一场定制化汽车革命在悄然兴起

2018 年 4 月 23 日 钛媒体 李勤

钛媒体 TMTPost.com

|科技引领新经济|

 

这是一个全新模式,把美国工业互联网和德国的工业4.0都结合起来了。

钛媒体编辑丨李勤


在很多描述下一轮工业革命的书籍和文章里,都会举这样一个例子——在一定价格条件下,通过手机定制一辆自己的汽车。


这是因为,这样一个简单熟悉的例子,就把下一轮工业革命的所有要素都包含在里面了——移动化、数据、智能制造、大规模定制。


这种被称为C2B的模式(Consumer to Business,即消费者到企业)包含了车型定义、设计开发、汽车验证、自由选配、用户定价、反馈改进6大环节,这要求企业在供应链、生产线、渠道链以及企业的IT架构等全价值链中进行一次“换骨”式的革新,是一次非常典型的制造业升级。


已经有企业开始尝试。早在2017年8月,上汽大通就曾发布首款互联网定制产品——全尺寸SUV D90。近期,大通继续发布了其手机上的智能选配器“蜘蛛智选”,用普通SUV的价格(大约15万-26万人民币的区间)定制一款自己选择的全尺寸SUV D90。


这件事最有意思的就在于,不同于一般车企的选配包,用户可以完全像吃自助餐一样在手机上配置自己想要的汽车样式,如前格栅样式、后包围样式、9种车身颜色、3-8座8种座椅布局、轮毂样式、四驱模式等等,理论上消费者有上亿种配置组合可以选择,支持10616种价格梯度变化。

这其实是一个典型的CPS(cyber physical systems,信息物理系统)的落地场景。而CPS这个拗口的词汇,则是现在炙手可热的的制造业革命的核心。


新一轮制造革命


这场革命背后一个越来越突出的现象,就是制造业又在重新回到世界舞台中心。


2005年5月,美国国会要求美国科学院评估美国的技术竞争力,并提出维持和提高这种竞争力的建议。5个月后,基于此项研究的报告《站在风暴之上》问世。在此基础上于2006年2月发布的《美国竞争力计划》则将信息物理系统(Cyber Physics System,CPS)列为重要的研究项目。


CPS的意义在于将物理设备连接到互联网上,让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能,这使得它对于工业与互联网的结合变得有极大意义。



在资助CPS研究上扮演重要角色的美国国家科学基金会(NSF)认为,CPS将让整个世界互联起来,“如同互联网改变了人与人的互动一样,CPS将会改变我们与物理世界的互动。”也正因为如此,2007年7月,美国总统科学技术顾问委员会(PCAST)在题为《挑战下的领先--竞争世界中的信息技术研发》的报告中列出了八大关键的信息技术,其中CPS位列首位,其余分别是软件、数据、数据存储与数据流、网络、高端计算、网络与信息安全、人机界面、NIT与社会科学。


2013年,德国首次在汉诺威展上提出了工业4.0战略,以对应工业1.0开始的机械劳动、工业2.0的生产线批量生产、工业3.0是工业自动化。工业4.0更强调的是工厂与工厂之间企业横向的集成,以及从最终的材料到用户端到端的集成。


而与德国不同,美国提出的是工业互联网。这个概念由GE最早在2012年提出,在2014年4月份,思科、GE、IBM和英特尔四家巨头联合成立了工业互联网联盟,和制造业基础深厚的德国不同,美国的工业互联网概念更加注重基于互联网技术,使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互,由智能设备采集大数据之后,利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现,形成“智能决策”,为生产管理提供实时判断参考,反过来指导生产,优化制造工艺。


由此可以看出,德国工业4.0更看重制造端的集成,而美国工业互联网则更关注价值链上的信息流。但是两个概念说了几年,除了德国西门子和美国GE两个发起者以外,可以拿出来广泛分享的案例并不多。


全价值链各环节逐一改造


 

在生产制造端,由互联网的信息直联特性推动的个性化定制生产模式,已经开始被不少企业实践,最为代表性的无疑是上述上汽大通旗下的C2B模式。


在大通C2B模式的车型定义、设计开发、汽车验证、自由选配、用户定价、反馈改进6大环节中,除了要在C端施行大量数据获取、需求收集等工作,在生产端,大通也需要对整个生产线进行数字化改造,以满足千人千面的定制需求。


