汽车行业数字化转型的困与解

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编者按:近年来,以数字技术为支撑、数据资源为关键要素的数字经济蓬勃兴起,带来新一轮科技革命和产业变革的重大机遇。在我国,无论《“十四五”信息化与工业化深度融合发展规划》的发布,还是《“十四五”数字经济发展规划》的出台,在各方的积极推动下,“两化”融合开始走深向实,制造业数字化转型步伐加快。对汽车产业来讲,情况也是如此。行业迈入数字化时代以来,在探索和实践中积累了经验,取得了成果,但在这个过程中也有挑战、有不足、有困惑,本专刊系列报道就将对此呈现一二。

  “根据麦肯锡的研究报告,中国企业数字化转型的成功率还不到20%。”在2023国际汽车数字化与智能制造大会上,吉利汽车集团副总裁唐湘民以此数据举例,表达了对汽车行业数字化转型现状的担忧。

  世界汽车工程师学会联合会终身名誉主席、清华大学教授、中国汽车工程学会数智委员会主任委员赵福全的表述更为形象:从行业目前的数字化实践情况来看,尽管“山雨欲来”,但结果还不令人满意。

  对此,汽车行业逐渐形成共识,要想数字化转型成功,关键在于发挥出数据的价值。

  对数字化转型认知不到位

  “首先是认知问题。大家对信息化、数字化的认知没有到位。”唐湘民强调。新一代信息技术的发展,驱动各行各业走上变革与转型之路。对汽车行业而言,此前冲压、焊接、涂装等工艺是产品制造的支撑,而现在,数字化技术的应用意味着不同技术的融合。

  据了解,数字化技术在汽车行业的应用经历了不同的发展阶段。从20年前不需要一行代码,到今天“软件定义汽车”,不仅产品本身与数字化脱不开关系,行业的方方面面也已是如此。据中国工程院院士、浙江大学教授谭建荣介绍,数字孪生共有8大关键技术,汽车发动机由几千个零部件构成,先装什么,后装什么,通过数字孪生技术就可以解决装配次序、方向和干湿问题,使得产品在设计阶段就能避免错误,保障装配的一次成功性,从而大大节约装配时间,提高装配效率,提升装配质量。

  但需要指出的是,数字化的意义并不限于产品研发和制造环节,而是处于整体支配地位。换句话说,汽车行业的数字化变革,旨在打通包括设计、生产、营销、服务在内的产品全生命周期。

  唐湘民表示,很多企业没有数字化转型成功,究其原因在于未能把数据变成资产,并且未能利用数据驱动业务发展。“现在,企业积累了很多数据,但没有驱动生产。我认为,一家传统企业开展数字化转型,首先要让业务数据化,数据资产化,资产服务化,服务产生价值。”他说道。

  阿里研究院副院长安筱鹏则指出了数字化转型背后的基本矛盾:全局优化的需求与碎片化供给之间的矛盾。在他看来,今天,所有乙方给甲方提供的方案都是碎片化方案,而这正是问题的源头。

  据悉,几年前,工信部曾对15万家企业的数字化水平进行评估,得出的结论是:企业的数字化收益只有跨越了某个临界拐点后,才能呈现指数增长。这就意味着,企业的数字化投入是一条不断向上增长的直线,在很长的一段时间内可能还看不到收益。

  这正是安筱鹏提到的全局优化的视角。只有从“企业内部资源优化”到“产业链优化”再到“端到端优化”的拐点到来时,收益才会呈现指数增长。显然,那些转型失败的企业,还没有迎来拐点的到来。

  不要让数据成为“负资产”

  根据不同时代对资源资产要素的定义,企业被打上了“标签”,如劳动密集型企业、技术密集型企业、资本密集型企业等。“今天应该重新定义一类企业,叫数据密集型企业。”安筱鹏认为,判断数据密集型企业的标准不在于积累和掌握的数据有多少,而是以下两个问题:一是自身的竞争力在多大程度上来自数据;二是在与友商竞争的过程中,数据的贡献力有多大?

  毫无疑问,数据密集型企业的竞争力更多来自数据。这将助力汽车产业链上下游企业在面对竞争的本质——资源配置效率的竞争中胜出。优化资源配置效率的核心,在于决策要尽可能的实时、高效、精准、低成本。这恰恰是数据发挥作用的底层逻辑:基于数据和算法,企业可以高效支持更加精准、低成本、高频的决策,进而优化资源配置效率,拥有更高的竞争力。

  记者了解到,单是一家汽车制造商的整车工厂,每天在IT层面产生的数据大概达到2T,其中500~600T的数据要存储到云端。1T的云存储成本1000~6000元不等,数据成本的中位数在100万元左右。再加上研发、用户服务体系等,即便不算数据采集和软件开发成本,仅数据存储花费每年就要上千万元。

  对于“数据是企业资产”的普遍共识,唐湘民也提出了不同的看法:“现在,对于汽车企业来说,我不认为数据是资产,它甚至可能是负资产。数据要维护,要做治理,而目前这些工作的开展往往是失败的。”而对于那些从数字化转型中受益的企业而言,数据资产往往都发挥了重要作用。

  中信戴卡股份有限公司工程技术研究总院院长徐世文介绍称,随着中信戴卡数字化工作的推进,平均每秒产生上万条数据,数据类型多元化。因此,在数字化转型过程中,数据治理尤为重要。为充分挖掘和利用这些数据,建立完善的数据治理体系,中信戴卡逐渐形成了数据的“五化”:数据标准化、数据资产化、数据平台化、数据服务化、数据智能化。

  构建商业模式十分关键

  汽车产业链很长,数字化转型的参与者众多,这也导致行业不得不面对一个核心问题——利益如何分配。据了解,数字化转型中产生的数据如何发挥价值,涉及数据的所属权及各方对数据的使用。

  “作为零部件企业,从数据的产生来看,我们做了一定贡献。”东软睿驰有限公司副总经理刘威表示,未来他们还要使用这些数据,通过合作实现数据的闭环。据介绍,数据的所有者可能是车企,但使用者可能是零部件企业,也可能是第三方合作伙伴。“这将催生新的商业模式,即数据变现,最终形成完整的数据闭环。”他称。

  蔚来汽车有限公司副总裁纪华强认为:“数据资产有成本,也有自己的商业边界。公司、集团、组织的数据为什么对外‘贡献’,能带来什么价值?这不是数据本身的问题,而是商业模式或者说价值共同体的问题。”

  纪华强举例道,拿车企和零部件供应商来说,供应链的原材料、生产、库存数据凭什么可以对车企开放,彼此能从中获得什么利益?很多时候,零部件供应商担心数据透明了,第二年车企就会要求年降3%或5%。“这是恶性生态循环。”他强调,想把实现数据的透明,基础在于商业模式和价值共同体的构建,首先要保证数据价值的挖掘对双方都有利。

  在行业人士看来,在一个良性的商业模式下,供应链企业对车企开放相关数据,能共同对中长期的原材料进行研判,能对车企下一代产品的技术路线做研判,从而把研发、生产和服务运营的数据链条完全打通。

  “挖掘好数据价值比较核心的一点,是利益到底由谁来享受。是车企单方面享受,还是零部件供应商、软件企业、公有云服务商、政府相关部门也能享受?大家首先应该在商业模式和利益结合上达成一致意见。在这样的基础上,数据价值的挖掘更多就是技术上的问题了。”纪华强强调。

图文来源:中国汽车报

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