随着汽车行业新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)发展，汽车产品更新迭代的速度也越来越快，车型研发周期不断缩短，国内汽车行业竞争日益加剧，不断挑战研发效率的极限，各大汽车制造企业在加大试制投入、满足新车上市要求的同时，其单车试制成本也在持续压缩，新车试制周期为整个产品研发周期的20％~30％，试制费用占开发费用的30~50％；相对于整车批量生产，样车试制具有批量小、需求灵活多样、设计变更频繁、自动化程度低、不确定因素多等特性。

目前大部分车企在试制领域侧重于人工的传统管理方式已经越来越不能满足市场的需求，因此试制领域的数字化转型已经迫在眉睫。要应对试制领域“扩能力、提效率、缩周期、降成本……”多维度的诉求，试制领域的数字化转型已经迫在眉睫。

1 转型方法及思路

通过借鉴行业数字化转型方法，结合中心业务特点，制定出一套以“业务流、资源流、信息流”三流融合为核心思想的数字化转型方法。

相较于传统的信息化项目，在数字化团队组织建设上，构建打破职能限制，引入IT懂业务、业务懂IT的跨领域、跨职能的综合型数字化工作团队。

在业务痛点诊断方面，从分析单一领域业务流，转变为车型项目开发、采购、财务等边界领域协同的方式，结合业务场景、资源流、数据盘点、运营管理等维度进行立体诊断，充分识别业务痛点；对准业务战略，通过数字化手段推动业务变革及管理改善。

在实施路径规划方面，以愿景目标为导向，围绕核心业务痛点，按领域、专业进行聚合，识别高价值痛点及主航道，以业务先行改善、数字化全面匹配优化的原则，结合业务价值制定合理的实施路径。

在方案设计及数字化建设层面，结合数字化转型战略及顶层架构，做好业务架构、应用架构、数据架构、技术架构设计，并采取敏捷迭代的方式进行分阶段实施。

2 试制领域的痛点

从研发项目出发，围绕试制上下游边界领域，结合业务流、资源流、信息流进行了全面的痛点诊断，目前试制业务管理上主要存在以下四大核心痛点:

1)设计方案频繁变更。装车/机ＢＯＭ编制不规范导致正确性差，变更频繁，数据传递不及时、易出错，车辆反复拆装及缺件，影响样车正常交付及商务结算。

2)零件集结不可控。计划任务存在信息断点，进展风险需项目组、试制、采购多专业线下多头跟踪，管控效率低，造成资源浪费。

3)生产周期超时。生产过程(人员、设备、物料、质量、计划等)线下作业存在生产瓶颈定位难、人工作业效率低、质量问题处置周期长、交付计划周期失控等问题。

４)预算管控模糊。预算管控断点多、管控成效差，试制费用缺乏事前、事中、事后管控，预实分析不准确、效率低，执行情况不透明，无法精准预测和实时掌握预算执行情况。

3 数智试制设计方案

以中心数字化转型战略为引领，从业务架构角度出发，规划试制数字化管理体系，做好试制数字化转型蓝图和推进路线图的顶层设计和过程把控。以试制业务为主线，贯穿需求-预算-设计-工艺-计划-采购-仓储-物流-生产-质量-设备全流程，对上反馈试制验证问题，促进设计改进；对下反馈试制进度，保证试验计划；构建基于协同的试制业务全流程数字化管理体系，打通上下游业务流程和系统，避免信息孤岛，实现试制业务的全面数字化管理，实现试制领域业务在线、决策在线及各类资源的全程可视化管理，满足多业态试制需求，全面提升研发验证管理能力及执行管控效率，加速中心数字化转型进程。

3.1 业务方案

数字化转型的本质是通过数字化技术驱动业务变革，因此业务改善也是试制数字化转型的关键前提之一。针对目前识别的业务痛点，结合行业对标，借助数字化手段重构业务流程，以业务目标、问题、绩效为驱动，把与流程相关的配套元素(业务增值、流程效率提升、职能组织优化、信息共享机制)纳入优化体系。累计梳理试制领域内1个L1级流程新增、12个L2流程修订、100多项L3级及L４级流程、６个标准规范修订。对于试制领域外，涉及3个流程新建、６个标准修订，主要涉及采购管理优化、软件版本管理、试制预算管控等业务改善内容。

