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泛亚汽车:打造面向智能制造的整车开发BOM数字化管控体系

2024/4/1    来源:e-works    作者:e-works整理      
关键字:PLM案例 e-works年度盘点 智能制造 泛亚汽车  
本文为“2023年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2023年度,为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。
一、企业简介

       泛亚汽车技术中心有限公司(以下简称泛亚)成立于1997年6月12日,是由通用汽车(中国)公司与上海汽车集团股份有限公司共同组建的国内第一家中外合资汽车设计开发中心,也是国内第一家获颁“国家认定企业技术中心”的合资汽车企业。泛亚立足本土,为整车企业提供世界级的设计造型、工程开发和试验认证等全过程的汽车开发服务。泛亚拥有众多全球领先的开发设施,在上汽通用汽车众多极具挑战的产品项目开发中,培养了一批高素质的人才队伍,素有“汽车界的黄埔军校”的美誉。

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图1 泛亚汽车技术中心有限公司


       泛亚自2012年开始,率先在上汽集团内部启动了数字化战略转型,从“产品数字化、研发数字化、业务数字化”三大方向,对业务体系进行全面数字化改造,构建先进的、独立自主的智能化研发体系。目前,泛亚已形成了1个泛亚,2个园区(金桥园区-办公研发园区;唐镇园区-子系统、零部件试验园区),3个分中心(沈阳基地工程团队、烟台基地工程团队、武汉基地工程团队),4个试验基地(广德试车场-整车性能及耐久性试验园区、黑河寒区试验基地、吐鲁番热区试验基地、格尔木高原试验基地)的整体业务战略布局。同时,泛亚围绕“电动化、网联化、智能化、数字化”新兴技术领域,形成与时俱进的产品研发能力,更好地迎接未来中国汽车市场的挑战。

二、企业在智能制造方面的现状

       在“智能制造”浪潮的推动下,以用户需求为中心的大规模个性化定制成为必然趋势。产品数据是整车开发的核心基础数据,贯穿于产品开发的全生命周期;同时产品数据也像一根纽带,将研发、采购、物流、生产、制造、质量、财务等全业务价值链紧密地联系在一起。然而,一旦产品数据出现错误,可能会导致库存亏盘、资金浪费甚至生产停线等情况发生。因此,产品数据的管理能力和水平对于整车企业而言,直接关系到其核心竞争力的强弱。

       特别是在中国汽车行业面临销量微增长、价格战激烈以及智能电动汽车快速扩张的背景下,如何对整车开发数据质量进行高效的控制与管理,以便迅速响应各方需求,实现问题的快速解决与数据协同共享,既是满足消费者需求的核心问题,也是提升企业核心竞争力的重要要求。

       作为通用汽车研发中心之一,泛亚主导了全球小型车、新能源车等全新平台开发,在通用汽车全球研发体系中占据关键位置。经过多年的探索,泛亚已形成较完备的数字化业务发布平台的自主开发能力,并成功搭建了拥有完全自主知识产权的整车开发BOM质量数字化管理平台,目前该平台包含了约120个自动化工具。

       整车开发BOM质量数字化管理平台具备快速稳健的上下游系统整合能力、更全面清晰的流程追溯及数据发布管理能力。该平台的开发和应用,为数据发布业务效率的提升和产品数据管理业务数字化转型打下了坚实的基础。同时,在“产品数字化、研发数字化、业务数字化”三大方向的数字化战略指引下,泛亚构建了国际一流、国内首屈一指的整车开发BOM质量数字化管控体系,有力地支撑了新车型的开发工作,对于提升产品质量、降低生产运营成本及缩短研发周期发挥了重要作用。

三、参评智能制造项目详细情况介绍

       “V模型”和“W模型”最初应用于软件开发过程。传统的“V模型”中仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析、概要设计、详细设计等的验证,如果前面设计错误,一直到验收测试后期才被发现,耗时耗力。而在“W模型”中,测试的活动与软件开发同步,测试的对象不仅仅是程序,还包括需求和各级设计过程——尽早发现软件缺陷可显著降低软件开发的成本。

    泛亚提出将“W模型”应用于整车开发BOM质量数字化管控体系,保证质量控制活动与整车开发过程同步进行,质量控制的对象不仅仅是各级交付物,还包括业务需求及各级输入活动。以实现质量控制活动从早期的需求阶段已经开始,并贯穿整车开发到产品交付的全过程,提前对质量问题进行识别和解决。同时,对需求和输入活动的质量控制也有利于各业务领域及时了解项目难度和测试风险,及早制定应对措施,这将极大减少后期验证问题,加快项目的整体进度,降低项目运行成本。

