新能源汽车智能制造联合白皮书报告（附下载）
2023-12-08 15:56
发布于：广东省
今天分享的是储能系列报告 ：《新能源汽车智能制造联合白皮书报告》报告出品方： 《信华信》
报告下载 / 公众号：百家全行业报告
报告共计：52页
一、行业介绍
1.1 智慧制造与汽车行业的总体趋势和现状
伴随着信息技术的不断普及与制造技术的进步全球工业化生产步入智慧制造时代据 Mrdr lntelirence 预测，2023 年全球能制造市场规模约为 1974.5 亿美元,到 2028 年将达到2712.8 亿美元,在预测期内的复合年增长率为 6.56%。众多国家也纷纷实施新的战路例如。美国出台"“先进制造业伙伴计划”德国提出“工业 40”计划、欧银提出“未来工厂“计现、英国出台“工业 2050 战路”、日本提出“机器人新战略”计划等。2015 年，中国发布了《中国制造 2025》，同样指出以推进智能制造为主攻方向.构建以智能制造为重点的新型制造体系。可以看到,智慧制造引领了当今工业变革的方向,是未来世界工业发展的核心动力。
智恩制造正成为各相关产业的主导力量。其中，汽车作为生产链复杂、重资产、重技术的产业,对智愚制造有着极高需求。发展汽车智慧制造，对于车企而言,可以提升生产效率、技术水平和产品质量,降低资源消耗和生产成本,从而实现汽车制造智能化和绿色化发展对于消费者而言，智能化技术可以大幅度提升驾驶和用车体验。随着汽车市场竞争不断加剧。和消费市场对产品功能与质量越来越高的要求，降低产品低成本、缩短生产周期、高质量交付成为汽车产业链上下游企业转型升级追求的目标。柔性化、信息化和智能化的生产方式正成为汽车行业的必然发展趋势。
目前，中国有着全球最大规模的汽车市场。据中国汽车工业协会消息,中国汽车产销总量已连续14年居全球第一,2022 年中国汽车产销分别完成 2702.1万辆和 2686.4 万辆。然而,中国人均汽车保有量与多数国家相比仍存在较大差距据数据显示2022 年中国干人拥车辆为 226 辆,不及马来西亚、俄罗斯、泰国,更远不及欧美等发达国家一一约是意大利、法国、德国等欧洲发达国家的 1/3,仅是关回的 27%。实现汽车行业的高质量发展已成为中国汽车产业未来发展的重要任务，而智慧制造正是实现这一任务的主要途径。此外，伴随着居民消费结构升级、新能源汽车快速发展和产业技术升级创新趋势，中回汽车产业将继续释放巨大市场酒力，不断驱动着智恩制追的发展。
1.2 新能源汽车智慧制造的总体趋势和现状
据国际能源署(EA)预计,2023 年全球销售的所有汽车中约 18% 将是电动汽车到 2030 年,电动汽车销量可能占全球新车销量的 35%。在美国,2022 年电动汽车销量比 2021 年增长了 55%。纯电动汽车销量增长 70%,达到近 80 万辆。在中国，这里是世界上最大的新能源汽车市场。根据公安部的数据,截至 2022 年底,中国新能源汽车保有量高达 1310 万辆,与 2021 年相比大幅增加了526万辆(显著增长率为 67.13%)。中国在电动汽车销量方面处于世界领先地位，2022 年销量占全球销量的 60%。2022 年，电动汽车占中国汽车总销量的 29%,高于 2021 年的 16%。这意味着中国现在已经实现了设定的 2025 年新能源汽车销量份额达到 20% 的目标.
在政府补贴和风险投资的推动下，过去几年电动汽车公司如潮水般涌现。但由于疫情限制措施解除后消费者支出意愿有所下降，国内市场放缓，加之欧洲市场具有强大的吸引力,中国新能源汽车公司在海外加强了品牌的推广,并扩大了海外的业务范围。
1.3 智慧汽车制造过程的特殊要求和痛点
用例 1: 工人安全措施监督
工人安全措施监督是指对工作场所中工人的安全措施进行监督和管理,以确保工人在工作过程中的安全和健康。解决方案有采用OpenVINO”和摄像头来实施工人安全措施监督:
用例 2: 汽车制造产线设备预测性维护
预测性维护是实时诊断潜在设备故障以防止故障的策略。由于机器或设备的故障会造成高昂的维修成本、生产力损失以及错过客户交付时间和期望。技术人员通常根据固定的时间表进行例行诊断、检查和预防性维护，然而这是一个成本高昂且劳动密集型的过程。从被动维护到预测生维护的转变在于，允许在停机发生之前进行干预。与传统的预防性维护或反应性维护策略相比，预测性维护具有很高的成本效益。根据 PlaniEngineering 2018 年维护调查,预测性维护受到 80% 维护人员的青。与耗时的被动维护相比该策略旨在优化预防性维护活动上花费的时间和金钱的“最佳点”。它为持续改进奠定了基础，使企业能够降低维护成本,从而整体节省成本并提高性能。
预测性维护使用机器视觉等智能传感器从设备、车辆或其他资产收集数据，从而自动执行监控设备的任务。收集的数据会在现场进行分析，如果检测到迫在眉睫的问题就会触发警报。机器学习则可以在云端或边缘使用,以组合和分析来自大量机器的数据,确保准确预测维护工作的需求。如今,企业正在使智能更接近数据以进行实时边绿处理。制造工厂可以从车间无线收集数据例如电机的表面温度、液压系统的乐力或薄中的液位。并使用预测分析来确定这些值是否安全且可接受范里。与传统的设备监控相比，这是一种速度更快响应方法。传统的设备监控需要员工按照预定的时间表手动检查和维护设备,这种类型的状态监测无法实时洞察特定设备的状态。
通过使用机器学习来了解过去的故障，然后将这些算法应用于有关工厂和设备的当前数据，分析有助于预测未来停电和维护需求的可能性，从而可以不断训练模型，以更加准确地预测维护需求。机器学习可以揭示基于使用状态的维护无法实现的相关性，将数据转化为有关设备和维护要求的见解。运行在生产线上的设备和部件会自然的产生工业损耗，但是作为一种常见的磨损，如果无法在发生故障前有效的维护，也会引起生产线停运，甚至是生产事故，因此该损耗也存在较高的风险。传统的预防性维护就是为了消除设备故障和计划外中断而采用的、定期主动进行检修和替换等维护工作的方式，但是在缺乏经验或合理计划的情况下，也存在过度维护或者缺乏维护的问题。仍然会造成生产成本的浪费，并且依然存在出现重大风险事故的隐患。
为了解决上述问题，预测性维护的方式被提出。预测性维护利用先进的传感器技术，获取系统运行状态信息和故障信息，借助神经网络、模糊推理等算法，根据系统历史数据和环境因素，对系统进行状态监测、故障预测，同时对系统的健康状态进行评估，结合地面维修资源情况，给出维修决策,以实现关键部件抬辨澳疤翠侧蔽呆怨实情维修。
用例 3: 柔性汽车零部件制造上的物料管理与缺陷操伤
AI拥有着远胜人工的质量控制和缺陷检测能力，利用 OpenVINO”技术可以对产品表面的缺陷、异物等进行快速准确的检测，从而避免出现质量问题，并降低人工操作带来的误判和漏判的风险，同时提高检测效率和生产效率。在智能制造方面，AI能提高产品质量、减少生产成本，并通过实时监测和反馈来优化制造流程。
（本文仅供参考，不代表我们任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
本报告共计：52页。
报告下载 / 公众号：百家全行业报告返回搜狐，查看更多
责任编辑：