3.2 数字化方案

(1)整体目标

通过数字技术及数据治理两大体系支撑，以及端到端业务流程拉通，实现业务数字化、数据驱动、全场景应用，达到试制业务及决策双在线、多业态、全透明，全面提升研发验证管理能力及执行管控效率。

业务在线和决策在线:打通上下游业务孤岛，实现试制领域业务全过程线上化跟踪管理，支持管理层、决策层可实时在线决策和风险预警处置。

运营和资源全程可视:支持多层级、多角色对试制整体运营动态可视；实现掌握资源(人、财、物)的运行状况及缺口的实时可视，可供研发项目及时调用。支持试制多业态:支持协同多目标客户群体产品定制开发，满足整车、发动机、模型、新能源模块等多业态试制需求。业务全景如图1所示

图 １ 业务全景

(2)业务架构

围绕试制业务、数据服务、资源管理、业务报表等维度，构建了以试制需求、计划管理、试制ＢＯＭ、采购管理、仓储管理、试制准备、试制生产、质量问题管理、设备管理、财务管理、人员管理、业务报表等为核心的业务架构，如图2所示。

图２ 业务架构

(3)技术架构

结合试制业务应用需求，贯通业务及数据，构建符合云原生技术要求的自主技术架构，完成从数据采集、数据治理、数据服务构建到业务应用支撑的闭环，如图3所示。应用微服务化，可拓展性、共享性强，降低重复建设成本；开发运维一体化，可流水线敏捷迭代，支持容器化快速部署，持续交付能力强，灵活应对业务需求。

图３ 技术架构

４ 数智试制数字化转型实践

基于整车研发过程中的试制领域，探索业务流、资源流、信息流三流融合数字化解决方案，并通过业务流程改善，结合试制生产平台建设、现有系统迭代等重要举措进行试制领域数字化转型落地。以研发设计领域业务流为主线，以资源流为支撑，以信息流贯通为抓手，实现试制领域与上下游数据的全面拉通；最终可以通过运营看板，以运营指标为导向，检测三流贯通的效果，需要的运营分析报表和运营指标都能从线上自动获取，试制计划、商务进展、生产状况、质量、风险、预算及各种资源都能够实时可视，可以满足不同层级的经营管理诉求，并提供在线决策支撑。

４.1 试制生产平台建设

目前本单位试制ＢＯＭ、预算管理、试制生产过程管理及试制后评价等相关业务主要依靠线下手工管理。试制生产平台建设涵盖试制需求管理、ＢＯＭ管理、计划管理、采购管理、仓储管理、生产准备、生产执行、试制样车/样机管理、整车评价、预算管理、人员管理、设备管理、存货管理、报表管理等核心业务模块的开发实施。

４.2 设备中控系统建设

通过建立设备集中管控系统，实现对试制试验设备的台账管理、设备巡检、设备维保，以及设备运行状态、检查结果数据的监控与采集，并与上层业务模块实现指令交互，下达上层应用模块的指令到设备及控制系统，将上层业务模块需要的数据传输给上层业务模块，实现联动管理；实现与仓储管理系统(ＷＭＳ)、软件刷写系统ＥＯL、等电位数据采集上位机、四轮定位数据上位机、前照灯数据采集上位机、力矩管理系统、加注机采集上位机、柔性线设备上位机等设备系统进行对接，支持与生产相关设备集成，实现物联网数据采集，为中心运营决策提供数据支撑。

建立移动应用平台，对于协同交互时效性高、体验便捷要求高的业务场景，将通过ＡＰＰ、ＰＡＤ移动终端实现便捷协同办公，如移动待办审批、消息提醒，以及零部件信息查询、车辆基本信息查询、工艺文件查询、图纸查询等相关查询，支持计划分配及进展反馈、仓储管理、设备管理、生产管理、整车下线验证及评价管理、整车交付管理、质量及问题接收处置等功能，以满足业务协同效率高、响应及时、快速决策的要求。

４.3 应用系统集成

为保障试制业务全链贯通，打破数据孤岛，实现信息共享，试制生产平台涉及与上下游多个业务系统进行集成及相应系统改造优化，包括项目管理、质量、样车管理等相关系统，实现上下游数据贯通，以支撑大数据平台实现运营可视化数据分析及运营决策。

４.４数据资产管理

随着数字化时代的到来，数据资产越来越成为企业和组织的重要财务资产之一，面对试制领域数据质量差、数据准确性不高、数据冗余、数据利用率差等问题，需要对现有数据进行治理，具体总结为盘、规、治、用。“盘”主要是指盘点当前数据资源，编制企业数据目录，完善数据地图。