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图2 面向智能制造的整车开发BOM质量数字化管控体系

       W模型又称“双V”模型,两个“V”分别代表面向智能制造的整车开发BOM业务实现过程及质量控制过程。第一个“V”代表整车开发BOM业务实现过程。左侧代表业务需求输入过程,右侧代表业务输出过程。第二个“V”代表整车开发BOM质量数字化管控过程。左侧代表针对业务需求输入而采取的质量管理策略。右侧代表针对业务输出而采取的质量控制措施。

1. 项目背景介绍

       传统车企的BOM管理聚焦在生产制造启动之前,针对实际的生产订单要求核对工程BOM,并采取纠错措施,以满足生产制造的物料准备需求。但生产制造启动之前的BOM管理时间节点已经很晚,对整车开发阶段工程BOM质量问题的发现滞后。

       为迎接智能制造及大规模个性化定制带来的挑战,满足产品研发配置复杂化、开发敏捷化、响应及时化对产品数据质量的要求,泛亚提出了一种基于“W模型”的整车开发BOM质量数字化管控体系。坚持质量第一、预防为主,把事后的反查转化为事前的预防,通过层层把关,减少产品数据问题、减少过程浪费,提升产品竞争力。

2. 项目实施与应用情况详细介绍

       1)整车开发BOM质量数字化模型开发

       为快速响应市场需求变化,保证BOM数据准确性,同时提高产品开发质量与效率,泛亚进行了数字化模型的开发,为基于“W”模型的整车开发BOM质量数字化管控体系实施提供重要支撑。
  • 构建“动态矩阵”配置校验理论模型
       “选项代码”用于描述零件或工艺在车辆上体现的特征。具有相同命名或特征的一组选项代码归为一个“族”,同族之内的选项代码互斥。泛亚提出一种核心为“动态矩阵”的产品配置数字化校验模型。其实质是通过遍历同组零件中的所有“产品选项代码”信息,读取其所属的“族”信息,然后基于全部族代码,读取所有“族”中包含的全部“产品选项代码”, 然后根据产品规划配置表中定义的约束关系,最后创建符合产品规划配置表中约束关系的“产品选项代码”全矩阵。
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图3“动态矩阵”校验模型示意图

       同时,建立动态配置化管理策略,对影响问题解决要因进行综合分析,辨识导致问题的所有原因,分析产生问题的各原因之间的相互关系,从中找到根本原因,并分别采取相应的改善措施。从而形成对上游输入质量的高效检查、核对,对各环节的交付物快速质量校验及数据修正。

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图4 动态配置化质量管理策略示意图
  • 基于大数据的“关键指标”问题分析模型
       运用数据挖掘技术,企业大量数据可以被整合、使用,对整车产品数据的分析由常规分析转型为深度分析,产品数据发布过程中存在的各种问题、引发因素及修正措施都可以被高效地分析并呈现出来。进一步将其模型化,形成知识沉淀,为产品、流程的优化提供决策依据,并驱动对未来数据发布策略的决策。为更有效地解决问题,基于大数据的“关键指标”分析模型将常见问题进行了分类,以便进行针对性的处理。
表1 基于大数据的常见产品数据质量问题分类

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       2)整车开发BOM质量数字化管控措施
  • 采用全配置化管理策略,满足多样化需求
       为了应对多产品规划和系列化开发的挑战,泛亚采用全配置化管理策略,形成丰富的产品组合来满足市场多样化需求,同时有效提升从产品规划、开发、生产到销售各个环节全业务链的集成能力,以应对更为复杂的市场变化。例如,整车配置描述概要根据企业统一的产品配置策略,通过一套编码系统描述汽车技术特征及功能构成,并通过定义技术特征间的逻辑关系,建立车型与零部件的关系;整车配置资源的数字化管理采用数字化技术,实现从全局特征库创建到工程配置表解析,从超级BOM构建再到单车BOM解析全过程的数字化管理。
  • 采用模块化数据组织方式,面向快速设计开发
       通过采用模块化设计理念,实现降低生产复杂度、提高方案重用率、降低研发制造成本及提高响应用户需求效率等目的。模块化开发不仅需要从产品设计源头,实现内部规范参数化、系列化及外部接口的标准化,更需要从产品数据组织角度,引入模块化思想。通过模块化数据组织方式,起到促进产品模块化开发、提升各业务领域协同开发效率的作用。例如,企业目前在委托外加工零件校验管理、本色件发布管理、颜色件发布及校验管理及线束零件的设计发布等方面,都采用模块化数据组织管理方式,极大提高了研发效率。

