隨著市場競爭日益激烈，汽車品牌商為因應挑戰，正積極推動車用精密製造及製造企業向智能化轉型升級

隨著車輛智慧化、聯網化與電動化發展，根據SEMI預估，接下來十年全球車用電子市場預計從2022年的2500億美元增長到2030年的4000億美元，成長60%以上，加上由於電動車的崛起，汽車電子佔車價的比重逐步提升到將近50%。然而，當人們對電子系統反饋的倚重程度越高，更需著重於功能安全問題，且將故障風險對人員影響最大限度地降低，車廠必須開始尋找合適的電子產品供應鏈，而這些供應商必須最大程度的提升電子產品的品質及可靠性，也在供應鏈中推行包含 No-Touch（全自動）、Traceability（智慧可追溯性）、Zero Defects（零檢出）、HMLV（少量多樣生產）等概念，傳統電子製造廠您是否已經準備好迎接嶄新世代的科技革命？

1. AI能夠通過以下三大技術，結合智慧分析、自動化和優化等方式，幫助供應鏈實現更高效、更準確和更靈活的運營，進而達到未來供應鏈的重要規範。
   

   1. 物聯網（IoT）和連接技術： 在技術準備的階段，物聯網（IoT）發揮著關鍵作用，透過連接協議、物聯網管理和時間序列管理技術，實現設備和系統之間的無縫協作。這些技術為建立可靠的數據流和資訊交換提供了基礎。
   

   2. 數據相關技術： 在人工智慧領域，數據至關重要。大數據架構、分析、建模、可視化、模擬和數字孿生技術，在處理和運用數據方面提供了支援。這些技術有助於企業將龐大的數據轉化為有價值的資訊，以優化和改進生產流程。
   

   3. 系統層面的技術： 實施人工智慧需要涵蓋多個系統，包括生產排程、報價、製造執行系統（MES）、SCADA分析、故障分析（FA）和遠程管理技術。這些系統的整合和協同作用，使企業能夠實現高效的生產和營運管理。
   

   
   

2. 智慧化轉型升級挑戰
   

   透過創新、靈活的管理、優秀的人才培養和強化的質量控制，我們能夠克服困難，實現長期競爭優勢。

   1. 技術研發及更新壓力：車用高端制造業需要不斷進行技術創新和研發，以滿足市場對高品質、高性能和高安全性的需求。這需要企業投入大量的資金和資源來進行研發，並保持與競爭對手的技術差距。此外，新技術的更新速度也很快，企業需要時刻跟進並不斷改進其數字化解決方案，以保持競爭力。

   2. 數據安全和系統兼容：轉向升級過程中會帶來大量的數據集中和共享，包括供應鏈數據、生產數據、用戶數據等。這些數據在傳輸、存儲和分析過程中需要依靠強大的安全措施進行保護，且生產過程中存在各類平台、系統兼容性問題都是企業不得不解決的難題。

   3.供應鏈覆雜性和協調管理：車用高端製造業的供應鏈網絡通常較為複雜，涉及多個供應商和合作夥伴。有效的供應鏈管理對於保證零部件和原材料的及時供應、降低庫存和物流成本至關重要。但同時，供應鏈管理也面臨著協調、溝通和合作難題，特別是跨國供應鏈的情況下。

   4.高成本和資金壓力：車用高端製造業的研發、生產和制造過程需要大量的投資和高成本的技術設備。同時，市場競爭激烈，價格壓力較大。這使得企業在維持高質量和高性能的同時，需要尋求降低成本的途徑，以增加競爭力和盈利能力。

   5.質量管理和品牌聲譽：車用高端製造業對質量和品牌聲譽有著極高的要求。一旦產品出現質量問題，將會對企業的聲譽和市場地位造成嚴重影響。因此，企業需要建立嚴格的質量管理體系，包括質量控制、檢驗、測試和售後服務等方面，以確保產品的持續高質量和客戶滿意度。

   
   綜上所述，車用高端製造業面臨著諸多痛點和難點。企業需要具備持續的創新能力、靈活的供應鏈管理能力、優秀的人才管理策略，以及嚴格的質量控制體系，來應對行業和市場挑戰並實現長期競爭優勢。

