汽車產業是制造業的典型代表，是體現國家競爭力和制造業實現創新驅動、轉型升級、由大變強的標志性領域之一。在《中國制造2025》的指導下，中國汽車制造業要實現產業轉型升級，在很長一段時間內仍然要堅持以“數字化、智能化”為主線，大力發展數字化加工工藝、數字化生產線、個性化定制柔性制造系統及工業機器人等技術，為此本場論壇以“數字化、智能化”為主題。

數字化制造是基礎，智能化制造是方向

同濟大學中德學院機械工程系主任沈斌教授對數字化和智能化做了多角度多方面的論述，沈教授的演講主題是：邁向“工業4.0”的企業轉型升級。大家都在談企業的轉型升級，那么究竟要怎么做才能使企業達到“工業4.0”水平，實現轉型升級?沈教授認為數字化制造是基礎，智能化制造是方向，可以先在局部(產品、單元、生產線)實施數字化。企業要徹底數字化，目前企業最大的浪費是數據的浪費，沒有將產品設計、制造、使用、維護過程的數據保存下來，通過數據分析和挖掘，轉換成信息和知識，實現數據增值，創造價值。

沈教授在演講中還提出企業要從產品制造型向產品制造服務型轉變，制造服務型是“工業4.0”理念中工業未來轉型的重要方向，越來越多的制造型企業圍繞產品全生命周期的各個環節不斷融入能夠帶來市場價值的增值服務，以此實現從傳統的提供制造業產品向提供融入了大量服務要素的產品與服務組合轉變。

工業的發展總是有那么幾家領先企業在推動，而西門子就一直扮演著這個推動者的角色。西門子(中國)有限公司數字化工廠集團汽車行業戰略營銷專家周海在演講中說了一句話是數字化改變了所有的事物，他通過西門子集團的數字化雙胞胎在不同公司的應用案例對這句話做了充分的詮釋。

數字化工廠是一個非常熱門的概念，它在汽車制造中究竟是怎么應用的?浙江吉利控股集團有限公司數字化工廠部長張喆在會上做了精彩的演講。在數字化工廠建設方面，張部長給出一張坡形圖，分四步，分別是：數字化標準體系建立、平臺搭建及規范、資源數據庫搭建、業務數據庫規范管理。展開來說就是根據業務職責、現狀與部門的需求進行標準建立，協調判斷涉及數字化標準流程;針對具體軟件、平臺進行部署，制定平臺規范及管理;搭建數據庫框架，搭建資源數據庫，搭建二級供應商數據庫;數據庫健康管理、框架架構，配合業務部門一起建立基于業務基礎的數據庫。此外張部長對吉利數字化工廠云平臺的建設也做了詳細的規劃和講述。

智能物流不可或缺

不管是“工業4.0”還是“中國制造2025”，智能制造都是不可或缺的重要部分，智能物流又是智能制造的重要組成部分，上海交通大學工業工程與管理系副主任陳峰博士對汽車智能物流五年進化做了大膽預測。汽車物流的智能化、自動化、全過程跟蹤監控是今后發展的大方向，數據信息實時共享不可避免，盡量滿足客戶對于時間、功能等的需求，在此基礎上降低成本、提高效率是企業的根本所在。

大數據分析：基于客戶的歷史下單行為和調度方案，對市場進行預測，優化運輸路徑、倉庫選址及倉庫儲位，為客戶提供更優質的服務。

全自動調度：系統預置常規調度方案生成所需的配置，實時監控新數據的進入，根據相關規則自動完成調度方案生成，減輕調度人員壓力，壓縮人力成本。可視化實時監控:利用智能獲取技術，使得商品和運輸工具從源頭開始被跟蹤管理，在管理人員端生成數據流圖，形成公開透明的運輸大環境。

智能裝備是基礎

要實現智能制造最根本的還是要有裝備做基礎，埃馬克在智能制造裝備領域屬于世界一流水平，埃馬克(中國)機械有限公司業務拓展經理封其軍對公司的智能制造裝備做了詳細的說明。埃馬克(EMAG)的創新技術有倒立式結構、單機自動化、復合化機床、雙頻感應淬火、激光焊接自動化技術、激光焊接自動化技術、軌道輸送系統TMS及提供完整的工藝過程鏈。而所有的這些都與埃馬克APP相連接，APP能隨時評估機床狀態。

從埃馬克數據庫中生成Fingerprint的參考數據，該數據將在之后作為參考數據用于檢查和故障分析。使用Fingerprint可在最短時間內生成精確的分析結果通過這些信息可基于機床狀態進行省時省力的維護保養工作。通過3D測量對機床進行評估，能識別出機床有損壞的部件，每臺測量時間小于30min，完整的檢測報告并給出建議更換的零部件，便攜式的檢測設備不需要拆除任何部件，定期檢修可減少停機時間和成本。

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