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图5 采用模块化数据组织方式
  • 推进全价值链变更管理一体化,创建精益变更管理流程
       产品配置变更是指针对项目主计划、车型配置、整车技术参数、法规要求、市场及售后策略等方面进行的产品配置调整。通过制定企业级项目运营变更申请通告流程,明确变更申请研究中各相关职能部门的职责,审核工程报告的正确性以及相关费用的合理性,完成对成本分析、工程定义及变更需求报告,实现从源头对配置变更进行精益的成本控制。通过制定企业级“变更申请通告-配置变更单-工程变更单”协同更改流程,确保各相关方都能同时执行。并确保配置及零件更改的全面、准确。

       工程变更的范围包括整车工程BOM的调整、零部件数模及图样的修改、以及控制器软件功能配置的变更等。根据更改内容及性质,划分为不同的更改子类型,根据不同阶段、更改内容、影响范围、各方参与深入程度等,制定不同的审批、管控流程,并将流程系统化,系统根据相应的配置条件,会对影响到的审批人员、工厂、车间等自动进行相应的调整。变更发布效率更高,管控过程更加精益。

       制造变更中的断点管理,主要是对每一项变更内容的生产实际切换时间进行严密追踪。通过开发断点管理工具,为所有变更单提供断点自动化管理功能。能根据变更内容、影响范围、优先级别等因素,自动计算每个变更单乃至每个零件的关键节点信息,并生成在生产上的实际断点时间。从而方便各方责任人根据断点信息获取在生产上的实际执行情况。

       售后BOM变更主要来源于两个方面,一是针对售后配件的数量、包装、防护要求等进行的变更;二是工程变更、制造变更、临时变更影响售后BOM的变更。通过制定生产与售后的同步变更管理流程,将售后零件的设计、发布、变更管理流程与生产流程进行整合,使用相同的产品设计系统和流程,相同的变更管理系统和流程,避免产品工程与售后工程的重复工作,确保售后各项交付物在产品投产时同时就绪。

       临时变更指针对临时性零件及材料替换、对现有零件进行返工、零件回用、放宽技术要求偏差使用的变更,通常是针对生产现场出现问题时的临时更改解决方案,不涉及设计变更。为了确保所有的临时变更都能纳入正式的管控体系,避免临时变更的跟踪失效问题带来的风险,建立严格的临时变更可追溯性管控流程,包括明确规定临时变更的授权范围,避免临时变更的滥用及严格加强对可销售车型临时变更的审批管理等。
  •  打造智能变更管理平台,实现变更与数据紧耦合
       泛亚自主开发了整车开发BOM质量数字化管理平台,对整车开发全生命周期数据质量进行数字化管控,为整车开发提供一体化的数据管理平台,各种活动在信息充分共享的情况下尽早展开,有效提升同步工程能力。

       通过搭建智能变更管理平台,实现对EWO的智能校验。通过调用数据库项目和工程更改记录,搭建关系型数据库,自动构建工程更改相关数据之间的联系,为各种更加精益化数据模型的构建奠定基础。项目动态个性化数据库的建立方便查询历史数据、拓展构建各类分析模型,积累更改经验,将分散独立数据整合,激活数据再利用机制。通过打造整车开发BOM变更智能管理平台,实现EWO质量校验的全自动化。包括正确性校验、数据质量校验、产品配置校验及工程变更一致性校验,并实现EWO数据自动维护。

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图6 工程变更自动校验示意图

       通过制定从“驱动源”到“跟踪实施”的全过程数字化管理机制,实现各管理业务的系统互联、有机统一,任何一个变更都可以完整、准确、及时地传递到每一个模块;各方互相协作,各司其职,确保BOM信息的变更、维护、传递过程得到有效的管控。

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图7  变更“驱动-实施”闭环过程全景图
  • 开发系统级质量校验工具,满足模块化开发核心需求
       通过开发子系统级质量校验工具,将系统级零部件发布过程中的专家知识和工程经验转化为自动化的校验工具,满足模块化开发的核心需求。以颜色件模块化发布管理零件为例,泛亚自主开发汽车颜色件发布自动化管理软件。基于外观区域代码库、产品配置表、颜色材质库及本色件BOM清单,可实现汽车内外饰颜色件BOM自动化创建及校验。

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图8 汽车颜色件发布自动化管理软件界面
  • 实施全生命周期数据质量管控,确保造车数据准确性
       基于全生命周期的整车开发BOM质量管控过程,实质是在整车开发全生命周期内,对整车产品数据质量进行全面管控,以保证整车开发流程中各节点产品数据的正确率。

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图9 产品数据质量控制管理过程

       “项目启动”节点,启动整车开发BOM初始发布工作。提高该阶段的数据发布准确率对于保证基础数据库数据质量、减少后期变更数量、降低研发设计成本至关重要。本项目通过建立底层数据库,将数据发布逻辑规则内嵌到数据发布平台中,用户在数据发布过程中,可实现与平台的实时互动与智能纠错。同时关联各项目的产品配置规划书,智能提取配置规划策略,用户可选择合并预设变量,如车型年,车型系列,销售区域等,平台按照预设变量将配置进行组合,以满足产品功能配置的系统化输出。