   
   車用高端制造智慧化方案
3. 雖製造業往智慧化的路程困難重重，但訊能集思已經幫您想好解決方案了，讓您的智慧化輕而易舉！

1. 1. IOT數據收集及生產實時反饋： 訊能集思ODIN 5G透過在生產環境中安裝感應器和設備，可收集各種生產數據，通過物聯網平台傳輸至中央數據中心進行實時處理和分析。通過實時監控和數據可視化，生產人員可以及時了解生產指標和性能，監測設備狀態和生產質量，為生產提供實時反饋，增強生產過程的可視化、智能化和優化能力，推動製造業的數字轉型。同時，通過建立預測模型，系統可自動發出預警，幫助預防和減少潛在問題。此外，IOT數據收集還能為生產過程的優化提供有價值的見解，幫助企業減少停機時間，提高生產效率和質量。

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3. 2. 設備預測性維護及減少停工損失： 訊能集思設備預測性維護是一種基於數據和分析的維護策略，旨在通過監測設備數據和預測故障，提前採取維護措施，減少停工待產帶來的損失。利用物聯網（IoT）和ODIN 5G感應器技術，設備運行數據可以實時收集和監測。通過對這些數據進行分析，可以識別出潛在的故障跡象和異常狀態。基於這些數據和算法模型，利用實時數據和分析技術，提前發現設備故障並進行維護，從而降低停工待產造成的損失，提高生產效率和安全性。

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5. 3. FA失效分析及縮短異常排查周期： 訊能集思FA失效分析通過收集與失效有關的信息，包括故障描述、發生時間、環境條件等，縮小設備或系統故障範圍和定位；通過觀察和調查，了解故障發生的過程、周圍影響和相關特徵，找出失效的模式和規律；進行實驗和測試來驗證故障假設，確認故障特徵並排除其他可能性；企業根據失效分析的結果，制定解決方案並採取相應措施來修復故障，並防止類似問題再次發生。這有助於減少生產中的停機時間和損失，提高生產線的穩定性和可靠性。此外，及時解決故障也有助於提高產品質量和客戶滿意度，加強企業的競爭力。

在近年來，企業數字化轉型的失敗率仍然高達80%以上。結合JarviX在眾多部署案例中的經驗，我們總結出一些關鍵經驗。

首先，我們認為一個系統需要具備以下能力：能夠采集有價值的數據，找到數據之間的關聯性，並能夠快速分析出有效信息。最終，這些有效信息可以用於實時的預測、預警、監控、協同、調度、決策以及指揮，共計七大職能。這需要一個基於數據的100%生命周期，以實現數據分析的目標。通常情況下，數據分析的目標可以分為四類，包括解決問題、理解現象、發現新事物以及支持診斷。而為了確保這一目標的實現，我們的數據分析全流程平台JarviX相應地設計了五大智能應用，包括完整的記錄分析架構、自動推薦分析建議、快速獲得優化解、快速構建知識庫以及團隊共享知識庫。

汽車產品本身就是技術密集型的產品，尤其在國內新能源汽車市場占比不斷提升的背景下，它更具潛力，尤其適用於智能制造。因此，對汽車進行數字化轉型是非常必要的。基於此，JarviX首先將連接汽車產品的原材料階段、制造階段以及運行階段的各個系統數據，以實現從供應鏈到產品使用的全生命周期可追溯性。這個過程中，原材料的需求指標和實際性能指標需要形成相應的對應和覆蓋關系，零部件信息和供應商信息也都會被詳細記錄，ERP內的完整數據也會導入。在製造階段，制造線上的產線信息（數據記錄、工序記錄、良率記錄）以及相應的零部件需要與汽車相匹配，包括諸如關鍵位置螺絲的緊固扭矩、油水添加量等細節也需要被記錄。最後，在運行階段，通過實時采集關鍵部件的數據，以及銷售端和使用端產生的數據，將汽車的運行狀態反饋給JarviX，實現對汽車運行的實時監控。通過數據發現潛在風險，形成預測預警，幫助客戶回溯到原材料和製造階段，快速找到製程關鍵並進行改進。


從這七大職能來看，預測主要是結合市場信息、行業需求和工廠產能情況，進行銷售預測，智能指導生產備料。當發現產能緊張或物料短缺時，需要智能預警並提醒干預。對於生產過程中的物料匹配問題或生產不良問題，需要實現智能監控和預警，一旦出現異常，及時通知管理員。同時，汽車整車生產常常采用三種生產模式（混合生產模式、加工車間模式、批量生產模式），這就需要系統能夠根據工單情況自動進行排產、配料、操作指引切換、監測點切換等工作。系統還需要根據前後端物流情況和產線各工位運行負荷，自動調整生產節奏，減少庫存並提升響應速度。

知名汽車電子供應商導入訊能集思：車用電子智慧製造方案 大幅提升生產效率20%