汽车行业正在经历快速的变化，迫使制造商加快采用IIoT、大数据分析、AI、数字孪生等。必须将这些技术整合在一起，才能转向工业生产的智能制造战略。这种方法让汽车制造商做出数据驱动的决策，可以优化运营，降低成本，提高产品质量。

要实现这些目标，制造商需要利用工业4.0和制造过程的数字化来开发更智能、更互联的生产系统。

推动智能制造需求的因素

推动智能制造需求的因素很多，其中最重要的一点是，汽车制造商和所有制造商一样，面临着在保持产品质量的同时降低生产成本的压力，另一个因素是，消费者希望产品高度个性化和定制化，并希望这些产品能够快速交付。当然，汽车制造商必须有能力对市场和供应链的变化做出快速反应。

该行业还有更多的事情正在进行中，汽车本身的变化使智能制造成为一种必需品，它们包括：

更复杂的电子设备和软件：如今的汽车是带有许多传感器和处理器的设备，它们还包括先进的驾驶员辅助系统和信息娱乐软件，这些因素带来了新的潜在问题。

在过去的几年里，芯片短缺产生了重大影响。2021年，由于芯片短缺，汽车行业损失超过2000亿美元，汽车产量减少了1100万辆，制造厂处于闲置状态。2022年，许多汽车制造商决定出售一些最受欢迎的车型，而不是包含芯片设计的车型。

在软件方面，许多人认为软件提供了差异化的能力来提供竞争优势，但也带来了开发挑战，制造商必须将独立的软件元素整合到一个全面的平台中。解决与这些复杂系统相关的问题推迟了新车型的生产和推出，软件系统中的漏洞导致了集体诉讼。

接受电动汽车：从设计阶段开始，需要发生变化。例如，良好的空气动力学特性有助于汽油发动机汽车获得更高的燃油经济性。电动汽车必须针对最大续航里程进行优化。两者有相似之处，但设计过程有所不同。

电动汽车需要新的供应链，这些新车的电池系统是独一无二的。与传统汽车相比，许多电动汽车使用不同于传统汽车的复合材料结构元件。

最后，电动汽车需要新的生产系统来组装、制造和测试汽车。

更严格的监管和可持续性要求：世界各国政府正在制定新的污染控制法规，旨在减少汽车排放，以帮助遏制气候变化的影响。除了需要更省油的技术，它还推动了向销售更多电动汽车过渡的需要。

此外，新的要求正在出现，在汽车本身中使用更可持续和更轻的材料，并使端到端的生产过程更可持续，这意味着更节能地运营工厂，并考虑整个供应链的可持续性问题。

智能汽车制造如何提供帮助

进入智能制造领域。AI和IIoT等技术可以用于分析工作单元、装配线和整个工厂的生产和运营。这些技术的应用可用于快速识别和解决问题。

许多制造商正在转向数字孪生和虚拟化。具体地说，工作单元、生产线和整个工厂的虚拟化和数字孪生的使用越来越多。这些虚拟表示可以帮助汽车制造商在推出新产品之前发现制造问题并优化运营，它们还可以用于虚拟调试。

这样的解决方案让制造商能够更快地对生产线或工厂的问题以及不断变化的市场状况做出反应。此外，有了这样的技术，汽车制造商可以进行假设模拟，看看在这里或那里做出改变会对生产产生什么影响。这些努力的目的是确定最佳配置，以建立一次完美的发布。

智能制造的一个重要附带好处是结果是可重复的。一旦制造商优化了工作单元、装配线或整个工厂，流程和最佳实践就可以被捕获和复制。因此，制造商可以在世界任何地方复制或重新部署优化后的生产线。

这一切将通向何方?除了带来生产效益外，在装配线上和工厂内产生的数据还可以用于其他目的。

制造商正在将其运营技术系统与其企业系统捆绑在一起，以优化备件库存、实施预测性维护等。此外，一些公司正在利用连续的通信环路，在这种环路中，操作数据反馈到数字孪生中，使生产线能够自我管理以防止错误、最大限度地减少停机时间，并在发布时和整个产品生命周期中生产恰当的部件。