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图10 整车开发BOM初始发布自动化管理子平台

       “工程样车试制”节点前约3-4个月,启动试制样车BOM核对工作。该核对工作系整车试制之前对整车开发BOM数据质量的首次批量化核对,对于保障样车虚拟验证及物理试制活动的顺利进行意义重大。通过构建全新的样车BOM在线核对平台,实现样车配置智能校验、样车初始BOM智能化创建,并关联数模管理系统、紧固件管理系统、物料管理系统及采购系统等,支持各业务角色同时在线开展样车BOM核对工作,从而确保样车BOM高质量交付。

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图11 工程样车试制BOM自动化管理子平台

       “项目启动”节点之后,及“启动生产发布”之前,分别对整车开发BOM进行系统化的校验。前者是为了保证初始数据库数据准确性,而后者是为了确保交付生产的BOM数据准确率必须达到100%。通过采用基于“动态矩阵”的产品配置校验模型,实现整车开发BOM配置问题的智能化解析;同时基于大数据的“关键指标”问题描述模型,对整车开发BOM中各类技术规范问题、发布规范问题及管理规范问题进行智能化解析,智能化创建数据质量问题报告(包含问题引发原因及修改建议),并自动分发给相关责任人,同时滚动跟踪问题解决状态,直至所有问题关闭。

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图12 整车开发BOM质量问题大数据分析模型

3. 效益分析

       历经多年攻坚,目前该成果已经在泛亚全面应用。围绕企业核心战略,该体系不断改进和完善,在提高整车开发数据管理效率、促进跨系统业务协同、服务整车开发全过程方面取得了显著的经济效益;同时伴随泛亚“新四化”战略的深入推动,不断产生新的“红利”。

       1)实现产品数据发布效率的提升

       通过本项目,泛亚实现整车开发重要节点数据发布效率与质量的提升。以参与数据发布与质量管理的设计发布工程师和数据管理工程师的人力成本节省作为经济效益的重要计算指标,年节约经济成本约994.5万元。

       在日常BOM变更管理方面,项目成果发挥重要作用。以所有参与角色的人力成本节省作为经济效益重要的计算指标,年节约成本约2255万元。

       2)实现产品数据管理业务能力的提升

       从2016年到2023年,泛亚产品数据管理团队人数维持在固定水平,没有变化,但是泛亚主导发布EWO数量跃升了5倍还多。

       项目成果的推广应用带来效率大幅提升,从而为团队新业务拓展,如试制样车虚拟造车,动力总成数据结构管理,产品数据自动化工具开发等带来能力提升的通道,这些新的业务为公司每年带来累计上千万元的成本节省。

       3)提升员工数字化创新能力,增强公司品牌影响力

       作为项目核心成果之一的整车开发BOM质量数字化管理平台,由泛亚员工全自主开发,并未占用公司额外的开发经费。公司在建设面向智能制造的整车开发BOM质量数字化管控体系过程中,结合上汽通用汽车众多有挑战性项目的实战经验,尽可能将不同特点员工广泛纳入创新发展、数字化转型的轨道上来,从而造就一支既懂业务,又能自主开发的数字化团队,产生数字化“飞轮效应”。

       在构建过程中,泛亚形成了丰富的整车开发“数字资产”,获得8项国家、行业及省部级奖项(全国企业管理现代化创新成果二等奖、中国机械行业企业管理现代化创新成果一等奖、中国质量协会质量技术奖一等奖、上海市质量协会质量技术奖一等奖等)。同时,泛亚研发创新能力得到大幅度提高,产品研发周期缩短,效率提高,质量缺陷降低,运营成本降低,培育公司新的核心竞争力,增加产品卖点,拓宽公司宣传窗口,增强品牌影响力和折射力。作为通用汽车全球研发中心,泛亚在全球产品研发能力方面有更强的权威性和竞争力。

       4)为公司业务运作模式带来深刻的变化

       该成果为公司业务运作模式带来了深刻的变化,通过采用数字化管理,很多工作从之前的按“月”、“周”计算,缩减到现在的以“小时”、“分钟”,甚至以“秒”来计算,随着研发效率和工程交付质量的提升,更多的开发资源得以投入到创新领域。泛亚将汽车设计研发过程中使用的技术和方法,用数字化方式转化为自动化的高效开发工具,如自动化设计工具KBE,大幅提升了开发效率和设计质量。
责任编辑:吴星星
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