“85后、90后等新生代消费群体已经不习惯于传统汽车销售模式,提供几个固定款式,个性化选择的空间太小。”大通负责用户运营的负责人表示,“C2B是为用户需求而生的模式。”



上汽大通CIO吴钢则从产业层面对C2B进行了诠释,其对钛媒体表示,“C2B的本质就是一个智能化、网联网、定制化的工业模式,从消费端直接拉动研发、供应链和制造环节,最终生产出个性化的产品。”


吴钢认为,C2B模式能够推动对工业4.0的应用主要体现在4个层面:


第一,用户分析。C2B模式的核心是与用户建立直联,因此建立数据模型,多维交叉分析,深度了解用户行为是必由之路。通过获取用户行为和业务数据,能够还原用户全貌,进而优化产品体验,提升运营效率。


第二,创新研发。引入系统工程、并行工程、模块化设计等先进方法,采用数字化、虚拟化(CAE/CAD)、物联网、大数据等技术,构建个性化产品的研发环境。


第三,卓越制造。面向制造金字塔,通过制造工艺在线平台,打通研发、工艺、生产横向集成,通过设备在线管理平台,打通企业、车间、设备纵向集成,引入模块化工艺、产品工程等先进方法,采用虚拟仿真技术、3D打印、虚拟现实等技术,构建工艺规划、工厂规划、生产运营的集成管控环境,支持工厂规划及持续运营。


第四,智慧供应链。C2B在汽车行业的落地,无疑将带来一场革命性的变革,其不仅需要经销渠道进行升级,更为上游的供应链同样需要转型。


从上汽大通自身业务来说,热销商用车V80平台的个性化造的订单已经达到了40%,并且,对于房车客户的要求更是100%的个性化。由此,上汽大通形成了小批量多品种业务模式和柔性化、个性化制造体系能力,这为快速适应C2B的业务模式切换奠定了一定基础。


“商用车需要定制化的基础决定了大通可以率先推出C2B模式。”上汽集团副总裁蓝青松在接受钛媒体采访时说,“所以,创新都是被逼出来的。”


“大通的信息系统涵盖了全价值链的各个业务板块,包括DMS,SAP,PLM,MES等,生产线的数字化工作也做了同步建设,与上下游产业环节实现了打通。”吴钢对钛媒体说。


而在C2B模式的实践中,这些数字化技术都为柔性化生产打下了基础。


“上一台车与下一台车的配置因为个性化定制而可能不相同,但没有关系,因为装位的显示屏已经告诉工人下一台车要装什么东西,怎么装。” 包懿介绍。


而且,在配料环节,上汽大通也做了相应改进,以保证装配工人无需考虑如何搭配。“大通会通过IT系统提前知道每个订单的配置,然后会在物流区直接把这个订单的物料准备好,用一辆小车运到生产线。”包懿说。


此外,对整个信息链条进行打通后,供应商、车企以及供应商都在获取信息上实现了同步。


“大通的数据链条在前端可能延伸到用户个人,然后延伸到这个用户的社交群体,在后端,可以延伸到生产制造链条上的供应商,这都被包括在C2B的B端中。“吴钢说,“用户一旦在我们的入口上下单成功,工厂和供应链企业都会看到。”


在整车企业掌控之外的供应链环节,才是智能化生产的首要挑战所在。


据吴钢介绍,为了应对个性化定制生产,供应链上同样需要做大量数字化转型,“对于供应商来说,其分布制造、及时供货,以及在线等能力,都需要跟随实实在在的C2B项目进行提升。”


 目前,上汽大通已经推动供应链企业进行了大量的升级工作,例如,拉动KSK等创新业务模式,推动供应端利用UWB物联网技术进行零件的运输定位仓储管理,及时响应整车企业生产等。


但吴钢坦承,“对供应链的渗透和延伸是所有C2B模式在理解和部署上所忽视的一环,这个难点也非常大,因为你需要跟供应商之间协同,带动他们向新的模式转型升级。”


生产线上的信息流


作为CPS系统中重要的C端产品,智能选配器“蜘蛛智选”的出现,又使得原有汽车价值链上凭空增加了一条重要的信息流。


作为大通与用户接触的重要界面,“蜘蛛智选”最早的设计初衷只是希望用户可以像在自助餐厅用餐一样,根据自己的喜好,配置要购买的新车,同时解决长久以来用户购车的一大痛点——价格不透明:在蜘蛛智选上,所有的选项明码标价,价格透明化。


