早在1913年，福特汽車公司的創(chuàng)始人亨利·福特就將流水線技術引入到大規(guī)模的生產制造中。從本質上講，這就是使汽車從昂貴的奢侈品轉變?yōu)閷嵱眠\輸工具的重要原因。這無疑是汽車工業(yè)的一次重大革命。

現在，一個世紀之后，汽車工業(yè)正在經歷另一場革命，也就是所謂的第四次工業(yè)革命。

第四次工業(yè)革命圍繞制造業(yè)數字化展開，被稱為工業(yè)4.0。

雖然工業(yè)4.0已經并將繼續(xù)對不同行業(yè)的制造商產生巨大影響，但我將特別關注汽車行業(yè)的工業(yè)4.0。

汽車制造業(yè)通常分為兩類：汽車制造商和汽車零部件制造商（一級和二級）。隨著汽車飽有量的增加，這自然導致了供應商零部件生產量的增加。

隨著當今汽車的復雜性，以及對最終產品的不斷完善，汽車制造商正越來越多地面臨耗時費力的質量挑戰(zhàn)。

將工業(yè)4.0引入汽車工業(yè)

工業(yè)4.0的定義是了解機器捕獲的數據、它們的行為以及如何利用這些數據來改善生產結果。

雖然大多數汽車設施還沒有達到人和機器無縫協(xié)作的完美連接狀態(tài)，但該行業(yè)已經開始接受工業(yè)4.0，這是他們解決生產線面臨質量挑戰(zhàn)的絕佳機會。

幸運的是，汽車行業(yè)是采用工業(yè)4.0更為積極的行業(yè)之一。

Capgemini最近的一份報告顯示，到2022年底，汽車制造商預計其24％的工廠將成為智能工廠，并且，49%的汽車制造商已經在智能制造領域投入超過2.5億美元。

讓我們深入了解汽車制造商在實施工業(yè)4.0技術方面獲得的不同商業(yè)利益：

發(fā)現流程效率低下的主要原因

通過實施基于流程的人工智能，生產工程師可以識別出生產線中效率低下部分，這些效率低下會損害質量和產量。（來源：物聯(lián)之家網）這是通過自動化的根本原因分析來完成。

自動化的根本原因分析將不同的機器學習算法應用于生產線數據，并自動跟蹤導致特定生產故障發(fā)生的事件鏈。這使團隊能夠輕松調查故障原因。

預測和預防流程效率低下的發(fā)生時間

現在，由于生產團隊能夠了解特定生產故障的原因，他們將希望防止故障再次發(fā)生。

這可以通過預測分析來實現，預測分析本質上是將捕獲的數據轉化為預測洞察。這使得生產團隊能夠識別特定流程效率低下將在何時發(fā)生，從而使他們能夠在具體流程效率低下發(fā)生之前加以預防。通過擁有這種能力，流程團隊能夠提高產量并防止質量問題出現。

博世汽車如何從工業(yè)4.0中獲益

讓我們來看看博世汽車柴油系統(tǒng)工廠在實施工業(yè)4.0之后所實現的商業(yè)利益。

博世正在經歷生產故障和損失，導致他們尋找一種方法來識別生產運營中的瓶頸并防止它們。

由于結合工業(yè)物聯(lián)網和大數據是博世正在進行的數字化轉型的重要組成部分，因此他們將機器連接起來，以監(jiān)控其工廠的核心生產流程。（來源：物聯(lián)之家網）通過使用數據分析實時處理數據，他們能夠預測生產故障，從而使他們能夠在未來故障發(fā)生之前有效預防。

自此，他們發(fā)現生產力增加了10%以上，并且改善了交付時間和客戶滿意度。

實施人工智能驅動的數據解決方案，可以催生數據驅動的決策，從而優(yōu)化生產。

通過利用工業(yè)物聯(lián)網、工業(yè)4.0技術，汽車制造商可以解決在生產和裝配過程中出現的質量和生產力問題。例如，表面質量問題、涂層問題、油漆厚度問題、儀表板裝配問題、內飾問題等等，都可以得到緩解。通過這樣做，他們可以體驗到長期的商業(yè)收益，從而提高投資回報率。