汽车自主品牌弯道超车的唯一机会----数字化研发

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在日益多样、个性化的需求和不断缩短的产品生命周期的驱动下, 本土车企如何借力数字化研发实现弯道超车？我们与您一同探讨。

为什么数字化研发是汽车自主品牌弯道超车的良机？

数字化研发是应对市场挑战的最佳解决方案。当前，消费升级和数字技术的广泛应用对汽车行业无疑是双刃剑，在促进业务效率提升的同时，更带来了对传统业务模式的巨大冲击。其中最主要的两个趋势：一个客户需求越来越个性化，一个市场需要迫使汽车产品更新换代的速度越来越快。

这两个趋势产生的问题对于传统的汽车研发来说简直与噩梦一般。结合华兴力拓的项目研究表明：大多数企业不满意自己的产品创新的有效性和开发的效率。其中高于80%的企业不满意自己公司对客户需求定义的有效性，认为其偏离、或部分偏离真实需求。约70%以上的企业认为自己的开发效率太慢，完全跟不上市场的节拍。

应对这两个趋势, 汽车的研发体系需要回答5个关键问题, 即：

• 如何有效筛选创意？
• 如何使产品创新符合市场需求且跟上甚至引领市场趋势的变化？
• 如何确保合理的产品组合和中长期规划，以保证持续、稳定、有效的满足市场需求？
• 如何最大化的缩短研发周期，跟上市场变化的节拍？
• 如何合理的控制研发成本，以最小的代价满足市场的多样性需求？
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数字化研发可以完美的解决这5个关键问题（如下图）。早在90年代初，世界领先的汽车主机厂就纷纷利用数字化研发技术来应对挑战。比如，丰田汽车就通过20多年数字化研发能力建设大幅度的提升研发质量，并成功地降低了研发成本~40%，缩短研发周期~30%。福特汽车也早在90年代开始投入大量资金进行数字化研发平台建设（C3P），降低成本~50%（5亿美金/年），缩减时间~30%；迄今为止，福特已经开始第二代数字化平台建设（C3P NG）,目标将开发周期缩减至 16个月。
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数字化研发能够对症下药，应对中国汽车自主品牌的特殊问题。首先，目前大多数中国自主品牌的研发还是以逆向研发为主。这一点并不需要遮遮掩掩。无论是丰田还是现代，哪一个没有经过逆向研发的阶段？逆向研发是快速学习领先的技术，弥补经验和数据积累不足的缺陷。但是，值得注意的是中国自主品牌要做的是逆向研发而不是逆向抄袭。也就是说自主品牌不能对目标产品只做到“知其然”，还要知“其所以然”。这就需要强大的数字模拟和虚拟验证能力来充分地分析目标产品。

其次，由于中国市场的竞争越发激烈，要求产品的研发和发布速度越来越快。不夸张地说，有些自主品牌甚至只用了一年的时间就开发并上市一款全新的产品。具体的做法除了逆向研发之外，当然是舍弃了一些研发中的关键环节。其中设计验证和工艺验证就是重灾区。但付出的代价是市场和客户用真实的使用情况来替代了验证的作用。这无疑是饮鸠止渴。其实利用数字化手段完全可以解决这一问题。比如，数字化样车(DMU)和3D打印技术就可以大大缩短验证的时间，降低验证的成本。

图为数字样车(DMU)安全测试

3D打印是汽车制造的未来

另外，中国的自主品牌在市场分析和产品概念阶段花费的时间少的可怜。有的产品概念甚至是高层领导拍脑袋拍出来的。这样的产品恐怕只能满足领导的需求而不是市场的需求。而数字化手段则可以利用外部的大数据分析精准地识别目标客户和分析客户需求，使得产品定义和中长期规划符合市场趋势。

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大数据支撑客户需求驱动的研发示意

什么是数字化研发？如何实现数字化研发？

那么，什么是数字化研发？在解释这个问题之前，需要先理清楚什么是数字化。经常有人疑惑数字化和信息化、自动化是什么关系？是不是将大部分设备换成自动化设备就是数字化？或者实现了公司的全面信息化就是数字化？答案显然是否定的。

