汽车制造中的定制挑战

汽车制造中的定制挑战

中国在人脸和语音识别方面已经远远领先于西方。中文植根于字符，打字翻译很棘手，需要时间。因此，对于他们来说，在许多AI方面取得突破，在风险资本投资方面取得领先是自然而必要的。如今，数百万中国人只需滑动智能手机即可授权付款。

对于许多汽车制造业巨头而言，人工智能对定制和个性化的承诺现在已成为当务之急。尽管美国人似乎仍然想要传统的非电动汽车，但汽车制造商正选择屈服于推动电动和无人驾驶汽车技术投资以保持竞争力的力量。福特，通用，丰田和特斯拉等汽车制造商在新的智能汽车技术上投资了数十亿美元。

特斯拉只专注于智能汽车技术，其所有汽车都属于定制模型模式。埃隆·马斯克（Elon Musk）最近声称，他将为他的Model 3电动轿车进入“制造地狱”。这款零售价高达60,000美元的特斯拉汽车在定制制造过程中面临着巨大挑战。特斯拉希望通过尝试在中国上海建立独立工厂来解决制造方面的问题，这将更轻松地为其主要的亚洲买家提供服务。丰田，福特和通用汽车都在开发自己的电池式汽车，试图为特斯拉提供低成本的替代品。福特参与了使用激光系统的无人驾驶汽车技术的开发，这对于这家传统的底特律汽车制造商来说是一个惊人的发展。

从历史上看，美国的自动制造是通过装配线式生产来定义的。这使大量汽车的制造和销售都具有良好的利润率。制造商将这些预测用于标准化汽车和卡车的按库存生产模型，即使到现在，大多数客户仍发现这些产品符合他们的需求。

但是，定制是新趋势。该制造到定制车型的不断提升，对于大多数挑战的按订单生产业务。在定制产品过程中，客户和制造商之间的关系必须是无缝的，才能满足截止日期和质量标准。对于生产更多定制产品的制造商来说，存在巨大挑战。当消费者想要它时，他们不想为它付出更多或等待更长的时间才能交付。制造业面临的挑战是消除浪费以交付最终产品，而且生产线上的每一步都增加了交货时间和成本，需要以某种方式进行控制。

按库存生产与按订单生产

许多制造企业都依赖按库存生产（MTS）或按库存生产（BTS）策略。这种预先建立的传统生产方法使用销售预测和历史需求数据来将生产和库存与消费者需求预测进行匹配。MTS / BTS方法要求准确预测需求，以便确定生产需要多少库存。良好的库存计划可使MTS制造商保持盈利；他们依靠准确的销售和库存历史数据进行强大的预测。

所有计划和采购问题最终都会变成生产问题，制造商基于云的ERP（企业资源计划）系统将快速集成多个“需求和供应”数据预测，并在工作进入生产时间表之前解决材料短缺问题。补给时间是MTS汽车操作的关键影响因素。准确的内部交货时间对于保持足够的库存量以满足需求的变化仍然很有必要。

MTS和MTO制造要求精益的汽车运营部门能够有效地从一种形式过渡到另一种形式。MTO制造仅从客户订单开始，因此车间需要速度，灵活性和可靠性才能快速生产以满足需求。绝对有必要免费提供可使用库存物料进行各种工作的机器。透明性将有助于容量规划，快速的库存周转以及对供应商和供应链问题的持续访问。ERP将帮助管理MTS和MTO的流程，并使混合或混合模式车间能够管理库存限制，提前期和按时交货。

工程师订购和定制订单

使用AI技术生产用于自动驾驶或无人驾驶模型的新型定制“智能”汽车给车间带来了全新的挑战。这最后两种自定义方法位于ETO（按订单设计）和/或“自定义订单”流程中。智能汽车产品需要更有效的报价和订单处理。最大的挑战是能够存储将来的预测，并在尝试适应定制时处理多种约束。新的智能汽车装配是ETO作业，因为整个工程都需要工程设计设计和生产过程。由于工程高度依赖于数据，因此ERP对ETO制造的成功至关重要。工程师需要良好的数据，以在各个阶段高效地移动，并能够减少计划和生产所需的时间。减少浪费和缩短生产时间是精益生产原则的关键，最终ERP可以协助所有ETO软件操作，以帮助工程师提高效率并最大程度地提高利润。

对于任何按订单设计和定制的汽车，特别是如果它是智能汽车，制造过程中的复杂性将更难解决。对于智能汽车，正确的数据对于订单至关重要。为想要一辆带有棕褐色皮革内饰的红色轿车的客户生产汽车是一回事，而生产定制的智能汽车则是另一回事。智能汽车的制造技术很复杂；AI技术的进步取决于数据和算法，并且如前所述，使效率变得复杂。对于高端的美国和欧洲客户来说，这种新型定制智能汽车更受美国高端客户和欧洲客户的青睐，而在亚洲大众市场更受欢迎。尽管大多数汽车制造商都在“竞争”传统和定制车型的市场，特斯拉将未来寄托在定制智能模型上，因为这是他们制造它们的唯一方法。在中国，这正迅速成为他们购买它们的唯一方式。

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