但是,如果从智能制造的角度来看,“蜘蛛智选”对大通的意义又远不止于此,是给大通系统带来最大变化的一个环节。


上汽大通在D90的产品定义阶段发布了18个定义点,用户根据这些定义点提交了近3万条需求,这将直接决定车身长度、驱动形式等基础特征;而在产品选配阶段,用户不仅可以定制自己想要的配置,还可以选择分时四驱和适时四驱两种模式,这在整个汽车行业内来说也是相当少见。据了解,理论上“蜘蛛智选”可以满足上亿种配置组合数,支持10616种价格梯度变化。


【新增智能定制模式,给用户更好的选配体验】


如何把这些变化直观地展现给用户,其实是个非常大的挑战。“蜘蛛智选”可以通过复杂的数据运算,使用户在家就可以获得4S店体验。这其实也是CPS系统的一个重要的特征——海量的计算和分析。


截至2018年2月底,上汽大通的用户运营平台“我行”在全网全媒体上拥有粉丝340万,其中微信公众号粉丝突破200万,微博粉丝87万,其它自媒体平台粉丝25万,我行注册用户87万。


这些海量用户与选配器的互动,为“蜘蛛智选”自身的迭代,以及大通产品的优化,都提供了海量级宝贵的数据资源。


据大通提供的数据,“蜘蛛智选”每天访问量5万到7万,每秒处理交易数量110次。这里面的每一个访问用户,每一次点击,都是实打实地关于产品的互动,可以帮助大通不断地完善产品,增加对于用户需求的把握。


这种量级和持续度的客户交互,在传统模式的汽车厂商来看,是根本无法想象的。例如在2017年4月19号到8月6号的D90征集定价活动中,有超过66万个独立ID,超过172万次的数据录入到大通的定价活动系统中。而传统汽车厂商在上一款新品之前,会花费百万级的费用找到一个咨询公司做市场调研,咨询公司给到的样本量一般是一千到两千个,也就是说平均到每个城市最多100个客户。


而从另一方面来看,大通线上巨大的用户存量,也为自己原本就很健全的经销商体系和4S店网络覆盖带来了精准的流量。在大通的门店里都有充足的试驾车,除了鼓励大家用选配器个性化定制,更鼓励消费者去线下体验D90,做到线下试驾体验、线上个性化下单,将线上线下体验充分融合。


从100多年前福特推出生产线之后,汽车生产的基本流程和逻辑,就没有改变过。都是按照厂家自己的计划和排期,以流程为中心进行生产。之前许多轮的客户定制浪潮,也基本上只解决了颜色,以及一些配饰配件的个性化而已,整车的个性化定制一直没有真正实现,在生产线的两端一直是厂商和经销商,用户是缺位的。即使是新锐如特斯拉也只是在售后用车环节利用空中升级技术(OTA)实现远程功能升级,为车主呈现大量科技体验,但是在价值链前端,却未能与用户实现互动直联。


在整个汽车行业,类似“蜘蛛智选”产品的陆续出现,将第一次真正实现将前端用户数据与后端柔性制造的结合,将配置的选择权交还给消费者——用户可以定制需求、智能下单,自主个性配置:后台会直接生成订单,可以通过在线透明订车日历实现订单的可追踪和可查询,彻底把之前以流程为核心的传统汽车大规模生产转向以数据为中心的个性化定制。


例如,在前期的市场销售过程中,上汽大通收到客户的修改建议多为三个方面:


第一个,喜欢追求极致性价比的客户在选配天王星、天狼星时认为原先的选配方案“如果需要选择全车12喇叭,必须先选择斑马车联网系统”的搭配性价比不高;


第二个,选择高版本四驱车型的用户建议可以同时选择卤素大灯,实现高版本车型可以选择低版本配置,同时选择低版本配置的用户则希望能够将高版本车型的一些高科技配置开放。


第三个,作为一款硬派SUV车型,有用户反应由于车身高度较高,上车的时候没有拉手,同时车辆无法选择全尺寸备胎和车辆挡泥板,用户需要买车之后自己去改装店安装。


针对上述用户建议反馈,上汽大通快速做了优化,这在业内应该也是第一次,比如:


1.高配本车型可以在不选择斑马车联网对前提下选择配备12喇叭。


2.高配版本车型可以选择低版本车型中的卤素大灯。


3.对LED迎宾踏板带灯光配置进行更改。


除了上述的修改之外,还增加了几个大家呼吁比较高的新配置供大家选择,比如:原厂认证的挡泥板、全尺寸备胎、主驾驶A柱上车拉手,甚至现在连车上的翼子板饰板都可以选配。


在C2B模式的全产业链打通过程中,每一个配置和选配方案的调整,都对应后端供应链条和生产线的磨合。如果在传统的生产模式下,这种频繁的调整是很难想象的。


“蜘蛛智选”作为用户需求的体验的直接触达单元,背后连接了上汽大通在生产、制造以及供应链融合上的几乎全部成果,对信息的梳理和应用架构已经是典型的CPS理念应用。


而对“蜘蛛智选”从用户体验到配置方案的全面升级,正意味着大通的C2B模式已经度过早期的磨合期,进入精细化运营探索阶段。工业互联网概念中数据对于生产的指导和优化,CPS系统中信息架构的搭建,流通和和应用,这些新兴理念的工业在大通的生产流程中,得到了充分体现。


据官方数据,自2017年9月,D90完成首批交付以来,销量近8000台,C2B定制率在90%以上。


“实际上,我们不愿意强调自己是工业4.0或者工业互联网,我们只是在努力跑通C2B模式,而这个过程中,这些理念和技术必须为我们所用。”吴钢如是说。

发现钛媒体,72问新生机;碎片时间,系统学习

点击阅读原文订阅皮埃罗「72问」专栏,精彩不容错过
登录查看更多
0

相关内容

c2b是电子商务模式的一种,即消费者对企业(customer to business)。最先由美国流行起来的消费者对企业(C2B)模式也许是一个值得关注的尝试。C2B模式的核心,是通过聚合分散分布但数量庞大的用户形成一个强大的采购集团,以此来改变B2C模式中用户一对一出价的弱势地位,使之享受到以大批发商的价格买单件商品的利益。目前国内很少厂家真正完全采用这种模式。 非常创新,如果解决初期的用户聚合问题,是更能成功的。先前是同样模式下,使用免费等方式聚合。但目前是先用一个未知的方式聚合用户,再转移到C2B上面来,有创意和有挑战! 目前C2B在国内还刚刚起步。
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
Gartner:2020年十大战略性技术趋势, 47页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2020年3月10日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
【白皮书】“物联网+区块链”应用与发展白皮书-2019
专知会员服务
93+阅读 · 2019年11月13日
自动驾驶汽车技术路线简介
智能交通技术
15+阅读 · 2019年4月25日
【数字化】数字化转型正在成为制造企业核心战略
产业智能官
34+阅读 · 2019年4月22日
车路协同应用场景分析
智能交通技术
24+阅读 · 2019年4月13日
【CPS】信息物理融合系统理论与应用专刊序言
产业智能官
7+阅读 · 2019年2月27日
2018年德国汽车产业研究报告
行业研究报告
16+阅读 · 2018年12月1日
【工业大数据】一文带你读懂《工业大数据白皮书》
产业智能官
14+阅读 · 2018年1月20日
无人驾驶汽车
劲说
6+阅读 · 2016年8月26日
Arxiv
15+阅读 · 2019年3月16日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月14日
VIP会员
相关VIP内容
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
Gartner:2020年十大战略性技术趋势, 47页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2020年3月10日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
【白皮书】“物联网+区块链”应用与发展白皮书-2019
专知会员服务
93+阅读 · 2019年11月13日
相关资讯
自动驾驶汽车技术路线简介
智能交通技术
15+阅读 · 2019年4月25日
【数字化】数字化转型正在成为制造企业核心战略
产业智能官
34+阅读 · 2019年4月22日
车路协同应用场景分析
智能交通技术
24+阅读 · 2019年4月13日
【CPS】信息物理融合系统理论与应用专刊序言
产业智能官
7+阅读 · 2019年2月27日
2018年德国汽车产业研究报告
行业研究报告
16+阅读 · 2018年12月1日
【工业大数据】一文带你读懂《工业大数据白皮书》
产业智能官
14+阅读 · 2018年1月20日
无人驾驶汽车
劲说
6+阅读 · 2016年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员