数字化是通过计算机、通信、网络收集管理对象与管理行为的信息，并通过统计技术将其量化，再通过数学模型予以分析，以进行智能化决策和管控。简单来说，数字化的核心就是互联、大数据与商业智能。
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互联是数字化的手段和工具，即通过人与人、人与设备、设备与设备的互联、互通而传递信息；大数据是数字化的基础，即通过对信息的收集、整理、量化而产生大数据；商业智能是数字化的目的，即通过对数据的关联和分析管理对象与管理行为产生透视、理解以及预测，并随之做出相应的决策。
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而自动化则是设备、装备或流程按照既定程序自动进行监测、运行和风险预警的，它没有互联，更没有形成大数据并随之产生商业智能。信息化则是通过IT系统将管理与业务流程电子化，虽然它有一定程度的互联，但这只是达到了可视化的目的，而并没有对大数据进行整合和处理，也就没有商业智能的产生。

数字化研发不仅仅是采用计算机辅助技术(CAx),而是将数字化技术在研发各个环节中广泛应用和彼此协同的同时，建立产品数据平台，打造开放、并行的研发的工作机制（如图3）。
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如图所示,数字化研发可以分为战略规划层、开发运营层和项目管理层。其中，战略规划层主要是结合内外部的大数据，对市场需求和产品信息进行全面的分析，并以此为依据对产品组合、产品的全生命周期和产品平台做出精准的、有预见性的规划。当然，这种规划必然是动态的，是紧随着大数据的分析结果而不断调整的。在项目管理层，数字化的运用主要是通过系统辅助和历史数据的积累与分析，对项目的质量、项目的成本和项目的变更做准确的、实时的管理。而在开发运营层，数字化的运用主要是在计算机辅助技术（CAD,CAE,CAM,PDM等）的引入、运用和协同上。

数字化研发变革分为三个关键阶段和五个核心要素（如图）。三个关键阶段为基础阶段、互联阶段和智能阶段。

基础阶段的主要的驱动因素是数字化技术和手段在不同环节的应用。当然，组织结构和业务流程也要随着新技术的引用作适当的调整。

互联阶段的驱动因素主要是各个研发环节、部门、系统、工具之间的整体连通与协同。这一阶段，企业需要回答如何将信息流在整个研发的链条上打通和建立统一、标准、开放的数据平台。如何强化各个环节、各个层级的同步协作。

智能阶段则是对整个企业业务模式和运营模式的颠覆，大数据的分析与商业智能的运用在这一阶段占主导地位。它覆盖的变革范围不仅仅是研发，而是整个产品管理的价值链（PLM），即市场、研发、供应链、生产、销售的整体协同变革。它要求供应商、第三方物流、经销商、合作伙伴等等与企业协调一致，形成一个强管控的业务共同体。传统的生产式企业往往对自身之外的环节没有那么大的掌控能力，所以，传统企业也就很难做到这一阶段。
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中国自主品牌的数字化研发的误区

近些年，中国自主品牌都在或多或少的进行数字化研发能力的建设。但在建设过程存在三个比较普遍且明显的误区。

• 忽视了数据的质量、储存和管理。由于没有统一储存、标准和管理制度，有的自主品牌连找到相应的产品数据都很难，就更谈不上整合和分析了。有的公司甚至连图纸版本号管理都混乱不堪，更谈不上对设计变更的有效跟踪和管控。
• 不同环节间的数据没有融通，数据孤岛现象明显。数据不单单是指产品的设计规范，还包括市场分析、财务信息、工艺文件、设计变更、供应商资料等一系列与产品相关的信息。这种孤岛现象产生的主要原因往往是部门间的协作缺失或IT系统间没有有效的衔接。
• 过度关注新技术、新工具的引入，而忽视组织架构和业务流程的配合调整，使得协同机制缺失。新技术、新工具不是束之高阁就是作用有限。
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反观世界领先的汽车主机厂，在数字化研发平台的搭建过程中，无一不是极其重视数据的整合和管理以及各个环节协同机制的建立。比如福特汽车在搭建数字化研发平台(C3P)的时候，早早的提出了“信息就是战略资产”的口号，投入巨资建立全球性信息系统。该系统将7个设在不同国家的设计中心联网，组成“福特全球设计室”，一方面共享设计信息，同时用以指导制造、管理、营销等环节。