“归”即制定规范，使数据目录权责清洗，制定数据生产、使用规范、数据质量要求等。“治”即按照规范进行数据治理，优化数据流向，促进数据统一，提升数据质量，完善数据生命周期管理，保障数据安全。“用”主要指合理应用数据，规范数据结构，提供数据服务，开展数据应用建设，更好地赋能业务。

４.5 数字化运营平台

实现统一、多源的试制运营数据集成和支持，本次试制3６0平台及ＯＤＰ建设集成了本单位包括ＢＯＭ、试验、资产管理、采购、财务、软件管理、质量管理等在内的多个系统数据。

构建了Ｎ个可持续扩展的数据指标，包括零件数据、人员数据、价格数据、质量数据、问题数据等。

针对核心业务领域提出核心分析主题，包括试制费用分析、试制质量分析、库存分析、人员分析、现场问题分析等。

最终面向经营决策层、核心管理域、业务核心域，提供多维度、多指标的运营可视化看板，实现项目全景、试制计划、生产概况、仓储情况、装配质量、资源状况、预算执行情况等数据实时可视，实现在线预警、在线决策。后续基于运营数据再进行拓展运用，可通过管理手段来倒逼业务进行改善。实现运营价值的最大化。

４.６数字化监督

基于试制领域的数据及流程在线，扩展至纪检合规，做到廉洁风险提前防范。目前数字化监督提出了多个监督方向:

1)合同金额执行率监控:业务开展过程中对预算执行率动态监测，超过100％无法执行，合同到期预算执行率低于50％提示风险。

2)合同履行超期数:合同超期未支付、超期未交付的，进行风险提示。

3)万元以下供应商集中度:统计同一家供应商万元以下订单数量并排序，便于发现违规拆单等采购违规行为。

４)设计变更零件数:同一项目同一试制阶段整车订单中同一零件通知书号发生变更的，优先识别试制单价上涨的。

通过建立事前防范、事中控制、事后分析三重风险防范机制，通过数字化手段实现风险透明化管控，降低合规性风险。

5 效益分析

1)提升ＢＯＭ数据输入准确性及时性:通过完善ＢＯＭ编制、发布及变更管理规范，实现骡子车ＢＯＭ在线传输、构建、发布及变更，同时打通ＢＯＭ来源与试制平台的线上接口，提升ＢＯＭ数据正确性、完整性、传递及时性以及差异化处置效率。

2)提升计划执行管控效率:通过建立试制需求与试验计划的线上联动，实现试制计划分解、收集、执行、汇总线上可视化跟踪管控，解决项目组、试制、商务多头计划跟踪造成的资源浪费、效率低下问题。

3)仓储管理效率提升、零件可追溯:仓储出入库、集配、线边配送等环节实现移动扫码管控，提升质检及出入库处置效率，解决仓储管理效率低、账实不一致问题。

４)生产过程透明可控、生产瓶颈及时预警:建立生产排产计划、试制工艺卡、质量管理、人员、现场物料、问题管理、装配质量监控、随车文件的线上化管控，解决生产过程线下人工管理效率低、风险不透明、装配过程质量差等问题。

5)提升预算执行管控效率:实现试制费用的事前、事中、事后闭环管理，降低风险，实现预算执行跟踪透明化，提升预实分析效率及准确性。

６)提升运营管理效率，辅助经营决策支撑:通过打通试制平台与上下游系统数据流，面向经营决策层、核心管理域、业务核心域，提供多维度、多指标的运营可视化看板，实现试制计划、生产过程、生产质量、预算执行、人员及设备资源运行情况实时可视，实现在线预警、在线决策；解决数据存在孤岛、资源运行不透明等问题。

６结论

随着研发数字化转型的迭代升级，从烟囱式的信息化要逐步向贯通式的数字化转型迈进，以数据要素为基础持续挖掘数据价值，促进业务方式转型。本文从当前试制领域存在的痛点深入分析，以研发设计领域业务流为主线，以资源流为支撑，以信息流贯通为抓手，实现试制领域与上下游业务流、信息流、资源流全面贯通，通过建立以“试制计划、试制需求、ＢＯＭ、采购、仓储、生产准备执行、质量管理、下线验证、评价总结、运营管理”为核心的试制综合管理平台，实现试制领域业务决策双在线、支撑多业态试制需求，以及资源及决策实时可视、风险透明。