈现出较快的增长态势。制造业的高端化、智能化、绿色化正在成为时代的发展方向。一座长安汽车数智工厂，凝结着华为与长安汽车在制造业数智化领域的合力探索，其中的解决方案成果与方法论实践，将推动更多企业实现新型工业化的目标
制造业是经济的根本，是社会的基石。高质量、高水平的数智化转型，能为制造业提供延绵不绝的动力，让它走向新质生产力的诗与远方。