与此同时，福特的C3P项目着重工具的集成和协同工作环境的建立，如图5所示。即将CAD、CAE、 CAM、PIM并用，强调使用单一的核心系统和产品数据模，并要求全球范围内的集成。同时，利用系统、工具、信息的整合和组织结构以及业务流程的优化，创建了高度协同的、虚拟的研发工作环境，以实现市场人员、设计人员、工艺人员和供应商等都能在任何时间、任何地方得到所需的数据，并能组成各种工作小组在一定的形式下并行地工作。

再比如克莱斯勒通过一系列的信息管理措施，使得设计者、工程师、制造人员和零件供应商等相关人员共用同一的数据模型。同时，通过计算机工具集成、组织、流程优化等手段，使得以前分阶段进行的串行设计流程转向更为协同的并行研发流程。德国奔驰和美国通用汽车公司等公司也都陆续借助相应的PDM（产品信息管理）手段实现了产品数据的融合及开发流程的同步。

丰田汽车闻名世界的是它的精益生产体系。但是，促使丰田汽车成为世界顶级的汽车制造商的另外两个杀手锏是主查制度和数字化研发能力。早在80年代，丰田就开始了主查制度的建立，并在90年代初逐步成熟，使得各个部门之间实现了无缝沟通与协作。从90年代中开始，丰田开始投入巨资发展CAD，CAE技术，提升对工程、工艺、系统等的虚拟验证能力。并成功将研发成本降低了30~40%。也大幅度减少了在造型冻结之后的设计变更数量，提升了产品开发的整体效率和质量。

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对于传统的中国自主品牌,数字化研发能力搭建可以分为三个步骤：

• 第一步为速赢，即根据自身的需求，快速对标领先实践，补充缺失的关键数字化技术和能力。实现研发成本和研发周期的快速降低。比如虚拟验证技术和3D打印技术。
• 第二步为夯实基础（对应数字化研发建设路径的基础阶段）。这里的基础包含数据管理基础、业务协同基础和数字化能力基础。数据管理基础是指通过对产品信息的梳理和整合，建立统一的、标准的数据管理机制，并逐步的开始存储关键数据；业务协同基础是指通过对必要的组织和流程的优化，强化研发相关部门的沟通与协作；能力基础是指通过员工的培养或者对合作伙伴的引入，强化数字化技术、工具的运用能力。
• 第三步为建立协同机制（对应数字化研发建设路径的互联阶段）。在这一步，首要进行的是系统整合，通过系统的融合和统一，建立开发式研发的IT系统环境。同时，搭建云架构，统一管理覆盖整个PLM（产品生命周期管理）相关信息和数据，为进一步智能化研发打下基础。最后也是最重要的是对组织架构和业务流程进行跨部门、跨区域、甚至跨企业的重构。使得研发相关人员能够不受组织、区域或者公司的限制进行有效的沟通和协作。
  

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但是对于汽车市场的新进入者,如蔚蓝汽车、乐视汽车等，实现数字化研发的路径则截然不同。首先，应该明确的是新进入者没有如传统车企那么多历史包袱和条条框框的限制，比较容易实现数字化研发的第三阶段，即智能阶段。但是，新进入者应该明白，他的强项在于市场趋势的准确把握，客户需求的精确分析和软件应用的强大开发能力，而不是汽车硬件的开发、制造能力。所以，无一例外，新进入者首先就是要找到强大的、与自己形成互补的合作伙伴。比如特斯拉，除了车身造型和电池控制系统是自主开发的以外，其他软硬件的研发设计大多是合作伙伴负责。

Tesla汽车的组装车间

同时，新进入者需要整合硬件全生命周期管理和软件全生命周期管理（PLM-ALM），建立高度协同的研发、生产、采购、销售共同体（如图6所示）。PLM-ALM的整合将确保各个合作伙伴在统一的数据基础上，以统一的节拍来进行研发。这里有一个前提就是汽车市场的新进入者大多来自于互联网企业，对大数据的获取和使用以及互联网商业模式往往有深刻的理解和领先的优势。
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所以，新进入者只要很好的整合PLM-ALM，有效的利用自身的优势去引导整合汽车研发过程，就不难实现大数据的分析和商业智能的运用。当然，PLM-ALM的整合不单单是IT系统的整合，更是组织结构和业务流程的整合。

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目前大多数中国自主品牌的研发还是以逆向研发为主